| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
22 | 11 | 2019
10.14489/vkit.2016.02.pp.013-016

DOI: 10.14489/vkit.2016.02.pp.013-016

Сидоркин И. И.
МЕТОДИКА ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ЦВЕТНОГО ШТРИХОВОГО КОДА
(c. 13-16)

Аннотация. Рассмотрены проблема детектирования цветного штрихового кода на отсканированном изображении и применение алгоритма его предварительной обработки. Представлен алгоритм детектирования объектов изображения с последующей их фильтрацией.

Ключевые слова:  алгоритм; методика; детектирование; цветной двухмерный штриховой код; отпечаток документа; аддитивная цветовая модель; пиксел.

Sidorkin I. I.
THE DETECTION METHOD OF COLORED BAR CODE
(pp. 13-16)

Abstract. At present, widely developed information technology processing of printed documents with machinereadable information in the form of bar codes. Black and white bar codes are the most widely used. Also, the technology developed for the generation and processing of two-dimensional color barcode (CBC). The print electronic document must have the properties of uniqueness and identifiability. Using CBC allows us to give a print properties of the printed document. This article describes the use of a color two-dimensional bar code in the document. The main disadvantages of the use of specified color two-dimensional bar code. This article discusses the problem of detecting a color two-dimensional bar code scan to print. The relevance of the proposed method due to the need of detecting an object CBC in the absence of information about its location. The requirement for maximum acceleration of the process of detecting CBC due to the peculiarities of computer-readable non-ferrous objects: a high resolution when scanning, processing a large number of colored dots CBC. The aim of this work is to develop a methodology to greatly simplify and accelerate the process of decoding the CBC. The article provides an overview of analogues, performs detection of objects to scan fingerprint. The basis of the described technique laid algorithms aimed at the preprocessing RGB-scan the document, the calculation of the location of objects in the image, filter objects. A feature of this technique is that it uses not only the description of the structure of CBC, but the description of the structure and the indentation that contains the CBC. The described method allows detection of CBC on all scan print the document without time-consuming.

Keywords: Algorithm; Method; Detection; Colored bar code; Printed document; RGB-image; Pixel.

Рус

И. И. Сидоркин (Орловский филиал Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

I. I. Sidorkin (Oryol Brench of Federal Research Center «Computer Science and Control» of the RAS)E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Свидетельство № 2005613093 о регистрации программы для ЭВМ. Комплекс цветного штрихового кода (CBC)» / Архипов О. П., Зыкова З. П., Архипов П. О. (РФ); опубл. 28.11. 2005.
2. Использование цвета для повышения информационной емкости штрихкода / О. П. Архипов и др. // Наукоемкие технологии. 2005. Т. 6, № 6. C. 76 – 82.
3. Архипов О. П., Архипов П. О., Зыкова З. П. Метод генерации цветных машиночитаемых зон в отпечатках офисных принтеров // Информационные технологии. 2005. № 11. С. 37 – 44.
4. Применение машиночитаемых зон в современных информационных системах / О. П. Архипов и др. // Современные технологии безопасности. 2006. № 3–4. С. 32 – 34.
5. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В. А. Сойфера. 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 784 с.
6. Viola P., Jones М. Robust Real-Time Object Detection // International Journal of Computer Vision. 2004. V. 57(2). P. 137 – 154.
7. Greenspan M., Shang L., Jasiobedzki P. Efficient Tracking with the Bounded Hough Transform // IEEE Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. V. 1. P. 520 – 527.
8. Kapoor A., Winn J. Located Hidden Random Fields: Learning Discriminative Parts for Object Detection // IEEE Proceedings of the European Conference on Computer Vision. 2006. V. 3. P. 302 – 315.
9. Papageorgiou C. A., Poggio T. Trainable System for Object Detection // International Journal of Computer vision. 2000. V. 38(1). P. 15 – 33.
10. Информационные технологии изготовления печатных документов из отпечатков текста, фото- и видеоматериалов / О. П. Архипов и др. // Современные технологии безопасности. 2006. № 3–4. С. 35 – 38.

Eng

1. Arkhipov O. P., Zykova Z. P., Arkhipov P. O. (2005). Color barcode complex (CBC). Certificate on registration of PC program No. 2005613093. Russian Federation.
2. Arkhipov O. P. et al. (2005). Using color to enhance the information capacity of a barcode. Naukoemkie tekhnologii, 6(6), pp. 76-82.
3. Arkhipov O. P., Arkhipov P. O., Zykova Z. P. (2005). The method of generating color prints in the machine-readable zone of office printers. Informatsionnye tekhnologii, (11), pp. 37-44.
4. Arkhipov O. P. et al. (2006). Application of machine-readable zones in contemporary information systems. Sovremennye tekhnologii bezopasnosti, (3–4), pp. 32-34.
5. Soifer V. A. et al. (2003). Methods of computer image processing, 2nd Ed. (revised and supplemented). Moscow: FIZMATLIT.
6. Viola P., Jones М. (2004). Robust realtime object detection. International journal of computer vision, 57(2), pp. 137-154. doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb
7. Greenspan M., Shang L., Jasiobedzki P. (2004). Efficient tracking with the bounded Hough transform. IEEE Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition, V. 1, pp. 520 – 527. doi: 10.1109/cvpr.2004.1315076
8. Kapoor A., Winn J. (2006). Located hidden random fields: learning discriminative parts for object detection. IEEE Proceedings of the European Conference on Computer Vision, V. 3, pp. 302-315. doi: 10.1007/11744078_24
9. Papageorgiou C. A., Poggio T. (2000). Trainable system for object detection. International Journal of Computer vision, 38(1), pp. 15-33. doi: 10.1023/A:1008162616689
10. Arkhipov O. P. et al. (2006). Information technology of printed documents from the print text, photos and video. Sovremennye tekhnologii bezopasnosti, (3–4), pp. 35-38.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2016.02.pp.013-016}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2016.02.pp.013-016}

 

 

 

 

 

.

.

 

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования