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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Md. Mostafa Kamal Sarker (Wonkwang University) Moon Kyou Song (Wonkwang University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제39권 제10호(융합기술)
발행연도
2014.10
수록면
909 - 919 (11page)

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License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of 720x576 show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Problems and Challenges
Ⅲ. Vehicle-to-LP detection
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References

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