JP5833689B2 - Authentication system and authentication method - Google Patents

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Description

本発明は、色を構成する材料が定着された平面物や立体物である全ての標識が付された若しくは標識とみなせるものが存在する物の原本性を認証するための認証技術に関する。   The present invention relates to an authentication technique for authenticating the originality of an object to which all the signs, which are flat objects or three-dimensional objects to which a material constituting the color is fixed, is attached or can be regarded as a sign.

従来から、人間の活動のあらゆる局面で、正当な対象であるか否かを判定する様々な認証技術が用いられており、インターネットや情報の電子化の進展からより高度な認証技術が求められている。古典的な認証技術としては、印鑑や署名など独特の形状を対象に標示させることが行われてきたが、偽造などにより現在ではホログラム、すき入れ(透かし)、潜像模様、パールインキ、マイクロ文字、特殊発光インキ、凹版印刷などの技術を用いて偽造防止を図っている他、電子化の進展にあわせ現在ではパスワードなどの一定の情報を暗号化等して秘密にしておき、そうした秘密情報と照合することにより、偽造防止を図っている。また、指紋など個人の人体に固有な生体情報を予め登録しておき、認証が必要な場合に実際の生体情報を読み取って登録された生体情報と一致するか否かで認証を行う様々な生体認証技術も用いられている(例えば、特許文献1)。   Conventionally, various authentication technologies have been used to determine whether or not a legitimate subject is legitimate in every aspect of human activity, and more advanced authentication technologies have been demanded from the progress of computerization of the Internet and information. Yes. Classic authentication technology has been used to mark unique shapes such as seals and signatures, but due to counterfeiting, holograms, creases (watermarks), latent image patterns, pearl ink, micro characters In addition to anti-counterfeiting using technologies such as special light-emitting ink and intaglio printing, along with the progress of computerization, certain information such as passwords is currently kept secret by encrypting it. By checking, we try to prevent forgery. In addition, biometric information unique to an individual human body, such as a fingerprint, is registered in advance, and when authentication is required, various biometrics that perform authentication based on whether the biometric information matches the registered biometric information by reading the actual biometric information Authentication technology is also used (for example, Patent Document 1).

特開2009−205393号公報JP 2009-205393 A

しかし、上記の認証技術のうちパスワードを用いる技術は、予めパスワードを決定し、使用者自体も記憶していなければならいため、情報量が極めて少なく、窃取や偽造が容易あるという問題がある。また、生体情報を用いる技術においては、正当な対象であるか否か判定できるのは人間のみであり、それ以外の物や動植物などには基本的に使用できない。また、近年では生体情報自体を偽造する行為も発生してきており、必ずしも完全に安全な認証技術とは言えないという問題がある。   However, among the above authentication techniques, a technique using a password has a problem that since the password must be determined in advance and the user itself must be stored, the amount of information is extremely small, and theft and forgery are easy. In the technique using biological information, only a human can determine whether or not it is a legitimate object, and basically it cannot be used for other objects, animals and plants. In recent years, an act of forging the biometric information itself has also occurred, and there is a problem that it is not necessarily a completely secure authentication technique.

さらに、高度な認証技術の多くは、認証情報を予め対象物に、物理的または電子的に付加させる事が多く、対象物への加工が必要であるため、認証技術の普及を妨げる要因になるという問題がある。   Furthermore, many advanced authentication techniques often add authentication information to an object in advance physically or electronically, and processing to the object is necessary, which hinders the spread of the authentication technique. There is a problem.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、認証対象に加工を必要とせず、認証対象の個別の特徴を簡易な構成を有するデジタル撮像機器を用いて取得したイメージデータから固有情報を抽出して、抽出した固有情報に基づいて認証対象が正当なものであるか否かを判定する認証システムおよび認証方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and does not require processing for an authentication target, and specific information is obtained from image data acquired using a digital imaging device having a simple configuration for individual features of the authentication target. An object of the present invention is to provide an authentication system and an authentication method that extract and determine whether or not an authentication target is valid based on the extracted unique information.

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、認証対象の画像である登録画像を取得する登録画像取得部と、前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、
前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶する記憶部と、を備える認証用の登録装置である。
In order to solve the above-described problem, according to one aspect of the present invention, a registration image acquisition unit that acquires a registration image that is an image to be authenticated, and a predetermined number of pixels included in the registration image are predetermined. The color information for each predetermined area that is a size area is acquired, and for each of the plurality of predetermined areas included in the registered image, the difference in the color information from one or more predetermined areas located around each predetermined area And based on the determination result, a feature point determination unit that determines a plurality of feature points indicating the feature of the authentication target from the plurality of predetermined regions included in the registered image; and In a registered image, luminance information for each predetermined region is acquired, and for each feature point, the luminance information of each feature point and the comparison result of the luminance information of one or more predetermined regions located around each feature point Indicate A luminance vector determining unit determines the luminance vector is broadcast,
For the plurality of feature points of the registered image, a storage unit that stores each feature point, a difference between the color information of each feature point, and the luminance vector of each feature point in association with each other, for authentication It is a registration device.

また、本発明の他の態様は、認証対象の画像である認証画像を取得する認証画像取得部と、前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うマッチング部と、を備える認証装置であって、前記マッチング部は、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証装置である。   According to another aspect of the present invention, there is provided an authentication image acquisition unit that acquires an authentication image that is an image to be authenticated, and a region having a predetermined size that includes one or a plurality of pixels in the authentication image. Obtaining color information for each predetermined area, determining, for each of a plurality of predetermined areas included in the authentication image, a difference of the color information with one or a plurality of predetermined areas located around each predetermined area; Based on the determination result, a feature point determination unit that determines a plurality of feature points indicating features of the authentication target from a plurality of the predetermined regions included in the authentication image; and The luminance information for each predetermined area is acquired, and for each feature point, information indicating the comparison result between the luminance information of each feature point and the luminance information of one or more predetermined areas located around each feature point. Luminance vector A brightness vector determination unit that determines a color, a storage unit in which a plurality of feature points of a specific image, color information differences of each feature point, and brightness vectors of each feature point are stored in association with each other; With reference to the difference between the color information of each feature point stored in the storage unit and the difference between the color information of the plurality of feature points of the authentication image determined by the feature point determination unit, An authentication apparatus comprising: a plurality of feature points stored in the storage unit; and a matching unit that performs matching between the plurality of feature points of the authentication image, wherein the matching unit is stored in the storage unit. When the stored brightness vector of the feature point and the brightness vector of the feature point of the authentication image do not satisfy a predetermined condition, the feature point of the authentication image is determined as the plurality of determined feature points. Excluded from An authentication device and performs ranging.

また、本発明の他の態様は、登録画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、記憶部と、を備える認証用の登録装置が実行する登録方法であって、前記登録画像取得部が、認証対象の画像である登録画像を取得するステップと、前記特徴点決定部が、前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、前記輝度ベクトル判定部が、前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、前記記憶部が、前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶するステップと、を含む登録方法である。   According to another aspect of the present invention, there is provided a registration method executed by an authentication registration apparatus including a registered image acquisition unit, a feature point determination unit, a luminance vector determination unit, and a storage unit, wherein the registration method An image acquisition unit acquires a registered image that is an image to be authenticated, and the feature point determination unit is a region of a predetermined size configured of one or a plurality of pixels in the registered image. The color information for each predetermined area is acquired, and for each of the plurality of predetermined areas included in the registered image, the difference in the color information with one or a plurality of predetermined areas located around each predetermined area is determined, and this determination Based on the result, a step of determining a region to be a plurality of feature points indicating a feature of the authentication target from a plurality of the predetermined regions included in the registered image; and the luminance vector determination unit includes the registered image In Brightness information for each predetermined area is acquired, and for each feature point, a comparison result between the brightness information of each feature point and the brightness information of one or more predetermined areas located around each feature point is shown. Determining a luminance vector as information; and the storage unit for each of the plurality of feature points of the registered image, a difference between the color information of each feature point, and the luminance vector of each feature point Are stored in association with each other.

また、本発明の他の態様は、認証画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、マッチング部と、を備える認証装置が実行する認証方法であって、前記認証画像取得部が、認証対象の画像である認証画像を取得するステップと、前記特徴点決定部が、前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、前記輝度ベクトル判定部が、前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、前記マッチング部が、あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うステップと、を含む認証方法であって、前記マッチングを行うステップは、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証方法である。   According to another aspect of the present invention, there is provided an authentication method executed by an authentication device including an authentication image acquisition unit, a feature point determination unit, a luminance vector determination unit, and a matching unit, wherein the authentication image acquisition unit A step of acquiring an authentication image that is an image to be authenticated, and the feature point determination unit for each predetermined region that is a region of a predetermined size composed of one or a plurality of pixels in the authentication image For each of a plurality of predetermined areas included in the authentication image, a difference of the color information with one or a plurality of predetermined areas located around each predetermined area is determined, and based on the determination result Determining a region to be a plurality of feature points indicating a feature of the authentication target from a plurality of the predetermined regions included in the authentication image; and Brightness information for each predetermined area is acquired, and for each feature point, a comparison result between the brightness information of each feature point and the brightness information of one or more predetermined areas located around each feature point is shown. A step of determining a luminance vector as information, and the matching unit stores in advance a plurality of feature points of a specific image, a difference in color information of each feature point, and a luminance vector of each feature point in advance. The difference between the color information of each feature point stored in the storage unit and the color information of the plurality of feature points of the authentication image determined by the feature point determination unit are referred to the stored storage unit. And a step of matching the plurality of feature points stored in the storage unit with the plurality of feature points of the authentication image based on the difference, wherein the matching is performed. Step before When the brightness vector of the feature point stored in the storage unit and the brightness vector of the feature point of the authentication image do not satisfy a predetermined condition, the feature point of the authentication image is determined as the plurality of determined points. It is an authentication method characterized in that matching is performed by excluding the feature points.

また、本発明の他の態様は、上記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。   Moreover, the other aspect of this invention is a computer program for making a computer perform the said method.

また、本発明の他の態様は、上記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記録媒体である。   Another aspect of the present invention is a computer-readable recording medium storing a computer program for causing a computer to execute the above method.

本発明の一実施形態に係る認証システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the authentication system which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る認証方法における登録処理の一例を示すフロー図である。It is a flowchart which shows an example of the registration process in the authentication method which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る登録処理における差分算出による特徴点抽出の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the feature point extraction by the difference calculation in the registration process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る登録処理における差分算出処理のイメージを示す図である。It is a figure which shows the image of the difference calculation process in the registration process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る登録処理における輝度ベクトルの判定の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the determination of the brightness | luminance vector in the registration process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る認証方法における認証処理の一例を示すフロー図である。It is a flowchart which shows an example of the authentication process in the authentication method which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る登録装置および認証装置の機能ブロックの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional block of the registration apparatus and authentication apparatus which concern on one Embodiment of this invention.

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等の部分は同一符号によって示される。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each drawing referred to in the following description, parts equivalent to those in other drawings are denoted by the same reference numerals.

(認証システムの構成)
本実施形態に係る認証システムは、印鑑の印影、サイン、商標、ロゴマーク、ブランドマーク、紙幣等に印刷された識別用のマーク、転写紙によって立体物上に付されたマーク、磁気カードやICカードに付された識別用のマーク等、紙や木や布や樹脂や金属等の薄片や立体物の表面に付されたり、顔料・染料等のインクにより印刷されたり、描かれたり、ペンキ等の塗料により塗布されたり、色材を含む樹脂により成型されるなど、なんらかの色を構成する材料が定着された平面物や立体物である標識等である認証対象が付された物体を認証することが可能な認証システムである。
(Configuration of authentication system)
The authentication system according to this embodiment includes seal stamps, signatures, trademarks, logo marks, brand marks, identification marks printed on banknotes, marks attached to solid objects by transfer paper, magnetic cards and ICs. Identification marks on cards, such as paper, wood, cloth, resin, metal, etc., or the surface of solid objects, printed or drawn with inks such as pigments and dyes, paint, etc. Authenticate objects that are subject to authentication such as flat objects or solid objects such as solid objects that are fixed in some color, such as being applied with paint or molded with resin containing color materials It is an authentication system that can.

図1は、本実施形態に係る認証システム1の構成の一例を示す図である。図1に示される認証システム1は、スキャナー2、コンピュータ3、プリンター4、ディスプレイ5、およびキーボードやマウス等の入力装置6から構成されている。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an authentication system 1 according to the present embodiment. An authentication system 1 shown in FIG. 1 includes a scanner 2, a computer 3, a printer 4, a display 5, and an input device 6 such as a keyboard and a mouse.

スキャナー2は、認証対象をメッシュ区分ごとの色情報として読み取るための読取手段である。コンピュータ3は、CPUからなる制御部3aと、ハードディスク、ROM、RAM等の記憶装置からなる記憶部3bからなり、記憶部3bには後述する各処理を実行するための各種のプログラムが保存されている。制御部3aを構成するCPUは、記憶部3bから必要に応じて各種のプログラムを読み出してシステム全体の制御を行う。   The scanner 2 is a reading unit for reading an authentication target as color information for each mesh section. The computer 3 includes a control unit 3a including a CPU and a storage unit 3b including a storage device such as a hard disk, a ROM, and a RAM. Various programs for executing each process described later are stored in the storage unit 3b. Yes. The CPU configuring the control unit 3a reads various programs from the storage unit 3b as necessary to control the entire system.

なお、本実施形態においては、認証システム1はコンピュータとスキャナーを用いて構成されているが、本構成はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、スキャナーに代えてデジタルカメラなどによる読取手段、CPU等による制御部と、メモリやハードディスクなどによる記憶部、液晶ディスプレイ等による表示手段、およびキーボード、マウス、またはタッチパネル等による入力手段を備えていれば、例えば、スマートフォンやPDAなどの携帯端末や携帯電話等に代表される様々なコンピュータ装置により実現可能である。   In the present embodiment, the authentication system 1 is configured using a computer and a scanner, but this configuration is merely an example, and the present invention is not limited to this. For example, instead of a scanner, it may be equipped with a reading means such as a digital camera, a control part such as a CPU, a storage part such as a memory or a hard disk, a display means such as a liquid crystal display, and an input means such as a keyboard, mouse or touch panel. For example, it can be realized by various computer devices typified by mobile terminals such as smartphones and PDAs, mobile phones, and the like.

次に、本実施形態に係る認証システムにおける認証方法について説明する。   Next, an authentication method in the authentication system according to the present embodiment will be described.

(認証方法)
認証システム1によって実行される認証方法では、標識等の認証対象を認証するための事前処理として、認証対象を事前に登録しておく処理を行う。まず、この登録処理について、以下説明する。
(Authentication method)
In the authentication method executed by the authentication system 1, a process for registering an authentication target in advance is performed as a pre-process for authenticating an authentication target such as a sign. First, the registration process will be described below.

(登録処理)
図2は、本実施形態に係る認証方法における登録処理の一例を示すフロー図である。
(registration process)
FIG. 2 is a flowchart showing an example of registration processing in the authentication method according to the present embodiment.

まず、登録を受けようとする標識等の認証対象(以下、単に「認証対象」という)をスキャナー2にセットし、ピクセルごとの色情報を取得するために、認証対象である標識等が付された印刷面等をスキャナー2で一回だけ読み取る(ステップS102)。そして、読み取られた領域から、認証対象の標識等の画像(以下、「登録画像」という)のみをトリミングによって取得する(ステップS104)。ここで、本実施形態においては、特許第4961564号公報に開示の認証方法のように、メッシュ区分ごとの色情報を取得するようになっていてもよい。そして、以下に説明する各処理において、ピクセルごとに代えてメッシュ区分ごとに各処理を行うようになっていてもよい。例えば、コンピュータ3は、XY配列のメッシュで区分けされた光反応素子によって、このメッシュ区分の大きさに応じた光学解像度で色情報を取得し、取得した色情報を記憶部3bに保存するようになっていてもよい。また、認証対象の印刷用インクの色材粒子は、メッシュ区分の大きさよりも小さいことを前提としてもよい(例えば、スキャナー2が600dpiの解像度で色情報を取得する場合には、メッシュ区分は一辺が42.3μmとなり、色材粒子よりも大きくなる)。この場合、メッシュ区分内にあるいくつかの色材粒子の色組成は、ある単色のRGB値としてピクセルカラー化される。   First, an authentication object such as a sign to be registered (hereinafter simply referred to as “authentication object”) is set in the scanner 2 and a sign or the like as an authentication object is attached to acquire color information for each pixel. The printed surface or the like is read only once by the scanner 2 (step S102). Then, only an image such as a sign to be authenticated (hereinafter referred to as “registered image”) is obtained by trimming from the read area (step S104). Here, in the present embodiment, color information for each mesh section may be acquired as in the authentication method disclosed in Japanese Patent No. 4951564. And in each process demonstrated below, it may replace with every pixel and may perform each process for every mesh division. For example, the computer 3 acquires the color information with an optical resolution corresponding to the size of the mesh section by using the photoreactive elements partitioned by the mesh of the XY array, and stores the acquired color information in the storage unit 3b. It may be. The color material particles of the printing ink to be authenticated may be assumed to be smaller than the size of the mesh section (for example, when the scanner 2 acquires color information at a resolution of 600 dpi, the mesh section is one side. Is 42.3 μm, which is larger than the colorant particles). In this case, the color composition of some colorant particles in the mesh section is pixel-colored as a single monochrome RGB value.

次に、ステップS104にて取得された登録画像のエッジ(輪郭)を、画像処理によって除去する(ステップS106)。エッジを除去する幅については、例えば、ユーザの入力によって設定されるようになっていてもよい。本ステップで登録画像のエッジを除去する理由については後述する。   Next, the edge (contour) of the registered image acquired in step S104 is removed by image processing (step S106). The width for removing the edge may be set, for example, by a user input. The reason for removing the edge of the registered image in this step will be described later.

次に、差分算出により登録画像の特徴点を抽出する(ステップS108)。差分算出による登録画像の特徴点抽出とは、登録画像を構成する各ピクセルと、その周辺ピクセルとのRGB色情報の差分を求め、差分値の大きいピクセルを、この登録画像(認証対象)の特徴を示す特徴点として抽出する手法である。以下、差分算出による特徴点の抽出方法について詳しく説明する。   Next, feature points of the registered image are extracted by calculating the difference (step S108). Feature point extraction of a registered image by difference calculation is to obtain a difference in RGB color information between each pixel constituting the registered image and its surrounding pixels, and to determine a pixel having a large difference value as a feature of this registered image (authentication target). This is a method of extracting as feature points indicating. Hereinafter, a feature point extraction method based on difference calculation will be described in detail.

(差分算出による特徴点抽出)
図3は、差分算出による特徴点抽出の具体例を示す図である。
(Feature point extraction by difference calculation)
FIG. 3 is a diagram illustrating a specific example of feature point extraction by difference calculation.

差分算出の対象であるピクセルをピクセルP(以下、「注目ピクセル」という)300とし、その周辺8ピクセルをそれぞれ、A301(左)、ピクセルB302(上)、ピクセルC303(右)、ピクセルD304(下)、ピクセルE305(左上)、ピクセF306(右上)、ピクセルG307(右下)、ピクセルH308(左下)とすると、ピクセルPと各ピクセルA〜HとのRGB色情報の差分を求める。ここで、画像の左上を原点(0,0)とし、右方向にx、下方向にyの座標とした場合、注目ピクセルP300の座標(x, y)は、周辺ピクセルA301〜ピクセルH308の座標はそれぞれ、(x-1, y)、(x, y-1)、(x+1, y)、(x, y+1)、(x-1, y-1)、(x+1, y-1)、(x+1, y+1)、(x-1, y+1)、と表される。   The pixel that is the target of the difference calculation is a pixel P (hereinafter referred to as “target pixel”) 300, and its surrounding eight pixels are A301 (left), pixel B302 (upper), pixel C303 (right), and pixel D304 (lower), respectively. ), Pixel E305 (upper left), pixel F306 (upper right), pixel G307 (lower right), and pixel H308 (lower left), the difference in RGB color information between the pixel P and each of the pixels A to H is obtained. Here, if the upper left corner of the image is the origin (0, 0), the right direction is x, and the lower direction is y, the coordinates (x, y) of the pixel of interest P300 are the coordinates of the surrounding pixels A301 to H308. Are (x-1, y), (x, y-1), (x + 1, y), (x, y + 1), (x-1, y-1), (x + 1, y-1), (x + 1, y + 1), and (x-1, y + 1).

また、注目ピクセルP300のRGB値を、R、G、Bと表し、ピクセルA301のRGB値を、R、G、B、ピクセルB302のRGB値を、R、G、B、・・・、ピクセルH308のRGB値を、R、G、B、と表すと、注目ピクセルPと周辺ピクセルA〜HとのRGB値の差分は、以下の式で表される。

差分=|A−P|+|B−P|+|C−P|+|D−P|+|E−P|+|F−P|+|G−P|+|H−P|
=(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)+
(|R−R|+|G−G|+|B−B|)
Further, the RGB value of the pixel of interest P300 is represented as R P , G P , and B P , the RGB value of the pixel A301 is represented as R A , G A , B A , and the RGB value of the pixel B 302 is represented as R B , G B , When the RGB values of B B ,..., The pixel H308 are expressed as R H , G H , and B H , the difference between the RGB values of the pixel of interest P and the surrounding pixels A to H is expressed by the following equation: The

Difference = | A−P | + | B−P | + | C−P | + | D−P | + | E−P | + | G−P | + | H−P |
= (| R A -R P | + | G A -G P | + | B A -B P |) +
(| R B -R P | + | G B -G P | + | B B -B P |) +
(| R C -R P | + | G C -G P | + | B C -B P |) +
(| R D -R P | + | G D -G P | + | B D -B P |) +
(| R E -R P | + | G E -G P | + | B E -B P |) +
(| R F −R P | + | G F −G P | + | B F −B P |) +
(| R G -R P | + | G G -G P | + | B G -B P |) +
(| R H -R P | + | G H -G P | + | B H -B P |)

本例では、注目ピクセルと、その全周8ピクセルとのRGB色情報の差分値を算出しているが、認証対象の標識等の印刷の方向性(くせ)に応じて、一部の周辺ピクセルとの差分を算出するようになっていてもよい。例えば、注目ピクセルPと、左ピクセルAおよび上ピクセルBとの差分を算出するようになっていてもよい。   In this example, the difference value of the RGB color information between the pixel of interest and its surrounding 8 pixels is calculated. However, some peripheral pixels are selected depending on the directionality of printing such as a sign to be authenticated. The difference may be calculated. For example, the difference between the target pixel P and the left pixel A and the upper pixel B may be calculated.

また、上記式によるRGB差分値の算出方法は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、上記式で算出される合計値を周辺ピクセルの数(上記の例では8)で割って平均値を算出し、これを各注目ピクセルについてのRGB差分値としてもよい。つまり、RGB差分値は、登録画像中の複数のピクセルを比較して、いずれのピクセルが、より周辺ピクセルとのRGB色情報における差が大きいか(小さいか)が判断できるような情報であればよい。   Moreover, the calculation method of the RGB difference value by the above formula is an example, and the present invention is not limited to this. For example, the average value may be calculated by dividing the total value calculated by the above formula by the number of surrounding pixels (8 in the above example), and this may be used as the RGB difference value for each pixel of interest. That is, the RGB difference value is information that can compare a plurality of pixels in the registered image and determine which pixel has a larger (smaller) difference in RGB color information from the surrounding pixels. Good.

上記のように、ピクセルPとその周辺ピクセルとのRGB差分値の合計を算出すると、次にその右隣のピクセルを注目ピクセルとして、同様の処理を行う。そして、処理が終わると、さらにその右隣のピクセルを注目ピクセルとして同様の処理を行う・・・という具合に、図2のステップS106で取得された登録画像の左上の原点(x, y)=(0, 0)から右下(x, y)=(width-1, height-1)(width:画像の幅、height:画像の高さ)までの各ピクセルについて、上記の処理を行う(注目ピクセルとなるピクセルの座標(x, y)のx、yの範囲は、x=1〜width-2、y=1〜height-2となる)。図4は、処理のイメージを示す図である。上述したような処理によって登録画像中の各ピクセルについてRGB差分値を算出するたびに、ピクセルPの(x, y)座標と、算出したRGB差分値とを関連付けて、配列データ等の形式で記憶部3bに保存する。   As described above, when the sum of the RGB difference values between the pixel P and its surrounding pixels is calculated, the same processing is performed with the next pixel on the right as the target pixel. Then, when the processing is completed, the same processing is performed with the pixel on the right as the target pixel, and so on. The origin (x, y) = upper left of the registered image acquired in step S106 in FIG. Perform the above processing for each pixel from (0, 0) to the lower right (x, y) = (width-1, height-1) (width: image width, height: image height) (The range of x and y of the coordinates (x, y) of the pixel to be a pixel is x = 1 to width-2, y = 1 to height-2). FIG. 4 is a diagram showing an image of processing. Each time the RGB difference value is calculated for each pixel in the registered image by the process as described above, the (x, y) coordinates of the pixel P and the calculated RGB difference value are associated and stored in a format such as array data. Stored in section 3b.

図2に戻り、ステップS108において登録画像の全ピクセルについて差分を算出した後、算出された差分値の上位30〜5000のピクセルを、その登録画像の最終的な特徴点として決定する(ステップS110)。そして、各特徴点(の座標)をRGB差分値の大きい順にソートしたデータ(以下、「ヒトフデコード」という)を保存する。言い換えれば、ヒトフデコードは各特徴点をRGB差分値の大きい順に連結した連結線を示すデータでもある。また、ヒトフデコードは、例えば、連結線の位置ベクトル(位置および距離)のデータの集合であってもよい。なお、ステップS110の処理は必須ではなく、差分値の上位100〜1000のピクセルのみならず、全ての注目ピクセルを差分値とともに記憶することで特徴点として保存しておくようになっていてもよい。   Returning to FIG. 2, after calculating the difference for all the pixels of the registered image in step S108, the top 30 to 5000 pixels of the calculated difference value are determined as final feature points of the registered image (step S110). . Then, the data (hereinafter referred to as “human decoding”) in which the feature points (the coordinates thereof) are sorted in descending order of the RGB difference values is stored. In other words, the human decoding is also data indicating a connecting line that connects the feature points in descending order of RGB difference values. Further, the human decoding may be, for example, a set of data of position vectors (positions and distances) of connecting lines. Note that the processing in step S110 is not essential, and not only the top 100 to 1000 pixels of the difference value but also all the target pixels may be stored together with the difference value to be stored as feature points. .

また、ステップS110において抽出される特徴点の数は、登録画像のデザインや画素数により決定されるようになっていてもよい。また、特徴点はあらかじめ設定された数だけ抽出されるのではなく、各ピクセルの差分値が所定の範囲に属するピクセルを特徴点として抽出するようになっていてもよい。また、各ピクセルの輝度が所定の範囲に属するピクセルを特徴点として決定するようになっていてもよい。さらに、例えば決定された複数の特徴点が登録画像中において所定の距離以下で位置している(集中している)場合には、規則に基づいて特徴点をいくつか排除するようになっていてもよい。   Further, the number of feature points extracted in step S110 may be determined by the design of the registered image and the number of pixels. In addition, a predetermined number of feature points are not extracted, but pixels whose difference values of pixels belong to a predetermined range may be extracted as feature points. Further, a pixel whose luminance falls within a predetermined range may be determined as a feature point. Further, for example, when a plurality of determined feature points are located at a predetermined distance or less (concentrated) in the registered image, some feature points are excluded based on a rule. Also good.

ところで、本実施形態では、上述したステップS106において登録画像のエッジを除去するようにしている。これは、差分算出によって特徴点を決定するにあたっては、画像のエッジ部分は差分が著しく大きくなり、本来抽出したい認証対象の微妙な色の諧調差よりもエッジ部分が上位にランキングされてしまい、その結果、認証対象の認証時(後述する)において、誤判定が起こる可能性が高くなるからである。   By the way, in the present embodiment, the edge of the registered image is removed in step S106 described above. This is because when the feature points are determined by the difference calculation, the difference in the edge portion of the image is remarkably large, and the edge portion is ranked higher than the subtle gradation difference of the authentication target to be originally extracted. As a result, there is a high possibility that an erroneous determination will occur during authentication of the authentication target (described later).

さらに、図2のフローの続きを説明する。ステップS112において、各特徴点における輝度ベクトルを判定する。この処理は、さらに認証精度を向上させるために実行される。本実施形態における認証方法では、登録処理によってあらかじめ保存されたヒトフデコードの座標(ステップS110の処理結果)と、後述する認証処理において認証対象を読み込むことによって生成されるヒトフデコードの座標とを照合し、例えば、各特徴点どうしの座標が一致または所定範囲内の距離にあるものをカウントする。そして、カウント値が所定の条件を満たす場合(例えば、所定の割合以上である、等)には両者は同一であると認証される。しかしながら、登録済みの特徴点と、認証時に標識等を読み込んだ際の特徴点とが、たまたま近くに存在したが為に、両者の座標が一致する等と判断されてしまう場合がある(以下、このような特徴点を「なりすまし点」という)。このなりすまし点を排除するために、本実施形態においては、認証処理の際に、ステップS108と同様に周辺ピクセルとのRGB色情報の差分を算出したピクセルのそれぞれについて、さらに輝度ベクトルをも考慮して最終的な特徴点を決定することで、認証をより精密なものとする。ステップS112では、認証時にこのような処理を行うために、あらかじめ登録画像についてステップS110で決定された各特徴点について、輝度ベクトルを判定して保存しておく処理が実行される。ここで、各特徴点における輝度ベクトルとは、特徴点の輝度と、その周辺ピクセルの輝度との比較結果を示すデータである。   Further, the continuation of the flow of FIG. 2 will be described. In step S112, the luminance vector at each feature point is determined. This process is executed to further improve the authentication accuracy. In the authentication method according to the present embodiment, the coordinates of the human decoding (the processing result of step S110) stored in advance by the registration process are collated with the coordinates of the human decoding generated by reading the authentication target in the authentication process described later. For example, the number of features whose coordinates coincide with each other or within a predetermined range is counted. When the count value satisfies a predetermined condition (for example, a predetermined ratio or more), the two are authenticated as the same. However, since the registered feature point and the feature point when reading a sign etc. at the time of authentication existed near by chance, it may be determined that the coordinates of both coincide, etc. Such feature points are called “spoofing points”). In order to eliminate this spoofing point, in the present embodiment, in the authentication process, the luminance vector is further considered for each of the pixels for which the difference of the RGB color information from the surrounding pixels is calculated as in step S108. By determining the final feature points, the authentication is made more precise. In step S112, in order to perform such processing at the time of authentication, processing for determining and storing a luminance vector for each feature point previously determined in step S110 for the registered image is executed. Here, the luminance vector at each feature point is data indicating a comparison result between the luminance of the feature point and the luminance of the surrounding pixels.

(輝度ベクトルの判定)
以下、輝度ベクトルの判定方法について詳述する。
(Determination of luminance vector)
Hereinafter, a method for determining the luminance vector will be described in detail.

上述したように、輝度ベクトルは、ステップS110で決定された各特徴点の輝度と、その周辺ピクセルの輝度との比較結果を示すデータである。輝度を算出する周辺ピクセルは、ステップS108でのRGB差分値の算出と同様に、各特徴点の周辺8方向のピクセルでもよいし、周辺4方向(例えば、上下左右)のピクセルであってもよい。さらに左,上などの周辺2方向のピクセルであってもよい。   As described above, the brightness vector is data indicating a comparison result between the brightness of each feature point determined in step S110 and the brightness of the surrounding pixels. The peripheral pixels for calculating the luminance may be pixels in the eight directions around each feature point, or pixels in the four directions (for example, up, down, left, and right) as in the calculation of the RGB difference values in step S108. . Further, it may be a pixel in two peripheral directions such as left and top.

図5は、輝度ベクトルの判定のイメージを示す図である。なお、図5では一例として、特徴点Pと、その周辺8方向の周辺ピクセルA〜Hについて輝度を算出する場合のイメージを示している。   FIG. 5 is a diagram showing an image of determination of the luminance vector. In addition, in FIG. 5, the image in the case of calculating the brightness | luminance about the feature point P and the surrounding pixels AH of the surrounding 8 directions is shown as an example.

まず、特徴点Pの輝度値と、周辺ピクセルA〜Hの輝度値をそれぞれ算出する。輝度値は、各ピクセルのRGB値から以下の式によって算出される。
輝度値=0.299×R+0.587×G+0.114×B
First, the brightness value of the feature point P and the brightness values of the surrounding pixels A to H are calculated. The luminance value is calculated from the RGB value of each pixel by the following formula.
Luminance value = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B

そして、算出された特徴点Pの輝度値と、周辺ピクセルA〜Hの輝度値とを比較し、各比較結果を数字列として表現する。例えば、左ピクセルAの輝度値−ピクセルPの輝度値=正の値である場合(特徴点PよりもピクセルAのほうが明るい場合)には、この比較結果を“0”と示す。また、左ピクセルAの輝度値−ピクセルPの輝度値=0となる場合(両者の輝度値が同じ場合)はこの比較結果を“1”と示す。また、左ピクセルAの輝度値−ピクセルPの輝度値=負の値となる場合(特徴点Pのほうが明るい場合)には、この比較結果を“2”と示す。同様に、他の周辺ピクセルB〜Hについても特徴点Pと輝度値を比較して暗号化する。例えば、特徴点Pについて、図5に示されるような比較結果になったとすると、輝度ベクトルは、“01200021”と決定される。この結果を、ステップS110において保存されたヒトフデコード(各特徴点)の座標と関連付けて保存して、登録処理は終了する(ステップS114)。   Then, the calculated luminance value of the feature point P is compared with the luminance values of the peripheral pixels A to H, and each comparison result is expressed as a numeric string. For example, when the luminance value of the left pixel A−the luminance value of the pixel P = a positive value (when the pixel A is brighter than the feature point P), this comparison result is indicated as “0”. When the luminance value of the left pixel A−the luminance value of the pixel P = 0 (when both luminance values are the same), this comparison result is indicated as “1”. Further, when the luminance value of the left pixel A−the luminance value of the pixel P = negative value (when the feature point P is brighter), this comparison result is indicated as “2”. Similarly, the other peripheral pixels B to H are encrypted by comparing the feature point P with the luminance value. For example, if the comparison result as shown in FIG. 5 is obtained for the feature point P, the luminance vector is determined to be “01200021”. This result is stored in association with the coordinates of the human decoding (each feature point) stored in step S110, and the registration process ends (step S114).

なお、本例では、輝度ベクトルを3つの数字を用いた数字列で表したが、あくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、輝度ベクトルは、他の記号や英数字等によって表現されるようになっていてもよい。また、上記の例では、特徴点Pと周辺ピクセルとの輝度値の差を3つに分類したが(明・暗・同一)、より細かく(または、より大まかに)分類してもよい。例えば、両者の輝度値の差を複数の所定範囲に分類し、いずれの範囲に属するかによって各輝度値の差に対して異なる英数字を割り当てるようになっていてもよい。   In this example, the luminance vector is represented by a number string using three numbers, but is merely an example, and the present invention is not limited to this. For example, the luminance vector may be expressed by other symbols, alphanumeric characters, and the like. In the above example, the difference in luminance value between the feature point P and the surrounding pixels is classified into three (bright / dark / identical), but may be classified more finely (or roughly). For example, the difference between the two luminance values may be classified into a plurality of predetermined ranges, and different alphanumeric characters may be assigned to the difference between the luminance values depending on which range they belong to.

また、ステップ110とステップS112の処理は、順番が逆であってもよい。すなわち、ステップS108で記憶部3bに座標が保存された全ての注目ピクセルについて、輝輝度ベクトルを判定して記憶部3bに記憶してから、ステップS110で登録画像の最終的な特徴点を決定してもよい。   Moreover, the order of the processing of step 110 and step S112 may be reversed. That is, for all the target pixels whose coordinates are stored in the storage unit 3b in step S108, the brightness vector is determined and stored in the storage unit 3b, and then the final feature point of the registered image is determined in step S110. May be.

また、本実施形態に係る認証方法では、ピクセル単位で特徴点抽出を行っているが、複数のピクセル(例えば、3×3ピクセル)で構成される所定の大きさの領域を一単位として特徴点抽出を行うようになっていてもよい。   Further, in the authentication method according to the present embodiment, feature points are extracted in units of pixels. However, a feature point is defined with an area having a predetermined size composed of a plurality of pixels (for example, 3 × 3 pixels) as one unit. Extraction may be performed.

なお、本実施形態に係る認証方法は、差分算出による特徴点抽出(主にステップS108)および輝度ベクトルの判定(主にステップS112)を主たる特徴とする認証方法である。これら以外の処理の具体的手法については、特許第4961564号公報や特許5280386号公報に記載された手法が応用可能である。(後述する認証処理についても同様。)   Note that the authentication method according to the present embodiment is an authentication method mainly characterized by feature point extraction by difference calculation (mainly step S108) and luminance vector determination (mainly step S112). For specific methods other than these, the methods described in Japanese Patent No. 4951564 and Japanese Patent No. 5280386 can be applied. (The same applies to the authentication processing described later.)

(認証処理)
次に、なんらかの色を構成する材料が定着された標識等である認証対象が、正当なものであるか認証するための認証処理について説明する。図6は、本実施形態に係る認証方法における認証処理の一例を示すフロー図である。
(Authentication process)
Next, an authentication process for authenticating whether an authentication target, which is a sign or the like to which a material constituting some color is fixed, is valid will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an example of authentication processing in the authentication method according to the present embodiment.

認証処理は、図2で説明した登録処理と同様の処理を行う。すなわち、認証対象である標識等が付された印刷面について認証対象を含む領域を一回のみスキャナー2で読み込み(ステップS202)、読み込まれた領域から認証対象の画像(以下、「認証画像」という)のみをトリミングによって取得する(ステップS204)。また、ステップS204にて取得された認証画像のエッジを画像処理によって除去する(ステップS206)。エッジを除去する幅等については、登録処理時と同様の設定で行う。   The authentication process is the same as the registration process described in FIG. That is, an area including an authentication target is read by the scanner 2 only once on a printing surface with a mark or the like as an authentication target (step S202), and an authentication target image (hereinafter referred to as “authentication image”) is read from the read area. ) Only by trimming (step S204). Further, the edge of the authentication image acquired in step S204 is removed by image processing (step S206). About the width | variety etc. which remove an edge, it performs with the setting similar to the time of a registration process.

次に、登録処理時のステップS108と同様に、取得された認証画像についてRGB色情報の差分の算出を行い(ステップS208)、算出された差分値の上位30〜5000のピクセルを、その認証画像の特徴点として決定し、ヒトフデコードを取得する(ステップS210)。そして、登録処理時のステップS112と同様に、各特徴点における輝度ベクトルを判定する(ステップS212)。   Next, similarly to step S108 at the time of the registration process, the difference between the RGB color information is calculated for the acquired authentication image (step S208), and the top 30 to 5000 pixels of the calculated difference value are converted to the authentication image. And the human decoding is obtained (step S210). Then, similarly to step S112 during the registration process, the luminance vector at each feature point is determined (step S212).

事前の登録処理によって認証システム1の記憶部3bに記憶されているヒトフデコードと、ヒトフデコードを構成する各特徴点の輝度ベクトルとを、記憶部3bから読み出して、ステップS210で取得されたヒトフデコードと、ベクトルマッチング等の手法によりマッチングを行う(ステップS214)。この時、ステップS212にて算出された認証しようとしている標識等の各特徴点における輝度ベクトルが、認証システム1の記憶部3bから読み出したヒトフデコードの各特徴点における輝度ベクトルと同一であるか判定する。両者の輝度ベクトルが同一でなければ、この特徴点はなりすまし点であると判断して、ステップS210で取得されたヒトフデコードからなりすまし点を排除する(ステップS216)。   The human decoding data stored in the storage unit 3b of the authentication system 1 by the prior registration process and the luminance vector of each feature point constituting the human decoding are read from the storage unit 3b and acquired in step S210. And matching is performed by a technique such as vector matching (step S214). At this time, it is determined whether or not the brightness vector at each feature point such as the sign to be authenticated calculated in step S212 is the same as the brightness vector at each feature point of the human decoding read from the storage unit 3b of the authentication system 1. To do. If the two brightness vectors are not identical, it is determined that the feature point is a spoofing point, and the spoofing point is excluded from the human decoding acquired in step S210 (step S216).

なりすまし点を排除した状態において、両ヒトフデコードのマッチングを行う(ステップS218)。マッチングの方法としては、例えば、各特徴点どうしの座標が一致または所定範囲内の距離にあるものをカウントし、カウント値が所定の割合以上であれば両者は同一であると認証される。   In the state where the impersonation point is excluded, matching between both human decoding is performed (step S218). As a matching method, for example, the feature points having the same coordinates or a distance within a predetermined range are counted, and if the count value is equal to or greater than a predetermined ratio, they are authenticated as the same.

(機能ブロック)
図7は、本実施形態に係る認証システムにおける登録装置および認証装置の機能ブロックの一例を示す図である。なお、以下の説明においては、登録装置と認証装置とは別々のブロックで示されているが、両装置は、図1に示される構成例のように、一つの装置が登録装置と認証装置を兼ねていてもよいし、別々の装置で構成されていてもよい。
(Function block)
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of functional blocks of the registration device and the authentication device in the authentication system according to the present embodiment. In the following description, the registration device and the authentication device are shown as separate blocks. However, as in the configuration example shown in FIG. 1, both devices have a registration device and an authentication device. It may also serve as a separate device.

(1)登録装置
登録装置100は、認証対象の認証のために、あらかじめヒトフデコードを登録しておくための処理(図2にフロー図の処理)を実行する装置である。登録装置100は、登録画像取得部101と、第一特徴点決定部102と、第一輝度ベクトル判定部103と、記憶部104とを備える。
(1) Registration Device The registration device 100 is a device that executes processing for registering human decoding in advance (processing shown in the flowchart in FIG. 2) for authentication of an authentication target. The registration device 100 includes a registered image acquisition unit 101, a first feature point determination unit 102, a first luminance vector determination unit 103, and a storage unit 104.

登録画像取得部101は、認証対象の画像である登録画像を取得する。登録画像取得部101は、主に図2のステップS102(およびステップS104とステップS106)の処理を実行する。   The registered image acquisition unit 101 acquires a registered image that is an image to be authenticated. The registered image acquisition unit 101 mainly executes the process of step S102 (and steps S104 and S106) in FIG.

第一特徴点決定部102は、登録画像取得部101にて取得された登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、登録画像に含まれる複数の所定領域の中から、認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する。第一特徴点決定部102は、主に図2のステップS108(およびステップS110)の処理を実行する。   The first feature point determination unit 102 acquires color information for each predetermined region, which is a region having a predetermined size composed of one or a plurality of pixels, in the registered image acquired by the registered image acquisition unit 101. Then, for each of a plurality of predetermined areas included in the registered image, a difference in color information with one or a plurality of predetermined areas located around each predetermined area is determined, and the difference is included in the registered image based on the determination result. From among a plurality of predetermined regions, a region serving as a plurality of feature points indicating a feature to be authenticated is determined. The first feature point determination unit 102 mainly executes the process of step S108 (and step S110) in FIG.

第一輝度ベクトル判定部103は、登録画像において、所定領域ごとの輝度情報を取得し、第一特徴点決定部102にて決定された特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する。第一輝度ベクトル判定部103は、主に図2のステップS112の処理を実行する。   The first brightness vector determination unit 103 acquires brightness information for each predetermined area in the registered image, and for each feature point determined by the first feature point determination unit 102, the brightness information of each feature point and each feature A luminance vector that is information indicating a result of comparison with luminance information of one or more predetermined regions located around the point is determined. The first luminance vector determination unit 103 mainly executes the process of step S112 in FIG.

記憶部104は、登録画像の複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルとを関連付けて記憶する。   The storage unit 104 stores, for each of a plurality of feature points of the registered image, each feature point, a difference in color information of each feature point, and a luminance vector of each feature point in association with each other.

(2)認証装置
認証装置200は、認証対象が正当なものであるかを認証するための処理(図6にフロー図の処理)を実行する装置である。認証装置200は、認証画像取得部201と、第二特徴点決定部202と、第二輝度ベクトル判定部203と、マッチング部204とを備える。
(2) Authentication Device The authentication device 200 is a device that executes a process for authenticating whether the authentication target is valid (the process shown in the flowchart of FIG. 6). The authentication device 200 includes an authentication image acquisition unit 201, a second feature point determination unit 202, a second luminance vector determination unit 203, and a matching unit 204.

認証画像取得部201は、認証対象の画像である認証画像を取得する。認証画像取得部201は、主に図6のステップS202(およびステップS204とステップS206)の処理を実行する。   The authentication image acquisition unit 201 acquires an authentication image that is an authentication target image. The authentication image acquisition unit 201 mainly executes the process of step S202 (and steps S204 and S206) of FIG.

第二特徴点決定部202は、認証画像取得部201にて取得された認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、認証画像に含まれる複数の所定領域の中から、認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する。第二特徴点決定部202は、主に図6のステップS208(およびステップS210)の処理を実行する。   The second feature point determination unit 202 acquires color information for each predetermined area, which is an area of a predetermined size composed of one or a plurality of pixels, in the authentication image acquired by the authentication image acquisition unit 201. Then, for each of a plurality of predetermined areas included in the authentication image, a difference in color information from one or a plurality of predetermined areas located around each predetermined area is determined, and included in the authentication image based on the determination result From among a plurality of predetermined regions, a region serving as a plurality of feature points indicating a feature to be authenticated is determined. The second feature point determination unit 202 mainly executes the process of step S208 (and step S210) in FIG.

第二輝度ベクトル判定部203は、認証画像において、所定領域ごとの輝度情報を取得し、第二特徴決定部202にて決定された特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する。第二輝度ベクトル判定部203は、主に図6のステップS212の処理を実行する。   The second luminance vector determination unit 203 acquires luminance information for each predetermined region in the authentication image, and for each feature point determined by the second feature determination unit 202, the luminance information of each feature point and each feature point A luminance vector that is information indicating a result of comparison with luminance information of one or more predetermined areas located around the area is determined. The second luminance vector determination unit 203 mainly executes the process of step S212 in FIG.

マッチング部204は、あらかじめ、特定の画像(登録画像)の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルとが関連付けて記憶されている記憶部104を参照して、記憶部104に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、第二特徴点決定部202によって決定された認証画像の複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、記憶部104に記憶されている複数の特徴点と、認証画像の複数の特徴点とのマッチングを行う。また、マッチング部204は、記憶部104に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その認証画像の特徴点を、決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行う。マッチング部204は、主に図6のステップS214、ステップS216、およびステップS218の処理を実行する。   The matching unit 204 refers to the storage unit 104 in which a plurality of feature points of a specific image (registered image), a difference in color information of each feature point, and a luminance vector of each feature point are stored in advance. Based on the difference between the color information of each feature point stored in the storage unit 104 and the difference between the color information of a plurality of feature points of the authentication image determined by the second feature point determination unit 202 The plurality of feature points stored in the unit 104 are matched with the plurality of feature points of the authentication image. In addition, the matching unit 204 determines the feature point of the authentication image when the brightness vector of the feature point stored in the storage unit 104 and the brightness vector of the feature point of the authentication image do not satisfy a predetermined condition. The matching is performed by excluding the determined feature points. The matching unit 204 mainly executes the processes of step S214, step S216, and step S218 in FIG.

なお、登録装置100および認証装置104の各機能は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現される。例えば、図1に示されるハードウェア構成において、制御部3aが、記憶部3bから各機能に対応した各種のプログラムを読み出して実行することにより、各機能が実現されうる。   Each function of registration apparatus 100 and authentication apparatus 104 is realized by hardware, software, or a combination of hardware and software. For example, in the hardware configuration shown in FIG. 1, each function can be realized by the controller 3 a reading and executing various programs corresponding to each function from the storage unit 3 b.

(まとめ)
以上説明した本実施形態に係る認証システムおよび認証方法によれば、認証対象に加工を必要とせず、認証対象の個別の特徴を簡易な構成を有するデジタル撮像機器を用いて取得したイメージデータから固有情報を抽出して、抽出した固有情報に基づいて認証対象が正当なものであるか否かを判定することが可能である。また、特許第4961564号公報や特許5280386号公報によって開示された認証システムにおいては、登録処理および認証処理においてヒトフデコードを取得するために複数の画像を撮像する必要があった。しかしながら、本実施形態に係る認証方法によれば、上記説明した差分算出による特徴点抽出の手法を採用したことにより、1枚のみの画像を撮像するだけで認証対象のヒトフデコードを取得することが可能となり、処理負荷がより軽減される。さらに、認証対象の印刷の方向性を考慮して認証を行うことも可能である。
(Summary)
According to the authentication system and the authentication method according to the present embodiment described above, the authentication target does not require any processing, and individual characteristics of the authentication target are unique from the image data acquired using the digital imaging device having a simple configuration. It is possible to extract information and determine whether the authentication target is valid based on the extracted unique information. Further, in the authentication system disclosed by Japanese Patent No. 4951564 and Japanese Patent No. 5280386, it is necessary to capture a plurality of images in order to obtain human decoding in the registration process and the authentication process. However, according to the authentication method according to the present embodiment, the feature point extraction method based on the difference calculation described above can be used to acquire the human decoding target to be authenticated by capturing only one image. This is possible and the processing load is further reduced. Furthermore, it is possible to perform authentication in consideration of the direction of printing to be authenticated.

ここまで、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。   Up to this point, one embodiment of the present invention has been described. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that the present invention may be implemented in various forms within the scope of the technical idea.

本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。   The scope of the present invention is not limited to the illustrated and described exemplary embodiments, but includes all embodiments that provide the same effects as those intended by the present invention. Further, the scope of the invention is not limited to the combinations of features of the invention defined by the claims, but may be defined by any desired combination of particular features among all the disclosed features. .

1 認証システム
2 スキャナー
3 コンピュータ
3a 制御部
3b 記憶部
4 プリンター
5 ディスプレイ
6 入力装置
100 登録装置
101 登録画像取得部
102 第一特徴点決定部
103 第一輝度ベクトル判定部
104 記憶部
200 認証装置
201 認証画像取得部
202 第二特徴点決定部
203 第二輝度ベクトル判定部
204 マッチング部
300 注目ピクセル
301〜308 周辺ピクセル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Authentication system 2 Scanner 3 Computer 3a Control part 3b Storage part 4 Printer 5 Display 6 Input device 100 Registration apparatus 101 Registration image acquisition part 102 First feature point determination part 103 First brightness vector determination part 104 Storage part 200 Authentication apparatus 201 Authentication Image acquisition unit 202 Second feature point determination unit 203 Second luminance vector determination unit 204 Matching unit 300 Pixels of interest 301 to 308 Neighboring pixels

Claims (8)

認証対象の画像である登録画像を取得する登録画像取得部と、
前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、
前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、
前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶する記憶部と、
を備える認証用の登録装置。
A registered image acquisition unit for acquiring a registered image that is an image to be authenticated;
In the registered image, color information is acquired for each predetermined area that is a predetermined size area composed of one or a plurality of pixels, and each predetermined area is included in each of the predetermined areas included in the registered image. A difference of the color information with one or a plurality of predetermined areas located in the vicinity of the image, and based on the determination result, the feature of the authentication target is selected from the plurality of the predetermined areas included in the registered image. A feature point determination unit for determining a region to be a plurality of feature points to be shown;
In the registered image, the luminance information for each predetermined area is acquired, and for each feature point, the luminance information of each feature point is compared with the luminance information of one or more predetermined areas located around each feature point. A luminance vector determination unit that determines a luminance vector that is information indicating a result;
A storage unit that associates and stores each feature point, the difference of the color information of each feature point, and the luminance vector of each feature point for the plurality of feature points of the registered image;
A registration device for authentication comprising:
前記記憶部は、前記特徴点の前記色情報の差分に基づいて前記特徴点をソートして記憶することを特徴とする請求項1に記載の登録装置。   The registration device according to claim 1, wherein the storage unit sorts and stores the feature points based on a difference in the color information of the feature points. 前記特徴点抽出部は、前記認証対象の印刷の方向性に応じて、前記画像に含まれる複数の前記領域ごとに、前記領域の周辺に位置する複数の領域のうち、一部の領域のみとの前記色情報の差分を判定することを特徴とする請求項1または2に記載の登録装置。   The feature point extraction unit, for each of the plurality of regions included in the image, according to the print direction of the authentication target, only a part of the plurality of regions located around the region. The registration apparatus according to claim 1, wherein a difference between the color information is determined. 認証対象の画像である認証画像を取得する認証画像取得部と、
前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、
前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、
あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うマッチング部と、
を備える認証装置であって、
前記マッチング部は、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証装置。
An authentication image acquisition unit that acquires an authentication image that is an image to be authenticated;
In the authentication image, color information is acquired for each predetermined area that is an area of a predetermined size composed of one or a plurality of pixels, and each predetermined area is included in each of the predetermined areas included in the authentication image. A difference of the color information with one or a plurality of predetermined areas located in the periphery of the image, and based on the determination result, the feature of the authentication target is selected from the plurality of the predetermined areas included in the authentication image. A feature point determination unit for determining a region to be a plurality of feature points to be shown;
In the authentication image, luminance information for each predetermined region is acquired, and for each feature point, the luminance information of each feature point is compared with the luminance information of one or more predetermined regions located around each feature point. A luminance vector determination unit that determines a luminance vector that is information indicating a result;
A plurality of feature points of a specific image, a difference in color information of each feature point, and a brightness vector of each feature point are stored in advance in the storage unit with reference to a storage unit stored in association with each other. The plurality of feature points stored in the storage unit based on the difference between the color information of each feature point and the difference between the color information of the plurality of feature points of the authentication image determined by the feature point determination unit A matching unit that performs matching between the feature points and the plurality of feature points of the authentication image;
An authentication device comprising:
The matching unit determines the feature point of the authentication image when the brightness vector of the feature point stored in the storage unit and the brightness vector of the feature point of the authentication image do not satisfy a predetermined condition. An authentication apparatus that performs matching by excluding the determined plurality of feature points.
登録画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、記憶部と、を備える認証用の登録装置が実行する登録方法であって、
前記登録画像取得部が、認証対象の画像である登録画像を取得するステップと、
前記特徴点決定部が、前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、
前記輝度ベクトル判定部が、前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、
前記記憶部が、前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶するステップと、
を含む登録方法。
A registration method executed by a registration apparatus for authentication comprising a registered image acquisition unit, a feature point determination unit, a luminance vector determination unit, and a storage unit,
The registered image acquisition unit acquiring a registered image that is an image to be authenticated;
The feature point determination unit obtains color information for each predetermined area, which is an area having a predetermined size composed of one or a plurality of pixels in the registered image, and a plurality of predetermined points included in the registered image. For each region, a difference in the color information from one or more predetermined regions located around each predetermined region is determined, and based on the determination result, a plurality of the predetermined regions included in the registered image are selected. Determining a region to be a plurality of feature points indicating the feature of the authentication target;
The brightness vector determination unit acquires brightness information for each of the predetermined areas in the registered image, and for each feature point, the brightness information of each feature point and one or a plurality of predetermined positions located around each feature point Determining a luminance vector which is information indicating a comparison result with luminance information of the region;
The storage unit stores, for each of the plurality of feature points of the registered image, each feature point, a difference between the color information of each feature point, and the luminance vector of each feature point in association with each other.
Registration method including.
認証画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、マッチング部と、を備える認証装置が実行する認証方法であって、
前記認証画像取得部が、認証対象の画像である認証画像を取得するステップと、
前記特徴点決定部が、前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、
前記輝度ベクトル判定部が、前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、
前記マッチング部が、あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うステップと、
を含む認証方法であって、
前記マッチングを行うステップは、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証方法。
An authentication method executed by an authentication device including an authentication image acquisition unit, a feature point determination unit, a luminance vector determination unit, and a matching unit,
The authentication image acquisition unit acquiring an authentication image that is an image to be authenticated;
The feature point determination unit acquires color information for each predetermined area, which is an area of a predetermined size composed of one or a plurality of pixels, in the authentication image, and a plurality of predetermined points included in the authentication image For each region, a difference in the color information from one or more predetermined regions located around each predetermined region is determined, and based on the determination result, a plurality of the predetermined regions included in the authentication image are selected. Determining a region to be a plurality of feature points indicating the feature of the authentication target;
The brightness vector determination unit acquires brightness information for each of the predetermined areas in the authentication image, and for each feature point, the brightness information of each feature point and one or a plurality of predetermined positions located around each feature point Determining a luminance vector which is information indicating a comparison result with luminance information of the region;
The matching unit refers to a storage unit in which a plurality of feature points of a specific image, a difference in color information of each feature point, and a luminance vector of each feature point are stored in association with each other, Based on the difference between the color information of each feature point stored in the storage unit and the difference between the color information of the plurality of feature points of the authentication image determined by the feature point determination unit. Matching the plurality of feature points that have been performed with the plurality of feature points of the authentication image;
An authentication method including:
The matching is performed when the luminance vector of the feature point stored in the storage unit and the luminance vector of the feature point of the authentication image do not satisfy a predetermined condition. An authentication method comprising performing matching by excluding points from the plurality of determined feature points.
請求項5または請求項6に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。   A computer program for causing a computer to execute the method according to claim 5. 請求項5または請求項6に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記録媒体。   A computer-readable recording medium storing a computer program for causing a computer to execute the method according to claim 5 or 6.
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