Robust data retrieval from high-security structural colour QR codes via histogram equalization and decorrelation stretching
Notice bibliographique
Résumé
In this work, robust readout of the data (232 English characters) stored in high-security structural colour QR codes, was achieved by using multiple image processing techniques, specifically, histogram equalization and decorrelation stretching. The decoded structural colour QR codes are generic diffractive RGB-pixelated periodic nanocones selectively activated by laser exposure to obtain the particular design of interest. The samples were imaged according to the criteria determined by the diffraction grating equation for the lighting and viewing angles given the red, green, and blue periodicities of the grating. However, illumination variations all through the samples, cross-module and cross-channel interference effects result in acquiring images with dissimilar lighting conditions which cannot be directly retrieved by the decoding script and need significant preprocessing. According to the intensity plots, even if the intensity values are very close (above ~200) at some typical regions of the images with different lighting conditions, their inconsistencies (below ~100) at the pixels of one representative region may lead to the requirement for using different methods for recovering the data from all red, green, and blue channels. In many cases, a successful data readout could be achieved by downscaling the images to ~300-pixel dimensions (along with bilinear interpolation resampling), histogram equalization (HE), linear spatial low-pass mean filtering, and gamma function, each used either independently or with other complementary processes. The majority of images, however, could be fully decoded using decorrelation stretching (DS) either as a standalone or combinational process for obtaining a more distinctive colour definition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».