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

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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．