深層学習を用いた任意の画像へのQRコード埋め込み手法の高性能化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23026

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): High performance QR code embedding method into arbitrary images using deep learning

著者名: 熊渕 叶琉(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Kanaru Kumabuchi(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 深層学習|Deep Learning

要約(日本語): 本研究の目的は、任意の画像に対してQRコードを埋め込むAIと、その埋め込んだ画像からQRコードを復元するAIを作成することである。過去の研究では、QRコードを埋め込んだ画像に対してぼかし処理を施すと、QRコードを復元できない問題があった。本研究では、その問題を解決することが目的である。

要約(英語): The purpose of this research is to create an AI that embeds a QR Code in an arbitrary image and an AI that recovers the QR Code from the embedded image. In past research, there was a problem that QR codes could not be recovered when blurring was applied to an image with an embedded QR code. The purpose of this research is to solve this problem.

本誌: 2023年3月4日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 7-8 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 924 Kバイト