일반기술

ACL 알고리즘을 이용한 자동차 번호판 영역 추출 알고리즘

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소가 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로:세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 기술에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출할 경우 색상 정보와 명암 정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출율을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 한 결과 92%의 결과를 보였다.본 기술은 기존 연구의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 ACL(Adaptive Color Luminance) 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 색상 정보, 명암 정보, 기타 자동차 번호판 영역을 판단할 수 있는 모든 정보를 이용하여 정확한 자동차 번호판을 추출한다. 즉, 한 가지 방법으로 자동차 번호판 영역을 추출하는 것이 아니라 여러 가지 방법을 종합적으로 이용하여 자동차 번호판 영역을 추출한다. 본 기술에서 제안하는 알고리즘을 ACL 알고리즘이라고 부른다. 물론 기존의 자동차 번호판 인식을 위한 방법으로 명암과 색상 정보를 이용한 방법들이 있다. 그러나 이러한 방식들은 자동차 번호판 영역이 아닌, 자동차 번호판 영역에 해당하는 문자를 바로 찾아내는 방식을 취하고 있다. 이러한 방식의 문제점은 자동차 번호판 영역이 아닌 다른 영역에 존재하는 문자를 자동차 번호판 문자로 오인할 가능성이 있다는 것이다. 본 기술에서 제안하는 ACL 알고리즘은 명암, 색상 정보 뿐만아니라 자동차 번호판의 가로:세로 비등 자동차 번호판 영역을 판단하는 데 필요한 모든 정보를 동원하여 오류가 발생할 가능성을 줄인다. - 완성된 제품이 아닌 자동차 번호판을 인식하는 시스템을 구축하는데 핵심 모듈 기술임