김인중 교수가 지도하는 연구팀이 세계적인 인공지능 학술대회 ICPR 2026 (International Conference on Pattern Recognition)의 "Low-Resolution License Plate Recognition" 컴피티션에서 최종 4위를 차지하는 성과를 거두었다. 연구팀은 나기현 박사, 학부생 이향우, 허선희로 구성되었으며, 저화질 환경에서 차량 번호판을 정확히 인식하는 인공지능 기술을 개발하여 세계 각국 연구팀과 경쟁하였다.
ICPR은 국제 패턴인식학회(IAPR)가 주최하는 학술대회로, 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야에서 세계적으로 권위 있는 학술대회 중 하나로 평가된다. 이번 컴피티션은 실제 감시 환경에서 촬영된 저해상도 또는 압축된 영상에서 차량 번호판을 인식하는 문제를 다루며, 번호판 문자가 왜곡되거나 배경과 섞여 인식이 어려운 상황에서 정확도를 높이는 기술을 목표로 한다. 대회 데이터셋은 차량 번호판의 연속된 저해상도 이미지 프레임으로 구성되며, 참가팀은 이러한 제한된 정보만을 이용해 번호판 텍스트를 예측해야 한다. 이러한 환경에서는 최신 인공지능 모델들도 약 50~60% 수준의 인식률을 넘기기 어려울 정도로 난도가 높은 문제로 알려져 있다.
김인중 교수 연구팀은 저화질 영상에서 번호판 문자를 안정적으로 인식하기 위한 딥러닝 기반 방법을 개발하여 최종 평가에서 세계 4위를 기록하였다. 또한 본 컴피티션에서는 상위 5개 팀이 ICPR 2026 프로시딩에 게재되는 Competition Summary Paper에 참여하게 되어, 연구팀의 성과는 국제 학술대회 공식 논문에도 포함될 예정이다.
이번 성과는 실제 교통 감시, 범죄 수사, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 저화질 영상 기반 차량 인식 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
대회 결과는 다음 링크에서 확인할 수 있다.
결과 페이지: https://www.codabench.org/competitions/12259/#/results-tab
대회 소개 페이지: https://www.codabench.org/competitions/12259/
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A research team led by Professor Injoong Kim achieved 4th place in the Low-Resolution License Plate Recognition competition at ICPR 2026 (International Conference on Pattern Recognition). The team consisted of Dr. Gihyun Na and undergraduate students Hyangwoo Lee and Sunhee Heo, who developed an artificial intelligence system capable of recognizing vehicle license plates from extremely low-quality images.
ICPR is one of the world’s leading conferences in computer vision and pattern recognition, organized by the International Association for Pattern Recognition (IAPR). The competition focuses on recognizing license plates captured in low-resolution or heavily compressed surveillance footage, where characters often appear distorted or blend into the background. Such conditions make automated recognition extremely challenging. Participants were required to predict license plate text using only multiple consecutive low-resolution frames of each vehicle. Even state-of-the-art algorithms struggle to exceed 50–60% recognition accuracy in these conditions, highlighting the difficulty of the task.
Among international participants, Prof. Kim’s team achieved 4th place in the final ranking. In addition, the competition organizers announced that the top five teams will be invited to contribute to the official competition summary paper in the ICPR 2026 proceedings, recognizing the significance of their approach.
The research is expected to contribute to the advancement of AI technologies for traffic surveillance, forensic analysis, and smart city systems, where accurate recognition of license plates from low-quality video is essential.
Competition results and details can be found at:
Results page: https://www.codabench.org/competitions/12259/#/results-tab
Competition page: https://www.codabench.org/competitions/12259/
김인중 교수가 지도하는 연구팀이 세계적인 인공지능 학술대회 ICPR 2026 (International Conference on Pattern Recognition)의 "Low-Resolution License Plate Recognition" 컴피티션에서 최종 4위를 차지하는 성과를 거두었다. 연구팀은 나기현 박사, 학부생 이향우, 허선희로 구성되었으며, 저화질 환경에서 차량 번호판을 정확히 인식하는 인공지능 기술을 개발하여 세계 각국 연구팀과 경쟁하였다.
ICPR은 국제 패턴인식학회(IAPR)가 주최하는 학술대회로, 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야에서 세계적으로 권위 있는 학술대회 중 하나로 평가된다. 이번 컴피티션은 실제 감시 환경에서 촬영된 저해상도 또는 압축된 영상에서 차량 번호판을 인식하는 문제를 다루며, 번호판 문자가 왜곡되거나 배경과 섞여 인식이 어려운 상황에서 정확도를 높이는 기술을 목표로 한다. 대회 데이터셋은 차량 번호판의 연속된 저해상도 이미지 프레임으로 구성되며, 참가팀은 이러한 제한된 정보만을 이용해 번호판 텍스트를 예측해야 한다. 이러한 환경에서는 최신 인공지능 모델들도 약 50~60% 수준의 인식률을 넘기기 어려울 정도로 난도가 높은 문제로 알려져 있다.
김인중 교수 연구팀은 저화질 영상에서 번호판 문자를 안정적으로 인식하기 위한 딥러닝 기반 방법을 개발하여 최종 평가에서 세계 4위를 기록하였다. 또한 본 컴피티션에서는 상위 5개 팀이 ICPR 2026 프로시딩에 게재되는 Competition Summary Paper에 참여하게 되어, 연구팀의 성과는 국제 학술대회 공식 논문에도 포함될 예정이다.
이번 성과는 실제 교통 감시, 범죄 수사, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 저화질 영상 기반 차량 인식 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
대회 결과는 다음 링크에서 확인할 수 있다.
결과 페이지: https://www.codabench.org/competitions/12259/#/results-tab
대회 소개 페이지: https://www.codabench.org/competitions/12259/
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A research team led by Professor Injoong Kim achieved 4th place in the Low-Resolution License Plate Recognition competition at ICPR 2026 (International Conference on Pattern Recognition). The team consisted of Dr. Gihyun Na and undergraduate students Hyangwoo Lee and Sunhee Heo, who developed an artificial intelligence system capable of recognizing vehicle license plates from extremely low-quality images.
ICPR is one of the world’s leading conferences in computer vision and pattern recognition, organized by the International Association for Pattern Recognition (IAPR). The competition focuses on recognizing license plates captured in low-resolution or heavily compressed surveillance footage, where characters often appear distorted or blend into the background. Such conditions make automated recognition extremely challenging. Participants were required to predict license plate text using only multiple consecutive low-resolution frames of each vehicle. Even state-of-the-art algorithms struggle to exceed 50–60% recognition accuracy in these conditions, highlighting the difficulty of the task.
Among international participants, Prof. Kim’s team achieved 4th place in the final ranking. In addition, the competition organizers announced that the top five teams will be invited to contribute to the official competition summary paper in the ICPR 2026 proceedings, recognizing the significance of their approach.
The research is expected to contribute to the advancement of AI technologies for traffic surveillance, forensic analysis, and smart city systems, where accurate recognition of license plates from low-quality video is essential.
Competition results and details can be found at:
Results page: https://www.codabench.org/competitions/12259/#/results-tab
Competition page: https://www.codabench.org/competitions/12259/