基于深度学习的二维码定位与检测技术

• 作者: 刘峰 刘怡俊 叶武剑 吕月圆 蔡若君 陈浩文 陈穗霞
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 深度学习 二维码 定位与检测
• 年，卷（期）: 2018,（33）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 字数: 2008字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.33.009

摘要

近年来,二维码因其包含更多的信息存储成为移动终端上较为普遍的编码方式,广泛应用于手机支付、公共交通等场景.在带来高效的信息交互同时,现有的二维码识别技术有一定的局限性,例如只能识别黑白、高分辨率等特定的二维码.深度学习具有很强的表征能力,采用Mask R-CNN算法,对多种类别的二维码进行归类分析,实现基于深度卷积网络的端到端的二维码定位与检测系统,在制作标记相应数据集并训练后,实验获得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘怡俊		66	190	7.0	10.0
2	刘峰	南京邮电大学图像处理与图像通信重点实验室	97	634	12.0	21.0
3	吕月圆		3	0	0.0	0.0
4	叶武剑		7	3	1.0	1.0
5	陈穗霞		2	0	0.0	0.0
6	蔡若君		2	1	1.0	1.0
7	陈浩文		1	0	0.0	0.0