今後の課題

案手法では最高で65.48%の認識率が得られたが，課題の残る結果となった．

5.2 今後の課題

64色の色認識率向上を目指し，今後は以下のような課題が挙げられる．

1. 学習データの検討

カラーコードは人の手で撮影されるため，コードごとに色の変化が異なる．本研究 で用いた学習データはコードの上下間での色の変化にのみ対応できる配置となって いた．そのため，今後は学習に左右や不規則に配置したものコードを用いることで 色認識率向上を目指す．

2. QRコードの組み合わせ方法の工夫

本研究ではRGBの0∼255の輝度値を等間隔にサンプリングした色を各コードに 割り当てた．しかし，実際には印刷・撮影による色の変化の度合いはR，G，Bそ れぞれで差があると考えられる．そのため，色ごとの変化の傾向を調査し，色の変 化量を考慮してQRコードの色を設定することで色認識率の向上を目指す．

3. 複数の色認識手法での検証と多数決による併用

現時点では，カラーQRコードの色認識を提案手法でのみしか行っていない．その ため，他の手法を用いて色認識を行い，更に多数決を行うことで色認識率の向上を 目指す．

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付録 A

実験データと使用したプログラム

本研究で使用した実験データとプログラムを以下のディレクトリに置く．

• terada/Master/

A.1 研究用データファイルの説明

/cornerVer1.2 入力画像の外枠自動抽出を行う

/NNver1.3 64色カラーコード画像をニューラルネットワークにより学習，生成し認識を

行う

/NNver1.3/Create 複数枚のQRコードからカラーQRコードを作成を行う．

/NNver1.3/Recognize QR 色認識結果に基づいて，QRコードに分割・認識を行う．

/NNver1.3/pic 携帯電話のカメラで撮影したカラーコード画像の保管場所

プログラムの実行方法，コンパイル方法は各ディレクトリ内のREADMEに記す．

A.1.1 プレゼンテーション

修論発表で使用したプレゼンテーションを掲載する．

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謝辞

本研究に関し，研究に対する基本姿勢や理論的裏付けなどを御教授下さった三重大学大 学院工学研究科情報工学専攻教授木村文隆先生に深く感謝します．研究に関する多くの知 識や研究分野における様々な技術を御教授くださった准教授若林哲史先生に深く感謝しま す．資料作成からプレゼンテーションのコツなどをご指導いただきました助教大山航先生 に深く感謝します．専門的な観点から深く幅広いアイデアや知識を御教授下さった三重大 学名誉教授三宅康二先生に深く感謝します．また，日頃いろいろと御世話になった田中み ゆき事務，新しい環境になり，戸惑うことの多かった生活の中で，適切なアドバイスを下 さった研究室の先輩の皆様に感謝します．研究室で共に過ごし，楽しい学生生活を与えて くださった研究室の仲間に感謝します．

最後になりましたが，長きにわたる私の学生生活を支えてくれた両親，姉達に今一度感 謝を表して，本論分の結びといたします．