Haar-like Feature를 이용한 차량 번호판 인식

Q: 이 논문에서 정의한 Haar-like Feature란 무엇인가?

차량 번호판 영역을 추출하기 위해 사용되는 특징으로, 다양한 형태의 특징 벡터를 추출할 수 있어 계산 속도가 빠르다는 장점을 가진다. Adaboost 알고리즘과 결합하여 객체와 배경을 구별하는 소수의 핵심 특징을 선택함으로써 효율적인 객체 검출을 가능하게 한다.

Q: Haar-like Feature와 Adaboost 알고리즘이 차량 번호판 검출 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 해당 기법을 적용한 시스템은 기존 방식보다 번호판 검출 성공률이 3.5% 향상되었다. 특히 흰색 및 녹색 신형 번호판 등 다양한 종류의 번호판에서 검출률이 고르게 상승하여 최종적으로 93.1%의 높은 번호판 인식률을 달성하였다.

오한글; 박승현; 조성원; 이기성; 정선태; 강호석

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저자정보: 오한글 (홍익대학교) 박승현 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교) 이기성 (홍익대학교) 정선태 (홍익대학교) 강호석 (홍익대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2012년도 추계학술대회 학술발표논문집 제22권 제2호

발행연도: 2012.11

수록면: 69 - 71 (3page)

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본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은 뒤 Haar-Like Feature를 이용해 대략적인 번호판 후보 영역을 찾아낸다. 이후 랭크 필터를 사용하여 전처리를 하고 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU ... 전체 초록 보기

#자동차 번호판 검출 #연결요소 레이블링 #문자특징 추출 #역전파 #문자인식

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