추가 적 인 양상 에 따르 면 , 수집 영상 참조 인식 단계 ( 243 ) 에서 프로세스 는 진입 영상 과 영상 일 치도 가 기준치 이상 으로 평가 된 번호판 영상 을 유사 번호판 영상 으로 선택 할 수 있 다 . 번호판 영상 은 번호판 부분 만 잘라 낸 영상 이 고 글자 의 크기 와 배치 가 몇 개 의 형식 으로 제한 되 어 있 으므로 영상 간 의 유사 도 판단 이 상당 한 신뢰도 로 수행 될 수 있 다 . 예 를 들 어 두 영상 의 일치 도 는 예 를 들 면 길쌈 신경망 회로 ( Convolutional Neural Network ) 를 사용 하 여 확률 값 으로 평가 할 수 있 다 . 또 다른 예 로 휘도 히스토그램 분포 를 통해서 도 판단 할 수 있 다 . 또는 사각 번호판 영상 의 2 축 방향 의 휘도 값 의 분포 로 도 영상 의 일 치도 를 판단 할 수 도 있 다 . 저장 된 번호판 영상 에 대해 이러 한 유사 도 판단 기준 값 들 이 사전 에 계산 되 어 저장 되 고 , 진입 영상 의 유사 도 판단 기준 값 과 비교 에 의해 유사 번호판 영상 들 이 선택 될 수 있 다 . 이 경우 수집 영상 참조 인식 단계 는 선택 된 유사 번호판 영상 들 을 전체 적 으로 고려 하 여 인식 에 실패 한 글자 를 결정 하 거나 번호판 을 다시 인식 할 수 있 다 . 예 를 들 어 진입 영상 에 비해 훨씬 영상 품질 이 양호 한 번호판 영상 이 있 다면 그 번호판 의 인식 결과 를 진입 영상 의 인식 결과 와 비교 하 여 인식 결과 를 전체 적 으로 다시 결정 할 수 있 다 . 진입 영상 에서 비록 인식 에 성공 한 것 으로 판단 된 글자 라도 그 정인식 확률 이 낮 다면 양호 한 번호판 영상 으로 다시 인식 하 는 것 이 더 바람직 할 수 도 있 다 .