學位論文
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Item QR Code之資訊隱藏—應用不同網點面積之混合網點(2024) 黃文鳳; Huang, Wen-FengQR Code (Quick Response Code)是一種由黑色和白色模組所組成的矩陣式二維條碼。隨著二維碼技術的廣泛應用，QR Code 常被用於產品推廣、產品追蹤及溯源、產品真僞鑒別、入場票券等的儲存媒介。然而，現有印刷品上的QR Code，不僅占據印刷品上一定的空間，還容易被盜印。因此本研究將調幅網點 (Amplitude Modulation，AM) 與調頻網點 (Frequency Modulation，FM) 導入QR Code，使AM網點與FM網點在QR Code上的網點面積百分比均衡，產生不同網點面積百分比的混合網點QR Code，此QR Code在印刷品上，人的眼睛是察覺不出來，但手機可掃碼識別，達到資訊隱藏的目的。本研究採用實驗研究法，其中QR Code中的黑色模組用AM網點來表示，白色模組用FM網點來表示。通過調整次模組内AM網點的形狀來改變網點面積百分比，以此表示QR Code中的黑色次模組，FM網點則將次模組中間挖空，形成白點來表示QR Code中的白色次模組，且次模組内FM網點面積百分比通過調配後和AM網點均衡，以此產生不同網點面積百分比的混合網點 QR Code，來測試QR Code 輸出後資訊隱藏的成效。此外還嘗試將QR Code的定位標記點（Finder Patterns）和無定位標記點的混合網點QR Code另外輸出來測試資訊隱藏成效。研究結果顯示，所設計的混合網點QR Code達到資訊隱藏之創新成效，並確定了可被掃碼識別的最低網點面積百分比。針對3x3無定位標記點的混合網點QR Code，輸出後曡加在寫有文字的紙張上進行的抗干擾性分析。分析表明有部分QR Code的干擾程度超出QR Code的容錯範圍，因此在程式中對九個QR Code進行投票分析，經投票分析後，碼字錯誤大大降低，QR Code還是能被掃碼識別，藉由QR Code定位標記點的隱藏，能將QR Code與文件做更好的整合。Item 多個二維條碼所組合之灰階影像的列印輸出與讀取(2023) 黃克強; Huang, Ke-Chiang網際網路及電腦科技的發達，提升人們生活的品質並改善了工作效率，取得資料或是透過網路連結到相關網頁，較為快速及常用的方式即為手機掃描二維條碼，而網路應用的趨勢，同時也帶來許多立即性或潛藏的危機，例如，著作權侵犯、資料剽竊和破壞等，因此，在資訊安全的領域中，資訊隱藏技術絕對不容忽視。目前市面上最普遍採用的條碼種類為 QR Code (Quick Response Code)，傳統 QR Code除了資訊容量有限，且資訊隱藏效能不佳，雖然彩色及圖像化條碼日漸流行，但由於製作的背景程式作業系統過程冗複，而取得灰階 QR Code 製作的方式迅速簡易，本研究遂以此發想改善途徑，以進化傳統 QR Code 為目標，延伸研究位元隱藏技術(Least Significant Bit, LSB)，在灰階影像不同的資訊位元區段位置藏入多個二維條碼，最終僅顯現一個藏密的灰階影像，達到隱藏資訊的目的，並可同時提升數據容量。針對本研究多個二維條碼組合成的灰階影像，首先分別陳述數位檔案及 Print-and-Scan複製檔案實驗成果，接著掌握兩者結果的差異，後續嘗試以各種實驗條件的調整，建立錯誤分析的統計數據，據以評估選取最佳的校正措施。最終，本研究藏入多個二維條碼所獲得的灰階影像，除了外觀與一般條碼具有明顯視覺差異，其內蘊藏 8 個不同訊息內容之條碼，亦即資訊容量因此成功擴充為 8 倍，以手機掃碼可讀取外顯的條碼資訊，經過程式解碼之後則可以獲得內藏其餘的 7 個條碼，再以手機掃碼可逐個讀取不同資訊內容，然而，本研究藏入多個二維條碼的數位圖檔能夠成功的操作，惟在 Print-and-Scan 後，其內藏條碼程式解碼還原後，因為影像失真導致無法正確解碼，緣此，複製所得灰階影像僅能被手機掃碼讀到一個條碼資訊，再以導入適當校正措施，目前得以正確讀取兩個條碼資訊，本研究對於灰階二維條碼的資訊容量的提升及資訊隱藏的同步改善都有參考價值，諸如在於產品的外包裝，可經由掃讀外顯條碼揭露一般民眾需知悉訊息，內藏資訊則可依據資訊隱藏需求之等級逐層解碼透露。Item 以資訊植入及深度學習提升圖像化二維條碼實體輸出的辨識能力之研究(2021) 何怡慧; Ho, Yi-HueiQR code 是目前最普遍被採用的二維條碼，由於其為黑白模塊所組成，影響視 覺美觀，且在列印輸出時，因尺寸大小、網點擴張等印刷條件因素，導致條碼資訊 容易失真，影響解碼辨識。為了能夠將印刷輸出之小尺寸美化 QR code 保持視覺美 觀並且穩定解碼，因此本文提出了一套系統性的圖像化 QR code 資訊植入技術，列 印後掃描將辨識結果進行錯誤分析，了解 QR code 之黑點與白點資訊點模組的錯誤 特性並加以改善，最後以深度學習辨識來進行錯誤分析。實驗結果顯示，本研究所 發展的方法能相容於現行的列印輸出設備，在調整白色資訊點的植入訊息強度後， 可有效抑制因網點擴張所造成的「偽黑」 辨識錯誤的情形。且輸出的小尺寸圖像化 QR 仍有較佳視覺品質，降低錯誤發生率，並藉由深度學習辨識提升辨識能力，有 效增進美化 QR 的成功讀取率。對於彩色影像在指定輸出裝置的條件下，可得到最 佳化的 QR code 植入訊息方法及讀取能力，未來能夠運用於商業加值應用上，並彰 顯實體輸出條件對於圖像化 QR code 整合應用的重要性。Item 網點偏移在多角度資訊隱藏之研究(2007) 林煜翔; Lin, Yu-Hsiang在資訊科技與複製技術的進步之下，從數位影像輸出至實體影像的品質已愈來愈高，使得文件的安全性受到挑戰。過去數位浮水印的機制多用於數位音訊、影像及視訊，若經由輸出及列印的過程，數位浮水印即很難保存在於實體的文件中。因此，本研究經數位半色調得單一色版之平網區域嵌入數位浮水印，並將同一區域中的網點，做不同角度的嵌入數位浮水印演算。主要根據所設計網點的位置偏移，與網點面積補償原理，以達到資訊隱藏之功能。由實驗結果發現，輸出成品可成功地以光學解碼工具，在同一區域不同角度解密，或由掃瞄器取樣再分析，而判讀出浮水印內容。此外，也將本研究這項技術實際應用於有價證券與產品設計上，進而增加防偽功能與提高附加價值。