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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양태원 (아주대학교) 나건열 (한국과학기술연구원)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제28권 제4호
발행연도
2023.12
수록면
503 - 513 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2023.503

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In vehicular data, license plates inherently contain personally identifiable information, prompting escalating privacy concerns. Nonetheless, recognizing these plates is vital for applications like traffic surveillance and automated toll collection. With advanced deep learning paradigms, notably convolutional neural networks, license plate recognition has achieved remarkable precision, outperforming traditional optical character recognition. In this study, the authors present a methodology for identifying license plates from comprehensive vehicle images and replacing them with synthesized versions using advanced image processing and deep learning. A dataset of 1,217 vehicle images, representing 11 license plate categories, was curated. Using this dataset, license plate images, after object detection, undergo a sequential process integrating a plate region delineation model and a plate classification model. Synthesized license plates, derived from the model"s output, are then overlaid onto the original vehicle images. This methodology results in a license plate alteration system compatible with 11 diverse plate categories.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터셋
3. 번호판 비식별화 시스템
4. 모델 실험
5. 결론
References

참고문헌 (17)

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