본 논문에서는 심층 합성곱 신경망(DCNN)을 통해 시각 콘텐츠에 추가 데이터를 임베딩하고 추출하는, 방해를 최소화한 디스플레이-투-카메라(D2C) 통신 방식인 새로운 Dense D2C-Net을 제안한다. Dense D2C-Net의 인코딩 과정은 커버 이미지의 모든 계층 간 연결을 설정하고, 이미지의 시각적 품질을 유지하기 위해 특징 재사용을 촉진한다. 이진 데이터를 임베딩하기 위해 Y 채널을 사용하며, 이는 이미지 압축으로 인한 왜곡에 대한 내성이 높고 색 변환에 대한 민감도가 낮기 때문이다. 인코더 구조는 커버 이미지의 특징 맵과 입력 이진 데이터를 결합하는 하이브리드 계층을 포함하여 임베딩된 데이터를 효율적으로 은닉하며, 다수의 노이즈 계층의 추가는 전송된 데이터에 대해 광 무선 채널이 유발하는 왜곡을 효과적으로 완화한다. 디코더에서는 촬영된 이미지로부터 출력 이진 데이터를 추출하기 위해 일련의 2D 합성곱 계층을 사용한다. 본 연구는 스마트폰 카메라와 디지털 디스플레이를 이용한 실제 환경에서 실험을 수행하였으며, 전송 거리, 촬영 각도, 디스플레이 밝기, 카메라 해상도와 같은 다양한 매개변수에 대해 제안된 방식이 기존의 DCNN 기반 D2C 방식들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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