BRPI0619398B1 - método e sistema para incorporar informações de identificação em um documento original e meio de armazenamento legível - Google Patents

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Abstract

marcação de textos de imagens com os padrões de pontos. a presente invenção fornece método e aparelho para incorporar um padrão de identificação de pontos visíveis na imagem digitalízada de cada página de um documento. um ponto é um cluster de pixeis pretos ou brancos. pontos são impressos como pontos pretos no papel branco ou, inversamente, à medida que áreas sem preto removeram dos caracteres de texto preto, chamados pontos brancos. o padrão coletivo de todos os pontos pretos e brancos incorporados em um único documento página é chamada de specklemark. uma specklemark pode sobreviver manipulações de contraste em fotocopiadoras e rastreamento binário feito por varredura de fax antes da transmissão de dados. o padrão aleatório dos pontos pretos e brancos visíveis na imagem digitalizada de uma página de documento pode ser detectado automaticamente, e por correspondência sistemática o padrão detectado com aqueles conhecidos por terem sido incorporados em cópias marcadas de uma página de documento, uma cópia de documento específico pode ser identificada. métodos para compor, inserir e detectar specklemarks são objetos desta patente.

Description

“MÉTODO E SISTEMA PARA INCORPORAR INFORMAÇÕES DE IDENTIFICAÇÃO EM UM DOCUMENTO ORIGINAL E MEIO DE ARMAZENAMENTO LEGÍVEL”
Campo da Invenção
Este pedido diz respeito ao campo da imagem digitalizada e seu uso particular, mas não exclusivo, para a segurança dos documentos e dissuasão do roubo. É mais especificamente relacionada com a incorporação de marcas de identificação, aqui chamadas mancha individualmente (speckle) e coletivamente uma marca (specklemark), em cópias eletrônicas de um documento antes de seu ser transmitido ou impresso, e subsequente detecção ou não detecção dessas marcas de identificação nas imagens digitalizadas que estão em formato eletrônico ou em papel, tendo este último sido re-digitalizada por escaneamento.
Fundamentos da Invenção
É um esforço constante encontrar melhores técnicas para a colocação das marcas de identificação para documentos de alto valor, tais como roteiros de filmes propostos ou programas de televisão, rascunhos de livros Inéditos, etc, que são alvos de roubo ou apropriação maliciosa. A proteção que pode ser oferecida por essas técnicas é necessariamente limitada. Por exemplo, se o ladrão obteve uma cópia e escolhe redigitar o documento
Petição 870190083926, de 27/08/2019, pág. 9/12 roubado, há pouca ou nenhuma proteção que pode ser oferecida.
No entanto, a redigitação de um extenso documento é um recurso caro e demorado. Se o ladrão é menos diligente e tenta copiar, encaminhar por fax ou reproduzir eletronicamente o documento roubado, um bom grau de proteção pode ser oferecida por incorporação em cada página de um documento marcações de identificação única e criptograficamente imprevisíveis.
As inscrições podem ser feitas únicas para cada cópia de um documento original, ou adicionalmente, a cada página de cada exemplar. Se uma cópia de um documento roubado é recuperada, o padrão original pode ser detectado pela digitalização da página ou páginas recuperadas, alinhando espacialmente os mesmos com a página original não marcada ou páginas, e sistematicamente correspondendo ao padrão de speckles detectado com uma daquelas que comprovadamente foi incorporada nas cópias marcadas do documento original. Definição de Terminologia
Uma imagem digitalizada de uma página do documento, também chamado de uma imagem da página, é uma abstração de uma página do documento físico que pode ser armazenada na memória de um computador. A imagem digitalizada pode ser preparada para a visualização de um display eletrônico ou re-digitalizada por escaneamento de uma página impressa. A imagem digitalizada é armazenada como pelo menos uma matriz retangular de números em memória de um computador, com cada grupo de números correspondendo a essa imagem (um ou mais) planos de cor.
Cada elemento da matriz corresponde a uma área espacial muito pequena da imagem física e é chamado um elemento de imagem, ou pixel. O valor numérico associado a cada pixel para uma imagem monocromática representa a magnitude do brilho médio de sua cor única (por exemplo, preto e branco) . O valor numérico de um pixel é representado por pelo menos um dígito binário, ou bit.
Para obter uma imagem colorida, cada pixel da imagem digitalizada tem associado os valores do componente, um para cada de seu pelo menos um plano de cor, representando as magnitudes de brilho médio da sua pelo menos uma componente de cor, representada no seu pelo menos um plano de cor. Se a imagem colorida tem mais de um plano de cor, os componentes de cor são associados com as cores primárias espectralmente dispersas que, quando combinadas, representam uma gama de cores do espectro, e os valores de pelo menos dois componentes de cor são o brilho relativo de a pelo menos duas primárias usadas para representar uma determinada cor.
O processo de conversão de uma página do documento a partir do formate interno de um. processador de texto, como o Microsoft Word® ou Lotus WordPro®, para o de uma imagem digitalizada é chamado de rasterização. O processo de rasterização cria linhas horizontais (ou verticais) de pixels de uma página de texto. Quando linhas rasterizadas proximamente espaçadas são visualizadas em um display eletrônico ou convertidas em linhas de pontos de tintas coloridas ou toners e impressas, o sistema visual humano funde as linhas individuais de pixels em caracteres reconhecíveis de texto ou outras figuras geométricas.
Se a imagem digitalizada foi convertida a partir de elementos de imagem de tom para elementos de imagem de miotom, os valores de componente de cor dos elementos de imagem de meio-tom serão referidos como valores de densidade de tinta, e o número de planos de cor na representação de meio-tom pode ser maior do que o número de planos de cores na imagem digitalizada.
Assim, a imagem digitalizada rasterizada para visualização ou impressão, a cópia impressa a partir da imagem rasterizada e a meio-tom, e a imagem digitalizada novamente de uma página impressa são todas distintas, mas relacionadas, representações da mesma página de documento.
Quando é feita referência aos planos de cor aqui, entende-se que inclui qualquer número de planos de cor usado pela técnica de digitalização de uma imagem especifica para definir as características de cor do pixel.
Quando é feita referência aqui a uma cópia impressa (também referida como uma cópia em papel), entende-se que cada pixel tem uma densidade de tinta associada ou valor de densidade de tinta. Além disso, entende-se que valores de densidade de tinta referem-se a qualquer substância que é usada para aplicar a cor ao papel ou outro material de substrato, sendo a substância tinta, tintura, toner ou outra. Além disso, os valores de densidade de tinta variam de 0% a 100%, ou seja, a partir de nenhuma tinta aplicada à área de um pixel em papel até a cobertura total daquela área no papel.
Sumário da Invenção
Conforme utilizado aqui, um documento é composto de pelo menos uma página. Usando a tecnologia atual, cada página do documento é convertida por rasterização em uma imagem digitalizada pronta para impressão ou visualização em um dispositivo de vídeo ligado a um computador. Quando cada página do documento é representada como uma imagem, os métodos atuais de marcação da imagem, como o descrito no documento de patente norte-americano US 5,825,892,
Protegendo imagens com uma imagem de marca d'água, concedido em 20 de outubro de 1998, (que é aqui incorporado por referência em sua totalidade e para todos os efeitos) pode ser usado para incorporar praticamente invisível, mas identificável marcas d'água, com padrões de textura únicos para cada imagem que representa uma página. Essas marcas d'água de imagem podem sobreviver sendo impressas e, em seguida, serem copiadas pela maioria das copiadoras e permanecerem detectáveis na página copiada. No entanto, em imagens que contém principalmente texto, marcas d'água incorporadas são vulneráveis a ajustes de contraste diminuído em fotocopiadoras e são geralmente consideradas inúteis e indetectáveis pela rasterização de estado binário usada por aparelhos de fax.
Além da marcação de imagem mais comum que acabamos de descrever, um outro padrão de identificação de manchas visíveis pode ser incorporado à imagem de cada página. Um speckle é um conjunto de pixels em preto ou branco. O método de incorporação de speckles em uma imagem digitalizada é aqui referido como salpicar. O padrão coletivo de todos os speckles incorporados em preto e branco em uma única página aqui é chamado de uma constelação de speckles, e a constelação de speckles é chamada de specklemark. Cada speckle incorporado em preto ou branco, embora visível, é muito pequeno, aproximando do limite de resolução de impressoras e scanners, fax. Eles são impressos como speckles pretos no papel branco ou outras cores, ou, inversamente, como áreas de falta de preto retiradas dos caracteres de texto em preto ou outras figuras geométricas, chamadas speckles brancos. A incorporação de speckles se aplica igualmente bem à forma impressa de uma página do documento, para a imagem digitalizada de uma página pronta para a visualização de um aparelho eletrônico antes da sua impressão, ou para uma imagem digitalizada formada pelo escaneamento e redigitalização de uma página impressa.
Um specklemark pode sobreviver a manipulações de contraste em fotocopiadoras e rasterização binária feito por digitalização de fax antes da transmissão de dados. 0 padrão aleatório dos speckles em preto e branco visíveis na imagem digitalizada de uma página do documento pode ser detectado automaticamente e por correspondência sistemática ao padrão detectado com aqueles conhecidos para serem incorporados nas cópias marcadas de uma página do documento, uma cópia de documento específico pode ser identificada. Métodos para compor, incorporar e detectar specAlemarks são descritos nesta patente.
Um primeiro aspecto da presente invenção fornece um método de reforço da segurança dos documentos e detecção de fraude, compreendendo: a incorporação de informações em um documento original e, posteriormente, determinar a presença de informações incorporadas em uma reprodução ou cópia direta do documento original, a incorporação incluindo a etapa de: fornecer uma imagem digitalizada com pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem sendo representado por uma matriz de imagem com dados de brilho para uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel; computar um primeiro conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckles na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada; computar um segundo conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckles fantasmas na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, e incorporar os speckles na imagem digitalizada para errar uma imagem composta.
Um segundo aspecto da presente invenção fornece um método compreendendo: incorporar informações em pelo menos uma página de uma cópia de documento e, posteriormente, detectar se a referida informação havia sido incorporada pelo menos uma página de uma cópia de documento suspeito, a
referida cópia de documento estando em um formato rasterizado, aqui chamada de uma imagem de página digitalizada, as referidas informações sendo incorporadas através de etapas de: fornecer a imagem de página digitalizada com pelo menos um plano de imagem, cada referido plano de imagem sendo representado por uma matriz de imagem com dados de brilho de uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels com pelo menos um componente de cor e com uma posição de pixel; computar um primeiro 10 conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckles pretos na imagem da página com base na referida informação a ser incorporada; computar um segundo conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckle fantasma na imagem da página com base na referida 15 informação a ser incorporada; e incorporar speckles pretos na imagem da página em posições em que eles não estão perto das bordas do texto da imagem de página.
Um terceiro aspecto da presente invenção fornece um sistema para melhorar a segurança dos documentos e detecção 20 da fraude, que compreende: um sistema para inserir as informações em um documento original e, posteriormente, determinar a presença das informações incorporadas em uma cópia do documento original; um sistema para computar um primeiro conjunto de posições candidatas para incorporação de speckles em uma imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, e para computar um segundo conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckle fantasma na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, a imagem digitalizada tendo pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem, sendo representado por uma matriz de imagem com dados de brilho de uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel, e um sistema para incorporar o speckles na imagem digitalizads para criar uma imagem composta.
Um quarto aspecto da presente invenção fornece produto de programa armazenado em uma mídia de computador utilizável para aumentar a segurança dos documentos e detecção de fraude, a mídia utilizável por computador compreendendo código de programa para fazer com que um sistema de computador execute as seguintes etapas: incorporar informações em um documento original e, posteriormente, determinar a presença das informações incorporadas em uma cópia do documento original; computar um primeiro conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckles em uma imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, e computar um segundo
conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckle fantasma em. a imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, a imagem digitalizada com pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem sendo representada por uma matriz de imagem com dados de brilho de uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel, e incorporando os speckles nas imagens digitalizadas para criar uma imagem composta.
Um quinto aspecto da presente invenção fornece um método para aumentar a segurança dos documentos e detecção de fraudes, que inclui: fornecer uma infra-estrutura de computador sendo operável para: incorporar informações em um documento original e, posteriormente, determinar a presença das informações incorporadas em uma cópia do documento original; computar um primeiro conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckles em uma imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, e computar um segundo conjunto de posições candidatas para a incorporação de speckle fantasma na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, a imagem digitalizada tendo pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem sendo representado por uma matriz de imagem com dados de brilho de uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel, e incorporar os speckles na imagem digitalizada para criar uma imagem composta.
Breve Descrição dos Desenhos
Estes e outros aspectos, características e vantagens da presente invenção se tornarão visíveis após uma profunda reflexão sobre a seguinte descrição pormenorizada da
invenção, quando conj ugada com as figuras, em que:
A figura 1 mostra a tabela verdade para a operação
lógica OU bitwise.
A figura 2 mostra a tabela verdade para a operação
lógica E bitwise.
A figura 3 mostra a tabela verdade para a operação
lógica OU-EXCLUSIVO bitwise.
A figura 4 mostra um diagrama de blocos de um método de exemplo para incorporar automaticamente speckles pretos na imagem digitalizada de uma página do documento.
A figura 5 mostra um diagrama de blocos de um método de exemplo para incorporar automaticamente speckles brancos na imagem digitalizada de uma página do documento.
A figura 6 mostra um diagrama de blocos de um método alternativo de exemplo manualmente assistido para incorporação de speckles brancos na imagem digitalizada de uma página do documento.
A figura 7a e a figura 7b mostram um diagrama de blocos de um método de exemplo para detectar speckles pretos incorporados na imagem digitalizada de uma página do documento.
A figura 8a e a figura 8b mostram um diagrama de blocos de um método de exemplo para detectar speckles brancos incorporados na imagem digitalizada de uma página do documento.
A figura 9 é um sistema de computador que pode ser utilizado para a marcação de texto.
Descrição Detalhada da Invenção
Gerador de seqüência pseudo-aleatória
Um specklemark é criado usando uma seqüência criptograficamente segura de dígitos binários pseudoaleatórios distribuídos uniformemente (também chamado de pseudo cadeia de bits). Um método comum de gerar uma seqüência segura requer que existam três entidades. O primeiro é um algoritmo específico de hash que produz uma cadeia de bits reformulada de forma irreversível a partir de uma determinada seqüência arbitrária de dígitos binários, aqui também chamado de cadeia de bits. O segundo é uma outra cadeia de bits, aqui chamada de chave, e o terceiro é ainda uma outra cadeia de bits aqui chamada de semente. A chave se destina a ser protegida e não é revelado onde ela pode ser obtida por um terceiro ou parte mal-intencionada.
Inicialmente, a semente e a chave são logicamente combinadas, em geral, pela concatenação de uma à outra para formar uma longa cadeia de bits, e a cadeia de bits combinada é reformulada, através do algoritmo de hash para formar um primeiro segmento pseudo-aleatórios, o segmento é em si uma cadeia de bits de comprimento de bit conhecido. Em uma modalidade típica, o algoritmo de hash utilizado é o Secure Hash Algorithm-Revised (SHA-I). Ele é documentado em Menezes, A.J.; van Oorschot, P.C. and Vanstone, S.A. Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, 1996, que é incorporado aqui por reverência em sua totalidade e para todos os efeitos. SHA-1 reduz uma cadeia de bits, X, de comprimento de bit finito em um hash de 160 bits de x, aqui chamado de segmento de cadeia de bits pseudo-aleatório, ou segmento.
Um segundo segmento é produzido usando o primeiro segmento como sua semente. Na modalidade preferida, um número de seqüência de 64-bit, inicialmente definido para zero e, posteriormente, incrementado para cada utilização, é concatenado para aumentar o comprimento de bit do primeiro segmento, formando assim uma semente de 224-bit aumentada. 0 segundo segmento tem o mesmo comprimento de 160 bits como o primeiro. Cada segmento adicional é criado de forma semelhante, ou seja, através de hash do segmento anterior aumentado. Este processo de feedback, onde o segmento n é gerado a partir do segmento (n-1), pode produzir uma seqüência muito longa de dígitos binários uniformemente distribuídos (estima-se em excesso de 4xl032 bits para a modalidade preferida usando o algoritmo SHA-1) antes que a seqüência se repita. Note que todos os segmentos subseqüentes estão intimamente relacionados e dependentes da semente inicial e a chave secreta, e toda a seqüência de segmentos pode ser reproduzida em qualquer momento futuro, recordando a chave e a semente inicial.
Um número de grupos de bits de comprimento igual são seqüencialmente selecionados de um segmento de cadeia de bits. Na modalidade preferida, dez grupos, cada 16 bits de comprimento, são seqüencialmente selecionados de um segmento. O primeiro grupo é composto dos dezesseis bits mais à esquerda do segmento de cadeia de bits que são extraídos sem rearranjar a sua ordem. O segundo grupo é composto pelos próximos dezesseis bits mais à esquerda, mais uma vez extraídos sem rearranjar a sua ordem, e assim por diante até que todos os dez grupos são preenchidos com
dezesseis . bits seqüenciais do segmento . Desta forma, nenhum
dos bits de qualquer um dos dez grupos coincide com
qualquer bit de outro grupo. Cada grupo representa um
inteiro de 16-bit no domínio de 0 a 65535. O processo de seleção é repetido usando segmentos seqüenciais até que um número desejado de grupos de 16-bits é obtido.
Produzir aleatoriamente speckles localizados da seqüência de bits
Como mencionado acima, grupos de tamanho uniforme de dígito binário seqüencial, cada grupo de 16 bits de comprimento para a modalidade preferida, dez são tomados em um momento da seqüência muito longa de bits pseudoaleatórios. Os grupos seqüenciais são utilizados dois de cada vez, e depois de deslocamento e escalonamento tornamse as coordenadas horizontal e vertical do canto superior esquerdo dos speckles em preto, branco ou fantasma que estão sendo incorporados na página de texto. As coordenadas horizontal e vertical do canto superior esquerdo dos speckles são chamadas de posições de speckle. O significado de speckles fantasma será explicado em breve.
speckles podem ser de qualquer forma, mas por conveniência na modalidade preferida é escolhido ser um quadrado de dimensão m. Se, por exemplo, a resolução do pixel é de 200 pixels por polegada e 200 linhas por polegada, o valor de m pode ser 3 (um quadrado de 0,015 polegadas) para speckles preto e fantasma e 4 (um quadrado de 0,02 polegada) para speckles brancos e 100 speckles preto e fantasma e 200 speckles brancos podem ser candidatos para a incorporação na imagem de uma página.
Speckles fantasmas são definidos como as áreas brancas de uma página original, que são deixados em brancos e são, portanto, esperados para permanecer em branco. A inclusão de speckles fantasmas age como um controle de credibilidade durante a detecção de specklemark subseqüente. Sem este controle de credibilidade, uma imagem digitalizada suspeita de ser falsa que é completamente preta pode produzir uma detecção positiva, com todos os speckles pretos esperados sendo encontrados, mas todos os speckles fantasmas também seria considerados pretos, o que é totalmente inesperado. Assim, a detecção confiável de speckles pretos requer que todos, ou quase todos, os speckles fantasmas permaneçam em branco.
Pixels de speckles brancos que, total ou parcialmente se sobrepõem a qualquer caractere de texto na página substituem os pixels do texto. Esta ação produz pequenos entalhes brancos ou buracos no texto que são úteis na detecção de specklemark subseqüente. Na modalidade preferida, no entanto, os pixels de speckles pretos que sobrepõem parcialmente ou totalmente qualquer caractere de texto não são utilizados e são descartados porque fragmentos de speckle podem ser ambiguamente detectáveis na detecção de specklemark subseqüente.
Incorporando o specklemark
A concretização ilustrativo irá utilizar as páginas do documento monocromático que contém imagens não incorporadas. As páginas do documento serão representadas como imagens rasterizadas tendo um dígito binário, ou bit, por pixel. Esses hábeis na técnica reconhecerão que a concretização ilustrativa usando um bit por pixel é facilmente adaptável às imagens com mais de um bit por pixel e, além disso, é adaptável a qualquer imagens monocromáticas ou coloridas.
Para ilustração da modalidade preferida, um formato de página de 8,5 polegadas por 11 polegadas será utilizado; uma borda não impressa de meia polegada uniforme restringirá ainda mais a área de impressão da página para 7,5 polegadas por 10 polegadas. Os valores de resolução de rasterização utilizados para ilustração serão de 200 linhas por polegada e 200 pixels por polegada. Esses hábeis na técnica também reconhecerão que as dimensões e a resolução de rasterização usada para ilustrar a modalidade preferida não impõe limitações de qualquer adaptação da concretização de outras dimensões e resoluções de rasterização.
Imagens de páginas de documentos a serem impressas são chamadas de imagens originais. Na concretização exemplificativa, todas as imagens originais são do mesmo tamanho e serão processadas uma de cada vez de forma semelhante.
A modalidade preferida do processo de incorporação de speckiemark começa com a conversão de todas as imagens originais em imagens que têm valores de m pixel de um bit, se elas já não estão nesse formato. Isto permite que operações lógicas bitwise sejam realizadas de forma eficiente em grupos de valores de pixel. Na concretização exemplificativa, um valor de um pixel na imagem original e na imagem final (imagens finais são aquelas com uma specklemark integrada) é para significar um pixel preto, e um valor de pixel igual a zero é significar um pixel branco. (Note, entretanto, que para várias imagens temporárias criadas nos processos de incorporação ou de detecção, com essas imagens descartadas após o seu uso posterior, o significado do valor de pixel binário é dependente do contexto e pode ser revertido). Na discussão a seguir, os pixels com um valor de pixel preto serão chamados pixels pretos e pixels com um valor de pixel branco serão chamados de pixels brancos.
Três operadores lógicos bitwise, OR, AND e XOR, (as tabelas verdade para os quais são mostradas nas figuras 1, 2 e 3, respectivamente) serão usados para combinar os valores de pixel binário de uma imagem com os valores de pixel binário de outras imagens, todas as imagens têm o mesmo tamanho.
Além disso, os processos de dilatação e erosão pixel de pixel serão aplicados. Uma imagem a ser dilatada ou erodida é chamada de uma imagem sujeito. A imagem produzida pelo processo de dilatação é chamada a imagem dilatada, e a imagem produzida pelo processo de erosão é chamada de uma imagem desgastada.
Uma imagem dilatada é composta inicialmente pela definição de todos os seus pixels para serem pixels brancos. A imagem dilatada é concluída copiando cada pixel preto em uma imagem sujeito em uma posição idêntica à imagem dilatada, chamada localização destino. Mas, no processo de cópia, o pixel preto é ampliado para ser um quadrado de pixels pretos, que será centrada no local de destino da imagem dilatada, e todos os pixels da imagem dilatada que se encontram dentro do quadrado são feitao pixel preto. Se a dimensão do quadrado ampliado é um número par, não pode ser centrado no local de destino. Nesse caso, o quadrado ampliado está centrada tanto quanto possível, com um mesmo número de pixels para o lado esquerdo e superior do local de destino, e um número ímpar de pixels para o lado direito e inferior.
A imagem erodida é composta inicialmente pela definição de todos os seus pixels para serem pixels pretos. A imagem erodida é concluída copiando cada pixel branco na imagem sujeito para uma posição idêntica à imagem desgastada, também chamado de um local de destino. Mas, no processo de cópia, o pixel branco é ampliado para ser um quadrado de pixels brancos, que será centrado no local de destino da imagem desgastada, e todos os pixels da imagem de erosão que se encontram dentro do quadrado são feitos pixels brancos. Se a dimensão quadrado alargado é um número par, este não pode ser centrado no local de destino. Nesse caso, o quadrado de ampliação está centrado tanto quanto possível, com um número ímpar de pixels para o lado esquerdo e superior do local de destino, e um número ímpar de pixels para a parte inferior e lateral direita. Note-se que o processo de erosão é idêntico ao processo de dilatação, exceto pelo fato de que os pixels em preto e branco são intercambiados, mas a centralização aproximada dos quadrados alargados de pixels com dimensões de números pares é anti-simétrica.
Criação de locais aleatórios para speckles pretos e fantasmas
O processo de criação de locais aleatórios de speckles pretos e fantasmas que estão para serem incorporados usa um gerador de seqüência segura pseudo-aleatório, como documentado acima. O processo é iniciado selecionando duas cadeias de bits, chamada de chave e semente. Ambas as cadeia de bits são mantidas como referência em um momento futuro se a detecção de specklemark em uma página suspeita deve ser tentada. A chave é mantida de forma segura e não é publicamente divulgada.
Cada iteração repetida do gerador de seqüência segura pseudo-aleatória produz dez grupos de 16-bit de bits que representam dez números inteiros, cada um com intervalo de 0 a 65535. Os dez números inteiros são separados em cinco pares, cada par composto por um número inteiro horizontal e um inteiro vertical. O inteiro horizontal do par é convertido por escalonamento e deslocamento para representar a coordenada de pixels horizontal e o número inteiro vertical do par é convertido por escalonamento e deslocamento para representar a coordenada de pixel vertical do canto superior esquerdo de um speckle candidato preto ou fantasma.
Na concretização exemplificativa, o speckle preto ou fantasma é escolhido para ser um quadrado de dimensão três. Além disso, para a resolução pixel de exemplo, cada inteiro horizontal é convertido por escalonamento e deslocamento em uma coordenada de pixel horizontal que se encontra na gama de 100 a 1596, e cada inteiro vertical é convertido, por escalonamento e deslocamento em uma coordenada de pixel vertical que se encontra na gama de 100 a 2096, garantindo, assim, que cada speckle quadrado preto ou fantasma está dentro ou toca um limite de 7,5 polegadas por 10 polegadas área de impressão. Cada coordenada de pixel horizontal e sua coordenada de pixel vertical associada constituem um par de coordenadas de pixel. Este processo é repetido até que um determinado número de pares de coordenadas de pixel é obtido. Na concretização exemplificativa, o número especificado é de 100 pares de coordenadas de pixel.
Os 100 pares de coordenadas de pixel representam as posições de 100 speckles aleatoriamente posicionados, do tipo preto ou fantasma, que estão para ser incorporados à imagem de uma página do documento. No entanto, antes dos speckles serem incorporados, eles são testados por sua proximidade um ao outro, e se algum speckle preto ou fantasma iria sobrepor-se ou se colocar menos do que uma distância especificada em qualquer direção (aqui chamado de valor de proximidade) de outro speckle, é descartado. Assim, o processo de teste de proximidade pode levar a um número de redução de pares de coordenadas de pixel. Na concretização exemplificativa, o valor especificado proximidade é de 0,5 polegadas (100 posições de pixel). Um efeito lateral deste teste de proximidade especial especificado significa que absolutamente não mais de 300 speckles pretos e fantasmas podem ser incorporados à área de impressão do exemplo de 7,5 polegadas por 10 polegadas.
O número reduzido de pares de coordenadas de pixel é o número que podería ser incorporado em uma imagem toda branca, e todos os pares de coordenadas são colocados em uma lista. No entanto, apenas os pares de coordenadas de pixel com um índice de número par na lista serão usados para a incorporação de speckles pretos. Aqueles restantes na lista que têm índices ímpares, apesar de totalmente qualificados para o uso, serão mantidos para a utilização como speckles fantasma, e só serão utilizadas no processo de detecção de specklemark a ser descrito posteriormente. Processo de detecção de colisão de speckle preto
A maior redução no número de pares de coordenadas de pixel selecionado para a incorporação de speckle preto pode ocorrer, em imagens que contém texto, durante o processo de detecção de colisão. Uma colisão ocorre quando speckles pretos sobrepõem o texto , total ou parcialmente, que está para ser impresso na página. Os speckles pretos que sobrepõem o texto total ou parcialmente são descartados.
Para iniciar a modalidade preferida do processo de detecção de colisãode speckle preto, a speckles pretos que são candidatos a serem incorporados são primeiro alargados e, em seguida, incorporados em uma outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos e que é do mesmo tamanho de uma imagem original (no exemplo, 8,5 polegadas por 11 polegadas), a imagem assim formada é chamada a primeira imagem de speckle candidata. Na incorporação, os speckles pretos são ampliados para permitir uma fronteira entre os speckles do tamanho desejado e texto que está em uma imagem original. Isso impede que um speckle preto toque o texto. Na concretização exemplificativa, o tamanho de speckle desejado quadrado 3x3 é ampliado para ser um speckle quadrado de 7x7. Por este meio, uma fronteira de dois pixel é estabelecida em torno de speckle preto quadrado de 3x3 desejado.
A primeira imagem de speckle candidata é incorporada em uma imagem original selecionada usando uma operação lógica OU combinando os valores de pixel da primeira imagem de speckle candidata com os valores de pixel da imagem original, e assim formar uma primeira imagem temporária. Manchas pretas que não sobreposição de qualquer texto, e qualquer fragmento de pintas pretas que parcialmente o texto de sobreposição são feitas usando uma operação EXCLUSIVE-lógico ou combinando os valores de pixel da imagem original com os mesmos valores de pixel da imagem do primeiro temporário, formando um imagem temporário segundo. Black speckle fragmentos são removidos, e os speckles pretos remanescentes são redimensionados ao seu tamanho final desejado através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel. Na concretização exemplificativa, cada speckle preto embutido na segunda imagem temporária será um quadrado de 7x7 pixels pretos, 49 pixels de todos, e cada fragmento preto speckle será conter menos de 49 pixels pretos em um 7x7 quadrados. A erosão é aplicada para os pixels da imagem segundo temporária para formar uma primeira imagem desgastada. A erosão é aplicada uma erosão 7:1, o que significa que o tamanho de cada pixel branco na segunda imagem temporária é substituído por um quadrado de 7x7 pixels brancos como ele é copiado para a primeira imagem desgastada, como descrito acima. Esta acção corrói cada quadrado de 7x7 pixel preto para um pixel preto, removendo três pixels do lado esquerdo, não do lado direito, superior e inferior de 7x7 quadrados, e qualquer conjunto de pixels pretos contendo um 7x7 full-quadrado preto pixels é definida inteiramente branco. Isso resulta em cada fragmento preto speckle sendo definida inteiramente branco, e efetivamente removido. Os restantes incorporados mosqueado preto (cada agora reduzida a um único pixel preto) são restauradas para o seu tamanho desejado, dilatando a primeira imagem erodida para formar uma primeira imagem dilatada. Isto é feito na encarnação ilustrativos por uma operação de dilatação 1:3 de que as cópias de cada pixel preto na primeira imagem erosão na imagem inicializado pela primeira vez dilatada, enquanto que a ampliação pixel preto para ser um quadrado de 3x3 pixels, como descrito acima. Observe que o tamanho de todos os pixels restantes é, simultaneamente, restaurado para o desejado 3x3 quadrados de pixels pretos na imagem do primeiro dilatada.
Tudo o que resta é combinar os pixels da imagem
dilatada primeiro com os pixels da imagem original,
utilizando uma operação OU lógico, para criar uma imagem
quase-final. A quase-imagem final tem os seguintes propriedades: 1) todas as restantes speckles pretos estabelecer pelo menos dois pixels de distância de qualquer pixel preto da imagem original, 2) todos os restantes manchas negras são clusters de 3x3 quadrados de pixels pretos, e 3) no preto mosqueado que Overlay ou parcialmente pixels pretos na imagem original permanecem. Black resumo processo speckle incorporação (incorporação de preferência)
Referindo-se à figura 4, a incorporação de pintas pretas em uma imagem original começa com a criação de uma seqüência criptografada segura de pseudo-aleatórios distribuídos uniformemente dígito binário chamado um cadeia de bits (usando o SHA-me método baseado descrito anteriormente). Criação de cadeia de bits começa com as seleções dos dois cadeia de bits outro, o primeiro chamado a chave e o segundo a semente (401). A seqüência é produzida 160 bits por vez, e cada um 160-bit cadeia de bits é chamado de um segmento. Uma seqüência inteira de segmentos podem ser reproduzidas em qualquer momento futuro, recordando a chave e sementes. Portanto, a semente ea chave são mantidos em antecipação de detecção specklemark futuro (403).
Inicialmente, as sementes e os principais são logicamente combinadas por concatenação para formar um cadeia de bits primeiro a ser hash em um segmento de 160bit primeiro (405) . Ten 16-bit inteiros são selecionados seqüencialmente a
9 partir do 160-bit cadeia de bits produzido pelo processo de hashing, inteiros, usada duas ao mesmo tempo, e depois de deslocamento e escalonamento, tornam-se coordenadas horizontal e vertical do canto superior esquerdo do preto e do fantasma mosqueado que estão a ser incorporado na imagem original ( 407) . Se um determinado número de pares de coordenadas não tenha sido produzido (409), outra semente é criada usando apenas o segmento de produção, concatenadas a uma 64-bit número sequencial inicialmente definido para zero e, posteriormente, incrementado para cada uso, como um 224-bit sementes aumentada (411), e que as sementes é aumentada de hash para produzir um outro segmento de 160-bit. Cada segmento adicional produzido desta forma tem o mesmo comprimento de 160 bits como o primeiro. Segmentos adicionais são criados por hash do segmento anterior ampliado até o número especificado de pares de coordenadas foi produzido.
Cada pixel par de coordenadas representa a posição de um speckle colocadas aleatoriamente, do tipo preto ou fantasmas, que estão a ser incorporado à imagem de uma página do documento. No entanto, antes do mosqueado são incorporados, eles são testados para a proximidade de um a outro, e se algum speckle preto ou fantasma iria sobrepor se ou colocar menos de uma determinada distância em qualquer direção de outro speckle, ele é descartado (413). Na maioria dos casos, isso irá reduzir o número restante de pares de coordenadas. O número reduzido de pares de coordenadas de pixel é o número que podería ser incorporado em uma imagem toda branca, e todos os restantes pares de coordenadas são colocados em uma lista. No entanto, apenas os pares de coordenadas de pixel com um número par de índice na lista será usada para a incorporação de manchas negras. Aqueles que permaneceram na lista que tem ímpares índices, embora totalmente qualificado para o uso, será mantido como manchas fantasma para ser usado somente no processo de detecção spectlemark (415).
As speckles pretos que são candidatos a serem incorporados são primeiro alargada e, em seguida, encaixado em uma outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos e que é do mesmo tamanho de uma imagem original (417); a imagem assim formada é chamado o primeiro candidato da imagem do speckle. Na incorporação, os speckles pretos são ampliadas para permitir uma fronteira entre os speckles do tamanho desejado e texto que está em uma imagem original.
O candidato primeira imagem speckle é incorporado em uma imagem original, utilizando uma operação lógica OR, combinando os valores de pixel do candidato primeira imagem speckle com os valores de pixel da imagem original, e assim formando Imagem # 1 (417).
Manchas pretas que não sobreposição de qualquer texto, e qualquer fragmento de pintas pretas que parcialmente o texto de sobreposição são determinadas por meio de uma operação lógico-XOR para combinar os valores de pixel da imagem original mesmo com os valores de pixel da imagem # 1, formando Imagem # 2 (419). Black speckle fragmentos são removidos e os restantes manchas negras são redimensionadas para o tamanho final desejado através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel, formando Image # 3 (421) . Usando uma operação lógica OR, valores de pixels da imagem # 3 são combinados com os valores dos pixels da imagem original para criar a imagem de quase-final (423). O quaseimagem final será a imagem final depois de manchas brancas são incorporados.
Criação de locais aleatórios de pintas brancas O processo de criação de locais aleatórios para manchas brancas que estão a ser incorporado é basicamente o mesmo que o processo de criação de speckles pretos e fantasma. O processo utiliza o mesmo seguro pseudo-gerador de seqüência aleatória e, na modalidade preferida, usou a mesma chave e sementes. No entanto, na modalidade preferida, mais uniformemente distribuídas 16 - bit inteiros são tomadas dez em um momento adicional de 160-bit cadeia de bits segmentos, conforme necessário, com os segmentos deitado na seqüência além daqueles utilizados para o mosqueado preto e fantasmas e obtido através de iterações adicionais do método descrito anteriormente. Cada par de inteiros é, por sua vez, convertido por escamação e compensar em outro coordenada de pixel horizontal e um pixel coordenada vertical, formando assim um pixel par de coordenadas, como antes. Este processo é repetido até que um determinado número de pares de coordenadas de pixel é obtido. Na concretização exemplificativa, o número especificado é de 200 pares de coordenadas de pixel. Um número maior (200 por manchas brancas, em oposição a 100 para speckles pretos e fantasma) do potencial de manchas brancas é usado porque o número de pixels pretos em documentos de texto é relativamente pequena. Normalmente, os pixels pretos são inferiores a 10% do número total de pixels em uma imagem de texto, e eles são colocados em regime relativamente fina. Portanto, um maior número de manchas brancas colocadas aleatoriamente serão descartados, pois não se encontram dentro ou sobreposição áreas pretas da página. No manchas brancas podem ser incorporados por este método em algumas páginas com texto de uma fonte pequena.
pixel 200 pares de coordenadas representam as posições das 200 colocadas aleatoriamente manchas brancas que devem ser encaixados em áreas pretas na imagem de uma página do documento. No entanto, antes do pontilhado são incorporados, eles são testados por sua proximidade a uma outra, como antes, com speckles pretos e fantasmas, e se algum speckle deverão sobrepor-se ou colocar menos de uma proximidade especificado em qualquer direção de outro speckle, é descartado. Assim, o processo de teste de proximidade pode levar a uma redução do número de pares de coordenadas de pixel. Como antes da incorporação ilustrativos, o valor especificado proximidade é de 0,5 polegadas (100 posições de pixel). O número de pares de coordenadas de pixels restantes é o número que podería ser incorporado em uma imagem toda preta. Uma redução significativa no número de pares de coordenadas de pixel selecionado para a incorporação de speckle é esperado para ocorrer durante o processo de detecção de colisão, isto é, através da detecção de manchas de texto onde sobreposição, total ou quase, que está a ser impresso na página. Mosqueado Branca que não totalmente, ou quase isso, o texto de sobreposição serão descartadas. Ela será evidente para os que são hábeis na arte que os pares de coordenadas de speckles pretos e fantasma, após a detecção de colisão, são mutuamente exclusivos daqueles para manchas brancas.
O processo de detecção de colisão branca speckle As manchas brancas que são candidatos a serem incorporados são invertidos em preto-e, em seguida, encaixado em uma outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos e que é do mesmo tamanho de uma imagem original, a imagem assim formada é chamado o segundo candidato da imagem do speckle. Na concretização exemplificativa, um 4x4 quadrados tamanho desejado branco speckle é usado.
candidato segunda imagem speckle é incorporado na mesma imagem original usando uma lógica e operação combinando os valores de pixel da imagem do candidato segundo speckle com valores de pixel da imagem original, formando uma terceira imagem temporária. Mosqueado texto sobreposto isso, e qualquer fragmento de pintas que parcialmente texto de sobreposição, são evidentes como pixels pretos na imagem do terceiro temporária. Speckle fragmentos que são demasiado pequenos para serem detectados, como uma questão prática, são removidos, e os speckles restantes são deixados no seu tamanho original, através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel. Na concretização exemplificativa, cada speckle incorporado na terceira imagem temporária será um quadrado 5 de 4x4 pixels pretos, 16 pixels de todos, e cada fragmento speckle conterá menos de 16 pixels pretos em 4x4 quadrados.
A erosão é aplicada para os pixels da imagem terceiro temporária para formar uma segunda imagem desgastada. A erosão aplicada é de 3:1, o que significa que o tamanho de 10 cada pixel branco na imagem terceiro temporário é substituído por um quadrado de 3x3 pixels brancos como ele é copiado para a segunda imagem desgastada. Esta acção corrói cada quadrado de 4x4 pixel preto para um quadrado de 2x2 pixels pretos, removendo um pixel do lado esquerdo, 15 lado direito, superior e inferior de 4x4 quadrados. Note que qualquer cluster fragmento speckle branco contendo um 2x2 quadrados que contenham pelo menos três pixel preto é ajustado inteiramente de branco. Desta forma, fragmentos de speckle são definidos inteiramente branco, se forem 20 considerados demasiado pequeno para ser detectado com segurança. As manchas remanescentes embutidos e fragmentos são restauradas para o seu tamanho desejado por uma dilatação de 1:3 a segunda imagem erodida para formar uma segunda imagem dilatada.
Tudo o que resta é combinar os pixels da imagem dilatada segundo com os pixels da imagem quase-de-final, usando uma operação XOR lógico, para criar uma imagem final. A imagem final da encarnação ilustrativo tem as seguintes propriedades: 1) todas as restantes speckles pretos estabelecer pelo menos dois pixels de distância de qualquer pixel preto da imagem original, 2) todos os restantes manchas negras são çlusters de 3x3 quadrados de pixels pretos, e 3) todas os speckles pretos que Overlay ou parcialmente pixels pretos na imagem original tenha sido removida, e 4) todos os restantes manchas brancas, ou fragmentos de manchas brancas, encontram-se dentro do negro áreas da imagem original e todos têm pelo menos um 2x2 sub embutido quadrados que contenham pelo menos três pixels brancos.
White resumo processo speckle incorporação (incorporação de preferência)
Referindo-se à figura 5, o processo de incorporação de speckle branco é notavelmente semelhante à incorporação speckle preto. O processo começa com a geração continua de criptograficamente segmentos de seguro de pseudo-aleatórios distribuídos uniformemente dígito binários a partir de onde parou para incorporação speckle preto. Segmento de geração ainda continua o uso da mesma chave (501). A semente inicial aumentada para a geração contínua segmento é composto por incrementar e concatenando os utilizados anteriormente, 64-bit contador binário para o último segmento utilizado para a incorporação de speckle preto (505). Desta forma, a sequência contínua de segmentos pode ser reproduzido em qualquer momento futuro, recordando a chave inicial e sementes, e, ainda, extraídos de segmentos inteiros continue a ser distintos daqueles usados para a incorporação de speckle preto. Speckle Assim preto e branco pares de coordenadas não coincidem. Ten 16-bit inteiros são selecionados seqüencialmente a partir do 160-bit cadeia de bits produzido pelo processo de hashing, inteiros, usada duas ao mesmo tempo, e depois de deslocamento e escalonamento, tornam-se as posições dos speckles brancas que estão a ser incorporado na imagem original (507). Se um determinado número de pares de coordenadas não tenha sido produzido (509), outra semente aumentada é criado usando o segmento anterior, concatenado a um número de 64 bits seqüência incrementado antes de cada utilização (511), e que as sementes é aumentada de hash para produzir outro segmento de 160-bit. Cada segmento adicional é criado através de hash do segmento anterior ampliado, até o número especificado de pares de coordenadas foi produzido.
Cada pixel par de coordenadas representa a posição de um speckle colocadas aleatoriamente branco que é para ser incorporado à imagem de uma página do documento. No entanto, antes do mosqueado são incorporados, eles são testados para a proximidade um para o outro, e se algum speckle branco deverão sobrepor-se ou colocar menos de uma determinada distância em qualquer direção de outro speckle branco, ele é descartado (513).
O número de pares de coordenadas de pixels restantes é o número que podería ser incorporado em uma imagem toda preta, e todos os restantes pares de coordenadas são colocados em uma lista.
As manchas brancas que são candidatos a serem incorporados são invertidas para ter pixels em preto e em seguida, encaixado em uma outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos e que é do mesmo tamanho de uma imagem original (517); a imagem assim formada é chamado o segundo candidato imagem speckle.
O candidato segunda imagem speckle é incorporado em uma imagem original, utilizando uma operação lógica OR, combinando os valores de pixel da imagem do candidato segundo speckle com os valores de pixel da imagem original, e assim formando Imagem # 4 (517).
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Invertido manchas brancas que não sobrepor qualquer texto, e qualquer fragmento de invertido manchas brancas que parcialmente o texto de sobreposição são feitas usando uma operação XOR lógico para combinar os valores de pixel da imagem original mesmo com os valores de pixel da imagem # 4 , formando Imagem # 5 (519). Invertido branco speckle fragmentos são removidos através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel, formando Imagem # 6 (521). Usando uma operação XOR lógico, pixels valores da Imagem # 6 são combinados com os valores de pixel do mosqueado quase-imagem final (que já havia incorporado preto) para criar a imagem final (523) . Al Terna crea ti vely 1 ting Firefox oca de ti whi te ajuda mosqueado wi th manual O processo de criação de manchas brancas pode ser manualmente assistida. Para fazer isso, uma cópia da imagem original é colocada em um editor de imagens, como o Adobe Photoshop ®. Pequenas áreas pretas do texto são manualmente removidas por visualmente isolar áreas de interesse e mudar seus valores de pixel do preto ao branco, criando assim uma imagem manualmente alterado. Na modalidade preferida, as áreas alteradas manualmente são retângulos. Ao fazer a retângulos de áreas alteradas, os processos automatizados já descritas pode ser usado para qualificar as áreas como sendo suficientemente grande para ser detectável. Logicamente que combina valores dos pixels da imagem manualmente alterado com valores de pixels da imagem original usando uma operação XOR lógico-produz outra imagem candidatos speckle, chamou o candidato quarta imagem speckle.
Tal como acontece com o candidato automaticamente criado manchas brancas, uma nova redução no número de pares de coordenadas de pixel para a incorporação de speckle é esperado para ocorrer durante o processo de detecção de colisão e, como antes, através da detecção de manchas em que o texto de sobreposição, total ou quase isso Mosqueado Branca que não totalmente, ou quase isso, o texto de sobreposição serão descartadas.
O uso e finalidade do candidato terceira imagem speckle é idêntico ao definido anteriormente e utilizada imagem segundo candidato speckle.
Speckle fragmentos no terceiro candidato imagem speckle que são demasiado pequenos para serem detectados, como uma questão prática, são removidos, e os speckles restantes são deixados no seu tamanho original, através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel. Na concretização exemplificativa, cada speckle branco para ser incorporado ss deve ser pelo menos tão grande como um quadrado de 4x4 pixels, mas cada fragmento speckle pode conter menos de 16 pixels em 4x4 quadrados. Aplicando a erosão e dilatação, como descrito anteriormente, cria uma terceira imagem dilatada em que todos os salpicos iguais ou maiores do que um 4x4 quadrados são mantidos (e aparecem como aglomerados de pixels pretos), mas não qualquer cluster que contém um fragmento de speckle 2x2 quadrados tendo pelo menos três pixel preto é ajustado inteiramente de branco. Desta forma, fragmentos de speckle são definidos inteiramente branco, se forem considerados demasiado pequeno para ser detectado com segurança.
Tudo o que resta é combinar os pixels da imagem dilatada terceiro com pixels da imagem final, quase como antes, usando uma operação XOR lógico, para criar uma imagem final. A imagem final da encarnação ilustrativos tem as seguintes propriedades: 1) todas as restantes speckles pretos estabelecer pelo menos dois pixels de distância de qualquer pixel preto da imagem original, 2) todos os restantes manchas negras são clusters de 3x3 quadrados de pixels pretos, 3) todos speckles pretos que Overlay ou parcialmente pixels pretos na imagem original tenha sido removida, e 4) todos os restantes manchas brancas, ou fragmentos de manchas brancas, encontram-se dentro das áreas pretas da imagem original e todos têm pelo menos um 2x2 sub-incorporado quadrado contendo no minimo três pixels brancos. Ao pesquisar a terceira imagem dilatada, pixel equivalente pares de coordenar as posições dos salpicos manualmente embutido branco pode ser catalogado. Este catálogo de pares de coordenadas de pixel, juntamente com os tamanhos dos pixels incorporados manualmente deve ser mantido com a imagem original para uso durante a detecção de branco subsequente speckle, uma vez que não pode ser reproduzida de forma confiável. Equivalentemente, a terceira imagem dilatada pode ser mantido com a imagem original em vez disso.
Manualmente assistida resumo incorporação branco speckle O processo manualmente assistida alternativa para a incorporação de speckle branco é idêntico em muitos aspectos para o processo totalmente automático discutido anteriormente. Referindo-se a figura 6, o processo manualmente assistida começa com a alteração de uma cópia de uma imagem original usando um editor de imagens. A alteração consiste na retirada de pequenos retângulos de pixels pretos da cópia da imagem original (617). Esta alteração pode resultar na criação de pequenos buracos
3 brancos ou entalhes no texto ou outras formas geométricas na imagem. Ά imagem manualmente alterado é chamado de Imagem # 3. Os valores de pixel da imagem # 7 são combinados com os valores dos pixels da imagem original mesmo, usando uma operação XOR lógico, para produzir Imagem # 8 (619). Imagem # 8 pixel tem valores que são todos brancos, exceto para as áreas removidas manualmente, que aparecem como áreas de pixels pretos. Manualmente speckle criado brancos são submetidos ao mesmo processo de supressão o fragmento foi aplicada ao mosqueado criado automaticamente branco. Speckle fragmentos e manchas consideradas demasiado pequenas para serem detectados são removidos através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel, formando Imagem # 9 (621). Usando uma operação XOR lógico, pixels valores da Imagem # 9 são combinadas com valores de pixel da imagem quase-final (que já havia incorporado speckles pretos) para criar a imagem final, incluindo a specklemazk. (623). Note-se que um processo semelhante manualmente assistida pode ser definida para a incorporação de speckles pretos, mas não é recomendado como uma modalidade preferida. O processo de incorporação speckle é repetido para cada imagem original de uma página no documento. Variações do método são possíveis. Por exemplo, cada imagem original pode ter o mesmo padrão de speckle incorporado, ou cada um pode ter um padrão de excepcionalmente diferente speckle embutido que foi produzido usando a mesma chave, mas uma semente diferente. O número eo tamanho dos speckles pode variar de página para página, e/ou cópia de documento de cópia de documentos. Outras variações serão aparentes para aqueles qualificados na arte que estão dentro do âmbito e objectivos do presente invenção. Detectando o Specklemark Detecção Specklemark é iniciada por uma varredura de suspeito que se acredita ter um specklemark incorporado, formando assim uma imagem digitalizada, a menos que a página suspeita já existe como uma imagem digitalizada. Em ambos os casos, a imagem é chamado a imagem do suspeito. Na concretização exemplificativa, a imagem suspeito é uma imagem monocromática com valores de pixels 8-bit. Em preparação para a detecção de um specklemark particular na imagem suspeito, a imagem correspondente original da página ou é recolhido ou regenerado. Além disso, a chave retido e pelo menos uma semente de espera que pode vir a ser encontrado na imagem do suspeito são recordados. Imagem alinhada suspeitos é formada por geometricamente alinhar a imagem suspeita com a sua imagem original correspondente usando métodos descritos na Patente 6.571.021 E.U. Bl, 27 de maio de 2003, recuperando uma digital invisível imagem de uma imagem distorcida de réplica, que está incluída neste documento por referência na sua elementos e para todos os efeitos. Na modalidade preferida, os valores dos pixels da imagem alinhada suspeito são convertidos em valores de 8 bits para valores de 1-bit. Na concretização exemplificativa, a conversão é feita por thresholding rudimentar, isto é, se um valor de 8-bit pixel é maior que 128, o seu correspondente valor de 1-bit pixel é definido como 0 (um pixel branco) , caso contrário, o seu 1 correspondente valor-bit pixel é definido como 1 (pixel preto). Deve-se entender que outras tecnologias conhecidas para o alinhamento poderia ser empregada sob a presente invenção. Em partes significativas, os métodos usados na preparação para a detecção de um specklemark na imagem alinhada
suspeito são semelhantes ou idênticos aos métodos
utilizados para a incorporação specklemark.
A detecção de speckle
O processo de criação de locais aleatórios para manchas que deverão ser encontradas na imagem alinhada suspeito deve usar o mesmo gerador de seqüência pseudo-seguras, como utilizado para a incorporação. A chave necessária e pelo menos uma das diversas sementes usadas para marcar cópias individuais do documento original são recordados, assim como o número de candidatos negros e manchas brancas que eram candidatos para a incorporação, a uma distância escolhida para o descarte de proximidade. Para a chave e as sementes seleccionadas, o número de pixel pares de coordenadas que representam as posições dos speckles colocadas aleatoriamente (preto ou fantasma) são gerados novamente. O método de geração é e deve ser idêntico ao descrito anteriormente para a incorporação de speckle. Como foi o caso para a incorporação ilustrada de incorporação, 100 negros e candidato fantasma pares de coordenadas são geradas para detecção. Além disso, como descrito anteriormente para a incorporação de speckle, o mosqueado pares de coordenadas são testados para a sua proximidade a uma outra, e se algum speckle deverão sobrepor-se ou colocar menos de uma determinada distância em qualquer direção de outro speckle, é descartado. O número reduzido de pares de coordenadas qualificada é colocado em uma lista, como antes. Para pixels em preto e fantasmas, o número reduzido de pares de coordenadas de pixel é o número que podería ser incorporado em uma imagem toda branca. Todo o reduzido
7 número de pares de coordenadas de pixel na lista será usada para a detecção de speckle, em vez de usar apenas os pares de coordenadas de pixel com um número par de índice na lista para a incorporação de speckle. Como no processo de incorporação specklemark, uma redução no número de negros e pixel fantasma pares de coordenadas pode ocorrer nas imagens que contêm texto durante o processo de detecção de colisão. No processo de detecção specklemark, como no processo de incorporação specklemark, todos os candidatos são manchas primeiro alargada e, em seguida, incorporado outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos e que é do mesmo tamanho de uma imagem original, a imagem assim formada para a detecção de speckle é chamado o quarto candidato a imagem do speckle. Na incorporação, a todas os speckles são ampliadas para permitir uma fronteira entre os speckles do tamanho desejado e texto que está em uma imagem original. Como antes da incorporação ilustrativo, o 3x3 de tamanho desejado quadrados speckle é ampliado para ser um ΊχΊ-speckle quadrados. Por este meio, a fronteira de um pixel dois é estabelecida em torno do 3x3 desejado speckle quadrado preto. O candidato quarta imagem speckle é incorporado a recordar a imagem original usando uma operação OU lógico, formando assim uma imagem quarto temporária. Mosqueado que fazer sobreposição não todo o texto, e qualquer fragmento de pintas que pintas parcialmente sobreposição são feitas usando uma operação XOR lógico combinando os valores de pixels da imagem original e os valores de pixel da imagem quarto temporário, formando uma imagem quinta temporária. Speckle fragmentos são removidos, e os speckles remanescentes são redimensionadas para o tamanho final desejado através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel da imagem quinta temporária. O processo de erosão e dilatação leva à formação de uma outra imagem, chamado de detector de imagem preto. Observe que todos os não-mosqueado colisão são restauradas para ser quadrados de pixels pretos na imagem do detector de preto, semelhante à primeira imagem dilatada. Mas ao contrário da primeira imagem dilatada, que é desejável ampliar os speckles na imagem detector de preto. Na concretização exemplificativa, estão a ser alargada 5x5 quadrados em vez de 3x3 quadrados para permitir que uma pequena medida de 20 margem. A margem é garantido desde que a imagem detector de preto é para ser usado como uma máscara quando combinada com a imagem alinhada suspeito, que pode ser imperfeitamente alinhadas com a imagem original.
A imagem do detector preta contém não colidir mosqueado que resultam do uso de todos os número reduzido de pares de coordenadas de pixel, em oposição ao menor número de não colidir salpicos resultantes usando apenas os pares de coordenadas de pixel com um iridice de pares, como utilizados para a incorporação de speckle preto. O pixel pares de coordenadas na lista que tem ímpares resultado índices em Ghost manchas que servem como um cheque de credibilidade para a detecção de speckle. Desde o mosqueado fantasma nunca foram incorporadas, e uma vez que todos os fantasmas mosqueado que colidem com o texto foram removidas, o processo de detecção deve encontrar somente branco nesses locais speckle. Sem essa verificação credibilidade, uma imagem falsa ter todos os pixels preto substituir a imagem original daria uma detecção specklemark forte, mas falsa, porque todas os speckles pretos esperado seria encontrado. Mas o fantasma mosqueado incluídos, deveria ser branco, também mostram como o preto e estatisticamente desqualificar a detecção do falso.
Nesta conjuntura, o processo de detecção de uma specklemark diverge do processo de incorporação de um speckiemark. Uma lista de pares de coordenadas de sobreviver mosqueado (chamada do mosqueado sobrevivendo-list) é determinado a partir de um pixel por pixel busca da imagem em preto e detector de gravação do canto superior esquerdo pares de coordenadas de cada speckle encontrado. Ao fazer referência a lista dos restantes pares de coordenadas de pixel, tal como existia antes de detecção de colisão (o chamado qualificada lista mosqueado) , os pares de coordenadas de cada sobrevivente speckle pode ser colocado em uma das duas categorias. Um par de coordenadas no survivmg-mosqueado lista que é o mesmo que um par de coordenadas no qualificada mosqueado lista com um número par de índice na lista de qualificados mosqueado é colocado no Black Speckle-categoria esperado, e todos os outros pares de coordenadas em· survivmg-list manchas são colocadas no Espírito Speckle-categoria esperado.
Finalmente, os valores de pixel da imagem detector de preto são combinadas com valores de pixel da imagem alinhada suspeito usando uma lógica de cooperação e criar uma imagem de detecção de preto. A busca por pixel pixel da imagem detecção de preto revela todos os pixels pretos que se encontram tanto na imagem alinhada suspeito ea imagem detector de preto. As coordenadas dos pixels são testados contra o pixel classificado sobreviventes pares de coordenadas para ver se eles estão relacionadas com um Espírito Speckle-esperado ou Black Speckle-esperado par de coordenadas. Uma contagem de Black-Speckles51
Found, inicialmente definido para zero, é incrementado se um speckle está relacionada com um Black-Speckle-esperado, e uma contagem de Corrupted-Ghost-Speckles-Found, também inicialmente definido para zero, é incrementado se um 5 speckle está relacionada com um Ghost-Speckle-esperados, termo relacionado com, usado aqui significa que são detectados pixels pretos dentro de uma pequena distância da sobrevivência par de coordenadas. Como a imagem está alinhada suspeito provavelmente imperfeitamente alinhadas 10 com a imagem original, com uma tolerância de desalinhamento de pequeno porte é justificada. Note-se que uma tolerância de desalinhamento permissivel é limitada pela dilatação utilizada no preto detector de imagem, em que a imagem, mosqueado dilatadas 15 são 5x5 quadrados de pixels para a incorporação de ilustração.
A detecção perfeito vai encontrar todas speckles pretos e não esperar mosqueado fantasma que não são brancos. Análise de cada speckle encontrado é um evento estatístico, e 20 encontrar um speckle esperado da cor correta, preto ou branco, é um verdadeiro acontecimento. Encontrando um fantasma speckle esperado da cor errada é um evento falso.
A menos de detecção perfeito, onde nem todas os speckles pretos esperados são encontrados e/ou alguns salpicos fantasma são encontrados para ser preto, são eventos estatísticos que são combinados para determinar a probabilidade de detecção de uma specklemark específicos. Se um número estatisticamente significativo de pintas pretas encontradas na imagem alinhada suspeito coincidem com as da imagem detector de preto, e se um número estatisticamente significativo de mosqueado fantasma na imagem detector permanecerá preto branco na imagem alinhada suspeito, então a probabilidade conjunta de detecção de um specklemark é matematicamente determmable e assintoticamente abordagens ou 1 (detecção) ou 0 (sem detecção).
Black resumo de detecção do speckle (modalidade preferida) Referindo-se a figura 7a, na detecção de manchas negras em uma imagem do suspeito começa com a recriação de um cadeia de bits criptograficamente seguro de pseudo-aleatórios distribuídos uniformemente digito binários. A recreação é iniciada por recordar a tecla conhecido por ter sido usado para incorporar o speckleniãrk na imagem do suspeito, e diversas sementes, cada semente usada para marcar uma das várias cópias da imagem original. Selecione uma das sementes (701) . Detecção Specklemark será repetido usando uma semente de cada vez até um specklemark é detectado de forma inequívoca, ou até sem sementes untried permanecem;
ÁM&SZàSe· j&£*^ J>1»MMflTtí?Jfc*dí!í-*, -, 2 WfL· ~ -&** í <&<>. ···-£. %w ΖΓ ,.,. ,.·*„, ator. T? T?y A^·.. .^5¾¾ 5 ι£*^λ sendo este último uma falha para detectar um specklemark esperado.
Além disso, a imagem original que corresponde a imagem do suspeito é recriada (ou recordar se fosse salva como uma imagem), e um número determinado de pares de coordenadas para preto e branco candidatos speckle são recordados (703) .
A chave e as sementes selecionadas são combinadas para formar uma concatenação cadeia de bits primeiro (705) a ser hash em um primeiro segmento de 160 bits. Ten 16-bit inteiros são selecionados em seqüência a partir do 160-bit cadeia de bits produzido pelo processo de hash. Os inteiros, usada duas ao mesmo tempo, e depois de deslocamento e escalonamento, tornam-se as posições do candidato negro e fantasma mosqueado para ser incorporado à imagem detector preto (707) . Se o número especificado de pares de coordenadas não tenha sido produzido (709) , uma semente aumentada é criado usando o segmento anterior concatenado a um número de seqüência de 64-bit inicialmente definido para zero e, posteriormente, incrementado por cada utilização (711). Cada semente é aumentada de hash para produzir um outro segmento de 160bit. Cada segmento adicional produzido desta forma tem o mesmo comprimento de 160 bits como o primeiro. Segmentos adicionais são criados dessa maneira até que o número especificado de pares de coordenadas foi produzido. Cada pixel par de coordenadas representa a posição de um speckle colocadas aleatoriamente, do tipo preto ou fantasma, que se espera venha a ser encontrado na imagem do suspeito. No entanto, antes do speckle coordenadas são usados para criar um detector de preto speckle, eles são testados para a proximidade de um a outro, e se algum speckle preto ou fantasma iria sobrepor-se ou colocar menos de uma determinada distância em qualquer direção de outro speckle, ele é descartado (713).
O pixel restantes pares de coordenadas representam os cantos de manchas que podem ser incorporados em uma imagem toda branca, e todos os restantes pares de coordenadas são colocados em uma lista. Todos os pares de coordenadas de pixel na lista será usada para a incorporação de speckles pretos em um detector de preto speckle. (715). Todas os speckles, tanto do tipo preto e fantasmas, que estão a ser incorporado no primeiro detector são ampliados e, em seguida, encaixado em uma outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos (717); a imagem assim formada é chamado o quarto candidato a imagem do speckle. Na incorporação, os speckles pretos e fantasmas são ampliados para permitir a tolerância de uma imagem imperfeita alinhado suspeito. 0 candidato quarta imagem speckle é incorporado em uma imagem original, utilizando uma operação lógica OR, combinando os valores de pixel da imagem do candidato quarta speckle com os valores de pixel da imagem original, e assim formando Imagem # 11 (717). Preto e mosqueado fantasma que não sobreposição de qualquer texto, e qualquer fragmento de pintas pretas e fantasma que parcialmente o texto de sobreposição são determinadas por meio de uma operação lógico-XOR para combinar os valores dos pixels da imagem original com os valores de pixel da imagem # 11, formando Imagem # 12 (719) . Preto e fragmentos speckle fantasma são removidas da Imagem # 12 e manchas negras remanescentes e os fantasmas são redimensionados ao seu tamanho final desejado através da aplicação de erosão seguida de dilatação pixel pixel, formando a imagem detector preto speckle (721). Processo relativo à figura 7b, uma lista de pares de coordenadas de sobreviver mosqueado (não collidmg mosqueado, preto ou fantasma) é determinado a partir de um pixel por pixel busca da imagem detector preto speckle; superior esquerdo pares de coordenadas de cada speckle encontrado é registrado em uma lista de sobreviventes mosqueado (725). Ao fazer referência a lista dos restantes pares de coordenadas de pixel, tal como existia antes de detecção de colisão, (como em 715) pares de coordenadas de mosqueado sobreviventes podem ser colocados em duas categorias. O par de coordenadas de um sobrevivente speckle que é o mesmo que um par de coordenadas no restante coordenar lista de pares, e que tem um número par de índice na lista de coordenadas restantes pares, é colocado no Black Speckle-categoria esperado; todos os outros pares de coordenadas de sobreviver manchas são colocadas no Espírito Speckle-categoria Esperado (727). A imagem do suspeito é digitalizado e re-digitalizada, se necessário, para formar uma imagem com valores de pixels 8bit. A imagem digitalizada é então suspeito geometricamente alinhada com a imagem original, e, após o alinhamento, os seus valores de pixel são convertidos de 8-bits para valores de 1-bit (729). Finalmente, os pixels da imagem detector de preto são combinados com os pixels da imagem alinhada suspeito usando uma lógica de cooperação e criar uma imagem de detecção de preto (731). A busca por pixel pixel da imagem detecção de preto revela todos os pixels pretos que se encontram tanto na imagem alinhada suspeito ea imagem detector preto (733). Os pares de coordenadas dos pixels são testados contra o pixel classificado sobreviventes pares de coordenadas para ver se eles estão relacionadas com um Espirito Speckleesperado ou Black Speckle-esperado par de coordenadas; contagens das duas categorias de pixel pares de coordenadas são feitos (735) . Com base na contagem dos dois categorias, uma probabilidade inicial de detecção specklemark é feita (737), que será revisto, uma vez manchas brancas são detectados e incluídos. White detecção speckle O processo para a detecção de manchas brancas também requer a reconstrução do padrão de manchas brancas no speckiemark, da mesma forma como a detecção de speckles pretos necessária a reconstrução do padrão de pintas pretas. No entanto para a reconstrução do padrão de pintas brancas é mais quase a mesma que a utilizada para a sua incorporação porque, na modalidade preferida, não há manchas fantasma equivalentes que se aplicam a manchas brancas. Se manchas brancas manualmente foram incorporados em uma cópia da imagem original, a retirada de catálogo de pixel equivalente pares de coordenar as posições dos salpicos manualmente embutido branco, e seus tamanhos incorporados, são recordados. Juntos, eles são usados para criar uma imagem equivalente em forma e função para a imagem do detector branco. Equivalentemente, se a imagem inteira dilatada utilizado para a incorporação de speckle branco foi retirada de terras com a imagem original, ele pode ser usado com pequena alteração na imagem como detector de branco. A alteração diminui o tamanho dos speckles embutido usando o processo de erosão de tolerar o alinhamento ligeiramente imperfeito da imagem alinhada suspeito. Caso contrário, o processo de criação de locais aleatórios para manchas brancas esperado na imagem suspeito usa o mesmo seguro pseudo-gerador de seqüência aleatória e, na modalidade preferida, usa a mesma chave de semente e selecionada como foi utilizado para a detecção de speckle preto.
O mesmo número especificado de 200 pares de coordenadas de pixel é utilizado para a detecção de speckle branco como para a incorporação de speckle em branco a personificação ilustrativos. Todas as etapas dos processos remanescentes do processo de detecção são idênticas às etapas do processo de incorporação até a criação da imagem dilatada (que aqui é a imagem do detector de branco). Mosqueado na imagem detector brancos são encolhido como eles são restaurados no processo de dilatação, ao invés de como eles foram ampliados para a imagem do detector de preto. O raciocínio é o mesmo, porém, desde encolhimento do mosqueado na imagem detector branco equivalentemente prevê uma tolerância de pequena imperfeição no alinhamento da imagem alinhada suspeito.
A imagem equivalente dilatada é chamado a imagem do detector de branco para o processo de detecção. Mosqueado texto sobreposição que, e quaisquer fragmentos suficientemente grande de pintas que parcialmente o texto de sobreposição, são evidentes como pixels pretos na imagem do detector de branco. Todas os speckles remanescentes ou fragmentos de mosqueado, têm pelo menos um 2x2 sub embutido quadrados que contenham pelo menos três pixels pretos na imagem do detector de branco.
Nesta conjuntura, o processo de detecção de manchas brancas diverge do processo de incorporação de manchas brancas. Uma lista de pares de coordenadas de sobreviver manchas brancas (não colidir mosqueado) é determinada por um pixel por pixel busca da imagem detector de branco durante a gravação do canto superior esquerdo pares de coordenadas de cada specAle-invertido branco encontrado.
Finalmente, os pixels da imagem alinhada suspeitas são invertidos, preto para branco e vice-versa) para formar uma imagem sexta temporária. Pixels da imagem detector branco são combinados com os pixels da imagem sexta temporário usando uma lógica de cooperação e, criando a imagem de detecção de branco. A busca por pixel pixel da imagem detecção de branco revela qualquer pixel preto. Pixels
Black relacionadas com a sobreviver speckle branco pares de coordenadas representam êxito da detecção de manchas brancas. Condes de manchas brancas detectadas são usados para ajudar a determinar estatisticamente a probabilidade de detecção de uma specklemark específicos. White resumo de detecção do speckle (modalidade preferida) Referindo-se a figura 8, a detecção de manchas brancas em uma imagem do suspeito começa com a continuação de uma cadeia de bits criptograficamente seguro de pseudoaleatórios distribuídos uniformemente dígito binários que foi usado para a detecção de speckle preto. A continuação usa a mesma chave utilizada para a detecção speckle preto. Além disso, a mesma imagem original que corresponde a imagem do suspeito, e um número determinado de pares de coordenadas para o branco candidatos speckle, anteriormente recolhido, são utilizadas [ver Fig. 7a: (703)].
A primeira semente aumentada é criado usando o último segmento produzido para a detecção de speckle preto, concatenadas a uma 64-bit número seqüência que foi inicialmente definido para zero e foi posteriormente incrementado para cada uso, como uma semente de 224-bit aumentada (805) . A primeira semente aumentada é concatenado com a chave, e que cadeia de bits é hash combinadas para produzir outro segmento de 160-bit (807). Usando uma continuação do pseudo-aleatório binário cadeia de bits essencialmente garante que speckle branco pares de coordenadas são muito pouco provável que seja o mesmo speckle preto pares de coordenadas.
Como antes, dez inteiros de 16 bits são selecionados a partir de 160-bit cadeia de bits produzido pelo processo de hashing, inteiros, usada duas ao mesmo tempo e depois de deslocamento e escalonamento, tornam-se as posições dos speckles que deverão ser incorporados ao detector de branco imagem (807). Se o número especificado de pares de coordenadas ainda não foi produzido (809), outra semente aumentada é criado usando apenas o segmento de produção, concatenadas a uma 64-bit número incrementado seqüência (811), e que as sementes é aumentada de hash para produzir o próximo segmento 160-bit. Cada pixel par de coordenadas representa a posição de um speckle colocadas aleatoriamente branco que deverá ser encontrada na imagem de suspeito. No entanto, antes do speckle coordenadas são usados para criar um detector branco speckle, eles são testados para a proximidade de um a outro, e se algum speckle branco deverão sobrepor-se ou colocar menos de uma determinada distância em qualquer direção de outro speckle, ele é descartado (813 ). O pixel restantes pares de coordenadas são aquelas que podem ser incorporados em uma imagem toda preta, e todos os restantes pares de coordenadas são colocados em uma lista. Todos os pares de coordenadas de pixel na lista será usada para a incorporação de negros (invertido branco) manchas brancas em um detector de speckle. (815) . Todos os pixels de todas os speckles brancas que devem ser incorporados ao detector são invertidos, branco ao preto e vice-versa, o speckle invertido é então encaixado em uma outra imagem que, inicialmente, tem todos os pixels brancos (817); a imagem assim formada é chamado de imagem de candidatos quinta speckle. O candidato quinta imagem speckle é incorporado em uma imagem original usando uma lógica de cooperação e, combinando os valores de pixel da imagem do candidato quinta speckle com os valores de pixel da imagem original, e assim formando Imagem # 21 (817). Invertido manchas brancas que fazem qualquer sobreposição de texto, e qualquer fragmento de invertido manchas brancas que parcialmente o texto de sobreposição são evidentes em Imagem # 21· Invertido branco fragmentos speckle não são suficientemente grandes são removidos da Imagem # 21 e os restantes invertido manchas brancas sao reciimensionadas para o tamanho final desejado através da aplicaçao oe erosão seguida de dilatação pixel pixel, formando a imagem detector branco speckle (821) .
Processo relativo à figura 8b, a contagem de sobreviventes mosqueado é determinado a partir de um pixel por pixel busca da imagem detector branco speckle; mosqueado nesta categoria são chamados de White-Speckles-esperado (825). Finalmente, os pixels da imagem alinhada suspeitas são invertidos, (preto para branco e vice-versa) para formar Imagem # 23, e os valores de pixel da imagem detector branco são combinadas com valores de pixel da imagem # 23 usando uma lógica de cooperação e de criar uma imagem detecção de branco (831).
A busca por pixel pixel da imagem detecção de manchas brancas não revela todos os brancos que se encontram dentro da imagem detector de cor branca, e estes são considerados como uma categoria de White-Speckle-Found (833). Com base na contagem de pintas na categoria de White-SpecklesFound, e nas categorias anteriores Black-Speckles-Found e Corrupted-Ghost-Speckles—Found, uma probabilidade final de specklemark detecção pode ser feita (837 ).
Como antes, os testes para cada speckle esperado, preto, branco, ou fantasma, é um evento de estatística, e encontrar um speckle esperado da cor correta, preto ou branco, é um verdadeiro acontecimento. Encontrando um speckle esperado da cor errada é um evento falso. Estes eventos estatístico do processo de detecção de brancos somam às do processo de detecção de preto e, juntos, são utilizados para formar a probabilidade conjunta de detecção specklemark, como ilustrado abaixo. Se os métodos de detecção descrito acima são aplicadas a cada página de um documento de várias páginas, o número acumulado de espera e detectado em preto e branco mosqueado e da falta esperar de fantasma detectados speckles em relação aos seus montantes previstos para as páginas de vários reforçar ainda mais a estatística de detecção, mesmo se as tentativas mal-intencionados têm sido feitas para remover algumas, mas não todas, as speckles pretos e brancas com White-Out ® e tinta preta. Determinar a probabilidade de detecção specklemack Determinar a probabilidade de detecção specklemark em uma imagem suspeita baseia-se no conjunto de probabilidades de detecção individual incorporada de tipos de speckles pretos, brancas e fantasma. As manchas mais fiáveis, em termos de sua imunidade em relação à alteração maliciosa, são manchas fantasma. Na modalidade preferida através da construção cuidadosa, mosqueado fantasma é assegurado de ter várias propriedades desejáveis que realçam a sua utilização na determinação da probabilidade de detecção specklemark. Estas propriedades desejáveis são: 1) cada speckle fantasma é colocado em uma situação imprevisível aleatórios dentro da imagem da página, e não há nenhum indício perceptível quanto a essa posição; 2) cada speckle fantasma não texto sobreposição, total ou parcialmente; 3) cada speckle fantasma é a garantia de ser, pelo menos, uma primeira distância especificada em cada sentido do texto, e 4) todos os salpicos fantasma é assegurado de ser, pelo menos, uma distância segundo especificado em qualquer direção um do outro e de qualquer speckle preto. Corrupção speckle de um fantasma em uma nova imagem da página digitalizada suspeito pode ser causada apenas por um pequeno número de eventos improváveis. Tais eventos são: 1) uma avaria da impressora que causou uma mancha a ser impresso no topo de uma speckle fantasma, 2) um defeito visível no papel em que a imagem da página foi impresso no local do speckle um fantasma, 3) um desalinhamento significativa da imagem da página suspeita com relação à imagem da página de texto desalinhado causando a invadir uma speckle fantasma, ou 4) pelo erro de selecionar a imagem da página correspondente errado. Dadas as características e propriedades acima de mosqueado (56 fantasma, a modalidade preferida utiliza a estimativa razoável e conservador da probabilidade de detecção de um fantasma speckle corrompido, pu, a ser NLN, onde N é o número de fantasma mosqueado embutido e Y1 é o número de mosqueado fantasma corrompido encontrado. Limites Além disso, máximas e mínimas são colocadas em pu tal que pu = min (m & x (\ / N, η / N) , [N - \] / n) . A modalidade preferida ainda pressupõe que a distribuição de probabilidade para a detecção de um corrompido speckle fantasma é uma distribuição binomial. Assim, a média esperada, m, é Τη = P11XN, a variância, V, da distribuição é V = ; eo desvio padrão, o, é σ = Vv. Para efeitos de detecção speckle na modalidade preferida, as estatísticas relativas à detecção de manchas em uma página speckle se presume ser o mesmo que as estatísticas do mosqueado fantasma, como descrito acima. A detecção specklemark está determinado a ocorrer quando a soma das pintas pretas e brancas detectadas, SB & W, é igual ou maior do que a média mais dez desvios-padrão, ou SB & W h ΙΟσ + W1.
Três cenários de exemplo serão dados.
Cenário # 1: An mosqueado inicial 100 candidatos são especificados. Depois das eliminações de proximidade mútuas, a redução do número de manchas é de 90, e após as eliminações de texto colisão o número restante de mosqueado é 80. O número de pintas fantasma seria, portanto, 40 eo número de manchas negras incorporadas seriam os 40 restantes. Se não mosqueado fantasma corrompidos foram detectados em uma imagem de suspeito, o número de pintas pretas e brancas detectada em que a imagem mesma página teria que ser pelo menos 11 para um specklemark encontrado” declaração. [Neste exemplo, a = i / 40 = 0,025; 40x m = 0,025 = 1, v = 0,025 x 40x 0,975 = 0,975; σ = 0,987; eo número de detectada a preto e branco mosqueado necessário para declarar uma detecção é SB & W > 10x0.987 + 1 10,87]. Cenário 2: Cenário # 2 é idêntico ao Cenário # 1, exceto que uma página totalmente preta falso suspeito é usado. A imagem da página falsa suspeito faz com todos os 40 mosqueado fantasma para ser corrompido, todos os 40 mosqueado preto para ser detectado, e sem manchas brancas para serem detectadas. No entanto, o número de pintas pretas e brancas detectadas seria necessário pelo menos 49 para a detecção specklemark a ser declarada. Uma vez que apenas 40 speckles pretos foram incorporados, e desde que não manchas brancas adicionais podem ser detectados, a declaração não de specklemark encontrado é feita para a página falsa suspeita.
[neste exemplo, / Λ = 39/40 = 0,975, Μ = 40x0.975 = 39; V = 0,975 X 4OX 0,025 = 0,975; σ = 0,987; eo número de manchas negras detectadas necessário para declarar uma detecção é SB & W > 10x0.987 + 39 = 48,87]
Cenário 3: Cenário # 3 é idêntico ao Cenário # 1, exceto que, devido à sabotagem, apenas 6 das 40 manchas negras permanecem e são detectados. Desde pelo menos 11 pintas pretas são necessários para uma declaração de specklemark encontrado, a declaração não pode ser feita. No entanto, se uma segunda página do mesmo documento suspeito está disponível, uma imagem de página segundo suspeito pode ser usado para melhorar as chances de detecção specklemark para o documento de duas páginas suspeitas como um todo. Se um adicional de 5 manchas negras são encontrados na imagem da página segundo suspeito para um total de 11 a partir de duas imagens de suspeitos, os valores das duas imagens na página podem ser combinados para satisfazer um limiar de detecção de 11, θ uma declaração de specklemark encontradas podem ser feitas para o documento de duas páginas, como um todo. [Neste exemplo, usando os valores combinados das duas páginas suspeitas, / Λ = 1 / 80 = 0,0125; 80x m = 0,0125 = 1, v = 0.0125x 80x 0,9875 = 0,9875, σ = 0,9937; eo número de negros detectados e manchas brancas necessário para declarar uma detecção é SB
9 & W > 10x 0,9937 + 1 10,937].
Computerized Implementação
Referindo-se agora à figura. 9 aplicação mais específicos informatizados da presente invenção será mostrada e descrita. Na fig. 9 sistema de computador, 900 é fornecido em uma infra-estrutura informática 902. Sistema informático 900 destina-se a representar qualquer tipo de sistema de computador capaz de realizar os ensinamentos da invenção. Por exemplo, o sistema de computador 900 pode ser um computador portátil, um computador desktop, uma estação de trabalho, um dispositivo portátil, um servidor, um cluster de computadores, etc Além disso, como será descrito abaixo, o sistema de computador 900 pode ser implantado e/ou operados por um provedor de serviços que presta um serviço para a exibição de imagens dos participantes da chamada de conferência, de acordo com a presente invenção. Deve-se considerar que um usuário pode acessar 904 computador 900 diretamente, ou pode operar um sistema de computador que se comunica com o sistema de 900 computadores em uma rede 906 (por exemplo, a Internet, uma rede de área ampla (WAN), uma rede de área local ( LAN) , uma rede virtual privada (VPN), etc.) No caso deste último, as comunicações entre o sistema de computador 900 e um sistema operado pelo usuário de computador pode ocorrer por qualquer combinação de vários tipos de links de comunicação. Por exemplo, os links de comunicação podem incluir ligações endereçável que pode utilizar qualquer combinação de fios e / ou métodos de transmissão sem fio. Onde as comunicações ocorrem através da Internet, a conectividade pode ser feita por convencional TCP / IP soquetes protocolo baseado, e um prestador de serviços de Internet pode ser usada para estabelecer a conectividade com a Internet. Sistema de computador 900 é mostrado, incluindo uma unidade de processamento de 908, uma memória de 910, um ônibus 912, e de entrada / saída (I / O) interfaces 914. Além disso, o sistema de computador 900 é mostrado em comunicação com dispositivos externos / recursos 916 e um ou mais sistemas de armazenamento de 918. Em geral, a unidade de processamento de 908 executa o código do programa de computador, sistema de marcação 928, que é armazenada na memória de 910 e / ou sistema de armazenamento (s) 918. Durante a execução de código de programa de computador, unidade de processamento de 908 pode ler e / ou gravar dados, de / para a memória de 910, sistema de armazenamento (s) 918, e / ou interfaces I / O 914. Bus 912 fornece um elo de comunicação entre cada um dos componentes do sistema de computador 900. Dispositivos externos / 916 recursos podem incluir todos os dispositivos (por exemplo, teclado, dispositivo apontador, a exibição (por exemplo, exibir 920, impressora, etc) que permitem ao usuário 104 para interagir com o sistema de computador 900 e / ou quaisquer dispositivos (por exemplo, placa de rede , modem, etc) que permitem sistema de computador 900 para se comunicar com um ou mais dispositivos de computação. Computador infra-902 é apenas ilustrativa de vários tipos de infra-estruturas informáticas que podem ser usadas para implementar a presente invenção. Por exemplo, em uma modalidade, infra-estruturas informáticas 902 pode incluir dois ou mais dispositivos de computação (por exemplo, um cluster de servidores) que se comunicam através de uma rede (por exemplo, rede de 906) para executar as diversas etapas do processo da invenção. Além disso, o sistema de computador 900 é só o representante dos muitos tipos de sistemas de computador que podem ser utilizados na prática da presente invenção, cada um dos quais pode incluir inúmeras combinações de hardware / software. Por exemplo, a unidade de processamento de 908 pode incluir uma única unidade de processamento, ou podem ser distribuídas através de uma ou mais unidades de processamento em um ou mais locais, como por exemplo, em um cliente e servidor. Da mesma forma, 910 de memória e/ou sistema de armazenamento (s) 918 pode incluir qualquer combinação de vários tipos de armazenamento de dados e/ou meios de transmissão que residem em um ou mais locais físicos. Além disso, interfaces I / 0 914 pode incluir qualquer sistema de intercâmbio de informações com um ou mais dispositivos 5 externos / recursos 916. Ainda mais, entende-se que um ou mais componentes adicionais (por exemplo, não o software do sistema, sistemas de comunicação, memória cache, etc) mostrado na figura 9 podem ser incluídos no sistema de computador 900. No entanto, se o sistema de computador 900 10 dispõe de um dispositivo portátil ou semelhantes, entendese que um ou mais dispositivos externos / 916 recursos (por exemplo, exibir 920) e/ou uma ou mais de armazenamento sistema (s) 918 pode ser contido dentro de sistema de computador 900, e não externamente como mostrado.
Storage System (s) 918 pode ser qualquer tipo de sistema (por exemplo, um banco de dados) capaz de fornecer o armazenamento de informações no âmbito da presente invenção. Essas informações podem incluir, por exemplo, documentos, imagens digitalizadas, informações, dados 20 speckle, etc, etc Para tal medida, sistema de armazenamento (s) 918 pode incluir um ou mais dispositivos de armazenamento, como um drive de disco magnético ou óptico unidade de disco. Em outra modalidade, sistema de armazenamento (s) 118 pode incluir dados distribuídos, por exemplo, uma rede de área local (LAN), rede de área ampla (WAN) ou uma rede de armazenamento (SAN) (não mostrados) . Além disso, embora não seja mostrado, sistemas de computadores operada pelo usuário podem conter 904 componentes informáticos semelhantes aos descritos acima, com respeito ao sistema de computador 900. Mostrada na memória de 910 (por exemplo, como um produto de programa de computador) é sistema de marcação 928, em conformidade com a presente invenção. Em geral, o sistema de marcação realiza as etapas da presente invenção como discutido acima. Especificamente, como mostrado, sistema de marcação 928 inclui o sistema de incorporação inicial de informações 930, que se inclui o sistema de imagem 932, sistema de cálculo a posição 934, e de incorporação de speckle 936. Além disso, o sistema de marcação 928 inclui sistema de detecção de 940, que inclui o sistema de imagem suspeito página 944, reposicionar sistema de cálculo 944, sistema de alinhamento 946, sistema de determinação de 948, e um sistema de computação speckle 950. Deve ser entendido que as funções destes sistemas podem ser fornecidos em uma configuração diferente / quantidade de sistemas. Eles têm se mostrado como na figura. 9 para fins ilustrativos. Em qualquer caso, o sistema de incorporação inicial de
4 informações 928 irá incorporar a informação em um documento original e, posteriormente, determinar a presença das informações incorporadas em uma cópia do documento original. Nesta medida, sistema de imagem, 932 irá fornecer uma imagem digitalizada com pelo menos um plano de imagem. Em uma modalidade típica, o plano de imagem, pelo menos, uma sendo representada por uma matriz de imagem com dados de brilho de uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels ter pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel. Depois que a imagem digitalizada é fornecida, o sistema de computação posição 934 irá calcular um primeiro conjunto de candidatos posições para a incorporação de manchas na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, e em seguida, calcular um segundo conjunto de posições candidatas para a incorporação de mosqueado fantasma na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada. Posteriormente, o sistema de incorporação de speckle 936 irá inserir os speckles nas imagens digitalizadas para criar uma imagem composta. Como uma extensão da presente invenção, outras informações podem ser encaixados em pelo menos uma página de uma cópia do documento, e então ele pode ser posteriormente detectar se disse outra informação havia sido incorporado pelo menos
uma página de uma cópia de documento suspeito. Para inserir outro sistema de cálculo informações sobre a posição 934 irá computar um terceiro conjunto de posições candidatas para a incorporação de manchas brancas na imagem da página com base na referida informação para ser incorporado. Então, o sistema de incorporação de speckle 936 irá incorporar manchas brancas na imagem da página em posições onde eles são predominantemente ou totalmente dentro das bordas do texto a imagem da página. A detecção de informações em uma página suspeita de uma cópia de documentos é realizado através de sistema de detecção de 940 como segue. Primeira imagem do sistema suspeito página 942 irá fornecer uma imagem digitalizada suspeito de ter pelo menos um plano de imagem, cada plano de imagem, disse ser representado por uma matriz de imagem com dados de brilho de uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels ter pelo menos um componente de cor e Tendo uma posição pixel. Re-Posição sistema de cálculo 944, então, novamente o primeiro conjunto de posições candidatas para a incorporação de manchas na imagem da página com base na referida informação a ser incorporada, e recalcula o segundo jogo das posições dos candidatos para a incorporação de mosqueado fantasma na imagem da página com base na referida informação para ser incorporado. Depois que o sistema de alinhamento recomputing, 946 vai alinhar geometricamente disse suspeitar imagem da página com a imagem da página.
Sistema de computação Uma vez que o alinhamento está 5 completo, o sistema de determinação 948 irá determinar em cada posição preto speckle se a imagem de um suspeito havia speckle nas proximidades preto, e 950 speckle irá calcular o número de negros posições speckle para que essa imagem de um suspeito havia speckle preto nas proximidades.
Similarmente sistema de determinação 948 vai determinar a posição de cada um fantasma speckle se a imagem de um suspeito havia speckle nas proximidades preto, e um sistema de computação speckle 950 irá calcular o número de posições de speckle fantasma para o qual a imagem de um suspeito 15 havia speckle preto nas proximidades.
Como uma extensão desses passos, reposicionar sistema de computação 944 pode recalcular o terceiro conjunto de posições candidatas para a incorporação de manchas brancas na imagem da página com base na referida informação a ser 20 incorporada, o sistema de determinação pode determinar em cada posição branco speckle se a página suspeito imagem tinha um speckle próximo branco, sistema de computação posição 934 pode calcular o número de brancos posições speckle para que essa imagem de um suspeito havia speckle branco nas proximidades, e sistema de determinação pode determinar se a página impressa suspeito possuía disse outras informações a serem incorporados com base na : o número de brancos posições speckle, eo número de brancos speckle posições para as quais o suspeito tinha uma página speckle branco próximo. Ainda no entanto, o sistema de determinação 948 pode determinar se a página impressa suspeito disse que possuía informações que devem ser incorporados. É tipicamente realizar esta base: o número de negros posições speckle, o número de negros speckle posições para as quais o suspeito tinha uma página speckle nas proximidades preto, o número de posições de ghost-speckle, eo número de ghost-speckle posições para as quais Página suspeito tinha um speckle nas proximidades preto. A presente invenção pode ser oferecido como um método de negócio em uma base assinatura ou taxa. Por exemplo, um ou mais componentes da presente invenção podem ser criados, mantidos, suportados e / ou utilizados por um prestador de serviços que oferece as funções descritas neste documento para os clientes. Ou seja, um prestador de serviço pode ser usado para fornecer um serviço para a exibição de imagens dos participantes da chamada de conferência, como descrito acima.
Também deve ser entendido que a presente invenção pode ser realizado em hardware, sortware, um sinal propagado, ou qualquer combinação dos dois. Qualquer tipo de computador / servidor do sistema (s) - ou outros aparelhos adaptados para a realização dos métodos descritos aqui - é adequado. Uma combinação típica de hardware e software podem incluir um sistema de computador de propósito geral com um programa de computador que, quando carregado e executado, executa as respectivos métodos aqui descritos. Como alternativa, um computador de uso específico, contendo hardware especializado para a realização de uma ou mais das tarefas funcionais da invenção, pode ser utilizado. A presente invenção também podem ser incorporados em um produto de programa de computador ou um sinal propagado, o que inclui todas as características respectivas permitindo a aplicação dos métodos aqui descritos, e que quando carregado em um sistema de computador - é capaz de realizar esses métodos.
A invenção pode assumir a forma de uma encarnação de hardware totalmente, uma modalidade de software totalmente, ou uma personificação contendo tanto elementos de hardware e software. Em uma modalidade preferida, a invenção é implementada em software, o que inclui mas não está limitado a firmware, software residente, microcódigo, etc
9
A presente invenção pode assumir a forma de um produto de programa de computador acessíveis a partir de um computador reutilizáveis ou processados por computador médio fornecer o código do programa para uso por ou em conexão com um computador ou qualquer outro sistema de execução de instrução. Para os efeitos desta descrição, um computador reutilizáveis ou meio legível por computador pode ser qualquer aparelho que pode conter, armazenar, comunicar, propagar, ou o transporte do programa para uso por ou em conexão com o sistema de execução da instrução, aparelho ou dispositivo.
O meio pode ser um registro eletrônico, magnético, óptico, eletromagnético, infravermelho, ou o sistema de semicondutores (ou aparelho ou dispositivo) , ou um meio de propagação. Exemplos de um meio legível por computador inclui uma fita de semicondutores ou memória de estado sólido, magnético, disquete de computador removíveis, memória de acesso aleatório (RAM), memória somente leitura (ROM), disco magnético rígido e disco óptico. Exemplos atuais de discos ópticos inclui um disco compacto - somente leitura do disco (CD-ROM), um disco compacto - leitura / gravação de disco (CD-R / W) e um disco digital versátil (DVD).
Programa de computador, o sinal propagado, software, programa ou software,
θρ’
-no contexto atual, qualquer expressão, em qualquer linguagem, código ou notação, de um conjunto de instruções destinadas a fazer com um sistema que tem uma capacidade de processamento de informação para 5 executar uma determinada função diretamente ou após um ou ambos os seguintes: (a conversão) para outra linguagem, código ou notação, e / ou (b) reprodução de uma forma material diferente.
A descrição acima das modalidades preferidas da presente invenção foi apresentada para fins de ilustração e descrição. Ela não pretende ser exaustiva ou limitar a invenção de forma específica divulgada, e, obviamente, muitas modificações e as variações são possíveis. Tais modificações e variações que podem ser evidentes para um técnico no assunto se destinam a estarem incluídas no âmbito da presente invenção, tal como definido pelas reivindicações anexas.

Claims (14)

  1. REIVINDICAÇÕES
    1. Método para incorporar informações de identificação em um documento original caracterizado pelo fato de que inclui as etapas de:
    fornecer um sistema de computador, usando o dito sistema para:
    fornecer uma imagem digitalizada de um documento original tendo pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem sendo representado por um array de imagem tendo dados de brilho para uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel;
    computar um primeiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos visíveis na imagem digitalizada com base na informação de identificação a ser incorporada;
    computar um segundo conjunto de posições candidatas para incorporar pontos fantasmas na imagem digitalizada com base na informação de identificação que deve ser incorporada, em que o segundo conjunto de posições candidatas são áreas brancas do documento original e os pontos fantasmas são deixados em branco para atuar como um controle de credibilidade durante uma determinação de ponto subsequente em uma cópia do documento original; e
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  2. 2/11 incorporar pontos na imagem digitalizada para criar uma imagem composta.
    2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a informação de identificação é incorporada em pelo menos uma página do documento, em que:
    um primeiro conjunto de posições candidatas é calculado para incorporar pontos pretos e em que:
    pontos pretos são incorporados na imagem digitalizada em posições onde não estão próximos das bordas de um texto da imagem de página.
  3. 3. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que compreende ainda as etapas de:
    computar um terceiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos brancos na imagem de página com base nas referidas informações de identificação a serem incorporadas; e incorporar pontos brancos na imagem de página em posições onde estão predominantemente ou totalmente dentro das bordas do texto da imagem de página.
  4. 4. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que uma cópia impressa de uma cópia de documento de reprodução suspeito a ser testado para detectar a presença de informação de identificação é
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    3/11 convertido em um formato rasterizado pela varredura da referida cópia impressa formando uma imagem de página suspeita digitalizada.
  5. 5. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que a detecção das referidas informações de identificação em uma página suspeita de uma cópia de documento é realizada através das etapas de:
    fornecer uma imagem de página suspeita digitalizada a ser testada tendo pelo menos um plano de imagem, cada referido plano de imagem sendo representado por um array de imagem com dados de brilho para uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel;
    recomputar o primeiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos na imagem de página com base nas referidas informações de identificação a serem incorporadas;
    recomputar o segundo conjunto de posições candidatas para incorporar pontos fantasmas na imagem da página com base nas referidas informações de identificação a serem incorporadas;
    geometricamente alinhar a referida imagem de página suspeita a ser testada com a imagem da página;
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    4/11 determinar em cada posição de ponto preto se a imagem de página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo;
    computar o número de posições de ponto preto para os quais aquela imagem de página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo;
    determinar em cada posição de ponto fantasma se a imagem de página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo;
    computar o número de posições de pontos fantasmas para os quais aquela imagem de página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo; e determinar se a página impressa suspeita a ser testada possuía informações de identificação incorporadas.
  6. 6. Método, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que a etapa de determinar se a página impressa suspeita a ser testada possuía as referidas informações a serem incorporadas é baseada no número de posições de pontos pretos, o número de posições de pontos pretos para os quais a página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo, o número de posições de pontos fantasmas, e o número de posições de pontos fantasmas para os quais a página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo.
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    5/11
  7. 7. Método, de acordo com a reivindicação 5 ou 6, caracterizado pelo fato de que ainda compreende as etapas de:
    recomputar o terceiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos brancos na imagem de página com base na referida informação de identificação a ser incorporada;
    determinar em cada posição de ponto branco se a imagem de página suspeita tinha um ponto branco próximo;
    computar o número de posições de pontos brancos para as quais aquela imagem de página tinha um ponto branco próximo, e determinar se a página impressa suspeita possui as referidas informações de identificação que devem ser incorporadas com base no:
    número de posições de pontos brancos, e número de posições de pontos brancos para os quais a página suspeita tem um ponto branco próximo.
  8. 8. Sistema de computador (900) para incorporar informação de identificação em um documento original caracterizado pelo fato de que compreende:
    meios para computar (934) um primeiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos visíveis em uma imagem digitalizada com base na informação de identificação a ser incorporada, e para computar um segundo conjunto de
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    6/11 posições para incorporar pontos fantasmas na imagem digitalizada com base na informação de identificação que deve ser incorporada em que o segundo conjunto de posições candidatas são áreas brancas do documento original e os pontos fantasmas são deixados em branco para atuar como um controle de credibilidade durante uma determinação de ponto subsequente em uma cópia do documento original; a imagem digitalizada tendo pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem sendo representado por um array de imagem tendo dados de brilho para uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel; e meios para incorporar (936) pontos na imagem digitalizada para criar uma imagem composta.
  9. 9. Sistema, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que compreende ainda meio para detectar (940) informação de identificação:
    meios para recomputar (944) o primeiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos na imagem de página com base nas referidas informações de identificação a serem incorporadas, e para recomputar o segundo conjunto de posições candidatas para incorporar pontos fantasmas na imagem da página com base nas referidas informações de identificação a serem incorporadas;
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    7/11 meios para alinhar geometricamente (946) a referida imagem de página suspeita a ser testada para a presença de informação de identificação com a imagem de página;
    meios para determinar (948) em cada posição de ponto preto se a imagem de página suspeita a ser testada tinha um ponto preto próximo;
    meios para computar (950) o número de posições de ponto preto para os quais aquela imagem de página suspeita tinha um ponto preto próximo;
    meios para determinar (948) em cada posição de ponto fantasma se a imagem de página suspeita tinha um ponto preto próximo;
    meios para computar (950) o número de posições de ponto fantasma para os quais aquela imagem de página suspeita tinha um ponto próximo; e meios para determinar (948) se a página suspeita possuía as ditas informações de identificação incorporadas.
  10. 10. Sistema de computador, de acordo com a reivindicação
    8, caracterizado pelo fato de que compreende meios para determinar (948) se a página suspeita possuía as referidas informações de identificação a serem incorporadas; os meios tornando a determinação com base no número de posições de pontos pretos, o número de posições de pontos pretos para os quais a página suspeita tinha um ponto preto próximo, o
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    8/11 número de posições de pontos fantasmas, e o número de posições de pontos fantasmas para os quais a página suspeita tinha um ponto preto próximo.
  11. 11. Sistema de computador, de acordo com a reivindicação
    8, caracterizado pelo fato de que compreende:
    meios para recomputar (944) o terceiro conjunto de posições candidatas para incorporar a página em branco na imagem de página baseada na referida informação de identificação a ser incorporada;
    meios para determinar (948) em cada posição de ponto branco se a imagem de página suspeita tinha um ponto branco próximo;
    meios para computar (950) o número de posições de pontos brancos para as quais aquela página tinha um ponto branco próximo, e meios para determinar (948) se a página impressa suspeita possui as referidas informações de identificação a serem incorporadas com base no:
    número de posições de pontos brancos, e número de posições de pontos brancos para os quais a página suspeita tem um ponto branco próximo.
  12. 12. Meio de armazenamento legível por computador para reforçar a segurança dos documentos e detectar fraudes, o meio de armazenamento legível por computador caracterizado
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    9/11 pelo fato de que realiza as etapas do método como definido na reivindicação 1 quando executado pelo sistema de computador como definido na reivindicação 8, e ainda compreendendo:
    incorporar as informações em um documento original e, posteriormente determinar a presença de informações incorporadas em uma cópia do documento original;
    computar um primeiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos visíveis em uma imagem digitalizada de um documento original com base na informação de identificação a ser incorporada, e computar um segundo conjunto de posições candidatas para incorporar pontos fantasmas na imagem digitalizada com base na informação a ser incorporada, em que o segundo conjunto de posições candidatas são áreas brancas do documento e os pontos fantasmas são deixados em branco para atuar como um controle de credibilidade durante uma determinação de ponto subsequente em uma cópia do documento original, a imagem digitalizada tendo pelo menos um plano de imagem, o pelo menos um plano de imagem sendo representado por um array de imagem tendo dados de brilho para uma pluralidade de pixels, cada um dos referidos pixels tendo pelo menos um componente de cor e uma posição de pixel; e
    Petição 870190033837, de 08/04/2019, pág. 18/68
    10/11 incorporar pontos na imagem digitalizada para criar uma imagem composta.
  13. 13. Meio de armazenamento legível por computador, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a execução das seguintes etapas adicionais pelo sistema de computador:
    recomputar o primeiro conjunto de posições candidatas para incorporar pontos na imagem de página com base nas referidas informações a serem incorporadas e para recomputar o segundo conjunto de posições candidatas para incorporar pontos fantasmas na imagem de página com base nas referidas informações a serem incorporadas;
    alinhar geometricamente a referida imagem de página suspeita com a imagem de página;
    determinar em cada posição de ponto preto se a imagem de página suspeita tinha um ponto preto próximo;
    computar o número de posições de ponto preto para os quais aquela imagem de página suspeita tinha um ponto preto próximo;
    determinar em cada posição de ponto fantasma se a imagem de página suspeita tinha um ponto preto próximo;
    computar o número de posições de pontos fantasmas para os quais aquela imagem de página suspeita tinha um ponto preto próximo; e
    Petição 870190033837, de 08/04/2019, pág. 19/68
    11/11 um sistema para determinar se a página impressa suspeita possuía as referidas informações incorporadas.
  14. 14. Meio de armazenamento legível por computador, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que a determinação se a página impressa suspeita possuía as referidas informações a serem incorporadas ser com base no número de posições de pontos pretos, o número de posições de pontos pretos para os quais a página suspeita tinha um ponto preto próximo, o número de posições de pontos fantasmas, bem como o número de posições de pontos fantasmas para os quais a página suspeita tinha um ponto preto próximo.
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