89 подписчиков
Создание новой алгоритмической технологии распознавания QR-кодов на неровных поверхностях стало значительным прорывом в данной области 🎉 Исследовательская группа из Университета Барселоны и Университета Открытого Университета Каталонии разработала алгоритм, основанный на математических функциях сплайнов, который позволяет корректировать топографию поверхности 📐 и восстанавливать текстуру.
Сложности со сканированием QR-кодов часто возникают из-за плохого качества изображения, недостаточного качества печати и неровных поверхностей. Новый алгоритм решает эти проблемы путем использования внутренних шаблонов QR-кода для извлечения информации о основе поверхности, что делает возможным захват QR-кодов в различных средах, включая сложные топографии 📸
Это исследование является частью докторской диссертации Исмаэля Бенито и направлено на повышение надежности и эффективности распознавания QR-кодов 📊 Исследователи также работают над предотвращением атак на коды, таких как модификации для захвата данных путем небольших изменений кода. Основная задача в контролируемых условиях, например в промышленности, заключается в снижении скорости захвата при обеспечении точных чтений 📏
Способность алгоритма обрабатывать сложные поверхности и его потенциальные приложения в различных областях делают его значительным достижением в технологии распознавания QR-кодов 🌟
#neuroco #нейроконтент #машинноеобучение #языковыемодели #нейросеть #нейронка #ArtificialIntelligence
1 минута
15 октября 2024