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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 222 - 227 (6page)
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자동 한국 번호판 인식 (AKLPR)은 많은 분야에서 사용된다. 이러한 응용 분야에서 ALPR은 높은 인식률과 빠른 처리 속도가 중요하다. 최근 딥러닝의 발전으로 객체 감지 및 인식의 정확도와 속도가 향상 되고 있으며, 그 결과 딥러닝이 ALPR에 적용되고 있다. 특히 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 검출기가 ALPR에 적용되었다. 이러한 ALPR은 LP 영역을 검출하는 단계와 LP 영역의 문자를 검출 및 인식하는 단계로 구분되며, 각 단계는 별도의 CNN으로 구현된다. 본 논문에서는 단일 단계 CNN으로 ALPR을 구현하는 아키텍처를 제안한다. 제안하는 방법은 높은 인식률을 유지하면서 빠른 속도로 번호판 문자를 인식한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Shaoqing Ren / 2017 / Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(6):1137~1149
J. Redmon / 2016 / You only Look Once : Unified, Real-time Object Detection / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :779~788
W. Liu / 2016 / Ssd : Single Shot Multibox Detector / Proceeding of European Conference on Computer Vision :21~37
J. Redmon / 2017 / Yolo9000: Better, Faster, Stronger / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :6517~6525
K. He / 2016 / Deep Residual Learning for Image Recognition / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778
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W. Liu / 2016 / Ssd : Single Shot Multibox Detector / Proceeding of European Conference on Computer Vision :21~37
J. Redmon / 2017 / Yolo9000: Better, Faster, Stronger / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :6517~6525
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