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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ding Zihan (Sejong University) Md Rakibul Islam (Yunnan University)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.12 No.5
발행연도
2024.10
수록면
23 - 32 (10page)

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Quick Response (QR) codes are essential in the music industry, especially with advancements in deep learning. They are widely used for ticketing, music event promotions, and digital content distribution. However, challenges persist in pattern extraction and authentic QR code verification, particularly in dynamic environments. Traditional methods struggle with issues such as poor lighting, complex backgrounds, and advanced counterfeits, leading to compromised accuracy. This study introduces an enhanced method for QR code extraction, named Adaptive Morphological Contour-Based QR Code Extraction (AMCQE), which employs a five-step process including grayscale conversion, Gaussian blur, thresholding, contour detection, and morphological closing. These steps improve QR code detection from images with complex backgrounds and noise. Additionally, we propose a robust QR verification process using a lightweight transformer-based architecture, Mobile-ViT, which enhances the model’s ability to accurately distinguish between legitimate and counterfeit QR codes through global representation learning. Experimental results demonstrate excellent performance, achieving 99.28% accuracy with a processing time of 0.08 seconds, showcasing the method’s applicability in real-world scenarios.
#QR code extraction #Deep learning #music industry #concerts #music events #Verification

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Data Collection and Processing
Ⅳ. QR Pattern Extraction and Verification
Ⅴ. Evaluation Metrics
Ⅵ. Experimental Results
Ⅶ. Conclusion
References

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