Learing-based approach for License Plate Recognition

학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자인식 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨케이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 자동차 검출율은 100%, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식율은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 94.7%이며 처리 시간은 약 1초 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.