최근에 영상 교통 감시 시스템의 성장 때문에 번호판 검출에 관한 많은 알고리즘들이 제안되었다. 이에 본 논문은 동영상에서 고유배경(Eigen-background)와 공분산 기술자(covariance descriptor)를 사용하여 번호판 영역을 검출하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 동영상에서 배경 모델링 기법을 이용하여 이벤트 프레임을 검출하고 그리고 나서 이벤트 프레임에서 움직이는 영역에 대해 공간 특성과 통계적 특성을 가진 지역 분산 크기를 사용한 공분산 기술자를 사용하여 번호판 영역을 검출한다. 본 논문에서 도로 위 CCTV로부터의 입력 영상에서 번호판 영역 검출을 위한 실험들을 통해 제안된 시스템의 성능 평가를 실시하였고 제안된 시스템의 우수성을 입증하였다.Recently, Many algorithms on license plate detection were proposed because of growth of the image traffic surveillance system. Thus, this paper proposes the system which detects the license plate area by using Eigen-background and covariance descriptor in the video. A proposed system detects a event frame by using background modeling technology in video and then detects a license plate using covariance descriptor by using a region variance size with space character and statistical character on moving regions in a event frame. In this paper, we conducted a performance evaluation of the proposed system through experimentations to detect a license plate in input image of CCTV on road and proved the superiority of the proposed system.