Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

Recognition System of Car License Plate using Fuzzy Neural Networks

퍼지 신경망을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템

  • Kim Jae-Yong (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Lee Dong-Min (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim Young-Ju (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim Kwang-Baek (Dept. of Computer Engineering, Silla University)
  • 김재용 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이동민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김영주 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2006.05.01
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Abstract

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

Keywords