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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.4
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 241 - 247 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2022.11.4.241
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Complementary color barcode-based optical camera communications (CCB-OCC), which uses electronic displays and cameras as data transmitters and receivers, can offer a simple and short-range communications interface. In this paper, we enhance the data rate of a CCB-OCC scheme by using deep neural network (DNN)-based color barcode detection and adaptive color-value extraction. Unlike a conventional scheme, the proposed method extracts a color barcode region using a You Only Look Once (YOLO) real-time detection model that provides reliable barcode region extraction from various viewing angles between the display and the camera. In addition, the proposed scheme extracts accurate color values from color histograms using adaptive peak positions that express consecutive signals between packets. Experimental results verify data rate improvement in the proposed CCB-OCC scheme using DNN-based barcode detection and adaptive color-value extraction in a display-to-camera (D2C) communications link.
목차
Abstract
1. Introduction
2. System Model of CCB-OCC
3. DL-based Color Barcode Detection
4. Experimental Result
5. Conclusion
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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