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Binary Large Object-Based Approach for QR Code Detection in Uncontrolled EnvironmentsEnfoque basado en grandes objetos binarios para la detección de códigos QR en entornos no controlados

Resumen

La detección de códigos de barras QR de respuesta rápida en entornos no arbitrarios sigue siendo una tarea difícil a pesar de las numerosas aplicaciones existentes para encontrar símbolos 2D. La principal desventaja de las aplicaciones recientes para la detección de códigos QR es un bajo rendimiento para símbolos individuales o múltiples rotados y distorsionados en imágenes con iluminación variable y presencia de ruido. En este trabajo se presenta una solución particular para la detección de códigos QR en entornos no controlados. La propuesta consiste en el reconocimiento de las características geométricas del código QR mediante un algoritmo basado en objetos binarios de gran tamaño (BLOB) con posterior filtrado iterativo de patrones de detección de posición de símbolos QR que no requieren un procesamiento complejo ni el entrenamiento de clasificadores frecuentemente utilizados para estos fines. La alta precisión y velocidad se consiguen mediante la binarización adaptativa de umbrales de imágenes integrales. A diferencia de los escáneres conocidos, que no detectan el código QR con borrosidad media a fuerte, iluminación no uniforme significativa, deformaciones considerables del símbolo y ruido, la técnica propuesta proporciona una alta tasa de reconocimiento del 80%-100% con una velocidad compatible con las aplicaciones en tiempo real. En concreto, la velocidad varía de 200 ms a 800 ms por código QR único o múltiple detectado simultáneamente en imágenes con resolución de 640 × 480 a 4080 × 2720, respectivamente.

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