Как работает технология сканирования QR-кодов на основе машинного обучения?

Технология сканирования QR-кодов на основе машинного обучения работает по принципу распознавания образов. i38.ru

Процесс включает несколько этапов: cyberleninka.ru

1. Сбор изображений. cyberleninka.ru Камера устройства захватывает изображение QR-кода. i38.ru
2. Предварительная обработка. cyberleninka.ru Улучшается качество изображения с помощью таких методов, как подавление шума, повышение контрастности и нормализация. cyberleninka.ru
3. Извлечение признаков. cyberleninka.ru Алгоритм идентифицирует «области-кандидаты» на изображении и отмечает положения первой и последней точек QR-кода на линии пикселей, пересекающейся с внешними границами поискового шаблона. cyberleninka.ru
4. Классификация. cyberleninka.ru Определяются центры поисковых шаблонов, оси X и Y и угловая ориентация символа. cyberleninka.ru Рассчитываются расстояние и ширина «узоров» QR-кодов для определения их номинального размера и приблизительной структуры символьного ряда. cyberleninka.ru

Искусственный интеллект позволяет оптимизировать процесс распознавания образов, что приводит к более быстрому и надёжному сканированию. i38.ru

Например, алгоритм, разработанный учёными Smart Engines, ориентируется не только на шаблоны поиска, но и на структуру самого кода. kiosksoft.ru Если отсутствует один или два из шаблонов поиска, то на основе внутренней структуры кода предсказываются их координаты даже в случае проективного искажения кода. kiosksoft.ru

Пользователь

Время добавления