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研究紹介

機械学習によるQRコード検出における学習用画像生成の透視変換を用いた効率化

QRコードが二次現状であることを利用し、一枚のQRコードの画像を様々な角度で撮ったように変換して増やし、機械学習の学習用画像の生成の作業効率化となるかを検証する。

また、学習用画像に従来の水増し手法のみを施したものと本研究の手法に従来の水増し手法を使用したものを比較したとき、検出速度に差は出るのか検証する。

研究担当 : 白浜 遼太郎 (2018年度卒)

機械学習によるQRコード検出における学習用画像生成の透視変換を用いた効率化