복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 2차원 바코드 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 분산-빈도수와 코너 특징을 이용하여 바코드 후보 영역을 선정한다. 빈도수 계산 시 탐색윈도우의 연결성분을 판단하여 윈도우 크기를 확장하는 방법을 추가하여 이전 연구의 한계점을 개선한다. 이전에 실험한 영상에서 모두 바코드 영역을 검출하였고 이전 연구에서 검출하지 못한 셀의 크기가 큰 바코드 영역을 검출한 것을 확인하였다.
영상에서 바코드 영역을 검출하는 다양한 방식들이 연구되어 왔다. 기존 방식들은 주파수 성분 특징을 이용하거나, Hough transform (HT)을 이용하여 바코드 영역을 검출한다. 하지만 이 방식들은 바코드의 기울기와 노이즈에 영향을 받는다. 또한 여러 개의 바코드가 있는 경우 정확히 검출하지 못한다. 본 논문에서는 바코드의 기울기와 노이즈에 강인하고, 복수 개의 바코드를 검출할 수 있는 방식을 제안한다. 우리는 전처리 단계로 Probabilistic Hough transform (PHT)를 이용하여 바코드 기울기, 노이즈, 그리고 개수에 상관없이 바코드가 존재할 가능성이 높은 영역을 추출한 후, 주파수 성분 분석을 통해 바코드를 찾아낸다. 구현된 시스템의 성능분석을 통해 다양한 환경에서 바코드 추출이 가능함을 확인했다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법이 제안된다. 일반적으로 택배 등의 물류처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되어지며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드 라벨의 방향에 따라 바코드의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 제안된 방법에서는 이러한 바코드의 수직, 수평, 대각선 방향의 주파수특성을 독립적으로 잘 반영하는 웨이블릿 변환의 특성을 활용하여 각각의 주파수 대역별로 바코드 영역을 검색하여 바코드 영역의 후보를 검출한다. 바코드의 후보 영역이 검출되면, 바코드의 후보 영역은 바코드의 길이 방향의 스캔 및 검증 과정을 통해 바코드 영역인지 최종 판별된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 효과적임이 증명되었다.
2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.
2차원 바코드는 1차원 바코드의 데이터 용량의 한계를 극복하여 최근 많이 사용되고 있다. 복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 딥러닝 기법을 이용하여 QR코드 검출 시스템을 구현한다. 실험은 실생활에서 카메라로 촬영한 바코드 영상을 이용한다.
일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.
이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.
본 논문에서는 비전 기술을 기반으로 원거리에서 2차원 바코드를 검출 할 수 있는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2차원 바코드의 위치 심볼을 찾는 근거리 검출을 먼저 수행하고, 만약 검출이 안 될 경우 원거리 검출로 전환된다. 원거리 검출은 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 에지 지도, 영상 이진화, CCL(connect component labeling)을 순차적으로 수행하여 관심 영역을 설정한다. 설정된 관심 영역을 Bilinear Interpolation을 이용하여 확대한 후, 근거리 검출과 마찬가지로 위치 심볼 패턴을 검출하여 2차원 바코드 영역을 결정한다. 마지막으로 검출된 패턴 정보를 활용하여 역 투영 변환을 적용하여 패턴을 정렬하게 된다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존에 제안된 2차원 검출 알고리즘보다 약 2~3배정도 더 먼 거리의 바코드를 검출 할 수 있음을 보였고, 여러 개의 2차원 바코드 검출이 가능함을 보였다. 또한, 실내의 복잡한 환경에서도 강인한 검출 결과를 보였다.
본 논문에서는 비전 기반의 1-D 바코드 검출을 위한 스캔 라인 및 범위 결정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 블록 HOG(histogram of gradient)를 바탕으로 DBSCAN 군집화 방법을 적용하여 유효한 바코드 대표점 및 방향을 검출하고 이를 바탕으로 스캔 라인 및 바코드 크로스라인을 결정하는 방법에 관한 연구이다. 본 논문에서는 얻어진 스캔라인을 바탕으로 바코드의 크로스라인 범위를 결정하기 위해 최소 및 최대탐색 기법이 적용되었다. 이것은 바코드의 크기에 무관하게 적용될 수 있다. 제안된 기법은 바코드의 일부 영역만 검출해도 바코드 인식이 가능하며, 또한 바코드 영역 검출 후 코드를 읽기 위해 회전을 필요로 하지 않는다. 또한, 다양한 크기의 바코드 검출이 가능하다. 본 논문의 제안된 기법에 대한 성능을 평가를 위해 다양한 실험결과를 제시하였다.
종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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