[논문]칼라 QR코드의 패턴 종류에 따른 인식 성능 비교

김진수

doi:10.9723/jksiis.2022.27.3.011

칼라 QR코드의 패턴 종류에 따른 인식 성능 비교
Comparison of Recognition Performance of Color QR Codes for Inserted Pattern Information 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.27 no.3, 2022년, pp.11 - 20

초록
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현재 광고 분야 등에 널리 사용되고 있는 흑백 QR코드의 정보 저장 용량을 증가시키기 위해 칼라 QR코드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 칼라 QR코드는 프린팅 또는 스캐닝 과정에 의해 복재가 될 수 있으며, 이 과정에서 불충분한 조도에 의한 색상 왜곡과 잡음, 카메라의 낮은 해상도와 기하학적 변형의 가능성이 있다. 이러한 일련의 복합적인 과정들은 품질 저하와 인식률 저하를 초래한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 칼라 QR코드에 패턴 삽입을 고려하고, 이를 위한 효과적인 인식 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 통해 기존에 다루어진 대표적인 패턴을 도입하고, 인식률 측면에서 실험을 수행하여 그 결과를 비교 분석한다. 즉, 인식과정에 있어서 쉽게 초래되는 가우시안 잡음과 블러링, 기하학적 변형 등의 잡음을 고려하여 성능을 비교 분석한다. 다양한 실험을 통해 가우시안 잡음과 블러 측면에서 단순한 패턴의 칼라 QR코드가 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Currently, the black-white QR (Quick Response) codes have been used widely in consumer advertising fields and the study of color QR codes have received a growing demand because of much higher data encoding capacity. Color QR codes can be reproduced by the printing and scanning processes, however, these encounter colors distortion caused by insufficient lighting, low resolution of camera and geometric deformation during the capturing processes. In order to overcome these problems, this paper proposes an efficient decoding algorithm for color QR codes with inserted patterns, which are dealt with conventional studies. These are evaluated in view of the recognition rate under different noise conditions, for example, Gaussian noises/blurring and geometric deformation. Experimental results demonstrate that the color QR codes with simple pattern can resist the distortion of Gaussian noises/blurrings.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 QR Code Composition (Liao et al, 2010) (a) Position, Version, Alignment Patterns, and Data Bit (b) The Invariant Feature of Proportion of Detection Patterns
그림 Fig. 2 Color QR Codes Captured by Different Snapshots (Melgar et al, 2012)
그림 Fig. 3 Color Constellation Diagrams (Andre et al, 2014) (a) 8 Colors Multiplexing (b) 64 Colors Multiplexing
그림 Fig. 4 Different Kinds of Color QR Codes (a) Typical RGB Color Code (b) RGB+CMY+BW Color Code (Melgar et al, 2016) (c) High Capacity Color Barcode (EI-Sheref et al, 2018) (d) Cross-type Color Code (Choi et al, 2020)
그림 Fig. 5 Decoding Process with Pattern and Color Matching
그림 Fig. 6 3 Different Patterns for Color QR Codes (a) Type1: Square-type with 8 Colors (b) Type2: Cross-type with 4 Colors (c) Type3: Triangular-type with 4 Colors
그림 Fig. 7 An Example of 512 × 512 Image (a) Type1: Square-type with 8 Colors (b) Type2: Cross-type with 4 Colors (c) Type3: Triangular-type with 4 Colors
그림 Fig. 8 Mis-recognition Rate for Gaussian Noise (Variance)
그림 Fig. 9 Mis-recognition Rate for Gaussian Blur
그림 Fig. 10 Mis-recognition Rate for Viewing Angle

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상세보기
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