[논문]곡면상에 부착된 QR 코드와 칼라 코드의 인식률 개선

김진수

doi:10.6109/jkiice.2019.23.3.267

[국내논문] 곡면상에 부착된 QR 코드와 칼라 코드의 인식률 개선
Recognition Performance Improvement of QR and Color Codes Posted on Curved Surfaces 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.3, 2019년, pp.267 - 275

김진수 (Department of Info. & Comm. Engineering, Hanbat National University)

초록
AI-Helper

현재 스마트 폰의 대중적인 보급으로 QR코드는 다양한 부가 서비스를 가능하게 하고 있다. 그러나 곡면에 부착된 QR코드는 불균일한 조도로 인해 인식률 저하를 초래한다. 그래서 본 논문에서는 QR 코드와 같은 응용에 적합하도록 블록 적응적 이진화 방법을 도입하여 최적의 이진화 임계치를 구하는 방법을 도입한다. 즉, 큰 블록에 대해 히스토그램을 구하여 초기의 임계치를 구하고, 그 블록을 분할하여 히스토그램에 따른 블록의 특성이 반영된 세분화된 임계치를 구하는 방법으로 이진화를 수행한다. 또한, 모폴로지 연산을 도입하여 QR코드와 같은 이웃 화소들의 특징이 반영되도록 하는 방법으로 적용된다. 주어진 정품 칼라코드와 입력 코드를 다수의 방법으로 비교하여 정품을 구별하는 판별 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 QR코드를 검출함에 있어 제안한 방법은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하며, 또한, 기존의 방식에 비해 40도까지의 높은 곡률에서도 우수한 인식률을 유지함을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Currently, due to the widespread use of a smartphone, QR codes allow users to access a variety of added services. However, the QR codes posted on curved surfaces tend to be non-uniformly illuminated and bring about the decline of recognition rate. So, in this paper, the block-adaptive binarization policy is adopted to find an optimal threshold appropriate for bimodal image like QR codes. For a large block, its histogram distribution is found to get an initial threshold and then the block is partitioned to reflect the local characteristics of small blocks. Also, morphological operation is applied to their neighboring boundary at the discontinuous at the QR code junction. This paper proposes an authentication method based on the color code, uniquely painted within QR code. Through a variety of practical experiments, it is shown that the proposed algorithm outperforms the conventional method in detecting QR code and also maintains good recognition rate up to 40 degrees on curved surfaces.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1 Position detection pattern of QR code [1]
그림 Fig. 2 Uneven illumination caused by curvature (a) captured image (b) simple binarization result
그림 Fig. 3 The proposed binarization algorithm for QR code recognition.
그림 Fig. 4 Histogram of each section in the block. (a) top left of the block (b) top right of the block (c) bottom right of the block (d) bottom left of the block
그림 Fig. 5 The results of binarization (a) small block size (b) middle block size[2] (c) large block size[3] (d) proposed algorithm
그림 Fig. 6 Binarization image about part of QR code image (a) Xiong[2] (b) Michalak[3] (c) the proposed
그림 Fig. 7 The flow-chart of color code algorithm.
그림 Fig. 8 An Example of MAD density distribution
그림 Fig. 9 An Example of SSIM and Number of highly errored pixels.
그림 Fig. 10 Experimental images posted with QR and Color codes
그림 Fig. 11 Recognition rate for QR code (a) Xiong[2] (b) the proposed algorithm
그림 Fig. 12 Recognition rate for color code (a) recognition rate (b) unrecognized rate (c) incorrect recognition rate

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 곡면에 부착되어 제공되는 QR코드와 이를 활용한 칼라코드가 빛에 굴절되어 불균일한 조명으로 인해 인식률이 높지 않은 것을 해결하기 위하여 영상을 일정크기의 블록으로 잡아 세부적으로 나누어 이진화하고 주위 화소의 유사성을 이용하는 방법으로 이진화함으로써 인식률을 향상시키는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 QR코드의 확장된 응용을 위해 곡면에 부착된 경우에 대해 인식률을 개선하기 위한 방안에 대해 다루었다. 곡면에 부착된 QR코드는 불균등한 조명으로 인해 인식률이 저하되고, 미인식률이 증대되는 문제가 있는데, 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 큰 블록단위의 히스토그램을 얻고 이에 따른 임계치를 찾고, 또한 작은 블록으로 분할하여 세분화된 히스토그램을 구하여 각 블록의 특성을 고려한 임계치로 갱신하는 방법을 적용하였다.
다양한 실험을 통하여 제안된 방법은 50도에 이르는 높은 곡률에 대해서도 높은 QR코드 인식률을 보임을 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 QR코드 내부에 특정 이미지를 삽입하여 위변조를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통하여 40도 이하의 곡률에 대해서는 높은 인식률과 낮은 미인식률을 달성함을 확인하였다.

가설 설정

그림2에 나타낸 바와 같이 본 논문에서는 QR코드와 더불어 내부의 칼라 이미지를 삽입하여 이미지의 변형 여부를 통해 정품과 가품 여부를 판별하는 방법으로 칼라 코드를 인식한다. 즉, QR코드 내부에 일정한 색상의 이미지가 스캐너, 카메라 등의 장치로 전자기기에 입력되고, 이는 칼라 인쇄 매체를 통해 출력됨으로써 위복제 된다고 가정한다. 이에 대한 제안된 칼라코드를 인식하는 방법에 대한 알고리즘을 그림7에서 흐름도로 나타내었다.

제안 방법

Step 5. 각 구역에서의 임계값과 블록 전체에 대해서 구한 임계값을 비교하여 구역마다 임계값을 조정하여 이진화한다. 그림4의 예시에서, 각 블록들은 주어진 블록의 특징을 나타내는데, 이때 흰색 구간과 검은색 구간의 봉우리 사이 값을 블록 크기 변경에 따른 임계값으로 조정한다.
Step 6. 각 구간의 특징에 맞추어 모폴로지 연산을 수행하여 QR코드 인식을 하게 한다.
그림2에 나타낸 바와 같이 본 논문에서는 QR코드와 더불어 내부의 칼라 이미지를 삽입하여 이미지의 변형 여부를 통해 정품과 가품 여부를 판별하는 방법으로 칼라 코드를 인식한다. 즉, QR코드 내부에 일정한 색상의 이미지가 스캐너, 카메라 등의 장치로 전자기기에 입력되고, 이는 칼라 인쇄 매체를 통해 출력됨으로써 위복제 된다고 가정한다.
Step. 2 원본 이지를 가로와 세로 방향으로 m, n 위치에 있을 때, 입력 이미지와 원본 이미지 사이의 각 칼라 성분끼리 차이 값을 구하고 이를 절대값 평균을 취한 값(MAD: Mean Absolute Difference)을 구한다.
다양한 크기의 곡률에 대해 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 그림10에 나타낸 바와 같은 종류의 음료수 병을 사용하였다. 즉, QR코드와 칼라코드의 인식률을 측정하기 위해 다음의 수식을 사용하여 각도를 측정하였다.
여기서 x는 곡률, l는 사용한 라벨의 QR코드의 가로길이를 의미하며, 이에 따라 계산된 각 곡률을 그림10에 나타내고 있다. 또한 스마트 폰 제조사 별로 카메라 특곡면상에 부착된 QR 코드와 칼라 코드의 인식률 개선 273성이 다른 관계로 3종(삼성, 샤오미, LG)을 사용하여 각기종마다 정품과 위조품에 대해 각 50번씩 촬영하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서 제안한 방법은 다양한 안정화 작업을 통하여 상업화에 적용하고 있다. 앞으로 칼라코드로 삽입된 이미지에 특정 정보를 삽입하는 방법 그리고 삽입 가능한 정보량에 대한 연구가 추가적으로 진행될 예정이다.
본 논문에서는 QR코드의 확장된 응용을 위해 곡면에 부착된 경우에 대해 인식률을 개선하기 위한 방안에 대해 다루었다. 곡면에 부착된 QR코드는 불균등한 조명으로 인해 인식률이 저하되고, 미인식률이 증대되는 문제가 있는데, 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 큰 블록단위의 히스토그램을 얻고 이에 따른 임계치를 찾고, 또한 작은 블록으로 분할하여 세분화된 히스토그램을 구하여 각 블록의 특성을 고려한 임계치로 갱신하는 방법을 적용하였다. 또한, 매우 정확한 QR코드를 획득하기 위해 모폴로지 연산을 도입하여 성능 개선을 달성하였다.
곡면에 부착된 QR코드는 불균등한 조명으로 인해 인식률이 저하되고, 미인식률이 증대되는 문제가 있는데, 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 큰 블록단위의 히스토그램을 얻고 이에 따른 임계치를 찾고, 또한 작은 블록으로 분할하여 세분화된 히스토그램을 구하여 각 블록의 특성을 고려한 임계치로 갱신하는 방법을 적용하였다. 또한, 매우 정확한 QR코드를 획득하기 위해 모폴로지 연산을 도입하여 성능 개선을 달성하였다. 다양한 실험을 통하여 제안된 방법은 50도에 이르는 높은 곡률에 대해서도 높은 QR코드 인식률을 보임을 확인하였다.

대상 데이터

다양한 크기의 곡률에 대해 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 그림10에 나타낸 바와 같은 종류의 음료수 병을 사용하였다. 즉, QR코드와 칼라코드의 인식률을 측정하기 위해 다음의 수식을 사용하여 각도를 측정하였다.

성능/효과

여기서, 인식률은 QR코드를 검출하여 통과하는 경우이고, 미인식률은 QR코드를 인식하지 못하는 경우를 의미한다. 실험결과에 따라 곡률이 커짐에 따라 기존의 방식은 QR 코드 인식률이 낮아지고 미인식률이 높아지는 것을 알 수 있다. 그림11 (b)는 제안된 방법으로 실험한 QR코드 인식률, 미인식률을 나타난 것이다.
미인식률은 정품을 가품으로 판정하는 비율을 나타낸다. 기존의 방식은 곡률이 20도가 넘어가는 경우에는 크게 인식률이 저하되는 반면에 제안된 방법은 40도까지는 높은 인식률을 유지함을 확인할 수 있다. 미인식률의 경우에는 기존의 방식은 20도가 넘어가게 되면, 급격히 정품과 가품을 판정하지 못하는 비율이 급격히 증가하는 반면에 제안된 방법은 상대적으로 40도까지 매우 낮게 유지된다.
기존의 방식은 곡률이 20도가 넘어가는 경우에는 크게 인식률이 저하되는 반면에 제안된 방법은 40도까지는 높은 인식률을 유지함을 확인할 수 있다. 미인식률의 경우에는 기존의 방식은 20도가 넘어가게 되면, 급격히 정품과 가품을 판정하지 못하는 비율이 급격히 증가하는 반면에 제안된 방법은 상대적으로 40도까지 매우 낮게 유지된다. 또한, 오인식률은 50도가 넘어가는 경우에 비율의 차이가 크게 나타난다.
또한, 매우 정확한 QR코드를 획득하기 위해 모폴로지 연산을 도입하여 성능 개선을 달성하였다. 다양한 실험을 통하여 제안된 방법은 50도에 이르는 높은 곡률에 대해서도 높은 QR코드 인식률을 보임을 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 QR코드 내부에 특정 이미지를 삽입하여 위변조를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
또한, 본 논문에서는 QR코드 내부에 특정 이미지를 삽입하여 위변조를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통하여 40도 이하의 곡률에 대해서는 높은 인식률과 낮은 미인식률을 달성함을 확인하였다.

후속연구

본 논문에서 제안한 방법은 다양한 안정화 작업을 통하여 상업화에 적용하고 있다. 앞으로 칼라코드로 삽입된 이미지에 특정 정보를 삽입하는 방법 그리고 삽입 가능한 정보량에 대한 연구가 추가적으로 진행될 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	QR(Quick Response)코드란 무엇인가?	스마트 폰에 장착된 고성능 카메라를 통하여 다양한 영상 서비스가 가능하게 되었는데, 특히, 1차원 바코드가 갖는 단 방향 데이터 저장의 한계를 극복하기 위해 2차원 바코드인 QR(Quick Response)코드를 통한 다양한 서비스가 개발되어 제공되고 있다[1]. QR코드는 2차원 형식의 코드로 기존 바코드보다 가로·세로 방향으로 많은 정보를 포함할 수 있고 고속 인식을 할 수 있는 장점을 가지고 있어 명함, 전자 티켓, 공항의 발권 시스템, 물건의 위조품 판독 등 다양한 방면에서 사용되고 있다. 또한, 현재까지 의약품 및 주류 등 활용분야가 곡면으로 확장되었다.
	제안된 칼라코드를 인식하는 알고리즘은 무엇인가?	그림2에 나타낸 바와 같이 본 논문에서는 QR코드와 더불어 내부의 칼라 이미지를 삽입하여 이미지의 변형 여부를 통해 정품과 가품 여부를 판별하는 방법으로 칼라 코드를 인식한다. 즉, QR코드 내부에 일정한 색상의 이미지가 스캐너, 카메라 등의 장치로 전자기기에 입력되고, 이는 칼라 인쇄 매체를 통해 출력됨으로써 위복제 된다고 가정한다. 이에 대한 제안된 칼라코드를 인식하는 방법에 대한 알고리즘을 그림7에서 흐름도로 나타내었다.
	QR코드의 장점은 무엇인가?	스마트 폰에 장착된 고성능 카메라를 통하여 다양한 영상 서비스가 가능하게 되었는데, 특히, 1차원 바코드가 갖는 단 방향 데이터 저장의 한계를 극복하기 위해 2차원 바코드인 QR(Quick Response)코드를 통한 다양한 서비스가 개발되어 제공되고 있다[1]. QR코드는 2차원 형식의 코드로 기존 바코드보다 가로·세로 방향으로 많은 정보를 포함할 수 있고 고속 인식을 할 수 있는 장점을 가지고 있어 명함, 전자 티켓, 공항의 발권 시스템, 물건의 위조품 판독 등 다양한 방면에서 사용되고 있다. 또한, 현재까지 의약품 및 주류 등 활용분야가 곡면으로 확장되었다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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