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저자정보
Taicheng Jin (Sejong University) Nur Alam (Sejong University) Wenqi Zhang (Sejong University) Jiwon Kim (Sejong University) L. Minh Dang (Sejong University) Hyeonjoon Moon (Sejong University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,521 - 1,525 (5page)

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The field of electronics is growing and QR (Quick Response) codes have become essential. Two-dimensional barcodes known as QR codes have the capacity to carry a substantial amount of information in comparison to one-dimensional barcodes, due to their ability to act as information carriers. They may also be quickly detected by portable devices. These days, QR codes are employed in a variety of sectors, including payments, website and application connecting, and authenticity verification. They have gained wide acceptance and popularity across society. Although the application of QR code for authenticity verification has become more convenient, there are still a number of challenges that need to be addressed for effective authenticity verification in real-world applications. In this paper, we propose the use of a CNN-based model enhanced with the DCT (Discrete Cosine Transform) [1] technique to extract high-frequency information from images to improve the model’s ability to validate authenticity. Our model has an accuracy rate of 99.5%, which is the highest performance when compared to other popular CNN-based models.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Dataset
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Experimental results
Ⅴ. Conclusion
Reference

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