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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-02 14:40 深層ニューラルネットワークによる復号容易度評価に基づいたQRコード画像のノイズ除去法の提案 ○高橋風光・中静 真（千葉工大）  SIS2022-46 |
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| 抄録 | （和） | 近年，強力な画像認識手法として知られる CNN(畳み込み型ニューラルネットワーク) による画質改善，またはノイズ除去法が提案されている．これらの多くは，訓練画像からノイズ画像を生成し，ノイズ画像を入力とする CNN の出力と訓練画像の間の忠実度を損失関数として訓練を行う．しかしながら、QR コードの画像のノイズ除去では，ノイズ除去の目標が QR コードの読み取り率の向上にあり，必ずしも原画像を忠実に再現することが直接，読み取り率の向上に寄与するわけではない．そこで本稿では、劣化した QR コード画像の，既存のデコーダによる復号の成否を 2 クラスに分類する CNN の出力を復号容易度評価とし，この評価に基づきノイズ除去ネットワークを訓練するノイズ除去法を提案する．実験ではを最小化するネットワークに対して，復号の成否に基づく復号容易度評価のネットワークを加えた提案法によるノイズ除去が，既存のデコーダによる QR コードの読み取り率を向上させることを示している． |
| （英） | In this paper, an image denoising method for QR code images is proposed. The image recovery from the degraded QR code image is performed to improve the successful rate of the data decoding from the QR code images. In many image recovery algorithms, which include image denoising, the objective of the algorithm is to decrease the mean square error between the clean image and the recovered image. However, the decrement of the mean square error is not related to improve the decoding rate directly. There exist any possible metric of the recovery that can improve the decoding rate. In this paper, the CNN (convolutional neural network) is applied to decodability assessment of the QR code and the trained network is employed to train the denosing network that improve the decoding rate of QR codes. In the proposed method, the CNN is trained to predict success or fail of decoding of the existing QR code decoder. The output of this CNN is defined as the decodability. Then, the denosing CNN is trained to minimize the loss function that consists of this decodability and the fidelity of the output image. In experiments, the decodability assessment of the CNN is demonstrated. We show that the decoding rate obtained from the denoising neural network that is trained with the decodability is superior to the denoising neural network trained with only mean square error. | |
| キーワード | （和） | 畳み込み型ニューラルネットワーク / ノイズ除去 / QRコード / 画像復元 / 復号 / / / |
| （英） | convolutional neural network / denoising / QR code / image recovery / decode / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 410, SIS2022-46, pp. 33-36, 2023年3月. | |
| 資料番号 | SIS2022-46 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIS2022-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | 千葉工業大学 |
| 開催地（英） | Chiba Institute of Technology |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2023-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層ニューラルネットワークによる復号容易度評価に基づいたQRコード画像のノイズ除去法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | QR code image dnoising netwroks based on decodability assessment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込み型ニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | ノイズ除去 / denoising |
| キーワード(3)（和/英） | QRコード / QR code |
| キーワード(4)（和/英） | 画像復元 / image recovery |
| キーワード(5)（和/英） | 復号 / decode |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 風光 / Kazumitsu Takahashi / カズミツ タカハシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉工業大学 (略称： 千葉工大) Chiba Institute of Technology (略称： CIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中静 真 / Makoto Nakashizuka / ナカシズカ マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉工業大学 (略称： 千葉工大) Chiba Institute of Technology (略称： CIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-02 14:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2022-46 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.410 |
| ページ範囲 | pp.33-36 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) |
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