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Semi-Supervised Learning Based Anomaly Detection for License Plate OCR in Real Time Video

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 9 Number 1 (2020.03)바로가기
  • 페이지
    pp.113-120
  • 저자
    Bada Kim, Junyoung Heo
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A372222

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Recently, the license plate OCR system has been commercialized in a variety of fields and preferred utilizing low-cost embedded systems using only cameras. This system has a high recognition rate of about 98% or more for the environments such as parking lots where non-vehicle is restricted; however, the environments where non-vehicle objects are not restricted, the recognition rate is about 50% to 70%. This low performance is due to the changes in the environment by non-vehicle objects in real-time situations that occur anomaly data which is similar to the license plates. In this paper, we implement the appropriate anomaly detection based on semisupervised learning for the license plate OCR system in the real-time environment where the appearance of non-vehicle objects is not restricted. In the experiment, we compare systems which anomaly detection is not implemented in the preceding research with the proposed system in this paper. As a result, the systems which anomaly detection is not implemented had a recognition rate of 77%; however, the systems with the semisupervised learning based on anomaly detection had 88% of recognition rate. Using the techniques of anomaly detection based on the semi-supervised learning was effective in detecting anomaly data and it was helpful to improve the recognition rate of real-time situations.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
2.1 Preceding License Plate OCR
2.2 Anomaly Detection
3. Design of anomaly detection
3.1 Semi-Supervised Learning
3.2 Data training
3.3 Analysis technique of predicted result
4. Experiment
4.1 Experiment Criteria
4.2 Validation Evaluation of Model
4.3 Performance Evaluation in Real-Time Video
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Anomaly Detection Deep Learning License Plate Recognition Semi-Supervised Learning Optical Character Recognition (OCR)

저자

  • Bada Kim [ M.E., Department of Computer Engineering, Hansung University, Republic of Korea ]
  • Junyoung Heo [ Associate Professor, Department of Computer Engineering, Hansung University, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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