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J-GLOBAL ID：202002222770842130   整理番号：20A1508479

低画質画像のための効率的なバーコード位置決め法【JST・京大機械翻訳】

Efficient Barcode Localization Method for Low-Quality Images

著者 (4件)： Pan Xiang (Key Laboratory for Biomedical Engineering of Ministry of Education, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Li Dong (Key Laboratory for Biomedical Engineering of Ministry of Education, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Wu Weijia (Key Laboratory for Biomedical Engineering of Ministry of Education, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhou Hong (Key Laboratory for Biomedical Engineering of Ministry of Education, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICGSP ’19  ページ： 1-7  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： バーコード技術は,高速リアルタイム性能と同様に,その低コストと高信頼性のための産業自動識別分野に広く適用されている。産業分野における低光,回転およびぼけの複雑性のために,速度または精度において優れているいくつかのバーコード位置確認アプローチは,正確に位置決めして,バーコードを検出するのに失敗した。本論文では,低品質画像を扱うとき,上記の問題を効果的に対処できる実時間バーコードアプローチを提案した。最初に,ピクセルの勾配情報に依存し,方位マップとマグニチュードマップの両方を得た。次に,Shannonエントロピー定理を用いて,高スコアの顕著なパッチを分割する清酒のための突出マップを得た。その後,平滑化フィルタを利用して雑音を除去し,顕著なパッチを接続してバーコード候補BLOB(Binary Large OBject)を形成した。最後に,正しいバーコードを,共分散行列を有する上記の候補BLOBから選択した。産業サイトからの反射,回転,低照度の条件をカバーする500の実験画像を得た。データセットに基づく実験結果は,著者らの方法が精度において他の3つの先進方法を著しく超えることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  照度 ,  清酒 ,  位置決め ,  マグニチュード ,  画素 ,  平滑フィルタ ,  *画質 ,  *バーコード
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  自動認識 ,  複雑性 ,  実時間 ,  情報エントロピー ,  高信頼性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バーコード ,  共分散行列 ,  勾配情報 ,  局在化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画質 ,  バーコード ,  位置決め法