清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

An IoT-Based Anti-Counterfeiting System Using Visual Features on QR Code

计算机科学 编码(集合论) 可制造性设计 特征(语言学) 特征提取 移动设备 软件 人工智能 可靠性(半导体) 嵌入式系统 计算机视觉 操作系统 工程类 机械工程 物理 哲学 功率(物理) 集合(抽象数据类型) 量子力学 程序设计语言 语言学
作者
Yulong Yan,Zhuo Zou,Hui Xie,Yu Gao,Lirong Zheng
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:8 (8): 6789-6799 被引量:11
标识
DOI:10.1109/jiot.2020.3035697
摘要

This article presents an Internet-of-Things (IoT) anti-counterfeiting system that uses visual features combined with the quick response (QR) code. The visual features guarantee the authenticity of a product with the QR code for tracking and tracing. Two visual features, i.e., natural texture features and printed micro features are exploited in the proposed system. The natural texture features use the texture of fiber paper to achieve physical unclonable function (PUF), while the micro features are artificially generated for improved industrial manufacturability and reliability. Features are generated and registered in the production phase when the QR code is printed. In the anti-counterfeiting verification phase, the feature obtained through the feature extraction algorithm is compared with the record to calculate similarity, which indicates the verification result. Such an approach is fully compatible with the QR code-based logistic process without any additional manufacturing cost. A user-friendly application has been developed on a mobile platform that facilitates easy-to-use and affordable devices for verification, such as a mobile phone or a handheld code reader. The experimental results show 99.6% and 99.9% accuracy of anti-counterfeiting verification for texture features and micro features, respectively. The system with corresponding algorithms and software has been demonstrated in real-life products.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
GPTea应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
19秒前
Benhnhk21完成签到,获得积分10
49秒前
紫熊完成签到,获得积分10
1分钟前
Alisha完成签到,获得积分10
1分钟前
CipherSage应助HC3采纳,获得10
1分钟前
Bio应助Benhnhk21采纳,获得50
1分钟前
1分钟前
1分钟前
小米的稻田完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
HC3发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
2分钟前
2分钟前
zswybs发布了新的文献求助10
2分钟前
玛卡巴卡爱吃饭完成签到 ,获得积分10
2分钟前
酷波er应助coollz采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
JamesPei应助阿晓晓采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
Ava应助Autumn采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
coollz发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
热心小松鼠完成签到,获得积分10
2分钟前
玛琳卡迪马完成签到,获得积分10
2分钟前
kkh发布了新的文献求助10
2分钟前
李健的小迷弟应助coollz采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
阿晓晓发布了新的文献求助10
3分钟前
Autumn发布了新的文献求助10
3分钟前
kkh完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
科研通AI5应助HC3采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
International Encyclopedia of Business Management 1000
Encyclopedia of Materials: Plastics and Polymers 1000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4935584
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4202889
关于积分的说明 13058992
捐赠科研通 3978388
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2179675
邀请新用户注册赠送积分活动 1195702
关于科研通互助平台的介绍 1107508