CN111709363A - 基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法 - Google Patents
基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111709363A CN111709363A CN202010549328.4A CN202010549328A CN111709363A CN 111709363 A CN111709363 A CN 111709363A CN 202010549328 A CN202010549328 A CN 202010549328A CN 111709363 A CN111709363 A CN 111709363A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- preset image
- similarity
- genuine product
- image block
- identified
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000010422 painting Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 title claims abstract description 20
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 title claims abstract description 20
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 title claims abstract description 15
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 title abstract 2
- 241000209094 Oryza Species 0.000 claims description 18
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 5
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 2
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/698—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法。该方法包括:1、通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块;2、通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板;3、通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应;4、根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度;5、根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪。本发明的实用之处在于提出了一种有效的国画真伪鉴别方法,使国画鉴别更加科学可信。
Description
技术领域
本发明涉及国画真伪鉴别领域,特别是涉及一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法。
背景技术
中国传统的绘画艺术是中华传统文化的重要组成部分,每一幅流传至今的国画都珍贵异常,有许多甚至是无价之宝。可是大量赝品的存在却使国画市场鱼龙混杂,许多收藏者甚至专家面对国画都感觉真伪难辨。传统的国画鉴别主要依赖于专家对国画风格、运笔等的主观判断,受经验影响大,没有客观指标,缺乏说服力。而且随着造假技术的不断进步,使用传统的国画鉴别方式更是逐渐力不从心。
本发明从国画所采用的宣纸纸纹入手,通过识别每一张宣纸所特有的独一无二的纹路特征,有效地鉴别国画真伪,并且给出客观有效的量化指标,使国画鉴别更加科学可信。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,提高国画真伪鉴别的可信度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,包括:
通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块;
通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板;
通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应;
根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度;
根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪。
可选的,所述通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块,具体包括:
确定每个预设图像块的位置;
根据图像块位置获取含有纸纹特征的预设图像块;
将预设图像块的位置与图像数据进行加密、数字签名和备份后保存到数据库。
可选的,所述通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板,具体包括:
通过裁剪工具对电子显微镜采集的含有纸纹特征的预设图像块进行裁剪,获得真品模板。
可选的,通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应,具体包括:
从数据库读取真品的预设图像块的位置;
根据图像块位置获取待鉴定品含有纸纹特征的预设图像块;
可选的,所述根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度,具体包括:
通过模板匹配的方法获取匹配结果图像;
查找匹配结果图像中的最大值,得到最大相似值;
根据最大相似值确定待鉴定画作的该预设图像块与真品的相似度;
如果计算得出的相似度低于期望值,将待鉴定品的预设图像块或者真品模板进行旋转偏移后重新进行一到三步计算相似度,直至高于期望值;
若一直低于期望值,则取计算过程中出现的相似度的最大值作为待鉴定品的预设图像块与真品的相似度。
可选的,所述根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪,具体包括:
获取待鉴定画作的所有预设图像块与真品的相似度;
通过求平均值的方法对所有预设图像块的相似度进行处理,得到待鉴定画作与真品的相似度;
通过待鉴定画作与真品的相似度与预先确定的阈值进行比较,判断待鉴定画作的真伪。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明提供一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块,通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板;通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应;然后根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度;最后根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪。本发明基于宣纸纸纹特征比较与模板匹配方法的国画真伪鉴别的技术方案,可以有效的鉴别国画真伪,很好的解决了传统国画鉴别中主观因素影响的问题,为鉴别提供客观的指标,增加鉴定结果的科学性与说服力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例,或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法的具体流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,提高国画真伪鉴别的可信度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1:
图1为本发明基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法流程图。如图1所示,一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法包括:
步骤S1:通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块,具体包括:
确定每个预设图像块的位置;
根据图像块位置获取含有纸纹特征的预设图像块;
将预设图像块的位置与图像数据进行加密、数字签名和备份后保存到数据库。
为了更加全面有效的获取国画真品数据,首先,对国画真品根据其大小进行恰当的分割,在每一个分割区域中都可以通过Cooling Tech的500x USB数码显微镜摄像机获取到一个或者数个图像块,图像块必须包含明显的宣纸纸纹特征。本实施例中总共获取的图像块个数为N。记录下每个预设图像块的位置信息与图像数据,将这些数据进行加密、数字签名、备份后保存到数据库,作为国画真品信息。
步骤S2:通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板,具体包括:
通过裁剪工具对电子显微镜采集的含有纸纹特征的预设图像块进行裁剪,获得真品模板。
对真品画作中的每个预设图像块都要进行裁剪,以此获得其对应的真品模板。在获取待鉴定画作的图像块时,虽然有真品图像块的位置信息作为参照,但因为取材装置的不精密等原因,有时仍会有一定的获取偏差,导致待鉴定画作的预设图像块无法与真品中的预设图像块完美对应,进而影响图像块的匹配结果。基于此,截取真品模板时应当从真品预设图像块的中心位置进行截取。通过这种方法,即便获取待鉴定画作的预设图像块时出现了细小误差,只要预设图像块中仍旧包含真品模板,对匹配结果不会有影响。
当真品模板太大时,无法有效避免取材装置造成的误差。当真品模板太小时,又无法包含足够多的纸纹特征,影响真伪鉴别效果。基于此,真品模板必须在大小合适时才能达到比较好的效果。本实施例将真品模板的大小确定为预设图像块的百分之三十,可以有很好的去除误差与真伪鉴别效果。
步骤S3:通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应,具体包括:
从数据库读取真品的预设图像块的位置;
根据图像块位置获取待鉴定品含有纸纹特征的预设图像块。
步骤S4:根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度,具体包括:
通过模板匹配的方法获取匹配结果图像;
查找匹配结果图像中的最大值,得到最大相似值;
根据最大相似值确定待鉴定画作的该预设图像块与真品的相似度;
如果计算得出的相似度低于期望值,将待鉴定品的预设图像块或者真品模板进行旋转偏移后重新进行一到三步计算相似度,直至高于期望值;
若一直低于期望值,则取计算过程中出现的相似度的最大值作为待鉴定品的预设图像块与真品的相似度。
模板匹配方法,即使用真品模板在待鉴定画作的图像块上进行从左至右,从上至下的扫描。
在使用真品模板对待鉴定画作进行扫描的过程中,真品模板每移动一个位置,都要与待鉴定画作图像块的该位置进行匹配,并计算得到一个匹配值,将该匹配值存入匹配结果图像中。
扫描完成后,查找匹配结果图像中的最大值,该最大值即为待鉴定画作的该预设图像块与真品的相似度。
如果计算出的相似度是一个很低的值,比如只有40%,未达到期望值,那么有两种可能,一种是待鉴定品为假画,一种是待鉴定品可能是真画,但是所取的待鉴定品的预设区域图像块出现了旋转误差,即与真品的预设图像块相比,出现了角度上的偏转。
若出现了旋转误差,那么真品模板无论如何在待鉴定品的预设区域图像块上扫描移动,都无法完美重叠,相似度就会很低,进而造成误判。
为了避免旋转误差对国画真伪鉴别的影响,本实施例中我们采取旋转真品模板的策略。因为真品模板图像尺寸较小,进行旋转时的计算量比旋转预设图像块小很多。因为误差不可能太大,比如不会出现九十度这种情况,所以旋转范围需要控制,本例中设旋转范围为向左向右各D度,每次旋转一度,最多只需旋转2D次。每次旋转之后都要使用模板匹配的方法进行相似度的计算。如果高于期望值了,就把本次计算出的值作为待鉴定品预设图像块与真品预设图像块的相似度。如果一直低于期望值,那么就取在整个计算过程中出现过的最大值作为待鉴定品预设图像块与真品预设图像块的相似度。
本实施例中采取的计算匹配值的方法为标准化相关性系数匹配
其中,T(x,y)表示真品模板在(x,y)处的像素值,T(x’,y’)表示真品模板在(x’,y’)处的像素值。I(x,y)表示待鉴定图像块在(x,y)处的像素值,I(x’,y’)表示待鉴定图像块在(x’,y’)处的像素值。w,h表示真品模板的宽度与高度,R(x,y)即为真品模板与待鉴定图像块中某一位置的匹配值,该结果会被存到匹配结果图像中。
步骤S5:根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪,具体包括:
获取待鉴定画作的所有预设图像块与真品的相似度;
通过求平均值的方法对所有预设图像块的相似度进行处理,得到待鉴定画作与真品的相似度;
通过待鉴定画作与真品的相似度与预先确定的阈值进行比较,判断待鉴定画作的真伪。
由于采集待鉴定画作数据时的误差难以完美避免,甚至有可能出现采集的图片较为模糊的情况,所以N个待鉴定画作的预设图像块与真品的相似度可能会出现个别无效数据。基于此,采用对所有预设图像块与真品的相似度求平均值的方法。
待鉴定画作的每个预设图像块都要由真品模板进行匹配并得到与真品的相似度,这样得相似度共N个,对这N个相似度求平均值,所得结果即为待鉴定画作与真品的相似度。如果该相似度大于预先设定的阈值,则待鉴定画作为真品,否则为赝品。
阈值需要预先进行大量实验来测试预定。
实施例2:
为了验证本发明方法对国画真伪鉴别的效果,我们在近代画家爱新觉罗毓莘的画作上进行了实验。在画作背面打光并使用Cooling Tech的500x USB数码显微镜摄像机在画作正面获取到带有明显宣纸纸纹特征的图像块,将图像块位置及图像数据保存到数据库作为真品信息。然后将该画作作为待鉴定画作重新采集相同位置的图像块信息,作为待鉴定品为真的情况;因为不同位置的图像块就有不同的纸纹特征,所以重新采集不同位置的图像块信息,作为待鉴定品为赝品的情况。本实验中N=10,图像块大小为640×480,真品模板大小为300×300.
待鉴定画作为真品时,结果如表1所示:
表1真品情况
待鉴定画作为赝品时,结果如表2所示:
表2赝品情况
通过上述内容可知,本发明技术方案的实验结论为:
真品相似度为96.5434504%,赝品相似度为13.3831939%,可以有效鉴别国画的真品与赝品。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,其特征在于,主要包括:
通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块;
通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板;
通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应;
根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度;
根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪。
2.根据权利要求1所述的一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,其特征在于,所述通过电子显微镜获取国画真品的多个预设图像块,具体包括:
确定每个预设图像块的位置;
根据图像块位置获取含有纸纹特征的预设图像块;
将预设图像块的位置与图像数据进行加密、数字签名和备份后保存到数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,其特征在于,所述通过逐个裁剪预设图像块获得多个大小合适的真品模板,具体包括:
通过裁剪工具对电子显微镜采集的含有纸纹特征的预设图像块进行裁剪,获得真品模板。
4.根据权利要求1所述的一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,其特征在于,所述通过电子显微镜获取待鉴定品的多个预设图像块,预设图像块位置要与真品对应,具体包括:
从数据库读取真品的预设图像块的位置;
根据图像块位置获取待鉴定品含有纸纹特征的预设图像块。
5.根据权利要求1所述的一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,其特征在于,所述根据真品模板对待鉴定图像的每个预设图像块进行识别并计算相似度,具体包括:
通过模板匹配的方法获取匹配结果图像;
查找匹配结果图像中的最大值,得到最大相似值;
根据最大相似值确定待鉴定画作的该预设图像块与真品的相似度;
如果计算得出的相似度低于期望值,将待鉴定品的预设图像块或者真品模板进行旋转偏移后重新进行一到三步计算相似度,直至高于期望值;
若一直低于期望值,则取计算过程中出现的相似度的最大值作为待鉴定品的预设图像块与真品的相似度。
6.根据权利要求1所述的一种基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法,其特征在于,所述根据每个预设图像块的识别相似度判断国画真伪,具体包括:
获取待鉴定画作的所有预设图像块与真品的相似度;
通过求平均值的方法对所有预设图像块的相似度进行处理,得到待鉴定画作与真品的相似度;
通过待鉴定画作与真品的相似度与预先确定的阈值进行比较,判断待鉴定画作的真伪。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010549328.4A CN111709363A (zh) | 2020-06-16 | 2020-06-16 | 基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010549328.4A CN111709363A (zh) | 2020-06-16 | 2020-06-16 | 基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111709363A true CN111709363A (zh) | 2020-09-25 |
Family
ID=72540745
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010549328.4A Pending CN111709363A (zh) | 2020-06-16 | 2020-06-16 | 基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111709363A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113129030A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-16 | 南京质子链科技有限公司 | 一种基于区块链和纸纹识别的字画防伪交易平台及方法 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1529270A (zh) * | 2003-09-29 | 2004-09-15 | 朱先成 | 字画作品真伪的鉴定方法 |
CN1687961A (zh) * | 2005-04-19 | 2005-10-26 | 浙江大学 | 一种计算机辅助的国画真伪鉴别方法 |
US20060036383A1 (en) * | 2004-07-13 | 2006-02-16 | Canon Research Centre France | Method and device for obtaining a stereoscopic signal |
JP2008083805A (ja) * | 2006-09-26 | 2008-04-10 | Ricoh Co Ltd | 情報処理装置 |
JP2010246082A (ja) * | 2009-04-06 | 2010-10-28 | Toshiba Corp | 画像形成装置、そのシステム及びその制御方法 |
CN103065109A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-24 | 上海新世界旅游纪念品有限公司 | 基于字画微观纹理的防伪方法及系统 |
WO2013137223A1 (ja) * | 2012-03-12 | 2013-09-19 | 株式会社日立製作所 | 偽造防止媒体、粘着ラベル、転写箔及びラベル付き物品 |
CN104134150A (zh) * | 2014-07-30 | 2014-11-05 | 刘思岩 | 一种计算机辅助的宣纸中国画和书法真伪鉴别方法 |
CN104217221A (zh) * | 2014-08-27 | 2014-12-17 | 重庆大学 | 基于纹理特征的书画作品检测方法 |
CN105760841A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-07-13 | 桂林航天工业学院 | 一种身份识别方法及系统 |
CN106447361A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-02-22 | 王友炎 | 一种纸张介质艺术品防伪鉴定和备案追溯系统及方法 |
CN108595596A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-09-28 | 厦门启尚科技有限公司 | 一种图像相似度检索方法 |
CN109635878A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-16 | 山东环渤海艺术大数据科技有限公司 | 一种书画保真鉴定方法及装置 |
CN110136317A (zh) * | 2018-02-05 | 2019-08-16 | 任朝荣 | 纸质凭证鉴别信息产生方法、装置及真伪鉴别方法、装置和系统 |
CN110211178A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-06 | 重庆邮电大学 | 一种利用投影计算的指针式仪表识别方法 |
-
2020
- 2020-06-16 CN CN202010549328.4A patent/CN111709363A/zh active Pending
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1529270A (zh) * | 2003-09-29 | 2004-09-15 | 朱先成 | 字画作品真伪的鉴定方法 |
US20060036383A1 (en) * | 2004-07-13 | 2006-02-16 | Canon Research Centre France | Method and device for obtaining a stereoscopic signal |
CN1687961A (zh) * | 2005-04-19 | 2005-10-26 | 浙江大学 | 一种计算机辅助的国画真伪鉴别方法 |
JP2008083805A (ja) * | 2006-09-26 | 2008-04-10 | Ricoh Co Ltd | 情報処理装置 |
JP2010246082A (ja) * | 2009-04-06 | 2010-10-28 | Toshiba Corp | 画像形成装置、そのシステム及びその制御方法 |
WO2013137223A1 (ja) * | 2012-03-12 | 2013-09-19 | 株式会社日立製作所 | 偽造防止媒体、粘着ラベル、転写箔及びラベル付き物品 |
CN103065109A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-24 | 上海新世界旅游纪念品有限公司 | 基于字画微观纹理的防伪方法及系统 |
CN104134150A (zh) * | 2014-07-30 | 2014-11-05 | 刘思岩 | 一种计算机辅助的宣纸中国画和书法真伪鉴别方法 |
CN104217221A (zh) * | 2014-08-27 | 2014-12-17 | 重庆大学 | 基于纹理特征的书画作品检测方法 |
CN105760841A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-07-13 | 桂林航天工业学院 | 一种身份识别方法及系统 |
CN106447361A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-02-22 | 王友炎 | 一种纸张介质艺术品防伪鉴定和备案追溯系统及方法 |
CN110136317A (zh) * | 2018-02-05 | 2019-08-16 | 任朝荣 | 纸质凭证鉴别信息产生方法、装置及真伪鉴别方法、装置和系统 |
CN108595596A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-09-28 | 厦门启尚科技有限公司 | 一种图像相似度检索方法 |
CN109635878A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-16 | 山东环渤海艺术大数据科技有限公司 | 一种书画保真鉴定方法及装置 |
CN110211178A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-06 | 重庆邮电大学 | 一种利用投影计算的指针式仪表识别方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113129030A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-16 | 南京质子链科技有限公司 | 一种基于区块链和纸纹识别的字画防伪交易平台及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Aiger et al. | 4-points congruent sets for robust pairwise surface registration | |
US6778703B1 (en) | Form recognition using reference areas | |
CN114581742B (zh) | 基于线性度的连通域聚类融合方法、装置、系统及介质 | |
CN108280829A (zh) | 焊缝图像识别方法、计算机装置及计算机可读存储介质 | |
CN108197644A (zh) | 一种图像识别方法和装置 | |
CN106845542B (zh) | 基于dsp的纸币冠字号智能识别方法 | |
CN113392856B (zh) | 图像伪造检测装置和方法 | |
US10748018B2 (en) | Multi-stage tattoo matching techniques | |
CN109711404B (zh) | 印章选票填涂的识别方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN110765992A (zh) | 印章鉴别方法、介质、设备及装置 | |
CN100371945C (zh) | 一种计算机辅助书法作品真伪鉴别方法 | |
CN116188472B (zh) | 一种数控机床零件的在线视觉检测方法 | |
CN111709363A (zh) | 基于宣纸纸纹特征识别的国画真伪鉴别方法 | |
JP2018032400A (ja) | 絵画の真贋の評価方法およびそれに対応する使用方法 | |
CN107977600B (zh) | 一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法 | |
CN111738079A (zh) | 一种钞票面额识别方法及装置 | |
CN108898597B (zh) | 一种基于智能手机的书画鉴证的方法 | |
EP2614486B1 (en) | Method for marking graphical elements and method for detecting said marking in a graphical element | |
CN111612767A (zh) | 一种基于视觉的精密结构件识别方法 | |
WO2016143106A1 (ja) | 部品種類自動判別方法及び部品種類自動判別システム並びに画像処理用部品データ作成方法及び画像処理用部品データ作成システム | |
CN110705569A (zh) | 一种基于纹理特征的图像局部特征描述子提取方法 | |
CN110245615A (zh) | 一种签名鉴伪方法、系统及存储介质 | |
CN114119952A (zh) | 一种基于边缘信息的图像匹配方法及装置 | |
Guo et al. | 2.5 D SIFT Descriptor for Facial Feature Extraction | |
Zulkarnain et al. | Feature selection method for offline signature verification |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200925 |