바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.
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.
DNA 바코드는 게놈 DNA의 단편을 이용해 형태적 지식없이 종을 동정하는 방법으로 전 세계적으로 최근에 많이 이용하고 있으며 고등식물에서는 엽록체 rbcL과 matK 유전자를 이용하고 있다. 본 연구에서는 표준 식물 바코드마커와 핵 ITS 부위를 이용하여 국내 포아풀아과 잡초 16속 29종 163생태형의 바코드 데이터를 생산하는 것을 목적으로 하였다. 더불어 포아풀아과의 바코드에서 각 마커의 효율성도 조사하였다. 바코드 결과 PCR 증폭과 염기서열 분석성공률은 rbcL에서 가장 높았으며 matK에서 가장 낮았다. 반대로 바코드 갭은 matK에서 가장 높은 반면 rbcL에서 가장 낮았으며, 종 식별 해상력은 matK에서 가장 높고, ITS에서 가장 낮았다. 그러나 바코드 갭과 종 식별 해상력이 가장 높은 matK를 포아풀아과에서 바코드 마커로 이용하는 것은 너무 낮은 PCR 증폭과 염기서열 분석성공률(58.3%) 때문에 고려해야할 것으로 생각된다. 단일마커로 rbcL과 ITS는 포아풀아과의 바코드에 적절하게 이용될 수 있으며, 두 마커를 조합으로 이용하면 공통으로 분석된 샘플에 따라 바코드 갭과 종 식별 해상력을 높일 수 있었다. 포아풀아과의 바코드데이터는 미국의 국립생물공학정보센터에 기탁하여 genbank 번호를 부여받아 공개하였다.
DNA barcoding of Bryozoa or "moss animals" has hardly advanced and lacks reference sequences for correct species identification. To date only a small number of cytochrome c oxidase subunit I (COI) sequences from 82 bryozoan species have been deposited in the National Center for Biotechnology Information (NCBI) GenBank and Barcode of Life Data Systems (BOLD). We here report COI data from 53 individual samples of 29 bryozoan species collected from Korean seawater. To our knowledge this is the single largest gathering of COI barcode data of bryozoans to date. The average genetic divergence was estimated as 23.3% among species of the same genus, 25% among genera of the same family, and 1.7% at intraspecific level with a few rare exceptions having a large difference, indicating a possibility of presence of cryptic species. Our data show that COI is a very appropriate marker for species identification of bryozoans, but does not provide enough phylogenetic information at higher taxonomic ranks. Greater effort involving larger taxon sampling for the barcode analyses is needed for bryozoan taxonomy.
This paper addresses the localization and navigation problem using invisible two dimensional barcodes on the floor. Compared with other methods using natural/artificial landmark, the proposed localization method has great advantages in cost and appearance, since the location of the robot is perfectly known using the barcode information after the mapping is finished. We also propose a navigation algorithm which uses the topological structure. For the topological information, we define nodes and edges which are suitable for indoor navigation, especially for large area having multiple rooms, many walls and many static obstacles. The proposed algorithm also has an advantage that errors occurred in each node are mutually independent and can be compensated exactly after some navigation using barcode. Simulation and experimental results. were performed to verify the algorithm in the barcode environment, and the result showed an excellent performance. After mapping, it is also possible to solve the kidnapped case and generate paths using topological information.
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.
Even though algorithms for watermark embedding and extraction step are important issue for digital watermarking, watermark selection and post-processing can give us an opportunity to improve our algorithms and achieve higher performance. For this reason, we summarized the possibilities of improvements for digital watermarking by referring to the watermark merging techniques rather than embedding and extraction algorithms in this paper. We chose Cox's function as main embedding and extraction algorithm, and multiple barcode watermarks as a watermark. Each bit of the multiple copies of barcode watermark was embedded into a gray-scale image with Cox's embedding function. After extracting the numbers of watermark, we applied the watermark merging techniques; including the simple merging, N-step iterated merging, recover merging and combination of iterated-recover merging. Main consequence of our paper was the fact of finding out how multiple barcode watermarks and merging techniques can give us opportunities to improve the performance of algorithm.
본 논문은 스케너 인식에 적합한 2차원 바코드 감열프린터 시스템의 구현에 관한 연구이다. 2차원 바코드는 1차원 바코드에 비하여 수평 및 수직의 명확도가 스케너 인식에 강한 영향을 주기 때문에 300dpi의 고해상도 감열프린터 시스템에 수평 및 수직에 대한 열이력기법을 적용한 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 수직에 대해서만 이력기법을 적용한 기존의 방법에 비하여 수직과 수평에 대하여 열이력기법을 적용함으로서 상하좌우 어느 방향에서나 인식이 가능한 2차원 바코드 인식에 유용한 인쇄품질을 유지할 수 있다.
We propse a novel corner detection algorithm for locating 2D Data Matrix barcode in an image. The proposed method accumulates weight for each cross point defined by every combination of edge points in the image, and detects the corner point of the barcode L-pattern by determining the location of the highest accumulated weight. By designing the weight considering the connectivity of two lines around the cross point, we were able to detect the corner of L-pattern even for the cases that the lines of L-patterns are short. In the experiments, the proposed method showed improved performance compared with the conventional Hough transform based method in terms of detectability and computation time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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