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논문 기본 정보

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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 SP編 第44卷 第3號
발행연도
2007.5
수록면
1 - 7 (7page)

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자동차 번호판을 인식하기 위해서는 차량 영상에서 번호판을 추출하고, 추출된 번호판으로부터 문자를 분리하여야 하고, 각 문자들에 대해서 특징 벡터를 추출하고 신경망을 이용하여 인식한다. 이때 인식의 기준이 되는 특징 벡터의 선정은 데이터양의 감소뿐 만 아니라 인식 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 숫자를 고유 숫자(eigennumber)의 선형 조합으로 분해하여 특징 벡터를 추출하는 새로운 특징 벡터 추출 기법을 제안하고, 자동차 번호판의 숫자 인식에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다. 실험 결과, 고유 숫자 공간상에서 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 95.3%의 인식률을 보였고, 이는 일반적인 메쉬 특징과 비교하여 약 5%의 향상된 결과이다.
#번호판 인식 #주성분 분석 #고유 숫자 #신경망

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 고유 숫자
Ⅲ. 인식 실험 및 결과 고찰
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / FEB.2004 / 차량번호판 인식기 구현에 관한 연구 8 (2) google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1993 / 문자의 외곽 정보를 이용한 특징 추출 방법 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1991 / Eigenfaces for Recognition Journal of Congnitive Neuroscience : 71 ~ 86 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1994 / Principal Feature- Based Texture classification with Neural Networks : 675 ~ 687 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 1996 / Neural network Design : 11_01 ~ 11_47 google schola

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