CN101894260A - 基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法 - Google Patents

Abstract

一种基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，包含：离线阶段步骤，在线识别阶段步骤，通过成像装置获取包含待验印章印文的盖印文件图像；待验印章印文图像预处理及待验印章有效印文图像提取；待验印章图像特征点提取步骤；提取待验印章印文图像的特征点，构建包含每个特征点的位置信息及描述符信息的数据库；待验印章与参考印章特征点匹配步骤；基于匹配特征点随机生成可识别的待验印章与参考印章图像特征线步骤；待验印章真伪评价步骤；同一印章在不同情况下盖印得到的印文，同时具备特征点数量及分布一致性和图像信息一致性两个特点。本发明方法具有简单、高效、识别准确率高等特点，对于印章防伪做出了贡献。

Description

基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法

技术领域

本发明属于印章的防伪识别技术领域，特别涉及一种基于匹配特征点随机生成特征线伪造印章的识别方法，具体针对高仿真伪造印章的自动识别新技术、新方法。

背景技术

在我国，印章是证明党政机关、企事业、社会团体等单位组织的身份，代表其权益、具有法律效力的重要凭证。是国家行使权力、对社会进行管理，以及公民、法人行使民事权利的重要手段。它在社会政治、经济生活中起着极其重要的作用。由于当前我国在印章管理，印章防伪，以及伪造印章识别等方面技术手段落后，在巨大经济利益的驱使下，犯罪分子大肆伪造各级行政机关、执法部门、金融机构，以及企事业单位和法人的印章，给国家、集体和个人造成了严重的经济损失。每年两会期间，都有人大代表呼吁尽快完善国家统一的印章管理机制，加快印章制作防伪技术，以及伪造印章识别技术的研究，三管齐下，有效打击伪造印章的犯罪活动。

当前，常用的印章制作防伪技术包括印痕防伪和印油防伪两大类。印痕防伪是通过印章章面的特殊性实现的。

已开发成功的印痕防伪技术包括：1)含印章专用字库的排版、激光雕刻系统；2)含特殊标志的排版、制凸版系统；3)含不规则点阵或光学随机幻纹等具有个性特征的排版、原子印章系统等技术手段。印油防伪是通过印油中包含的可检测物质实现的。

已开发比较成功的印油防伪技术包括：1)热敏防伪技术；2)可见荧光防伪技术；3)紫外荧光防伪技术；3)红外防伪技术等。现在高科技伪造印章的手段首先通过扫描或者复印的方法获取真实印章的印文，然后采用激光雕刻、光敏制章、传统原子印章制章、树脂或金属版制章等与真实印章相同的制作方法制作高仿真印章。这种高仿真伪造印章由于制作印章的数据及制作的过程与真印章基本是一致的，有时可以达到以假乱真的程度，因此检验难度很高。

另一方面，我国目前在伪造印章的识别方法上仍然主要依靠人工肉眼辨别的方法，通过印章的细节特征对照、测量比较、拼接比较、划线比较、重叠比较等方法进行人工识别。折角验印法是目前仍然是银行等金融机构判断印章真伪，防范资金风险的常规验印方法。对采用现代手段仿造的高仿真伪造印章难以识别。近年来，随着计算机图像处理技术以及基于人工智能的模式识别技术取得的发展和应用，利用计算机代替人工进行伪造印章自动识别能显著提高识别的效率和可靠性，因此这方面的研究得到了越来越多的重视。中国专利CN1100827将折角验印法利用电子图像处理手段在计算机中实现，将原始印章存入计算机数据库中建立档案，将需要鉴别的目标印章通过摄像机输入计算机与原始印章进行几何位置比对，在识别的时候还是由人眼最后判定。

2007年中国专利CN100568264公开了一种印章鉴别控制方法。包括下面步骤：1)，模版印文采集：通过CCD或者扫描仪将待识别的印文图像采集到数据库中，以图片格式存储，作为模版印文；2)，待识别印文提取：利用二值化、骨架提取、边框提取和印文提取四个操作步骤提取待识别印文；3)，印文配准：印文配准操作分为两个步骤，粗略配准和精细配准，粗略配准首先将待识别印文与模版印文调整到大致相同的位置和方向，精细配准进一步将两幅印文调整到几乎相同的位置和方向；4)，印文鉴别：采用了多级识别策略及多特征分类融合决策方法对待识别印文和模版印文进行鉴别。其中印文配准环节是束缚了现有技术方法实用性及可靠性的瓶颈问题，导致了计算时间过长，识别准确率下降。

曾维亮等(2006)提出了基于边缘最大匹配的印鉴识别方法，其方法提取印鉴的边缘特征，通过对与原始印鉴不同区域边缘的比较，进行最大相似程度分析以及差图像分析，通过模式识别给出真伪判据。

李晗等(2006)提出基于多特征的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)印鉴识别方法，该方法从频域能量，不变特征和几何差异三方面出发，采用了对待测印鉴与标准印鉴进行配准后提取频率特征及结构特征，可以获得对两枚印鉴的细节差异。对待测印鉴提取不变量特征，则因无须配准而可以抵抗配准误差。方法采用Gabor滤波器获得频率特征，采用差图像获得结构特征，采用原图像和极坐标图像的奇异值获得不变量特征，最终采用支持向量机对印鉴进行真伪鉴别。

通过对现有方法的分析可以看出，现有的印章自动识别技术中最后的，也就是关键的技术方法，无论是模板匹配法，统计特征匹配法还是结构匹配法，都属于典型的全局特征匹配方法。建立在全局特征匹配方法基础上的识别技术决定了现有的技术系统框架，人为的提升了待验印章与参考印章配准的重要性。而通过对现有方法的研究可以发现，配准这一环节恰是束缚了现有技术方法实用性(速度)，以及可靠性的瓶颈。本发明将真伪识别这一关键问题建立在局部特征(特征点)匹配基础之上，而摆脱全局特征匹配的束缚，建立全新的印章识别技术体系框架。

基于随机生成的匹配特征线一致性识别印章真伪的方法是本发明的一项极具创新性的思想，这一方法的应用除了能够解决盖印差异性导致的问题，还能从识别的技术层面提高伪造印章的难度。据调查发现，犯罪分子往往是针对特定的验印手段进行有针对性的印章伪造，如对圆形印章一般从中心对称性入手，对于方形印章从字结构及间距入手。本项目在真伪评价过程中，是对随机采样的图像信息进行匹配，未提供确切的真伪识别技术手段，因此在一定程度上提高了伪造印章的难度。

发明内容

本发明的目的在于，通过提供一种基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，提供确切的真伪识别技术手段，除了能够解决盖印差异性导致的问题，还能从识别的技术层面提高伪造印章的难度。

本发明是采用以下技术手段实现的：

一种基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，主要包括以下步骤：

1)离线阶段：建立参考印章(真实印章)图像特征点数据库。

a)通过照相机、扫描仪、CCD摄像头等成像装置获取真实印章的印文图像作为参考印文图像。赋予每个参考印文图像一个固定的ID，该ID与特定的真实印章相对应。

b)提取参考印文图像的特征点，构建包含每个特征点的位置信息及描述符信息的数据库。

2)在线识别阶段：

a)通过照相机、扫描仪、CCD摄像头等成像装置获取待验印章的印文图像。

b)待验印章印文图像预处理及待验印章有效印文图像提取。

盖印文件中经常包含表格，签名等信息，对于伪造印章识别阶段而言，应首先排除此类图像噪声的影响，提取有效待验印章印文图像。基于我国印泥，印油多为红、蓝等纯色的特点，本发明采用基于RGB或者HSV两种颜色模型的有效待验印章印文图像提取方法。以红色印章为例：

b-1)基于RGB颜色模型的方法：

若某图像像素red分量值大于100，并且red分量与blue分量，以及red分量与green分量之差均大于45，则认为该像素点为有效印章颜色，即红色；若三种分量值之和大于540，则认为该像素点为正常背景色(白色或灰色)；除上述两种情况之外的像素点被认为是干扰背景色。

若为蓝色印章，则要求某图像像素blue分量值大于100，并且blue分量与red分量，以及blue分量与green分量之差均大于45。

b-2)基于HSV颜色模型的方法：

根据RGB颜色模型与HSV颜色模型的转换公式：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\arccos \left(\frac{(R-G)+(R-B)}{2\sqrt{{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)}}\right)& B\≤G\\ 2\mathrm{\π}-\arccos \left(\frac{(R-G)+(R-B)}{2\sqrt{{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)}}\right)& B>G\end{array}\right.$

取H的余弦值在[0.95，1]之间的图像像素，去除背景噪声影响。

c)待验印章图像特征点提取。

采用与上述离线阶段1)b)所述相同的方法提取待验印章图像特征点。

d)待验印章与参考印章特征点匹配。

特征点有特征向量及特征矩阵等两种形式的描述符。对于前者采用欧式距离评价方法进行特征点匹配：

设参考印章图像特征点i的特征向量为

待验印章图像特征点j的特征向量为

其中n表示特征向量的维数，两个特征向量的欧式距离为：

$D_{\mathrm{Eud}}=\sqrt{{(x_1-{x_1}^{\′})}^2+...+{(x_n-{x_n}^{\′})}^2}$

若欧式距离最小的和次最小的相比，不大于后者的A％，认为与欧式距离最小的相对应的两个特征向量为匹配特征向量，相应的参考印章图像特征点与待验印章图像特征点为匹配特征点。

对于采用特征矩阵作为特征点特征描述符的，由于此类特征矩阵一般为正定矩阵，采用如下方法进行特征点匹配：

设参考印章图像特征点i的特征向量为

待验印章图像特征点j的特征向量为

其中n表示特征矩阵的行、列数，两个特征矩阵的ρ距离为：

$\mathrm{\ρ}(V_i^{\mathrm{ref}},V_j^{\mathrm{recg}})=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\ln }^2{\mathrm{\λ}}_k(V_i^{\mathrm{ref}},V_j^{\mathrm{recg}})}$

其中

和

为两个协方差矩阵，

表示他们的评价距离.

表示

和

的广义本征值，由下式计算：

${\mathrm{\λ}}_k{V}_i^{\mathrm{ref}}{x}_k-V_j^{\mathrm{recg}}{x}_k=0$ k＝1...n

其中，x_k≠0，为

和

的广义本征向量，n为广义本征向量的维数。

若距离最小的和次最小的相比，不大于后者的A％，认为与

距离最小的相对应的两个特征向量为匹配特征向量，相应的参考印章图像特征点与待验印章图像特征点为匹配特征点。

经统计实验测试，本发明建议但不限制特征点匹配的距离评价实验参数A％取0％-85％内具有选择性的数值。

待验印章与参考印章特征点匹配完成后，将获得参考图像特征点[P₁ P₂...P_n]与待验图像特征点[P₁′P₂′...P_n′]的对应关系，其中n表示匹配特征点的数量。上式表示参考图像特征点P1与待验图像特征点P2’对应，P2与P2’对应，依此类推。

e)基于匹配特征点随机生成可识别的待验印章与参考印章图像特征线

视印章图像情况不同，参考印章图像与待验印章图像匹配特征点的数量一般有几百个。随机选择m对匹配特征点，如[P₁ P₂...P_n]和[P₁′P₂′...P_n′]，分别在参考印章图像与待验印章图像中生成最多

对可识别特征线，如P₁P₂与P₁′P₂′，P₁P₃与P₁′P₃′，…，P_m-1P_m与P_m-1′P_m′等。

m的获得可以采用广泛应用的随机数生成算法。为确保伪造印章识别的准确率建议但不限制n＞m＞10，其中n表示匹配特征点的数量。

f)待验印章与参考印章图像特征线一致性比较。

分别提取待验印章与参考印章图像对应的特征线所包含的图像信息，进行一致性比较。根据匹配特征线提取的图像灰度信息，将灰度信息向量化，并对向量归一化后，通过欧式距离评价匹配特征线包含图像信息的一致性。认为欧氏距离小于B的特征线是一致特征线，否则为不一致特征线，记录一致特征线的数量，计算一致性比例系数C。

经统计实验测试，为了确保伪造印章识别的准确率建议但不限制欧式距离评价阈值参数B取区间^[0.01 0.05]内的可选择值。

g)待验印章真伪评价。

同一印章在不同情况下盖印得到的印文，应同时具备特征点数量及分布一致性和图像信息一致性两个特点。现有的伪造印章技术通常不能同时满足上述两个条件。本发明正是基于上述考虑提出了基于匹配特征点随机生成特征线一致性的伪造印章识别方法，该方法从特征点匹配数量D及特征线一致性比例系数C两方面对伪造印章进行有效识别。

经统计实验测试，为了确保伪造印章识别的准确率建议但不限制特征点匹配数量给定D＝20，特征线一致性比例系数给定C＝0.90，认为待验印章的两个参数值小于上述给定值时为伪造印章，否则为真实印章。

本发明与现有技术相比，具有以下明显的优势和有益的的效果：

本发明用图像特征点匹配代替全局特征匹配的优势在于即使待验印章由于各种原因产生了一些图像变化，如模糊，盖印位置破损等情况，依然可以通过其他大量局部特征的匹配对其真伪进行正确判断。另一方面，采用图像特征点匹配，无需对待验印章进行任何的旋转等配准操作，只需根据匹配的局部特征得到位置坐标提取相应的图像信息，即可进行后继操作。基于随机生成的匹配特征线一致性识别印章真伪的思想为印章伪造带来了更大的难度，从伪造印章识别方面为印章防伪做出了贡献。

本发明提出的基于特征点匹配，以及根据匹配特征点随机生成的可识别特征线一致性识别印章真伪的方法，在该领域属首次提出。与该领域已有专利及公开发表文章所提及的其他方法相比，本发明方法具有简单、高效、识别准确率高等特点，基于随机生成的匹配特征线一致性识别印章真伪的思想为印章伪造带来了更大的难度，从伪造印章识别方面为印章防伪做出了贡献。该发明在国家行政机关、金融行业的推广使用有望产生巨大的社会和经济效益。

附图说明

图1为经预处理后提取的参考印章印文示意图；

图2为实际的包含待验印章印文的文件示意图；

图3为经预处理后提取的待验印章印文示意图；

图4为提取特征点后的参考印章印文示意图(图中x表示提取的特征点)；

图5为提取特征点后的待验印章印文示意图(图中x表示提取的特征点)；

图6为参考印章图像中匹配的特征点示意图；(图中+表示提取的特征点)；

图7为待验印章图像中匹配的特征点示意图；(图中+表示提取的特征点)；

图8为参考印章图像中随机生成可识别特征线示意图；

图9为待验印章图像中随机生成可识别特征线示意图；

图10为匹配特征线包含图像信息一致性比较示意图。

具体实施方式

本发明提出的高仿真伪造印章的自动识别技术方法的工作流程包括离线的真印章学习及参考印章特征点数据库建立阶段和在线待验印章识别两个阶段。下面介绍一个具体的实施例。

1)离线阶段：

离线阶段的主要任务是建立真印章特征点参考数据库，将真印章图像，真印章中包含的特征点的位置信息，描述符信息等数据存储在参考数据库中。本实施例采用扫描仪获取盖印在空白纸上的真实印章印文(如图1所示)，提取SIFT特征点(需要说明的是，本实施例以SIFT局部特征点为例，但本专利并未限制采用其它类型的局部特征点)，如图4所示，图中“x”即表示所提取的特征点，示意图中仅绘出了所提取的一部分特征点，构建参考印章特征点数据库。

在线阶段：

2)在线识别阶段：

a)本实施例采用扫描仪获取一个盖印在包含签名文件上的待验印章印文，如图2所示(图中以曲线来示意印文中包含的其他签名等信息)。

b)采用基本的数字图像增强及滤波方法对待验印章印文进行预处理后，本实施例采用RGB颜色模型提取了红色有效待验印章图像，如图3所示。根据印章的印文从参考印章数据库中提取与待验印章对应的参考印章图像及特征点信息。

c)与离线阶段相同，提取待验印章的SIFT特征点，如图5所示，图中x代表所提取的特征点，示意图中仅绘出了所提取的一部分特征点。

d)参考印章与待验印章特征点匹配。由于SIFT特征描述符是128维的数值向量，采用欧式距离评价方法，选择阈值A％为80％，获得特征点匹配。如图6和图7所示，为了便于说明，图中仅给出了三组匹配特征点，即F1，F2和F3。本实施例中实际的特征点匹配数量D＝156。由图中可以看出本发明所提出的采用特征点匹配代替全局特征匹配的优势，即使待验印章由于各种原因产生了一些图像变化，如模糊，盖印位置破损等情况，依然可以通过其他大量局部特征的匹配对其真伪进行正确判断。另一方面，采用特征点匹配，无需对待验印章进行任何的旋转等配准操作，只需根据匹配的局部特征得到位置坐标提取相应的图像信息，即可进行后继操作。这是本发明所提出的一项具有创新性的、简单而有效的技术手段。

e)基于匹配特征点随机生成可识别的待验印章与参考印章图像特征线。特征匹配完成后，在同一印章图像中随机采样匹配的特征点，构成后继供识别用的匹配特征线，m＝21，如图8和图9所示。随机采样两组匹配特征F1和F3，在两组印章中连接该两点生成匹配特征线。一般说来这样的特征线在实际印章中包含数十条，为了便于说明，图中仅绘出一条。

f)待验印章与参考印章图像特征线一致性比较。根据图8和图9所示的匹配特征线(F1F3)提取的图像灰度信息如图10所示，将灰度信息向量化后，可以很容易的判别出两匹配线所采集的图像信息是否一致。本实施例给出的该匹配线，从图10示意中能够明显看出L1，L2，…，L6所处位置图像信息明显不同。因此该匹配特征线(F1F3)被认为不一致。计算所有的特征匹配线的一致性，计算一致性比例系数C。本实施例中，C＝0.8095。

e)待验印章真伪评价。本实施例中，匹配的特征点数量为D＝156，匹配特征线一致性比例系数C＝0.8095，根据本发明所提出的评价标准，该待验印章被认为是伪造印章。与实际情况相符。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案；因此，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于包含下列步骤：

1.1：离线阶段步骤：建立参考印章图像特征点数据库；

1.1.1：通过成像装置获取真实印章的印文图像作为参考印文图像，赋予每个参考印文图像一个固定的ID，该ID与特定的真实印章相对应；

1.1.2：提取参考印文图像的特征点，构建包含每个特征点的位置信息及描述符信息的数据库；

1.2：在线识别阶段步骤：

1.2.1：通过成像装置获取包含待验印章印文的盖印文件图像；

1.2.2：待验印章印文图像预处理及待验印章有效印文图像提取；

1.2.3：待验印章图像特征点提取步骤；

提取待验印章印文图像的特征点，构建包含每个特征点的位置信息及描述符信息的数据库；

1.2.4：待验印章与参考印章特征点匹配步骤；

特征点有特征向量及特征矩阵等两种形式的描述符，对于前者采用欧式距离评价方法进行特征点匹配；若欧式距离最小的和次最小的相比，不大于后者的A％，认为与欧式距离最小的相对应的两个特征向量为匹配特征向量，相应的参考印章图像特征点与待验印章图像特征点为匹配特征点；

对于采用特征矩阵作为特征点特征描述符的，由于此类特征矩阵一般为正定矩阵，采用正定矩阵距离评价方法进行特征点匹配；若正定矩阵距离最小的和次最小的相比，不大于后者的A％，认为与正定矩阵距离最小的相对应的两个特征向量为匹配特征向量，相应的参考印章图像特征点与待验印章图像特征点为匹配特征点；

待验印章与参考印章特征点匹配完成后，将获得参考图像特征点[P₁ P₂...P_n]与待验图像特征点[P₁′P₂′...P_n′]的对应关系，其中n表示匹配特征点的数量；上式表示参考图像特征点P1与待验图像特征点P2’对应，P2与P2’对应，依此类推；

1.2.5：基于匹配特征点随机生成可识别的待验印章与参考印章图像特征线步骤；

随机选择m对匹配特征点，如[P₁ P₂...P_m]和[P₁′P₂′...P_m′]，分别在参考印章图像与待验印章图像中生成最多

对可识别特征线，如P₁P₂与P₁′P₂′，P₁P₃与P₁′P₃′，…，P_m-1P_m与P_m-1′P_m′；

1.2.6：待验印章与参考印章图像特征线一致性比较步骤；

分别提取待验印章与参考印章图像对应的特征线所包含的图像信息，进行一致性比较，根据匹配特征线提取的图像灰度信息，将灰度信息向量化，并对向量归一化后，通过欧式距离评价匹配特征线包含图像信息的一致性；认为欧氏距离小于B的特征线是一致特征线，否则为不一致特征线，记录一致特征线的数量，计算一致性比例系数C；

1.2.7：待验印章真伪评价步骤；

同一印章在不同情况下盖印得到的印文，同时具备特征点数量及分布一致性和图像信息一致性两个特点。

2.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：所述的图像特征点为图像的局部灰度、梯度极值点，并通过周围图像像素信息予以描述，描述符为数值向量或者数值矩阵；参考印章与待验印章特征点数据库包含每个印章图像所有特征点的描述符的位置信息及描述符向量或者描述符矩阵信息。

3.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：待验印章印文图像预处理步骤，采用但不限于图像增强、图像滤波等数字图像处理方法。

4.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：所述的待验印章有效印文图像提取步骤，采用基于RGB或者HSV两种颜色模型的有色印文提取方法。

5.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：所述的待验印章图像特征点提取步骤，对于采用特征向量描述的特征点采用欧式距离评价两个特征点的相似程度，对于采用特征矩阵描述的特征点采用正定矩阵距离评价两个特征点的相似程度。

6.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：所述的待验印章与参考印章特征点匹配步骤，特征点匹配的距离评价实验参数A％取0％-85％内具有选择性的数值。

7.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：所述的待验印章与参考印章图像特征线步骤，在n对参考图像与待验图像匹配的特征点[P₁ P₂...P_n]与[P₁′P₂′...P_n′]随机选择其中的m对，要求m＜n，m的获得采用广泛应用的随机数生成算法，为确保伪造印章识别的准确率建议但不限制m＞10。

8.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：由随机选择的m对参考图像与待验图像匹配的特征点[P₁ P₂...P_m]与[P₁′P₂′...P_m′]生成最多

对可识别特征线。

9.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：为了确保伪造印章识别的准确率建议但不限制欧式距离评价阈值参数B取区间^[0.01 0.05]内的可选择值。

10.根据权利要求1所述的基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法，其特征在于：为了确保伪造印章识别的准确率建议但不限制特征点匹配数量给定D＝20，特征线一致性比例系数给定C＝0.90，认为待验印章的两个参数值小于上述给定值时为伪造印章，否则为真实印章。

Images