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차량 번호판 검출 장치에서 주행 중인 차량의 번호판을 검출하는 방법으로서, 차량 번호판 영상과 차량 번호판 외 영상에 해당하는 학습 영상을 이용하여 분류기를 학습하는 단계,상기 주행 중인 차량의 영상을 촬영하는 단계, 상기 차량의 영상에서 차량 번호판의 특징을 추출하는 단계, 학습된 상기 분류기를 이용하여 상기 추출한 특징으로부터 상기 영상이 차량 번호판 영상인지 차량 번호판 외 영상인지 판별하는 단계, 그리고 상기 차량 번호판에 해당하는 영상에서 차량 번호판의 위치를 표시하는 단계를 포함하며, 상기 분류기는 케이케이드 구조로 연결된 복수의 강분류기를 포함하고, 상기 복수의 강분류기 각각은 특징 값이 +1 또는 -1로 학습된 1개의 약분류기를 포함하며, 상기 학습하는 단계는 상기 학습 영상에서 같은 위치의 픽셀에 같은 특징을 가지는 상기 차량 번호판 영상의 빈도수가 상기 차량 번호판 외 영상의 빈도수보다 높으면 상기 해당 위치의 픽셀에서 상기 특징을 가지는 약분류기의 특징 값을 +1로 설정하는 단계, 그리고 상기 학습 영상에서 같은 위치의 픽셀에 같은 특징을 가지는 상기 차량 번호판 영상의 빈도수가 상기 차량 번호판 외 영상의 빈도수보다 작으면 상기 해당 위치의 픽셀에서 상기 특징을 가지는 약분류기의 특징 값을 -1을 설정하는 단계를 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에서, 상기 판별하는 단계는 두 번째 케스케이드 단계의 강분류기부터 시작하여 해당 약분류기의 특징 값을 이용하여 순차적으로 마지막 케스케이드 단계의 강분류기까지 분류 동작을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 분류 동작을 수행하는 단계는 상기 입력되는 특징에 대한 각 케스케이드 단계의 강분류기의 출력 값이 임계값보다 작은 경우, 상기 영상을 차량 번호판 외 영상으로 분류하는 단계, 상기 입력되는 특징에 대한 상기 각 케스케이드 단계의 강분류기의 출력 값이 상기 임계값 이상인 경우, 상기 특징 및 상기 출력 값을 다음 케스케이드 단계의 강분류기로 입력시키는 단계, 그리고 상기 마지막 케스케이드 단계의 강분류기의 출력 값이 상기 임계값 이상인 경우 상기 영상을 상기 차량 번호판 영상으로 분류하는 단계를 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제2항에서, 상기 분류 동작을 수행하는 단계는 각 케스케이드 단계에서, 상기 특징에 대해, 상기 각 케스케이드 단계의 강분류기를 구성하는 약분류기로부터 출력되는 특징 값에 해당 약분류기에 설정된 가중치를 곱해서 제1 값을 계산하는 단계, 그리고 상기 각 케스케이드 단계에서, 직전 케스케이드 단계에서 입력되는 출력 값을 상기 제1 값과 합하여 상기 출력 값을 계산하는 단계를 더 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제3항에서, 첫 번째 케스케이드 단계의 강분류기부터 상기 마지막 케스케이드 단계의 강분류기는 각각 케스케이드 단계가 증가할수록 중요도가 낮은 약분류기를 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에서, 상기 차량 번호판 영상에 해당하는 학습 영상은 상기 번호판의 끝 4자리 번호만을 포함하는 필수 패턴 영상인 차량 번호판 검출 방법
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삭제
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제1항에서, 상기 추출하는 단계는 상기 영상을 복수 개의 직사각형 윈도우로 나누는 단계, 상기 복수 개의 직사각형 윈도우 내의 부분영상을 획득하는 단계, 획득된 복수 개의 부분영상을 설정된 비율의 크기로 조절하여 동일한 크기의 복수 개의 부분영상을 생성하는 단계, 그리고 상기 복수 개의 부분영상으로부터 특징을 추출하는 단계를 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에서,상기 표시하는 단계는 상기 차량 번호판에 해당하는 영상에서 번호판이 과검출되는 경우에, 검출된 번호판의 크기와 위치를 토대로 최종적인 차량 번호판의 위치와 크기를 결정하는 단계를 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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주행 중인 차량의 번호판을 검출하는 장치로서, 차량 번호판 영상과 차량 번호판 외 영상에 해당하는 학습 영상에서 같은 위치의 픽셀에 같은 특징을 가지는 상기 차량 번호판 영상의 빈도수가 상기 차량 번호판 외 영상의 빈도수보다 높으면 상기 위치의 픽셀에서 상기 특징을 가지는 약분류기의 특징 값을 +1로 설정하고, 상기 학습 영상에서 같은 위치의 픽셀에 같은 특징을 가지는 상기 차량 번호판 영상의 빈도수가 상기 차량 번호판 외 영상의 빈도수보다 작으면 상기 위치의 픽셀에서 상기 특징을 가지는 약분류기의 특징 값을 -1을 설정하는 분류기 학습부, 상기 주행 중인 차량의 영상을 촬영하는 영상 촬영부, 상기 차량의 영상에서 차량 번호판의 특징을 추출하는 특징 추출부, 그리고추출된 상기 특징을 입력으로 하는 학습된 분류기를 이용하여 상기 영상이 차량 번호판 영상인지 차량 번호판 외 영상인지 판별하는 번호판 분류부를 포함하며, 상기 분류기는 케이케이드 구조로 연결된 복수의 강분류기를 포함하고, 상기 복수의 강분류기 각각은 특징 값이 +1 또는 -1로 학습된 1개의 약분류기를 포함하는 차량 번호판 검출 장치
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제10항에서, 상기 차량 번호판에 해당하는 영상에서 차량 번호판의 위치를 표시하는 검출 후 처리부를 더 포함하는 차량 번호판 검출 장치
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제10항에서, 상기 분류기는 케이케이드 구조로 연결된 복수의 강분류기를 포함하고, 복수의 케스케이드 단계에 대응하는 복수의 강분류기 각각은 케스케이드 단계가 증가할수록 가중치가 낮은 1개의 약분류기를 포함하며, 두 번째 케스케이드 단계의 강분류기부터 분류 동작을 시작하는 차량 번호판 검출 장치
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제13항에서, 상기 복수의 강분류기 중 첫 번째 케스케이드 단계의 강분류기를 제외한 나머지 강분류기 각각은 입력되는 특징에 대한 출력 값이 임계값보다 작은 경우, 상기 영상을 차량 번호판 외 영상으로 분류하고, 입력되는 특징에 대한 출력 값이 상기 임계값 이상인 경우, 상기 특징과 상기 출력 값을 다음 케스케이드 단계의 강분류기로 입력시키며, 상기 번호판 분류부는 마지막 케스케이드 단계의 강분류기의 출력 값이 상기 임계값 이상인 경우 상기 영상을 상기 차량 번호판 영상으로 분류하는 차량 번호판 검출 장치
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제14항에서, 상기 번호판 분류부는 각 케스케이드 단계에서, 상기 특징에 대해, 상기 각 케스케이드 단계의 강분류기를 구성하는 약분류기로부터 출력되는 특징 값에 해당 약분류기에 설정된 가중치를 곱해서 제1 값을 계산하고, 직전 케스케이드 단계에서 입력되는 출력 값을 상기 제1 값과 합하여 상기 각 케스케이드 단계에서의 강분류기의 출력 값을 계산하는 차량 번호판 검출 장치
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제14항에서, 상기 복수의 강분류기 각각은 설정된 위치의 픽셀에서의 특징 값을 가지는 상기 1개의 약분류기, 직전 케스케이드 단계의 강분류기의 출력 값과 상기 특징을 수신하는 수신부, 그리고 상기 특징 값에 상기 약분류기에 설정된 가중치를 곱해서 제1 값을 계산하고, 상기 제1 값과 상기 직전 케스케이드 단계의 강분류기의 출력 값을 합하여 해당 강분류기의 출력 값을 계산하며, 계산된 출력 값과 상기 임계값을 비교하는 판단부를 포함하는 차량 번호판 검출 장치
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제10항에서, 상기 차량 번호판 영상에 해당하는 학습 영상은 상기 번호판의 끝 4자리 번호만을 포함하는 필수 패턴 영상인 차량 번호판 검출 장치
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