차량 번호판 인식에 관한 연구

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dc.contributor.advisor위규범-
dc.contributor.author안영준-
dc.date.accessioned2019-10-21T06:46:27Z-
dc.date.available2019-10-21T06:46:27Z-
dc.date.issued2005-
dc.identifier.other433-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/16470-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 정보통신전문대학원 :정보통신공학과,2005-
dc.description.abstract본 논문에서는 도난 차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지등에 광범위하게 사용되는 자동화 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 완성된 시스템은 크게 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나누어진다. 번호판 추출 단계는 번호판의 기울기를 측정하고 영상에서 번호판을 찾는 역할을 수행한다. 먼저 영상의 기울기를 측정하기 위해 시간이 많이 걸리는 허프변환 대신 수평 성분만을 추출하는 필터를 이용하였다. 이 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이 선분의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기도 구할 수 있었다. 이후 기울기가 보정된 영상을 대상으로 수직 투영을 이용하여 차량의 세로 경계를 구한 다음 이 범위 내에서 다시 수평 투영과 변화도를 사용하여 번호판 영역이 될수 있는 후보를 점차 줄여 나가는 방식으로 번호판을 추출한다. 번호판 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으면서 비교적 높은 정확도를 가지는 두 가지 방법을 제안한다. 하나는 생물정보학에서 사용되는 서열정합을 이용한 방법이고, 또 하나는 표준 패턴의 차이를 이용해 만든 비교 템플릿을 사용한 방법이다. 둘 모두 미리 정의된 표준패턴과 비교를 통해 가장 유사한 패턴을 인식의 결과로 표현하는 방법이다. 하지만 이와 유사한 원형정합과 히스토그램법과의 비교 실험으로 제안된 방법이 더 우수함을 실험을 통해 증명한다. 특히 이 중 비교 템플릿을 이용한 인식 방법은 기존 원형정합에 비해 비교 횟수는 같은 동시에 인식률은 더 높게 나타난다.-
dc.description.tableofcontents차례 제 1장 서론 = 1 제 2장 중국 차량 번호판 규격 = 4 제 3장 전처리 과정 = 6 3.1 그레이스케일 변환 = 6 3.2 윤곽선 추출 = 6 3.3 이진화 = 9 제 4장 번호판 추출 = 16 4.1 영상의 기울기 구하기 = 17 4.2 번호판 추출 = 20 4.2 잘못 추출된 번호판 = 22 제 5장 번호판 인식 = 23 5.1 세그먼트 추출 = 24 가로 경계 구하기 = 24 세로 경계 구하기 = 26 5.2 세그먼트 인식 = 27 원형정합법 = 27 히스토그랩법 = 28 서열정합법 = 31 비교 템플릿을 이용한 인식 = 32 제 6장 실험 및 고찰 = 35 제 7장 결론 = 38 참고문헌 = 39-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title차량 번호판 인식에 관한 연구-
dc.title.alternativeA Study on Recognition of Automobile Plates-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 정보통신전문대학원-
dc.contributor.alternativeNameAhn, Young-Jun-
dc.contributor.department정보통신전문대학원 정보통신공학과-
dc.date.awarded2005. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId564632-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000000433-
dc.description.alternativeAbstractIn this paper, I implemented a system which has been designed to recognize automatically the characters written on the automobile license plates. The system consists of the following procedure; converting to gray-level image, binarization, elimination of noise by labeling, detection of character area by the horizontal and vertical histogram and finally recognition of license numbers. The recognition process can be divided into segmentation procedure and recognition procedure. In this paper, the segmentation methods are rule-based ones utilizing the specific placement of the characters, run length, labeling, histogram, and so on. For recognition procedure, I propose two methods to cope with unevenness of the color depth depending on the dirtiness; the sequence alignment and tournament method. The performance of the proposed method is compared with that of a similarity and histogram-based method which is used as an example of conventional methods. Especially, the tournament method is more powerful than similarity method despite of the same comparision times. Based on the pattern matching, tournament algorithm can be applied to real-time identification of license plates. The experimental results have been shown for recognition of chineses license plates.-
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Special Graduate Schools > Graduate School of Information and Communication Technology > Department of Information and Communication > 3. Theses(Master)
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