모듈라 신경망을 이용한 자동차 번호판 문자인식

초록

최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 학습 방법이 복잡한 문제를 해결함에 있어서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과를 보이고 있고, 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.

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