Recognition of a New Car Plate using RCB Color Information and Backpropagation

RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식

  • Heo, Jung-Min (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Lee, Sang-Soo (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Han, Ah-Reum (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim, Jung-Min (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim, Kwang-Baek (Dept. of Computer Engineering, Silla University)
  • 허정민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이상수 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 한아름 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김정민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2005.05.27

Abstract

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

Keywords