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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정윤주 (Kyungpook National University) 이스라필 안사리 (Andong National University) 심재창 (Andong National University) 이정환 (Andong National University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제8호
발행연도
2017.8
수록면
1,166 - 1,174 (9page)

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In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public’s personal information.
#CNN #License Plate Detection #Optical Flow #Difference of Gaussian

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

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