2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Data Retrieval Method with Wide Availability Based on Images by Data Embedding and Image Identification
| Project/Area Number |
20K04476
|
|---|
| Research Institution | Kansai University |
|---|
Principal Investigator |
棟安 実治 関西大学, システム理工学部, 教授 (30229942)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 壮 関西大学, システム理工学部, 准教授 (70780584)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 曲面 / マーカ / 携帯端末 / 深層学習 / GAN / QRコード / ARマーカ / トレーサビリティ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
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．本年度は，最終年度としてこれまで得られた成果の対外的な発表を中心として，これまで得られた手法の改善について検討した．
本年度は，昨年に引き続き円筒を対象とする曲面を対象とし，補正用マーカを用いて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評価・検討を行った．昨年度は，撮影位置や角度によって異なる撮影時の画像の歪みに対応する手法について検討したが，本年度は実際にこの手法を用いたスマートフォン用アプリケーションを作成することで，曲面に貼付されたデータを埋め込んだ画像に対する情報検出実験を行った．これにより，昨年度検討した補正用マーカの拡張を用いることで，円柱が回転している場合でも画像からデータを容易に検出が可能であることを確認した．これについては，QRコードに適用した場合について研究発表を行い，学会誌への投稿を行った．また，画像特徴量の取得についても，補正用マーカによる補正が有効であることが確認できた．
その他，実環境シミュレーションシステムについては，曲面への対応に注力した．具体的には，補正用マーカを用いた画像補正のプロセスを利用して，曲面に貼付された画像を補正する際に得られるパラメータを用いることによって，平面画像から曲面画像を生成することに成功した．新たな手法によるシミュレータの性能を曲面に貼付されたQRコード擬似撮影画像生成によって評価したところ，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．この内容については，今後発表することを検討している．
|
