Browsing by Author "劉珮琪"

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    紅外線 QR Code 技術應用於 NFT 之研究
    (2024) 劉珮琪; Liu, Pei-Chi
    二維條碼常用於行動支付、商品連結及資訊儲存，最廣為人知的二維條碼為QR Code(Quick Response Code)，受到市場美學行銷及保護個人重要資訊的意識興起，QR Code外觀美化及安全防偽所帶來的附加價值逐漸受到重視。加密貨幣與非同質化貨幣（Non-fungible token，NFT）風靡全球，此類型線上貨幣皆需要使用加密錢包來儲存資產，若要與實體商品相互結合，大多是將加密錢包私鑰或助記詞列印下來或是製成二維條碼。因此本研究利用C（Cyan，青色）、M（Magenta，洋紅色）、Y（Yellow，黃色）在紅外線光源下會呈透明狀來製作外顯圖像化 QR Code，將外顯的QR Code與NFT圖像做結合，達到美化QR Code的效果。並將加密錢包中的助記詞以紅外線QR Code技術藏入NFT外顯QR Code當中，利用K(Black）中的碳黑油墨會吸收紅外光的特性，可以在紅外線光源下顯現影像之原理製作內藏之助記詞QR Code，以提升其防偽安全之特性。本研究針對字元數100之資訊量，選擇三種版本之QR Code，分別為第四版（33×33）容錯等級L（7%）、第六版（41×41）容錯等級Q（25%）以及第八版（49×49）容錯等級H（30%）。擷取紅外線下的影像後，使用Matlab程式將其影像強化，再利用資訊點識別程式進行錯誤率分析，找出適用於紅外線下之QR Code版本與容錯等級搭配方式。結果顯示使用Matlab影像強化能夠大幅度降低錯誤率，且相同尺寸下QR Code版本越小Module錯誤率越低。而本研究最小版本第四版（33×33）Codeword錯誤率僅8%，但其容錯等級為L（7%），難以被正確識別讀取內容，因此在實用上第六版較適合藏入紅外線圖像化QR Code。本研究提出之方法除了有效降低紅外線QR Code的Module錯誤率及Codeword錯誤率外，亦能找出適用藏入紅外線圖像化QR Code之版本及容錯等級，讓使用者在離線儲存錢包助記詞的同時，兼具防偽安全的特性及精準讀取的方便性。