고속 주행하는 차량의 움직임은 영상에서 흔들림으로 나타난다. 이러한 흔들림은 번호판 인식의 경우에 오인식률을 높이는 원인이 된다. 이때 흔들림에 대한 사전 정보 없이 흔들림을 복원하는 방법을 블라인드 디컨벌루션이라고 한다. 본 논문에서는 블라인드 디컨벌루션 방법으로 고속 주행으로 인한 흔들림을 복원하여 차량의 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흔들림이 없는 영상의 통계를 이용하여 흔들림 복원을 수행한다. 다음으로 템플릿 정합을 이용하여 번호판 인식 과정을 수행한다. 실험을 통해 흔들림 보정 전에 인식하지 못하던 데이터에 대하여 흔들림 복원 후 인식률의 향상을 확인하였다.

본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.