學位論文

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Subject: search.filters.subject.圖像化QR Code

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    藝術網點導入圖像化QR Code之自我驗證研究
    (2024) 林宛蓁; Lin, Wan-Chen
    QR Code (Quick Response Code)為連結虛擬網路與實體世界的重要媒介，可透過掃描來讀取資訊、連結網址或進行電子支付，已成為現今社會中廣泛應用的重要工具。然而，其極簡的外觀、無法藉由人眼直接的辨識，又因製作簡易，竄改複製的安全問題也日益凸顯。許多學者研究如何提升QR Code美觀度、資訊量及防偽識別，儘管如此，無法在掃描條碼之前預先確認資料來源的真偽，仍然是現行使用QR Code的缺陷。因此，本研究旨於將QR Code可視化與防偽技術整合應用，將具有隱蔽性及防偽性的微結構藝術網點，透過半色調過網技術導入圖像化QR Code中，整合成藝術網點圖像化QR Code；此外，運用疊紋原理的網屏解碼影像技術，將QR Code與針孔狀網屏遮罩片輸出於同一平面上，利用塑膠載體本身的可撓性，使用者只需將QR Code與遮罩片交疊並照光，即可進行自我驗證辨識真偽。本研究利用四種影像強化方法，找出提升QR Code圖像與解密影像之最佳階調分布。經研究結果顯示，本研究之藝術網點圖像化QR Code可成功被判讀，透過影像強化技術有助於改善圖像暗部，同時微結構亦能有效防止複印偽造；在自我驗證解密影像中，以高斯分布解密影像效果為最佳。而本研究之成果已模擬應用於功能性塑膠票券，其QR Code既美觀、可讀取並可驗證真偽，為有價證券領域帶來了新的應用與價值，更進一步推動QR Code之防偽技術的發展。
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    整合QR Code及浮水印於印章之防偽功能加強研究
    (2022) 林靜怡; Lin, Ching-Yi
    印章是中華民族最具高藝術價值之物件，從古至今，在政治及商貿往來都被當作憑信工具。科技的進步加速了政府及各級機關(構)的數位化轉型，紙本公函開始並用關防章與QR Code(Quick Response Code)。有學者為了印章的永續發展，透過程式設計將兩者整合成「印章QR Code」，然而其防偽功能仍有加強空間。本研究提出以印章QR Code作為藏密浮水印的媒體，利用圖像化的顏色深淺變化及印刷四色CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Black)中的M版模擬紅色印泥，再以75 LPI、100 LPI及150 LPI三種網線(Line per inch, LPI)過網，輸出後利用光柵解碼器(Lenticular Lens)解碼，加強防偽功能。本研究採實驗研究法，利用程式設計數位解碼浮水印，驗證藏密效果，接著實際輸出影像，先以手機讀取QR Code確認連網功能，再利用光柵解碼器觀察浮水印之加密效果，最後複印影像，再次檢視浮水印是否存在。另外，以1200 DPI (Dot per Inch)高解析度掃描輸出和複印影像，各自數位解碼M版，驗證浮水印之效果。經實驗測試，本研究發現以M版製作的三種網線數浮水印，其中以100 LPI的解密效果最好，150 LPI可作為加強防偽功能。接著，以解密效果最好的影像背景色重製新影像，改善浮水印的分布情況，複印後的影像，成功讓浮水印消失，達到用於分辨文件的防偽功能，高解析度掃描後的細部取樣更證實，以雙培增長的解析度，不影響浮水印的加解密效果，更可和實際輸出後的光柵解碼相呼應。
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    圖像化QR Code輸出條件與辨識率分析
    (2019) 林育峯; Lin, Yu-Feng
    科技發展伴隨著行動裝置與網路的普及，二維條碼中的QR Code（Quick Response Code）已成為串聯網路與實體世界的主要媒介，如今QR Code被廣泛地應用於行銷或廣告用途，所以美化發展也越來越受重視，其中圖像化QR Code因具備視覺有意義的外觀，漸漸成為相關研究的重點。QR Code常出現於物聯網「一物一碼」的應用，然而若圖像化QR Code要配合一物一碼之實體輸出，則輸出條件能否使得圖像化QR Code被手機掃描，將會是重要關鍵，但鮮少研究針對此問題進行探討，故此為本研究之目的。本研究使用版本六之QR Code（41x41個模組, module），容錯率為H等級（容許30%錯誤）。首先選擇4張不同的影像產生圖像化QR Code，再使用雷射印表機與數位印刷機各輸出3個不同尺寸，得24張影像。輸出品透過600PPI掃描器取像，透過軟體分析24張圖像化QR Code影像中的module以及codeword之錯誤數據。為了降低錯誤以提升辨識率，進行5種不同數值的階調處理，以及調整8個不同參數之加密強度來得到圖像化QR Code，最後再測試印刷之穩定度。經實驗結果顯示，使用數位印刷機輸出的圖像化QR Code辨識效果優於雷射印表機，另一方面發現多數情況下資訊點錯誤情況之False-black(資訊點白點誤判黑點)多於False-white(資訊點黑點誤判白點)。經過階調調整之後，兩種錯誤情況皆得到改善，而加密強度的提升更能有效降低錯誤率。最後，本實驗找出圖像化QR Code錯誤情況，並透過調整圖像化QR Code使其能被手機掃描。本研究找出圖像化QR Code使用雷射印表機與數位印刷機之下辨識率的差異，並且透過調整圖像化QR Code之後使辨識率提升，可供QR Code與印刷相關研究作為參考。