CN102224511A - 几何码验证的方法和设备 - Google Patents

Abstract

一种验证具有几何区域的编码的方法，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，包括：根据消息生成具有可变几何区域的所述编码，从而提供几何区域的步骤(115)；生成提供数值的数字验证码的步骤(120至130)；和具有几何区域的编码的图像形成步骤，其中，在至少一些几何区域内和/或至少一个位于几何区域之间的空隙内包括所述数字验证码的一部分。

Description

几何码验证的方法和设备

技术领域

本发明涉及一种验证几何码的方法和设备，尤其适用于一维(简称“1D”)、二维(简称“2D”)甚至三维(简称“3D”)条码和数据矩阵(注册商标)。

背景技术

数据矩阵码是一种高密度二维条码符号，能够在大约1平方厘米的小区域内表示大量信息，如高达2335个字母数字字符或3116个数字字符。数据矩阵码已广泛应用。数据矩阵采用并列点阵或方阵的形式。

数据矩阵码符合ISO IEC16022标准。根据该标准，数据矩阵符号可以包含多个层次的鲁棒性，被称为错误检测与修正或简称“ECC”，使得数据矩阵符号即使在部分失真或模糊的情况下依然能够被读出。该标准允许几个不同的数据矩阵，从符号失真时无法提供鲁棒性的ECC000，例如一维条码(EAN 13等)，到提供最高安全等级的ECC200(符号失真20％时依然可被读出)。

数据矩阵的主要应用领域在于标记非常小的机械或电子元件。其中，NASA(美国国家航空航天局)使用数据矩阵来标记航天飞机的每个组成元件。在典型应用中，一些国家，例如瑞士，将数据矩阵用于邮资，近期又更多的用于一些移动应用，这时的数据矩阵常称为“标签”(或标记)。闪烁代码(注册商标)是一种使用数据矩阵标准进行的私有商业应用。

数据矩阵ECC200是被GS1(“国家标准”的缩写)所采纳的标准之一，AFSSAPS(″Agence Francaise de Securit éSanitaire des Produits de Sant é″-法国健康产品安全机构的简称)近期的观点表明，到2011年1月，市场上所有获得授权的药物除了包含通用的法定内容外，还将包含一个含有多个预设的信息段的二维数据矩阵码。

设计数据矩阵是为了能够以图像形式存储的数据总量最大化，以使这些数据(基于一个捕获的图像)的译码机或阅读器快速可靠。然而，数据矩阵并没有设计用于确保存储数据的安全，而恰好这个问题目前越来越常见。

因而，数据矩阵译码按照公开标准来执行，并没有采用任何密钥进行加密和/或对数据进行数字签名。然而，存储的消息数据在经调制生成数据矩阵之前，可以进行加密或者进行数字签名。这样，消息的来源和完整性可以得到保证，杜绝了任何人伪造合法消息(即：改变消息内容)或伪装成合法消息发起者的可能性。

然而，密码技术不能够防止数据矩阵数据的精确复制或“克隆”。然而，在很多反仿造应用中，阻止这些精确复制却是必要的，因为如果包含数据矩阵的文档、包装或其他物体没有采用任何复制保护原理，那么伪造者可以很容易的制造出一个一模一样的副本。在一些追踪和记录应用中，允许通过数据矩阵中包含的标识符对产品进行供应链的全程追踪：这样，如果发现一个标识符出现不止一次，则可以确定出现了副本，或者，在分发过程中，如果标识符指向了一个应该出现在供应链的其他位置的产品，则可以确定出异常。

毫无疑问，对供应链的所有层面进行整体追踪对于阻止伪造是有帮助的，即使最终无法确定两个明显相同的产品中哪一个才是原始的。然而，在多数情况中，这样的追踪系统过于昂贵或根本无法实现，因为该系统必须是集中式的，这样当两个带有相同数据矩阵的产品在两个不同的位置被发现的时候才能验证出来。

这就是为什么使用数据矩阵的权利持有者们通常会采用其他的方法来确保文档或产品的可靠性。例如，有几种解决方案是基于安全标签的，该安全标签在靠近数据矩阵的位置包含一个如全息图或OVD(“光学可变设备”的缩写)的验证器。

遗憾的是，使用的方法通常昂贵且效率低下。昂贵，是由于许多验证技术需要先进的技术来构造光学产物。效率低下，是由于光学产物越来越容易以低成本进行足够精确的仿造。而且，这些产物无法对标识符提供本质的保护。例如，如果一套包含验证方法的文档被盗，则可以对该套文档应用任意的数据矩阵码。

数据矩阵可以通过标记来阻止复制，从而得到安全保护，例如，通过专用墨水。然而，伪造者能够越来越容易地获取到专用墨水，因此该解决方案并不真正安全，同时依然昂贵。因此，在许多应用中，数据矩阵码通过激光消融来实现。

文档US 2008/0252066提出印刷多种颜色的二维条码，其读取和/或验证需要由不同光源和/或光谱过滤器照亮的印刷码。遗憾的是，使用多种墨水既昂贵又复杂，而且需要用于检测的专用图像捕获装置，该装置限制了验证的可能性。另外，这种方式对于能够轻易发现所用墨水类型，并可利用适当的光谱照明设备确定印刷编码的确定攻击者则无法提供很高的安全性。

文档US 2008/110990提出对印刷头进行旋转，其结果是在后续过程中可基于印刷条码的捕获图像进行检测或测量。然而，该文档隐含公开了其描述的方法只能检测由不允许印刷头旋转的印刷方法所产生的副本。因此，该发明对于由相同的印刷方法所产生的伪造品并没有真正的防护作用，并且由于需要使用特别的印刷方法而受限，大大限制了应用范围。

文档WO 2008/003964提供了在一维和二维条码中引入第二信息等级(level)的方法，通过改变携带信息的元素，使这些元素代表第二信息等级，例如，通过扩大或减小数据矩阵的单元(cell)尺寸，或通过对黑色单元的末端进行剪切或不进行剪切。该方式解决了现有技术中的一些问题，因为可用于验证的第二信息等级是在印刷时插入的，这样既方便又便宜。该方法对于不知道该方法以及仅通过再现第一信息等级来复制条码的伪造者是安全的。然而，对于知道存在第二信息等级的伪造者来说，可以很容易的精确复制第二信息等级。除此之外，该文档表明，即使防复制性能最佳(见该文档第12页第9-12行)，第二信息等级仍可被高质量的印刷装置所复制。

发明内容

本发明的目的是弥补上述缺陷。特别的，涉及允许包含第二信息等级的方法，且该第二信息等级由与印刷条码的印刷方法相同的印刷方法所产生；与上述引用文档中的结论不同，该第二信息等级在物理上和数学上都是不可能复制的。

最后，根据第一方面，本发明提供了一种验证具有几何区域的编码的方法，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，其特征在于，包括：

根据消息生成具有可变几何区域的所述编码，从而提供几何区域的步骤，

生成提供数值的数字验证码的步骤，和

几何码区域的图像形成步骤，其中，在至少一些几何区域内和/或至少一个位于几何区域之间的空隙内包括所述数字验证码的一部分。

因此，本发明允许通过完全的数字装置，基于一幅印有清晰可辨的二维条码的图像来直接验证二维条码。

这里回顾一下数字验证码，在下文中也叫“DAC”，是标记在媒介物上的数字图像，例如，通过在媒介物上印刷或局部修改形成，且具备如下特征：在捕获图像上通常可自动测量，并且在复制时被修改。数字验证码通常基于至少一个复制敏感信号的失真，这样的信号通过具有复制敏感的可测量特征的图像元素携带。

因此，包括一部分数字验证码的几何区域，具备一个可变标记特征，且该可变标记特征在所述几何区域被复制时通常会发生失真。

特定类型的数字验证码还可以包含一个信息条目，使得包含该信息条目的文档可被验证或被追踪。DAC用于复制检测时非常有优势。的确，DAC产生时非常廉价，很容易合并，且可由具有图像捕获装置的机器读取，同时在抵御复制时具备很高的安全等级。得益于本发明的实施，一个具有几何区域的编码，例如条(bar)，与DAC有着密切的关联。

本发明与简单的将一个具有几何区域的编码和一个DAC并列的方式相比，具备优势。首先，后一种方式需要以不同次数向文档上印刷两种编码，该过程势必会消耗空间，而且会使生成安全文档的方法更加复杂。第二，验证时需要捕获两种图像，一种是DAC的图像，另一种是具有几何区域的编码的图像，从而使读取方法不够便捷。最后，在数据矩阵印刷前，成功获取到若干包含DAC的文档的伪造者，或者，设法获取到印刷板或包含原始DAC的文件的伪造者，能够通过克隆与DAC相关联的真实数据矩阵码来生成“真实的”文档。

可以看出，图像生成步骤可能包括，例如，印刷，材料烧蚀，固态转移或局部的物理或化学改变，例如，通过受热实现。

根据特定特征，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像形成步骤中，为数字验证码的表示分配一个错误率，该错误率高于第一预设值，低于第二预设值。

这里回顾一下数字验证码(DAC)包含取离散值的不同元素。在二进制值的情况中，元素可以通过黑色(印刷)或白色(非印刷)的单元(cell)表示。在检测时，确定一个错误率，该错误率与包含错误值的单元比率相符。可以知道，该错误率与信噪比直接相关。

例如，第一预设值是10％，第二预设值是35％。

根据特定特征，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像形成步骤中，在具有可变几何区域的同一编码的两次生成过程之间，为数字验证码的表示分配一个变量，该变量高于第三预设值低于第四预设值。

例如，第三预设值为2％，第四预设值为45％。

根据特定特征，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像形成步骤中，为数字验证码的表示分配一个噪声，这样表示数字验证码时的信噪比低于第五预设值。

根据特定特征，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像形成步骤中，为数字验证码的表示分配一个噪声，这样表示数字验证码时的信噪比高于第六预设值。

例如，当信噪比的第五预设值为0.05，第六预设值为2.63时，导致复制检测性能至少为最优复制检测性能的25％(通过一个取值的0.56的数值获得)。

例如，当信噪比的第五预设值为0.11，第六预设值为1.8时，导致复制检测性能至少为最优复制检测性能的75％(通过一个取值的0.56的数值获得)。

例如，当信噪比的第五预设值为0.32，第六预设值为0.93时，导致复制检测性能至少为最优复制检测性能的90％(通过一个取值的0.56的数值获得)。

根据特定特征，正如上面简要描述的本发明的主旨中的方法，还包括：

确定形成所述图像的条件的步骤，和

依据图像形成条件，确定数字验证码中至少一部分的单元的物理特性参数的步骤。

根据特定特征，在具有可变几何区域的所述编码的生成步骤中，可变几何区域通常为平行矩形条，其宽度和/或间距根据所述消息而不同。

因此，本发明适用于一维条码。

根据特定特征，在具有可变几何区域的所述编码的生成步骤中，可变几何区域为插入矩阵内的方形区域，其颜色和/或至少一个维度根据所述消息而不同。

因此，本发明适用于二维条码。

根据特定特征，在具有几何区域的所述编码的图像生成步骤中，在至少一些几何区域中包括所述数字验证码的一部分，数字验证码采取可变几何区域的至少一个维度的变量的形式。

根据特定特征，在具有几何区域的所述编码的图像生成步骤中，在至少一些几何区域中包括所述数字验证码的一部分，插入到具有可变几何区域的编码的几何区域内的数字验证码的每一部分，采取矩形单元的分布形式，至少一个量级小于所述几何区域的尺寸，一部分所述单元具有与所述几何区域不同的颜色。

根据特定特征，在每个几何区域内包含数字验证码的一部分，所述单元的面积小于所述几何区域面积的四分之一。

根据特定特征，正如上面简要描述的本发明的主旨中的方法，还包括，一个将信息编码到所述数字验证码中的步骤。

根据特定特征，所述信息基于所述消息和/或所述消息基于所述信息。

由于不可能在不修改DAC携带信息的情况下修改消息和/或反过来也一样，所以加强了验证的可靠性。

根据特定特征，所述信息表示测量的数字验证码的失真，该失真是由于图像形成步骤中影响图像的物理不确定性造成的。

例如，该信息表示由图像生成步骤所产生的信噪比的错误率，或表示与原始数字验证码之间的相关率。该信息可以表示期望的失真等级，或表示失真等级的极限值，超出该极限值后的编码将被视为副本。由于该信息通过其携带的信息，指出了正常的失真等级，因此，图像验证可由捕获图像的阅读器自主执行，其中，捕获的图像是插入到具有可变几何区域的编码内的数字验证码的图像，阅读器可判断当失真等级为何值时，将捕获图像视为数字验证码的副本。

根据特定特征，本发明主旨中的方法还包括：测量图像形成步骤中产生的数字验证码的失真的步骤。

根据特定特征，在失真测量步骤中，使用嵌入到所述数字验证码中的错误检测码。

所述测量或“分数”是指，例如，正确确定的比特数的百分比，原始DAC和从图像探测器捕获的图像中获取的DAC之间的相关系数。

根据特定特征，正如上面简要描述的本发明主旨中的方法，包括：一个确定生成图像的印记的步骤，所述印记是图像生成步骤中数字验证码的失真的函数。

包含具有可变几何区域的编码的物体或文档可被辨认，或者说验证，即使具有可变几何区域的编码和数字验证码对于多个物体或文档来说相同。

根据第二方面，本发明提供了一种验证具有几何区域的编码的设备，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，其特征在于，包括：

根据消息生成具有可变几何区域的所述编码的装置，该编码用于提供几何区域，

生成提供数值的数字验证码的装置，和

几何码区域的图像形成装置，其中，在至少一些几何区域内和/或至少一个位于几何区域之间的空隙内包括所述数字验证码的一部分。

根据第三方面，本发明提供了一种通过捕获图像表示的，具有形状和/或颜色不同的几何区域的编码的验证方法，其特征在于，包括：

读取消息的步骤，该消息由几何区域的平均形状和颜色所携带，

测量数字验证码失真等级的步骤，该失真等级由具有几何区域的所述编码的至少一些几何区域表示，和

至少基于所述失真等级，确定具有几何区域的所述编码的真实性的步骤。

根据第四方面，本发明提供了一种通过捕获图像表示的，具有形状和/或颜色的几何区域的编码的验证设备，其特征在于，包括：

读取由几何区域的平均形状和/或颜色所携带的消息的装置，

测量数字验证码失真等级的装置，该失真等级由具有几何区域的所述编码的至少一些几何区域表示，和

确定具有几何区域的所述编码的真实性的装置，至少基于失真等级来确定具有可变几何区域的所述编码的真实性。

根据第五方面，本发明提供了一种具有几何区域的编码，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，其特征在于，该编码表示：

通过几何区域表示的消息，和

数字验证码，在其至少一些几何区域内，使用依据所述数字验证码而不同的特性参数标记。

由于本发明主旨中的这些设备，这种方法和这种编码所具备的优点、目的和特定特征，与上述简要描述的本发明第一方面的主旨中的验证方法所具备的优点、目的和特定特征类似，因此此处不再重述。

附图说明

本发明的其他优点、目的和特定特征，将结合一个非限定实施例在下面详细描述，同时参照附图，其中：

图1A表示现有技术中的数据矩阵；

图1B表示图1A中的数据矩阵的放大图；

图2A和3A表示根据本发明的编码的具体实施例，这些编码的局部放大图分别在图2B和图3B中表示；

图4至7以逻辑框图的形式示出了根据本发明的方法的具体实施例中所用的步骤；

图8表示根据本发明的设备的具体实施例的示意图；

图9A表示根据本发明的编码的具体实施例，该编码的局部放大图在图9B中表示，

图10表示依据信噪比，与优选值相关的复制检测性能。

具体实施方式

在描述时，术语“图像形成”和“印刷”用于描述一个可以被检测的标记的生成过程，例如通过墨层厚度、材料烧蚀、固态转移或局部的物理或化学改变，例如，通过受热实现。

虽然下文是针对二维条码的情况进行描述的，但是本发明并不仅限于这种类型的在物体上标记和印刷的方式，而是适用于所有类型的对具有几何区域的编码进行标记和印刷的方式，几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，尤其适用于形成在物体表面上的一维、二维或三维条码以及物体表面下方的标记。

在一维条码的情况中，编码的几何区域交替呈现白色和黑色矩形垂直条，其宽度根据编码携带的消息而不同。

在二维条码的情况中，编码的几何区域为形成规则网格(grid)的方形，其颜色根据编码携带的消息而不同。

在接下来的描述中，将这些几何区域称作“单元”(cell)。

验证二维条码(也称为数据矩阵)的方法和设备将在下文中详细描述，特别的，将描述通过可变功率激光器和固定功率激光器进行标记，且印刷时包含一个数字验证码(DAC)的二维条码的验证方法。

关于将一个DAC合并到一个二维条码的方面，下面将参照图4来描述生成一个包含合并的DAC的数据矩阵的方法。注意到，印刷方法(纸、墨水、印刷机、文档)中生成DAC时的推荐设置是预先确定的，尤其是每英寸内像素的分辨率以及所使用的单元类型(即：产生DAC的元素形状和/或尺寸)，例如可使用已知的方法。

关于确定验证图案中图像生成时的最佳设置的方法，理想的失真等级能够尽可能容易的将一个单一源验证图案的不同印刷品分离出来。因此，如果印刷时的失真等级非常低，例如为1％或2％(理想的捕获图形的标识符图案中有1％或2％的单元或像素被误读)，单一标识符图案的不同印刷品彼此之间非常接近，很难将它们可靠的验证出来，除非具备非常精确的捕获图形和/或非常精确的分析算法。类似的，当失真等级非常高时，例如为45％或50％(理想的捕获图形的标识符图案中有45％或50％的单元或像素被误读，50％意味着读取的矩阵和源矩阵之间已经没有统计学上的关联了)，印刷的标识符图案彼此之间几乎是难以分辨的。实际情况中，理想的失真等级接近25％，如果应用条件允许的话，应该更好的接近这一等级。实际上，当失真等级为25％时，假设印刷时发生变化以及因此而产生失真的概率为自然概率，则对于印刷的标识符图案中的每个点(dot)来说，不同于其他印刷的标识符图案的可能性大大增加了。

接下来将给出根据使用的印刷方法生成待打印图像时，错误率的第二分析方法。

这里回顾一下，数字验证码(DAC)由取离散值的不同元素组成。在二进制值的情况中，元素可以通过黑色(印刷)或白色(非印刷)的单元(cell)表示。在检测时，确定一个对应于包含错误值的单元的比率的错误率。注意到，该错误率与信噪比直接相关。

为了确定如何生成能够优化副本检测的VCDP，下面将提出一个基于决策理论的模型。测量的图像(或点)的特征通过信号来表示。为了简化分析，假设在印刷前，数字信号具备能用二进制值表示的特征(例如，两种尺寸的点，两个位置等)，则相应的，该数字信号具备二进制值。因为事实上在大多数印刷过程中要处理二进制图像，所以该假设是合理的。显然，上述分析的结论可以扩展到更复杂的情况中，尤其是当点特征具有多个可能值时。VCDP印刷的模型通过加入高斯噪声来建立。另外，还假设副本是通过相同的印刷过程完成的，这样，副本印刷时的模型也通过加入相同强度的高斯噪声来建立。另外，在印刷副本前捕获到信号的伪造者必须通过对初始值进行估计来重建二进制信号，该初始值大大降低了错误概率。

该模型与VCDP相对应，可以采用点尺寸为1x1像素或1x2像素(例如，印刷时采用每英寸2400点)，为此，伪造者必须根据测量的灰度或估计的点的表面积，选择扫描仪重建的图像中的一种点尺寸。举例来说，该模型还与位置变化一个像素的VCDP相对应。

根据该模型，得到理想的探测器、以及能充分利用复制检测的探测器值和参数值的统计分布。

下表概括了不同的变量。

不失一般性，源信号是等概率分布的，即，s[i]：{+a，-a}，其中，i＝0，1，...，N-1，且a＞0。印刷噪声服从高斯分布N(0，σ²)。

因而该模型的假设概括如下：

(H0)x[i]：{+a，-a}                                (1)

(H1)n[i]：N(0，σ²)                               (2)

(H2)n_c[i]：N(0，σ²)                              (3)

通过将信号恢复到+a和-a之间最接近的数值，可以轻松检测到伪造者是否降低了错误概率。

因此，检测问题包含如下两种不同的假设：

H₀：x[i]＝s[i]+n[i]                     (4)

H₁：x[i]＝a.sign(s[i]+n[i])+n_c[i]       (5)

其中，H₀和H₁分别代表原始信号和复制信号中接收信号的假设。

伪造者正确估计数值的可能性为：

p(sign(s[i]+n[i])＝s[i])＝p(s[i]+n[i]＞0)      (6)

＝p(N(a，σ²)＞0)                      (7)

＝p(N(0，1)＞-a/σ)                    (8)

＝Q(-a/σ)                             (9)

其中， $Q\left(x\right)={\left(2\mathrm{\π}\right)}^{-1/2}{\∫}_{-a/\mathrm{\σ}}^{+\∞}{\exp }^{-x^2/2}\mathrm{dx}.$

接收信号的概率分布如下，其中在假设H₁中存在两种高斯分布的混合。

$p(x;H_0)=\frac{1}{{\left(2{\mathrm{\π\σ}}^2\right)}^{N/2}}\exp [-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left(x\right[n]-s[n\left]\right)}^2]---\left(10\right)$

$p(x;H_1)=(1-Q(-a/\mathrm{\σ}))\frac{1}{{\left(2{\mathrm{\π\σ}}^2\right)}^{N/2}}\exp [-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left(x\right[n]-s[n\left]\right)}^2]+---\left(11\right)$

$Q(-a/\mathrm{\σ})\frac{1}{{\left(2{\mathrm{\π\σ}}^2\right)}^{N/2}}\exp [-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left(x\right[n]-s[n\left]\right)}^2]---\left(12\right)$

下面将验证简单的相关因子是否能够提供最优分类功能。Neyman-Pearson探测器测试决定H₁，可能的比率是否超过阈值t：

$L\left(x\right)=\frac{p(x;H_1)}{p(x;H_0)}>t---\left(13\right)$

可能的比率由如下公式给出：

$L\left(x\right)=Q(-a/\mathrm{\σ})+(1-Q(-a/\mathrm{\σ}))\exp [-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\left(\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left(x\right[n]+s[n\left]\right)}^2\right)+\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left(x\right[n]-s[n\left]\right)}^2]---\left(14\right)$

通过取对数和设置新的阈值t′，可得到如下公式：

$T^{\&prime;}(x,s)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left[n\right]s\left[n\right]<t^{\&prime;}---\left(15\right)$

分类功能通过简单的相关因子T’实现，该相关因子的值必须小于阈值t’，从而把作为副本的信号分类出来。

两种假设中T’的统计值就确定了。可以假设T’服从高斯分布(当N高时为真)，从而导出两种假设中的均值和方差：

E[T′；H₀]＝Na²                                          (16)

E[T′；H₁]＝Q(-a/σ)Na²-(1-Q(-a/σ))Na²＝(2Q(-a/σ)-1)Na²(17)

Var[T′；H₀]＝Na²σ²                                     (18)

Var[T′；H₁]＝N(a²σ²+a⁴Q(-a/σ)(1-Q(-a/σ)))            (19)

如果副本由相同的原件产生，则假设H₁ a⁴Q(-a/σ)(1-Q(-a/σ))中方差的第二项(term)可以排除。实际上，由于伪造者通过仅使用一个原件来产生大量的副本，以降低他们的工作量，所以排除该项是合理的。

在方差相等的情况中，检测性能可以通过偏转系数d²来描述，该系数d²对应于两种假设中函数T’的均值的差值，通过T’中的变量进行标准化：

$d^2=\frac{{\left(E\right[T^{\&prime;};H_0]-E[T^{\&prime;};H_1\left]\right)}^2}{\mathrm{Var}[T^{\&prime;};H_0]}---\left(22\right)$

$=\frac{2N^2{a}^4{(1-Q(-a/\mathrm{\&sigma;}))}^2}{{\mathrm{Na}}^2{\mathrm{\&sigma;}}^2}---\left(23\right)$

$=\frac{2{\mathrm{Na}}^2{(1-Q(-a/\mathrm{\&sigma;}))}^2}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}---\left(24\right)$

$=2\mathrm{N\&gamma;}{(1-Q(-\sqrt{\mathrm{\&gamma;}}))}^2---\left(25\right)$

其中，γ＝a²/σ²是信噪比的平方根。

由于检测性能随偏转系数而增强，因此，目的在于确定能够使表达式(γ(1-Q(γ)))²取最大值的γ的取值。

图10表示了对于固定值N，方程(25)的表达式的值，该表达式的值被标准化为最优值并且被获取为γ的函数。该表达式的值可解释如下。当γ的值接近0时，相当于噪声相对于信号来说非常高：当噪声非常高时，信号在第一次印刷时过度失真，伪造者引入了多个非常低的估计错误。相反的，当γ的值非常高时，信号没有充分失真，因此在绝大多数情况中，伪造者并未引入任何估计错误。在这两种极限情况之间，表达式可以取一个优选值，该优选值的数值估计为γ≈0.752。

值得注意的是，对于该值，伪造者没有正确确定数值的概率约为22.6％。

实际上，在印刷时，获取到的信噪比γ²应该尽可能的接近0.752²，即0.565。

为了更好的理解如何确定这一比率值，下面我们举一个例子。假设VCDP由两种可能的点尺寸(以像素的数量表示)生成，点尺寸为9像素(例如，3x3像素)。注意到点尺寸可以通过大量的算法来测量，例如通过局部自适应阈值得到灰度并计算低于阈值的像素。将九个像素的点印刷足够的次数。在捕获图像中，测量每个点的像素的数量的均值和标准偏差。假设获取了的均值为12个像素(观察到平均增益为33％)，且标准偏差为4。该标准偏差相当于我们模型的公式中描述噪声的值σ。因此信号a的目标值为一个约等于三的值，以便获得比率γ＝0.75，该值已经非常接近优选值。为了获取该信号值，例如，可以定义两个分别为15和6像素的点尺寸。

优选的，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像生成步骤中，为数字验证码的表示分配一个错误率，该错误率高于第一预设值，低于第二预设值。例如，第一预设值为10％，第二预设值为35％。

优选的，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像生成步骤中，在带有可变几何区域的同一编码的两次形成过程之间，为数字验证码的表示分配一个变量，该变量高于第三预设值，低于第四预设值。例如，第三预设值为2％，第四预设值为45％。

优选的，由于图像生成时内在的物理不确定性，因此在图像生成步骤中，为数字验证码的表示分配一个噪声，使得表示数字验证码时的信噪比低于第五预设值，更优选地，高于第六预设值。

在第一个例子中，信噪比的第五预设值为0.05，第六预设值为2.63，因此复制检测性能至少为最优复制检测性能的25％(通过一个取值为0.56的数值获得)。

更优选的，信噪比的第五预设值为0.11，第六预设值为1.8，因此复制检测性能至少为最优复制检测性能的75％(通过一个取值为0.56的数值获得)。

更加优选的，信噪比的第五预设值为0.32，第六预设值为0.93，因此复制检测性能至少为最优复制检测性能的90％(通过一个取值为0.56的数值获得)。

优化印刷参数的可能算法描述如下：

在步骤720中，接收到标识符图案的可用表面积，例如测量的方形为1/6英寸。

在步骤721中，对应于几种不同的印刷分辨率，以不同的数字尺寸生成标识符图案的若干个数字图像，例如，一个标识符图案为每英寸400点的66x 66像素，一个为每英寸600点的100x 100像素，一个为每英寸800点的133x 133像素，一个为每英寸1200点的200x 200像素。

在步骤722中，将每个具有不同数字尺寸的标识符图案以合适的分辨率印刷多次(例如100次)，以便印刷的尺寸与可用表面积一致。

在步骤723中，对于每种类型，每个印刷标识符图案被捕获多次，如3次；

在步骤724中，计算每个标识符图案的印记，所述印记是在图像生成步骤中数字验证码的失真函数，由于每个单独错误的随机性，导致每幅图像生成时的印记通常是唯一的；

在步骤725中，计算捕获的所有相同印刷分辨率的标识符图案对的相似分数；及

在步骤726中，进行在上述通用印记提取方法的测试中描述的方法，用以针对每种印刷分辨率测量“印记分离度”，并选择能够使该印记分离度取最大值的印刷分辨率。

在一种变形实现方式中，以不同的印刷分辨率印刷几种安全信息矩阵，根据一种在其他地方描述的算法的计算，来确定导致25％的错误率的印刷分辨率。

在一种变形实现方式中，选择印刷分辨率，以使最低值和最高值之间的差值最大，其中，最低值是在比较对应于相同的印刷品的印记时计算的分数的最低值，最高值是在比较对应于不同的印刷品的印记时计算的分数的最高值。

正如图4中所阐述的，在步骤105中，接收到一个或多个消息、一个或多个密钥、数据矩阵的物理尺寸以及印刷分辨率。

在可选步骤110中，基于密钥和消息，确定要插入DAC的一个或多个编码消息。特别的，来自DAC的消息可以与由数据矩阵表示的消息相关联，使其中的一个(部分的)以另一个为基础，从而加强验证。

在步骤115中，根据步骤105中接收到的至少一个消息生成数据矩阵。

在步骤120中，确定数据矩阵中黑色单元的数量，探测图案可能包含也可能不包含在数据矩阵内。

在步骤125中，依据黑色单元的数量、印刷分辨率以及物理尺寸，确定DAC中的元素数量。

在步骤130中，通过使用DAC生成算法，依据条目数量、密钥和消息，确定DAC中每个元素的取值。注意到DAC生成算法通常包含加密、编码和加扰(例如通过排列变化和/或替代)步骤。

在步骤135中，通过以预定顺序(如从左到右然后从上到下)将DAC的取值输入到对应于黑色单元数量的像素内，来创建数据矩阵的数字图像。

在步骤140中，通过印刷或标记一个物体，来形成包含DAC的数据矩阵的数字图像。

下面给出一个例子，其中，图1所示的数据矩阵150是基于消息根据标准算法生成的。数据矩阵150的尺寸为26x26单元(包含探测图案)，且具有344个黑色单元(仍然包含探测图案)。

我们需要通过一种允许每英寸600像素(ppi)的分辨率的印刷方法来印刷它，且大约占用1cm x 1cm的区域。1cm大小的图像的像素尺寸为236x 236像素或者236像素位于26个单元中且9.07像素/单元(在每个维度上)。将每个维度四舍五入到每单元9像素，则获得了一个尺寸为234x234(因为26x9＝234)像素的数据矩阵，因此每单元为9x9＝81像素。

由于具备344个黑色单元，因此一个通过所有黑色单元生成的DAC可具有81x 344＝27,864像素。因此，可生成每像素1比特的DAC，从而DAC将具有27,864比特。根据已知算法，并通过密钥和消息来生成DAC，且DAC的取值插入到黑色单元中。

图2所示的数据矩阵160是本发明的主旨，该数据矩阵160由数据矩阵150产生，其中，DAC分布在所有的黑色单元中。根据印刷方法(墨水或纸张或其它介质)，可能导致数据矩阵的质量不足以进行解码，例如，由于在单元上有“洞”。为了弥补这一缺陷，在一种变形实现方式中，从黑色单元中选取像素的子集来携带DAC的值。例如，每选择一个其他像素后，未选择的像素仍然为黑色，则每单元平均有75％的黑色像素。因此一个DAC具有27,864/2＝13,932比特。图3示意的就是这样一个数据矩阵170。黑色单元的像素的子集还可以基于加密密钥进行选择。

更优选地，数据矩阵的清晰度并没有受到所作改变的显著影响。例如，发明人利用办公激光印刷机以600像素每英寸(尺寸1cm)的分辨率印刷了数据矩阵码150、160和170，并使用了确定数据矩阵级别的条码验证设备“TruCheck USB verifier”(注册商标)。作为参照的数据矩阵150获得了‘A’级别，而数据矩阵码160和170分别达到‘B’和‘A’级别。注意到数据矩阵160比数据矩阵170包含更多可用于验证的信息(和/或携带消息)，可以看出，数据矩阵的质量与包含在DAC中的信息总量之间可能具备相反的关系。实际上，用于DAC调制的可用空间由应用时可接受的级别来决定。在我们的情况中，如果‘B’级别是可以接受的(通常大于‘C’的级别是可接受的)，则更好的选择包含较多信息的数据矩阵160。如果只有‘A’级别是可接受的，则选择数据矩阵170。否则，调整所用单元的利用率，来达到所需的最低级别的要求。

为了增加DAC的元素数量，也可以利用白色(或未标记)区域。然而，必须使白色区域保持低的色密度，以不影响解码。例如，可以使用白色区域中20％的像素，优选地，排除可能与黑色区域接触的边缘区域。注意到，如果DAC具有等概率二进制值，则平均有10％的像素为黑色，这将轻微干扰单元之间的相关率。在我们之前的例子中，白色区域中7x7的内部像素可被使用，其中10个像素是伪随机选取的，这10个像素包含DAC的一个元素。条目可以仅通过偶数的列和行来放置，例如，以防止这些条目接触。这些元素可以包含在黑色单元的DAC中，或者，看做提供另外的验证方法的另一个DAC。图9A和图9B提供了这样一个数据矩阵的例子180，其中的白色单元也包含验证元素。

注意到这种DAC的元素同样可以具有不同尺寸，例如，元素可以为1x2像素和1x1像素，使试图完全重建原始DAC的伪造者在验证元素时更加困难。

参照图5，下面将给出一个验证与DAC匹配的数据矩阵的算法的例子。

在步骤205中，接收到一幅通过图像捕获设备(如扫描仪)获取的图像，该图像包含数据矩阵，因而也包含DAC。相应的，接收到解密密钥，DAC读取设置(如每个单元的像素尺寸)以及判决阈值。

在步骤210中，解码由方形单元的平均形状和颜色所携带的数据矩阵消息。

在步骤215中，确定是否已正确读取数据矩阵消息，例如，与包含的ECC有关。否则，认为数据矩阵不正确，向用户显示如下：“编码不正确”。如果已正确读取该消息，则在步骤220中，创建原始数据矩阵的图像。

然后，在步骤225中，确定黑色单元的数量，并依据DAC读取参数，确定DAC的元素数量。

在步骤230中，依据原始数据矩阵的图像以及DAC的元素数量，确定DAC中的每个元素在图像中的位置(以像素的方式)。在步骤235中，从图像中提取出与DAC的每个元素值相关联的值，例如，像素的灰度等级。这样就给出了代表印刷DAC及其经历的失真的数据向量。

在步骤240中，使用解扰密钥(在DAC进行加扰的情况中)，对DAC的一个或多个消息进行解码。

在步骤245中，确定表示DAC失真率的分数。例如，该分数可以是正确确定的比特数的百分比、原始DAC和通过捕获图像计算的DAC之间的相关系数，等等。

可选的，如果DAC的消息和数据矩阵在创建时是相关的，则这种相关性会在步骤250中得到证实；如果它们不相关，则向用户显示“未经验证的数据矩阵”。

最后，在步骤255中，将计算的分数与预设的极限或“判决阈值”进行比较。如果分数较高，例如由于低错误率或高相关率，则向用户显示“数据矩阵通过验证”。否则，显示“数据矩阵未通过验证”。可选的，显示读到的每个消息。

在变形方式中，以已知的方式，预留用于同步的DAC比特。

注意到相同的数据矩阵可在静态印刷(胶版印刷、柔板印刷等)印刷或标记多次，或在每次数字印刷都不同。

在第二实施例中，一种用于激光标记和微型打标机(micro percussion)的系统用于整合DAC。一些数据矩阵标记系统(尤其是激光或微型打标机)无法使用事先见到的大图像。例如，像上述例子那样标记236x236像素的图像，将消耗过长的时间，严重降低生产线的节奏，或生成大型的数据矩阵。下面描述的具体实施例就是为避免这些缺陷而设计的。

注意到利用激光实现数据矩阵时可以有如下几种可能的方式：

-激光作用可创建每个单元，

-多个并置的激光作用可创建每个单元，或者

-可通过连续激光照射实现一个单元或一组单元的向量化和刻印。

而且，注意到在多个激光标记系统中，有可能对如下的区别特性参数进行局部改变：

-激光的功率，

-激光的极化，

-激光在待标记表面上的焦点，

-位置微调，

-激光标记点的方向或顺序，以及

-波阵面的形状。

类似的，实现数据矩阵的一些方法可能是微型打标：

-微型笔头作用可创建每一单独的单元或

-多个并置的微型笔头作用可创建每个单元。

类似的，可利用几种微型笔头标记系统所具备的功能而局部改变下述区别特性参数的功能：

-作用力，

-位置微调，

-微型笔头的方向和/或

-微型笔头的形状。

为了优化由不同单元(根据激光或微型笔头设备的可控设置)组成的数据矩阵的执行时间，将单元分割为子集，或“类别”。更好的，区别特性相同的每个子集在工具的单次行程内实现。这样，对于每个子单元来说(而不是单独的对于每个单元)，区分标记效果的设置只允许改变一次。每种设置可局部改变并可用于存储信息，这种变化对生成数据矩阵会产生可测量的影响。例如，如果激光功率允许两种等级，少量信息可通过调整功率或另一标记调整设置来存储。在一种变形方式中，可将局部可变设置的变化进行结合。

在一种变形实现方式中，可以准连续的局部改变设置，因此可以确定存储信息等级的任意数量。例如，所述设置(如颜色或尺寸不同)可采用十个等级，来代替上述描述的两个等级，或者该参数的值甚至可连续改变。

然而，在实施例中，仅使用两个等级的值来描述源信号更为有利。在这种情况中，可使用优选的信噪比0.56，以便最大限度的进行复制检测。为了达到这一比率，需要确定信道的噪声特性，通常利用以测量信号在图像捕获中的分布为特征的印刷对的材料/方法来确定信道的噪声特性。在两种能量等级的情况中，将检测作用尺寸的统计学分布，从而确定两种能量等级足够接近到能在分布中部分重叠，以实现上述提到的理想信噪比。具体的，如果标准偏差为0.01平方毫米，对应激光功率的作用尺寸为0.10平方毫米，于是，将选择能够提供平均作用尺寸接近0.1075平方毫米和0.0925平方毫米的功率等级。实际上，由此获得的信噪比为0.0075²/0.01²＝0.5625，该数值非常接近理论上的最优值。

因此，在数据矩阵尺寸为26x26单元的情况中，共有344次激光照射。采用上述相同方式生成一个DAC，且DAC调整到点尺寸为0.1075平方毫米和0.0925平方毫米。

如上所述，需要检查引入的变化是否会使数据矩阵产生与应用环境不一致的失真，例如，产生最低的‘C’级别的数据矩阵。

在一些情况中，不可能调制附加信息。例如，印刷或标记方法仅允许标记或非标记一个单元(单一的二进制标记)。还有一些情况中，标记的附加信息无法提供防止复制的高安全性。例如，一种允许插入附加信息段的标记方法，在原则上依然具备制造一个相同副本的可能性，该方法考虑到了彼此分离的预设标记等级，且可在标记图像中清晰识别出预设标记等级。

在这些情况中，可利用印刷或标记时产生的残留噪声，该噪声可实现DAC的功能。实际上，无论采用何种以确定的比例或分辨率的印刷的类型，都会出现一些“缺陷”。例如，如果激光作用原则上会留下圆形或椭圆形的作用点，则通常用足够高的分辨率进行观察时，才会发现作用点的形状并不十分规则。即使对于喷墨印刷系统来说该结论同样适用。甚至以更高的分辨率观察会发现，作用点的深度也不规则，等等。

可以捕获、测量标记的不规则性并利用该不规则性来形成DAC。然后该DAC可存储在数据库中，或者还可以存储为二维条码。然而后一种实现方式并不十分有利，因为标记第二编码非常昂贵且消耗文档空间，这与通常希望达到的效果相悖。相反的，DAC可通过与数据矩阵消息相结合的方式进行存储，如果数据矩阵消息是唯一的(优选的情况)，则允许在验证步骤中，通过将标记缺陷的测量与DAC进行比较，来简单的实现“验证”。许多缺陷的测量是可能的，例如可以测量数据矩阵中每个单元的平均颜色或灰度等级，可确定单元的轮廓，可测量不同角度时重心与外部轮廓之间的距离等。作用点可重叠，在这种情况中，可设置到外部轮廓的距离的极限值。

对于上述印刷通道，基于作用点的平均尺寸，可对标记一个确定的二维条码的“平均”结果进行建模，并且当作用点相互毗邻时可以考虑相互之间可能的影响。可将通过对捕获图像建模而估计的图像去除，从而使结果较少的冗余，这将增加信噪比，同时提高检测性能。

参照图6，下面将给出一个记录条码标记缺陷的算法的例子：

在步骤305中，接收到包含条码的捕获图像。

在步骤310中，对由方形单元的平均形状和颜色所携带的条码消息进行解码。

在步骤315中，根据消息计算出标识符。

在步骤320中，测量条码标记缺陷的特性参数。

在可选的步骤325中，从上述测量的数据矩阵的特性参数中减去一组数据矩阵编码的平均特性参数。

在步骤330中，对特性参数进行量化，也可能进行压缩，从而确定代表缺陷的特性参数数据的向量。

在步骤335中，将特性参数的向量与消息标识符关联并存储在数据库中。

参照图7，下面将给出从标记印刷缺陷的测量中验证二维条码的算法：

在步骤405中，接收包含条码的捕获图像。

在步骤410中，对由方形单元的平均形状和颜色所携带的条码消息进行解码。如果无法解码，则向用户显示“条码不可读”。

否则，在步骤415中，根据消息计算出标识符。

在步骤420中，从数据库中获取与该标识符对应的数据向量，以及与特性参数的该向量相关的判决阈值。如果数据库中不包含该标识符，则向用户显示“条码未通过验证”。

否则，在步骤425中，测量条码标记缺陷的特性参数。

在可选步骤430中，从上述测量的条码的特性参数中减去几个条码的平均特性参数。

在步骤435中，对特性参数进行量化，也可能进行压缩，从而确定代表缺陷的特性参数数据的向量。

在步骤440中，将提取的数据向量与从数据库中获取的数据向量进行比较，并计算相似指数，称为“分数”。

在步骤445中，将测量的分数与判决阈值进行比较。如果分数较大，则向用户显示“数据矩阵通过验证”。否则，向用户显示“数据矩阵未通过验证”。可选的，向用户显示每个读到的消息。

图8示意了本地终端505，其配备有印刷机510、图像捕获装置535、两个探测器540和545以及访问网络520的装置515，服务器525与网络520相连。服务器525上配备有一个数据库530。

例如，本地终端505是一台通用计算机。本地终端505安装在物体(如包装材料)的制造或生产线550上。例如，生产线550包含一个平滑物体的卸垛器(图中未示出)和一个使物体一个接一个的按工序移动的传送装置(图中未示出)。

探测器540设置在生产线550上，位于图像探测器535的光场上游，并被设计成检测待处理的物体是否到达。例如，探测器540是一个包含光线发射器和接收器的光学单元。探测器545位于生产线550上，用于确定生产线上的物体速度。例如，探测器545连接到一个控制生产线550操作的PLC(图中未示出)，或者连接到用于移动物体的底座上，例如，传送带。本地终端505通过印刷机510以已知的方式控制物体的印刷，例如通过喷墨或激光标记。举例来说，访问网络520的装置515可以是一种接入网络520(如因特网)的已知型号的调制解调器。

例如，图像捕获装置535可以是数字照相机、线性探测器或工业照相机。

服务器525是一种已知的型号。数据库530中至少存储有物体标识符以及与这些物体相关联的缺陷数据向量的列表，该列表是根据本发明主旨中的方法确定的。优选地，数据库530中存储有与每个物体标识符相关联的一个物体类型和几何码放置位置的标识符，本发明的主旨也就在于这种物体类型和实施制造或处理的供应商的标识符。

终端505包含一个程序，在程序执行时，实现本发明主旨中的方法步骤。终端525包含一个程序，在程序执行时，实现缺陷数据向量存储和恢复方法中的步骤。

在不同的实现方式中，终端505不包含具体的软件，而是使用网页浏览器和由服务器525作为主机提供的网络服务。

Claims (20)

1.一种验证具有几何区域的编码的方法，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，其特征在于，包括：

根据消息生成具有可变几何区域的所述编码，从而提供几何区域的步骤，

生成提供数值的数字验证码的步骤，和

几何码区域的图像形成步骤，其中，在至少一些几何区域内和/或至少一个位于几何区域之间的空隙内包括所述数字验证码的一部分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由于图像生成时内在的物理不确定性，在图像形成步骤中，为数字验证码的表示分配错误率，该错误率高于第一预设值，低于第二预设值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，由于图像生成时内在的物理不确定性，在图像形成步骤中，在具有可变几何区域的同一编码的两次生成过程之间，为数字验证码的表示分配一个变量，该变量高于第三预设值，低于第四预设值。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，由于图像生成时内在的物理不确定性，在图像生成步骤中，为数字验证码的表示分配一个噪声，使得数字验证码的表示的信噪比低于第五预设值。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

确定形成所述图像的条件的步骤，和

依据图像形成条件，确定数字验证码中至少一部分的单元的物理特性参数的步骤。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在具有可变几何区域的所述编码的生成步骤中，可变几何区域通常是平行矩形条，其宽度和/或间距根据所述消息而不同。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在具有可变几何区域的所述编码的生成步骤中，可变几何区域是插入矩阵内的方形区域，其颜色和/或至少一个维度根据所述消息而不同。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在具有几何区域的所述编码的图像生成步骤中，在至少一些几何区域中包括所述数字验证码的一部分，数字验证码采取可变几何区域的至少一个维度的变量的形式。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在具有几何区域的所述编码的图像生成步骤中，在至少一些几何区域中包括所述数字验证码的一部分，插入到具有可变几何区域的编码的几何区域内的数字验证码的每一部分，采取矩形单元的分布形式，至少一个量级小于所述几何区域的尺寸，所述单元的一部分具有与所述几何区域不同的颜色。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，在每个几何区域内包含数字验证码的一部分，所述单元的面积小于所述几何区域面积的四分之一。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：将信息编码到所述数字验证码中的步骤。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述信息基于所述消息和/或所述消息基于所述信息。

13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述信息表示测量的数字验证码的失真，该失真是由于图像形成步骤中影响图像的物理不确定性造成的。

14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：测量图像形成步骤中产生的数字验证码的失真的步骤。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，在失真测量步骤中，使用嵌入到所述数字验证码中的错误检测码。

16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其特征在于，包括：一个确定生成图像的印记的步骤，所述印记是图像形成步骤中数字验证码的失真的函数。

17.一种验证具有几何区域的编码的设备，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，其特征在于，包括：

根据消息生成具有可变几何区域的所述编码的装置，该编码用于提供几何区域，

生成提供数值的数字验证码的装置，和

几何码区域的图像形成装置，其中，在至少一些几何区域内和/或至少一个位于几何区域之间的空隙内包括所述数字验证码的一部分。

18.一种通过捕获图像表示的、具有形状和/或颜色不同的几何区域的编码的验证方法，其特征在于，包括：

读取消息的步骤，该消息由几何区域的平均形状和颜色所携带，

测量数字验证码失真等级的步骤，该失真等级由具有几何区域的所述编码的至少一些几何区域表示，和

至少基于所述失真等级，确定具有几何区域的所述编码的真实性的步骤。

19.一种通过捕获图像表示的、具有形状和/或颜色的几何区域的编码的验证设备，其特征在于，包括：

读取由几何区域的平均形状和/或颜色所携带的消息的装置，

测量数字验证码失真等级的装置，该失真等级由具有几何区域的所述编码的至少一些几何区域表示，和

一种确定具有几何区域的所述编码的真实性的装置，至少基于失真等级来确定具有可变几何区域的所述编码的可靠性。

20.一种具有几何区域的编码，该几何区域的形状和/或颜色根据消息而不同，其特征在于，该编码表示：

通过几何区域表示的消息，和

数字验证码，在其至少一些几何区域内，使用依据所述数字验证码而不同的特性参数标记。

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