П.К. Злобин

Система синтезирования проблемно-ориентированных пакетов данных в задаче чтения штриховых кодов

Роль штрих-кодов в производственных процессах и маркировке продукции стремительно растет, а задача их распознавания с помощью мобильных камер в неконтролируемых условиях является крайне актуальной. Развитие методов обучения машин и алгоритмов компьютерного зрения дает возможность решать ее с высокой точностью, в предположении, что имеется достаточно репрезентативных данных для обучения и тестирования алгоритмов. Такие данные существуют в открытых наборах, однако они зачастую однородны и содержат информацию о штриховом коде, полезную для решения только одной частной задачи. Кроме того, многие редкоиспользуемые штрих-коды в них вообще не представлены. Также штрих-коды могут содержать конфиденциальную информацию, поэтому многие примеры конкретных штрих-кодов не могут быть опубликованы. В данной статье предлагается система порождения изображений SYNBAR, которая позволяет решить перечисленные проблемы. Система дает возможность создания полусинтетических штрих-кодов естественного вида с активным применением техники аугментации изображений. Полученные изображения штрих-кодов можно использовать для создания проблемно-ориентированных обучающих или тестовых данных для решения частных прикладных задач в области чтения штриховых кодов.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: синтезирование данных, распознавание штриховых кодов, обработка изображений.