Development of a Data Retrieval Method with Wide Availability Based on Images by Data Embedding and Image Identification

通过数据嵌入和图像识别开发基于图像的广泛可用性的数据检索方法

基本信息

批准号：
20K04476
负责人：
棟安実治
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kansai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本テーマでは，これまでに提案してきた印刷画像にデータを埋め込み携帯端末を用いてデータを取得する手法をベースとして，様々な利用形態を可能にすることを目指して，手法の拡張について研究している．昨年度に引き続き本年度も手法の自由度を増すことを目的として，曲面に配置された画像からのデータ取得について検討した．本年度は，昨年に引き続き円筒を対象とする曲面とし，円筒に配置したデータ埋め込み画像から情報を検出するための手法の検討を行った．昨年度は，撮影位置や角度によって撮影時の画像の歪み方が異なるため，撮影位置を画像正面に限定したが，本年度はその制約を緩めることに注力した．特に円柱が回転した場合でも容易に検出が可能であるように，補正用マーカを用いる手法を発展させ，円柱が回転した場合でも画像を補正可能なマーカについて検討を行った．曲面上の画像の場合，QRコードでも読めなくなる場合があるので，QRコードに補正用マーカを付けた場合についても検討を行い，QRコードの機能の拡張にも利用可能であることを示せた．その他，深層学習を用いたシミュレーションシステムについては，これまで得られた成果をまとめ雑誌論文として投稿し採択された．性能の改善についても引き続き取り組み，特にシミュレータの汎用性を強化することに努めた．具体的には，より実環境での画像劣化を再現できるように，画像生成ネットワークの改良や新しい撮影画像データセットの作成を行った．新たな手法による擬似撮影画像からのデータ検出率をこれまでの結果及び実際の検出率と比較して，実際の検出率とほぼ同等の検出率を再現できたことで，シミュレーションシステムの有効性が示せたと考えている．

在这个主题中，基于之前提出的在打印图像中嵌入数据并使用移动终端获取数据的方法，我们将研究该方法的扩展，以实现各种使用形式。继去年之后，今年我们研究了从放置在曲面上的图像获取数据，目的是提高方法的自由度。今年，继去年之后，我们将圆柱体视为曲面，并研究了一种从放置在圆柱体上的数据嵌入图像中检测信息的方法。去年，我们将拍摄位置限制在图像的正面，因为图像的变形根据拍摄位置和角度的不同而不同，但今年我们重点放宽了这一限制。特别是，我们开发了一种使用校正标记的方法，即使在圆柱体旋转时也能轻松检测，并且研究了即使在圆柱体旋转时也可以校正图像的标记。对于曲面上的图像，即使是二维码也可能无法读取，因此我们还研究了将校正标记附加到二维码上的情况，并且我们能够证明它也可以用于扩展QR码的功能。此外，关于使用深度学习的模拟系统，总结了迄今为止获得的结果并以期刊文章的形式提交，并被接受。我们继续致力于提高性能，特别是致力于增强模拟器的多功能性。具体来说，我们改进了图像生成网络并创建了新的捕获图像数据集，以更好地再现真实环境中的图像退化。将使用新方法的模拟图像的数据检测率与之前的结果和实际检测率进行比较，我们能够重现与实际检测率几乎相同的检测率，这证实了模拟系统I的有效性。我想我能够证明这一点。