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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이채원 (상명대학교) 윤성빈 (대검찰청 과학수사부 법과학분석과) 조철우 (대검찰청 과학수사부 법과학분석과) 황현상 (상명대학교) 이건영 (상명대학교 대학원 컴퓨터과학과) 이의철 (상명대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
5 - 11 (7page)

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과학수사 영상분석 분야에서 사건 현장의 차량 번호판 판별은 수사관의 주관적 육안 판별 과정을 거친다. 하지 만 조도가 충분치 않은 상황에서 나타나는 영상의 잡음이나 블러, 해상도 저하가 육안 판별의 장애 요인이 된다. 본 연구에서는 열화된 자동차 번호판 이미지를 변형된 ESRGAN을 통해 개선한다. 기존의 ESRGAN은 정방형 비율에 맞춰 모델이 구축되어있기 때문에 자동차 번호판 이미지 데이터의 종횡비에 맞추어 모델 구조를 변형하였다. 또한 자 동차 번호판의 숫자를 육안으로 알아보기 힘들 정도로 훼손된 것을 고려해 강도 높은 증강 방식을 적용하였으며, 이러 한 복잡한 이미지 복원을 위해 기존 ESRGAN 구조에서 Encoder-Decoder 구조를 추가하였다. 과학수사 영상분석에 서는 자동화된 인식 방법보다는 육안 판별을 수행하므로, 주관적 육안 판별로 성능 평가를 수행하였다. 숫자별 인식률 은 이미지 개선 전에 60%였으나, 개선 후 87%로 나타나 유의미한 영상 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
#생성적 적대 신경망 # 차량번호판 # 영상 인식 # 초해상화 # 딥러닝 #Generative adversarial network #Licence plate #Image recognition #Super-resolution #Deep learning

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