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공분산 및 HOG 기술자를 사용한 모양 변화 처리를 위한 강인한 자동차 번호판 검출기 / 윤종민 ; 김대진 1
요약 1
Abstract 1
1. 서론 1
2. 공분산기술자 2
3. HOG기술자(Histogram of Gradient Histogram) 2
4. 검출기 2
5. 실험 결과 4
6. 결론 5
참고문헌 5
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본 논문에서는 실제 로드뷰영상에 적용될 수 있는 사이즈, 블러링, 시점 변화, 회전 등에 강인한 새로운 번호판 검출 방법을 제안한다. 4단계의 케스케이드를 도입하여 오검출을 줄이고, 공분산 기술자에 위치정보를 결합해 신경망에 적용시켰으며, 마지막 스테이지에서는 HOG 기술자와 LDA를 사용해 주어진 영역의 번호판 여부를 판단하였다. 그 결과, 극심한 환경 변화가 존재하는 DB상에서 93.5%의 높은 검출율을 가지면서 8.3･10-7의 FPPW의 낮은 오검출율을 갖는 번호판 검출기를 만들 수 있었다.This paper presents a novel method that can detect license plates which have several variations including perspective distortion, size variation, and blurring. We used spatial combinations of covariance descriptors in different positions and a Histogram of Oriented Gradient descriptor as input features. We used a feed-forward nework as a classifier and Linear Discriminant Analysis for verification. To overcome our detector’s high computational cost, we used GPU accelerating technology. This method achieved a 93.5% detection rate while maintaining 8.3･10-7 False Positives Per Window in road view images.
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