CN111798740B - 防伪标记、系统、生成方法以及防伪标记识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种防伪标记、系统、生成方法以及防伪标记识别方法和装置，防伪标记包括：具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理特征可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

Description

防伪标记、系统、生成方法以及防伪标记识别方法和装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及防伪标记、系统、生成方法以及防伪标记识别方法和装置。

背景技术

基于纹路的防伪标记，主要是在纸浆或薄膜上，随机撒入一些纤维条，做成纹理纸张。然后再在纹理纸张上印刷标签，并把纸张纹理图片存入数据库。用户通过肉眼对比纤维条的分布、走向等的方法，判断是否正品。但是这种防伪标记可以被仿制，用户人工识别的效率也较低。

发明内容

为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供防伪标记、系统、生成方法以及防伪标记识别方法和装置。

第一方面，本公开实施例中提供了一种防伪标记，包括：

具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪。

结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

结合第一方面，本公开在第一方面的第二种实现方式中，还包括：

标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

结合第一方面至第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述纹理块通过一体成型方式生成。

结合第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成。

结合第一方面的第四种实现方式，本公开在第一方面的第五种实现方式中，所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位。

结合第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第六种实现方式中，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

结合第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第七种实现方式中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

结合第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第八种实现方式中，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。

第二方面，本公开实施例中提供了一种防伪标记生成方法，包括：生成具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；

利用所述纹理块生成防伪标记。

结合第二方面，本公开在第二方面的第一种实现方式中，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

结合第二方面，本公开在第二方面的第二种实现方式中，还包括：

添加标识码，所述标识码与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

结合第二方面至第二方面的第二种实现方式中的任意一项，本公开在第二方面的第三种实现方式中，所述生成具有随机纹理结构的纹理块，包括：

通过一体成型方式生成所述纹理块。

结合第二方面的第三种实现方式，本公开在第二方面的第四种实现方式中，所述通过一体成型方式生成所述纹理块，包括：

通过对材料压制生成具有随机纹理结构的纹理块；或者

通过对材料分割获取具有天然的随机纹理结构的纹理块。

结合第二方面的第三种实现方式，本公开在第二方面的第五种实现方式中，还包括：

在所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位。

结合第二方面的第二种实现方式，本公开在第二方面的第六种实现方式中，所述添加标识码，包括：

将所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

结合第二方面的第三种实现方式，本公开在第二方面的第七种实现方式中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

结合第二方面的第一种实现方式，本公开在第二方面的第八种实现方式中，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过对随机三维纹理结构的表面凹凸结构的接触进行初步防伪识别。

第三方面，本公开实施例中提供了一种防伪标记识别方法，防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，所述方法包括：

存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第三方面，本公开在第三方面的第一种实现方式中，所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，所述存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；

其中，所述获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

其中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：

根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；

将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第三方面的第一种实现方式，本公开在第三方面的第二种实现方式中，所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，还包括：

检测所述纹理块上是否具有定位标识；

响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；

获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

结合第三方面至第三方面的第二种实现方式中的任意一项，本公开在第三方面的第三种实现方式中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：

利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；

利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；

基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第三方面的第三种实现方式，本公开在第三方面的第四种实现方式中，所述预设算法模型包括：

基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或

基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或

主体纹理特征标记算法模型；和/或

所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型。

结合第三方面至第三方面的第二种实现方式中的任意一项，本公开在第三方面的第五种实现方式中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，还包括：

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

结合第三方面的第五种实现方式，本公开在第三方面的第六种实现方式中，在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假。

结合第三方面至第三方面的第二种实现方式中的任意一项，本公开在第三方面的第七种实现方式中，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

结合第三方面的第七种实现方式，本公开在第三方面的第八种实现方式中，还包括：

通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述防伪标记是否真实。

结合第三方面至第三方面的第二种实现方式中的任意一项，本公开在第三方面的第九种实现方式中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

结合第三方面的第一种实现方式，本公开在第三方面的第十种实现方式中，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者

通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

第四方面，本公开实施例中提供了一种防伪标记识别装置，防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，所述防伪标记识别装置包括：

存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

第五方面，本公开实施例中提供了一种防伪系统，包括：

防伪标记，其包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；

防伪标记识别装置，其包括：

存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第五方面，本公开在第五方面的第一种实现方式中，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

结合第五方面，本公开在第五方面的第二种实现方式中，所述防伪标记还包括：

标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

结合第五方面至第五方面的第二种实现方式，本公开在第五方面的第三种实现方式中，所述纹理块通过一体成型方式生成。

结合第五方面的第三种实现方式，本公开在第五方面的第四种实现方式中，所述纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成。

结合第五方面的第四种实现方式，本公开在第五方面的第五种实现方式中，所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位。

结合第五方面的第二种实现方式，本公开在第五方面的第六种实现方式中，其特征在于，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

结合第五方面的第三种实现方式，本公开在第五方面的第七种实现方式中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

结合第五方面的第一种实现方式，本公开在第五方面的第八种实现方式中，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。

结合第五方面，本公开在第五方面的第九种实现方式中，所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，

所述存储模块还被配置为：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；

其中，所述获取模块还被配置为：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，

所述比对模块包括：

纹理图像查询子模块，被配置为根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；

纹理图像比对子模块，被配置为将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第五方面的第九种实现方式，本公开在第五方面的第十种实现方式中，所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，其中，所述获取模块还包括：

定位标识检测子模块，被配置为检测所述纹理块上是否具有定位标识；

随机纹理结构定位和校准子模块，被配置为响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；

纹理图像获取子模块，被配置为获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

结合第五方面、第五方面的第九种实现方式、第五方面的第十种实现方式中的任意一项，本公开在第五方面的第十一种实现方式中，所述比对模块包括：

第一纹理特征提取子模块，被配置为利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；

第二纹理特征子模块，被配置为利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；

防伪标记真实性判断子模块，被配置为基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第五方面的第十一种实现方式，本公开在第五方面的第十二种实现方式中，所述预设算法模型包括：

基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或

基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或

主体纹理特征标记算法模型；和/或

所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型。

结合第五方面、第五方面的第九种实现方式、第五方面的第十种实现方式中的任意一项，本公开在第五方面的第十三种实现方式中，所述比对模块还包括：

防伪标记真实性结果输出子模块，被配置为：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

结合第五方面的第十三种实现方式，本公开在第五方面的第十四种实现方式中，在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假。

结合第五方面、第五方面的第九种实现方式、第五方面的第十种实现方式中的任意一项，本公开在第五方面的第十五种实现方式中，其特征在于，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

结合第五方面的第十五种实现方式，本公开在第五方面的第十六种实现方式中，还包括：

接触模块，被配置为通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

结合第五方面、第五方面的第九种实现方式、第五方面的第十种实现方式中的任意一项，本公开在第五方面的第十七种实现方式中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

结合第五方面的第九种实现方式，本公开在第五方面的第十八种实现方式中，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者

通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

第六方面，本公开实施例中提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第二方面、第二方面的第一种实现方式到第二方面的第八种实现方式所述的方法、第三方面、第三方面的第一种实现方式到第三方面的第十种实现方式所述的方法。

第七方面，本公开实施例中提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现如第二方面、第二方面的第一种实现方式到第二方面的第八种实现方式所述的方法、第三方面、第三方面的第一种实现方式到第三方面的第十种实现方式所述的方法。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

根据本公开实施例提供的技术方案，通过具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理特征可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，提高计算机自动识别和比对的效率，提高安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块通过一体成型方式生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述随机纹理结构进行定位，从而提高随机纹理结构的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块是应用所述防伪标记的物品自身结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过生成具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；利用所述纹理块生成防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理特征可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：添加标识码，所述标识码与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，提高计算机自动识别和比对的效率，提高安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述生成具有随机纹理结构的纹理块，包括：通过一体成型方式生成所述纹理块，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述通过一体成型方式生成所述纹理块，包括：通过对材料压制生成具有随机纹理结构的纹理块；或者通过对材料分割获取具有天然的随机纹理结构的纹理块，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：在所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述随机纹理结构进行定位，从而提高纹理图像的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述添加标识码，包括：将所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过对随机三维纹理结构的表面凹凸结构的接触进行初步防伪识别，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，所述方法包括：存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，所述存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；其中，所述获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，标识码和纹理图像可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，还包括：检测所述纹理块上是否具有定位标识；响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像，从而使用定位标识准确标定纹理图像的位置，补偿获取的纹理图像的变形和缺失等，提高纹理图像的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述预设算法模型包括：基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或主体纹理特征标记算法模型；和/或所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，还包括：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果，从而通过使用计算机算法进行纹理图像的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假，从而通过使用计算机算法提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，所述防伪标记识别装置包括：存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记，其包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；防伪标记识别装置，其包括：存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述防伪标记还包括：标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，提高计算机自动识别和比对的效率，提高安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块通过一体成型方式生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，从而提高随机纹理结构的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，所述存储模块还被配置为：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；其中，所述获取模块还被配置为：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，所述比对模块包括：纹理图像查询子模块，被配置为根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；纹理图像比对子模块，被配置为将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，标识码和纹理图像可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，其中，所述获取模块还包括：定位标识检测子模块，被配置为检测所述纹理块上是否具有定位标识；随机纹理结构定位和校准子模块，被配置为响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；纹理图像获取子模块，被配置为获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像，从而使用定位标识准确标定纹理图像的位置，补偿获取的纹理图像的变形和缺失等，提高纹理图像的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述比对模块包括：第一纹理特征提取子模块，被配置为利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；第二纹理特征子模块，被配置为利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；防伪标记真实性判断子模块，被配置为基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述预设算法模型包括：基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或主体纹理特征标记算法模型；和/或所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过比对模块还包括：防伪标记真实性结果输出子模块，被配置为：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果，通过使用计算机算法进行纹理图像的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假，从而通过使用计算机算法提高防伪标记的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：接触模块，被配置为通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：

图1a示出根据本公开一实施方式的防伪标记的纹理块的示例的示意图；

图1b示出根据本公开一实施方式的防伪标记的标识码的示例的示意图；

图1c示出根据本公开一实施方式的存储防伪标记的过程的示例性示意图；

图1d示出根据本公开一实施方式的识别防伪标记的过程的示例性示意图；

图1e示出根据本公开一实施方式的防伪标记的示例的示意图；

图2示出根据本公开一实施方式的防伪标记生成方法的流程图；

图3示出根据本公开一实施方式的防伪标记识别方法的流程图；

图4示出根据本公开一实施方式的获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像的流程图；

图5示出根据本公开一实施方式的将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记的流程图；

图6示出根据本公开一实施方式的防伪标记识别装置的结构框图；

图7示出根据本公开一实施方式的防伪系统的结构框图；

图8示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图；

图9是适于用来实现根据本公开一实施方式的防伪标记生成方法和防伪标记识别方法的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的标签、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他标签、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的标签可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

基于纹路的防伪标记，主要是在纸浆或薄膜上，随机撒入一些纤维条，做成纹理纸张。然后再在纹理纸张上印刷标签，并把纸张纹理图片存入数据库。用户通过肉眼对比纤维条的分布、走向等的方法，判断是否正品。虽然这种方法增加了制作假防伪纸张的难度和成本，但是为了便于人眼比对，纹理也不能很丰富，比较稀疏。而且这种方法制作的防伪纸张纤维的大小，形状都是固定的，只要付出一定的成本，还是可以成功仿制的，而且人工识别的效率也较低。

区别于上述纹理纸张上的纹理，自然中和生产活动中各式各样的物体均可能存在纹理。有些物体的纹理是天然形成的，例如石材的纹理、树木的纹理、叶子的纹理等。有些物体的纹理是人工压制而成，典型的，例如普洱茶的茶饼、茶砖、天然和/或非天然材料压制成的建筑板材等存在经过压制而形成的纹理。这些天然形成或者人工压制而成的纹理具有非常复杂的随机纹理特征。例如，压制出的普洱茶茶砖的纹理由茶叶的随机叶脉、压制过程中茶叶间的随机交叠方式等因素综合形成，生成的纹理特征非常复杂，具有极大的随机性。而且，即使是同样的物体上的天然或人工形成的纹理相互之间都有比较大的差异性，因此极其不容易被仿制。纹理还可以有三维凹凸特征，可以通过触觉进行识别，可以进一步增强纹理的防伪效果。

图1a示出根据本公开一实施方式的防伪标记的纹理块的示例的示意图。

如图1a所示，防伪标记包括示例性纹理块100，纹理块100中包括随机纹理结构101。纹理块100采用一体成型的方式制成，以保证其中随机纹理结构101的连续性、完整性和随机性。随机纹理结构101可以是三维的随机纹理，可以通过触觉进行识别，提高了防伪效果。随机纹理结构101可以是天然形成，例如石料的纹理、树木的纹理、叶子的纹理；或者人工压制形成的，例如茶砖的压制纹理、天然和/或非天然材料压制成的建筑板材的压制纹理等；或者人工切割形成，例如切割后的石材或者木材的纹理等。应该注意，无论是天然形成还是人工压制形成的纹理结构都是随机纹理结构，一方面这种随机纹理结构的获取方式相对简单，另一方面这种随机纹理结构非常复杂，而且随机性很大，非常难以仿制。例如，三维的随机纹理由于其凹凸不平的随机结构导致进行图像识别时会有众多的纹理特征，这使得三维随机纹理结构非常难以仿制。

包括纹理块100的防伪标记可以制成薄片状，粘贴于需要防伪的物品上，也可以是需要防伪的物品表面的一部分。当纹理块100是需要防伪的物品表面的一部分，例如需要防伪的茶砖或者木材的表面的一部分时，由于纹理块100是需要防伪的物品的一部分，不可分离、不可复制，而且其中的纹理结构是随机的，更好地提高了防伪效果。纹理块100的具有随机纹理结构101的一侧的上表面边界处可以具有定位标识102。定位标识102可以是例如图1a中的3个，从而清晰界定了随机纹理结构101所处于的区域(例如，正方形区域或其他形状的区域)。定位标识102也可以是其它个数，只要可以界定出相应形状的随机纹理结构101即可。定位标识102可以通过扫描并进行计算机识别，从而准确定位出随机纹理结构101的位置，并提取出随机纹理结构101中特征，用于在数据库中的存储或者防伪查验对比。

在本公开的实施例中，防伪标记可以仅包括纹理块，也可以包括纹理块和其他组成部分。以下参照图1b描述防伪标记中采用纹理块和标识码的示例。

图1b示出根据本公开一实施方式的防伪标记的标识码的示例的示意图。

如图1b所示，防伪标记还可以包括示例的标识码110。标识码110可以包括：二维码103、诸如商标或品牌信息之类的第一信息104、与标识码110相关的第二信息105。

其中，第一信息104可以具有图案和文字，被人眼辨识。第一信息104中的图案和文字也可以被计算机识别，以方便比对和防伪。二维码103中可以携带字符串，其中可以包括文字的商标或品牌信息、需要防伪的物品的唯一序列号信息、出厂时间、批次信息，还可以包括其它信息，本公开在此不再赘述。二维码103可以被计算机识别。第二信息105可以包括与二维码103相关的信息，例如，二维码103的使用方式信息。标识码110还可以包括其它可被计算机识别的信息，例如条形码信息；或者其它可以被人阅读的信息，例如出厂时间、批次信息，本公开在此不再赘述。

作为防伪标记的组成部分，图1a中的纹理块100和图1b中的标识码110可以关联起来，共同组成防伪标记，用于物品防伪。根据不同的使用场景，纹理块100和标识码110可以位于需要防伪的物品的同一侧表面，朝向相同，例如在茶砖的同一侧，或者木材的同一侧；也可以位于需要防伪的物品的不同侧表面，朝向不同，例如在茶砖的两个对侧，或者木材的两个对侧。例如，纹理块100和标识码110也可以分别位于物品的相邻侧，例如，位于矩形石材的两个相邻侧。当进行计算机识别存储或者防伪查验时，如果纹理块100和标识码110位于需要防伪的物品的同一侧表面，则可以在一次扫描中同时扫描纹理块100和标识码110。如果纹理块100和标识码110位于需要防伪的物品的不同侧表面，则可以采用两次扫描的方式进行扫描。

在本公开的实施例中，图1b所示的标识码仅仅是示例，其构成方式不限于此。例如，标识码110可以仅包括二维码103，而不包括其他信息。又例如，标识码110可以包括条形码而非二维码。换言之，标识码110可以包括各种文字、符号、图形，只要其可以与纹理块100一起关联使用，适用于本公开实施例的方案即可。

图1e示出根据本公开一实施方式的防伪标记的示例的示意图。

如图1e所示，防伪标记150包括纹理块100和标识码110，纹理块100和标识码110位于物品的同一侧表面。在此情况下，可以在防伪标记150的一次扫描中同时扫描纹理块100和标识码110。本领域技术人员可以理解，图1e所示的防伪标记的结构仅仅是示例，防伪标记可以仅包括纹理块100，或者纹理块100和标识码110可以位于物品的不同侧面。

图1c示出根据本公开一实施方式的存储防伪标记的过程的示例性示意图。

图1c示出的示例性示意图可以用于例如茶砖、木材或石材之类的物品的生产线中，对例如茶砖、木材或石材之类的物品上的防伪标记的识别和存储。本领域普通技术人员可以理解，图1c示出的示例性示意图也可以用于其它的场景。图1c是示例性示意图，并不构成对本公开的限制。

如图1c所示，对图1a中的纹理块100进行处理，纹理块可以是物品成形后，表面生成的天然纹理的一部分。在步骤S121中，检测定位标识并获取纹理块的图像。计算机检测到纹理块100中的定位标识102(见图1a)后，通过定位标识102界定纹理块100的范围，并获取纹理块100的图像。

在步骤S122中，定位随机纹理结构并校准。在步骤S121中，获取了纹理块100的图像之后，进行纹理块100中的随机纹理结构的定位。而由于诸如摄像头之类的图像获取装置的位置、图像获取角度、光线等原因，获取的图像中的随机纹理结构可能发生变形，甚至部分缺失。此时，可以根据已知的定位标识102间的位置关系，对随机纹理结构进行校准。

在步骤S123中，提取纹理特征，具体是提取校准后的随机纹理结构中的纹理特征。在步骤S123中，可以使用神经网络算法对纹理块100的图像质量进行检验，例如判断清晰度、亮度、对比度中的至少2个是否合适，过滤掉不符合要求的纹理块100，提高特征提取的可靠性。在步骤S123中，还可以使用基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型进行特征提取，并在提取出的特征中标记出主要的主体纹理特征，以提高抗干扰、抗差错能力。基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型可以使用神经网络的方式实现。在本公开的实施例中，可以采用相关技术中的提取纹理特征的手段，本公开对此不作赘述。

如图1c所示，还可以对与纹理块100相关联的标识码110进行处理。在物品表面，标识码110可以和纹理块100位于物品表面的同一侧，或者位于物品表面的对侧或相邻侧。

在步骤S124中，获取标识码。可以通过诸如摄像头之类的图像获取装置获取标识码110。

在步骤S125中，识别二维码103(见图1b)。可以通过计算机识别的方式，对标识码110中的二维码103进行识别，获取其中的文本信息。识别二维码的方法可以使用神经网络的方式实现。

在步骤S126中，数据关联与存储。对防伪标记中的纹理块100和标识码110的具体关联方式可以是将从纹理块100中提取的纹理特征和从标识码110的二维码中识别出的文本信息关联起来，存储于数据库121中。在本公开的实施例中，数据库121可以使用区块链方式实现，使用SQL数据库方式实现，还可以使用其它数据库方式实现，本公开对此不作限制。同时，还可以关联并存储定位随机纹理结构并校准后的纹理块图像，还可以关联并存储获取的识别码图像。

用户在对物品进行防伪校验时，可以使用纹理块100中的纹理特征和标识码的二维码的文本信息进行计算机自动防伪校验，还可以提取出数据库121中存储的纹理块图像和识别码图像进行人工比对，从而提高防伪校验的可靠性。

图1d示出根据本公开一实施方式的识别防伪标记的过程的示例性示意图。

图1d示出的示例性示意图可以用于例如采用了本公开实施例的防伪标记的茶砖、木材或石材之类的物品的用户，对例如茶砖、木材或石材之类的物品上的防伪标记进行识别，从而实现对采用了本公开实施例的防伪标记的茶砖、木材或石材之类的物品的防伪校验。本领域普通技术人员可以理解，图1d示出的示例性示意图也可以用于其它的场景。图1d是示例性示意图，并不构成对本公开的限制。

如图1d所示，对图1a中的纹理块100进行处理，纹理块100可以是物品成形后，表面生成的天然纹理的一部分。在步骤S131中，检测定位标识并获取纹理块100的图像。计算机检测到纹理块100中的定位标识102(见图1a)后，通过定位标识102界定纹理块100的范围，并获取纹理块100的图像。

在步骤S132中，定位随机纹理结构并校准。在步骤S131中，获取了纹理块100之后，进行纹理块100中的随机纹理结构的定位。而由于诸如摄像头之类的图像获取装置的位置、图像获取角度、光线等原因，获取的图像中的随机纹理结构可能发生变形，甚至部分缺失。此时，可以根据已知的定位标识102间的位置关系，对随机纹理结构进行校准。

在步骤S133中，提取纹理特征，具体是提取随机纹理结构中的纹理特征。在步骤S133中，可以使用神经网络算法对纹理块100的图像质量进行检验，例如判断清晰度、亮度、对比度中的至少2个是否合适，过滤掉不符合要求的纹理块100，提高特征提取的可靠性。在步骤S133中，还可以使用基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型进行特征提取，并在提取出的特征中标记出主要的主体纹理特征，以提高抗干扰、抗差错能力。基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型可以使用神经网络的方式实现。在本公开的实施例中，可以采用相关技术中的提取纹理特征的手段，本公开对此不作赘述。

如图1d所示，还可以对与纹理块100相关联的标识码110进行处理。在物品表面，标识码110可以和纹理块100位于物品表面的同一侧，或者位于物品表面的对侧，或者位于物品表面的相邻侧。

在步骤S134中，获取标识码。可以通过诸如摄像头之类的图像获取设备获取标识码110。

在步骤S135中，识别标识码110中的二维码103(见图1b)。可以通过计算机识别的方式，对标识码110中的二维码进行识别，获取其中的文本信息。识别二维码的方法可以使用神经网络的方式实现。

步骤S131、S132、S133、S134、S135可以分别采取与图1c中的步骤S121、S122、S123、S124、S125相同的算法进行处理，也可以由于在用户的便携式终端上使用，而采用不同的算法。本公开对此不做限定。

在步骤S136中，通过识别出的二维码对数据库131中与二维码关联存储的物品的纹理块的纹理特征进行关联查询。

在步骤S137中，进行特征比对。将步骤S133中提取的纹理特征与在步骤S136中从数据库131中查询到的与二维码103关联的纹理特征进行比对，得到比对结果，判断使用防伪标签的物品的真伪。数据库131可以是和图1c中的数据库121相同的数据库，也可以是数据库121的部分子数据库，本公开对此不作限制。特征对比的方法可以使用神经网络的方式实现，也可以用其它方式实现，本公开对此不作限定。

在步骤S138中，比对结果输出，用图形或者文字的方式向用户呈现物品的真伪信息。

采用计算机自动识别和比对的方式，可以提高防伪校验的效率。而由于纹理块100中的随机纹理结构是天然形成或者人工压制的过程中形成的，具有极高的随机性，并且难以仿制，提高了防伪的可靠性。由于物品上的纹理块100可以是压制成型的物品外表面的一部分，纹理块100与需要防伪的物品本身天然不可分割，并且难以仿制，进一步提高了防伪效果。

在物品表面，纹理块100可以具有三维的立体凸凹结构，用户可以用触觉进行感知，初步判断防伪标记的真伪，进一步提高防伪效果。

在防伪校验过程中，用户还可以从数据库131中提取存储的纹理块图像和识别码图像进行人工比对，从而提高防伪校验的可靠性。

在本公开的一个实施例中，防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪。

在本公开的一个实施例中，防伪标记用于对需要防伪的物品的防伪。防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，纹理结构的随机性和复杂性导致其并且难以仿制，具有很好的防伪效果。与相关技术采用添加纤维条的简单防伪手段相比，本公开实施例的方案中的防伪标记极大提高了防伪性能，虽然制造方式并不复杂，但是难以仿制。而且，本公开实施例的方案中的防伪标记的制造方式与相关技术中的利用复杂手段制造防伪标记的发明思路完全不同。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理特征可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构为随机三维纹理结构。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构可以是三维的具有凸凹特征的纹理结构，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪标记还包括：标识码，其与纹理块相关联，以通过标识码的标识码信息查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

在本公开的一个实施例中，防伪标记还包括与纹理块相关联的标识码。标识码中可以包括能被计算机识别的二维码和/或条形码，其中可以携带字符串，其中可以包括文字的商标或品牌信息，需要防伪的物品的唯一序列号信息，出厂时间、批次信息，还可以包括其它信息，本公开在此不再赘述。标识码中还可以包括主要被人眼识别的商标或品牌信息，或者例如二维码使用方式的其它信息。通过二维码的需要防伪的物品的唯一序列号信息，可以查询得到数据库中预先存储的纹理块中具有随机纹理结构的纹理图像。关联后的标识码和纹理图像难以仿制，提高了安全性，而且可以被计算机自动识别和比对，提高了识别和比对的效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：标识码，其与纹理块相关联，以通过标识码的标识码信息查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，提高计算机自动识别和比对的效率，提高安全性。

在本公开的一个实施例中，纹理块通过一体成型方式生成。

在本公开的一个实施例中，纹理块使用一体成型方式生成，使得纹理具有极大的随机性，而且连续不间断，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块通过一体成型方式生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成，例如可以是天然的石材、木材、树叶等的纹理，或者压制的茶砖、建筑板材等的纹理，具有天然的随机性，变化极多，而且纹理非常复杂，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的随机纹理结构进行定位。

在本公开的一个实施例中，纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识。此定位标识可以是类似于二维码边界上的定位标识，用于在计算机识别时，设定纹理块的边界。定位标识可以是三个，标定出正方形的纹理块的边界。定位标识也可以是其它个数，用于标定出其它形状的纹理块的边界，本公开对此不再赘述。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的随机纹理结构进行定位，从而提高随机纹理结构的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

在本公开的一个实施例中，纹理块上的随机纹理结构和标识码可以设置在茶砖、木材或者石材的同一侧，一次即可完成对随机纹理结构和标识码的同时扫描，提高了扫描效率。纹理块上的随机纹理结构和标识码也可以设置在物品的对侧或相邻侧，需要两次，分别对纹理块上的随机纹理结构和标识码进行扫描。纹理块上的随机纹理结构和标识码也可以设置在需要防伪的物品的其它侧面，例如需要防伪的木材的相邻侧，甚至空腔的内侧壁。随机纹理结构和标识码的灵活布置方式，为防伪标记的使用提供了极大的灵活性，提高了防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块是应用防伪标记的物品自身结构的一部分。

在本公开的一个实施例中，纹理块可以是需要防伪的茶砖或者木材或者石材的外表面的一部分。由于纹理块是需要防伪的物品的一部分，不可分离、不可复制，而且其中的纹理结构是随机的，更好地提高了防伪效果。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块是应用防伪标记的物品自身结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。和随机二维纹理相比，随机三维纹理结构具有凸凹的特征和触摸的质感，提高了防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

图2示出根据本公开一实施方式的防伪标记生成方法的流程图。

如图2所示，防伪标记生成方法包括步骤S201、步骤S202。

在步骤S201中，生成具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪。

在步骤S202中，利用纹理块生成防伪标记。

在本公开的一个实施例中，在生成防伪标记时，可以生成具有随机纹理结构的纹理块，并利用纹理块生成防伪标记。随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，纹理特征可以被计算机识别，从而方便存储，并提高防伪检验的效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过生成具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；利用纹理块生成防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理特征可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构为随机三维纹理结构。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构可以是三维的具有凸凹特征的纹理结构，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪标记生成方法还包括：添加标识码，标识码与所述纹理块相关联，以通过标识码的标识码信息查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

在本公开的一个实施例中，还可以在防伪标记中添加标识码，并将标识码和纹理块相关联。标识码可以包括能被计算机识别的二维码，其中可以携带需要防伪茶砖的唯一序列号信息、生产日期、出厂批号等信息。用户设备通过识别标识码中的二维码，可以得到需要防伪的物品的唯一序列号信息，并查询到预先存储的需要防伪茶砖的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，以便用户设备进行比对。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：添加标识码，标识码与所述纹理块相关联，以通过标识码的标识码信息查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，提高计算机自动识别和比对的效率，提高安全性。

在本公开的一个实施例中，生成具有随机纹理结构的纹理块，包括：通过一体成型方式生成纹理块。

在本公开的一个实施例中，纹理块使用一体成型方式生成，使得纹理具有极大的随机性，而且连续不间断，提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过生成具有随机纹理结构的纹理块，包括：通过一体成型方式生成纹理块，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，通过一体成型方式生成纹理块，包括：通过对材料压制生成具有随机纹理结构的纹理块；或者通过对材料分割获取具有天然的随机纹理结构的纹理块。

在本公开的一个实施例中，可以采用压制的方式生成具有随机纹理结构的纹理块，例如压制的茶砖的具有随机三维纹理结构的外表面。可以采用切割的方式生成具有天然随机纹理结构的纹理块，例如切割后的木材的具有随机三维纹理结构的外表面。无论压制还是切割，生成的随机三维纹理结构都具有极大的随机性，提高了防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过一体成型方式生成纹理块，包括：通过对材料压制生成具有随机纹理结构的纹理块；或者通过对材料分割获取具有天然的随机纹理结构的纹理块，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪标记生成方法还包括：在纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置定位标识，定位标识用于对纹理块上的随机纹理结构进行定位。

在本公开的一个实施例中，纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识。此定位标识可以是类似于二维码边界上的定位标识，用于在计算机识别时，设定纹理块的边界。定位标识可以是三个，标定出正方形的纹理块的边界。定位标识也可以是其它个数，用于标定出其它形状的纹理块的边界，本公开对此不再赘述。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：在纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置定位标识，定位标识用于对纹理块上的随机纹理结构进行定位，从而提高纹理图像的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，添加标识码，包括：将纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

在本公开的一个实施例中，纹理块上的随机纹理结构和标识码可以设置在物品的同一侧，一次即可完成对随机纹理结构和标识码的同时扫描，提高了扫描效率。纹理块上的随机纹理结构和标识码也可以设置在物品的对侧或相邻侧，需要两次，分别对纹理块上的随机纹理结构和标识码进行扫描。纹理块上的随机纹理结构和标识码也可以设置在需要防伪的物品的其它侧面，例如需要防伪木材的相邻侧，甚至空腔的内侧壁。随机纹理结构和标识码的灵活布置方式，为防伪标记的使用提供了极大的灵活性，提高了防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过添加标识码，包括：将纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分。

在本公开的一个实施例中，纹理块可以是需要防伪的茶砖或者木材或者石材的外表面的一部分。由于纹理块是需要防伪的物品的一部分，不可分离、不可复制，而且其中的纹理结构是随机的，更好地提高了防伪效果。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机三维纹理结构允许通过对随机三维纹理结构的表面凹凸结构的接触进行初步防伪识别。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。和随机二维纹理相比，随机三维纹理结构具有凸凹的特征和触摸的质感，以进行初步防伪识别，提高了防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的随机三维纹理结构允许通过对随机三维纹理结构的表面凹凸结构的接触进行初步防伪识别，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

图3示出根据本公开一实施方式的防伪标记识别方法的流程图。

如图3所示，防伪标记识别方法包括步骤S301、S302、S303。

在步骤S301中，存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

在步骤S302中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

在步骤S303中，将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

在本公开的一个实施例中，以茶砖作为应用防伪标记的物品为例进行描述。在对茶砖上的待识别防伪标记进行识别的过程中，首先需要在生产茶砖的过程中，存储茶砖上的真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。在用户拿到真实性待识别的茶砖后，通过手持终端获取茶砖上的待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。通过将获取的茶砖上的纹理块的随机纹理结构的纹理图像和存储的纹理图像相比对，以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，进而识别茶砖是否真品。随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的茶砖自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，方法包括：存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

在本公开的一个实施例中，防伪标记还包括标识码，其与纹理块相关联，以通过标识码查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：根据待识别防伪标记的标识码信息查询与标识码关联存储的纹理图像；将获取的纹理图像与查询到的与标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

在本公开的一个实施例中，以茶砖作为应用防伪标记的物品为例进行描述。在存储茶砖的真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像时，可以将茶砖上的真实防伪标记的标识码与茶砖的纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联起来再进行存储到数据库中，以利于计算机扫描识别。获取真实性待识别的茶砖上的待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像时，可以同时获取茶砖上的待识别防伪标记的标识码中二维码存储的茶砖唯一序列号，和茶砖上的待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。而将获取的真实性待识别的茶砖的待识别防伪标记的纹理块的纹理图像与存储的真实茶砖的真实防伪标记的纹理块的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记时，可以通过获取的茶砖上的待识别防伪标记的标识码中的二维码中的茶砖唯一序列号获取数据库中存储的纹理块的纹理图像，再将获取的纹理块的纹理图像与在数据库中存储的纹理块的纹理图像进行比对，从而确定待识别防伪标记是否是真实防伪标记，进而检验茶砖是否为真品。标识码与纹理图像的关联性可以提高防伪标记的防伪效果，并且难以仿制，标识码和纹理图像可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记还包括标识码，其与纹理块相关联，以通过标识码查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：根据待识别防伪标记的标识码信息查询与标识码关联存储的纹理图像；将获取的纹理图像与查询到的与标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，标识码和纹理图像可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

在本公开的一个实施例中，纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识。此定位标识可以是类似于二维码边界上的定位标识，用于在计算机识别时，设定纹理块的边界。定位标识可以是三个，标定出正方形的纹理块的边界。定位标识也可以是其它个数，用于标定出其它形状的纹理块的边界，本公开对此不再赘述。图4示出根据本公开一实施方式的获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像的流程图。

如图4所示，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像包括：步骤S401、S402、S403。

在步骤S401中，检测纹理块上是否具有定位标识。

在步骤S402中，响应于检测到纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对纹理块的随机纹理结构进行定位和校准。

在步骤S403中，获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

在本公开的一个实施例中，在获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像时，首先检测纹理块上是否具有定位标识。定位标识可以是二维码中使用的定位标识。检测到定位标识之后，即可确定纹理块的随机纹理结构的边界，对随机纹理结构进行定位。而由于诸如摄像头之类的图像获取装置的位置、图像获取角度、光线等原因，获取的图像中的随机纹理结构可能发生变形，甚至部分缺失。此时，可以根据已知的定位标识间的位置关系，对随机纹理结构进行校准。如此，即可获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。定位和校准的方式补偿了获取的纹理图像的变形和缺失等，提高纹理图像的识别准确性和效率。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的纹理图像进行定位，其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，还包括：检测纹理块上是否具有定位标识；响应于检测到纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像，从而使用定位标识准确标定纹理图像的位置，补偿获取的纹理图像的变形和缺失等，提高纹理图像的识别准确性和效率。

图5示出根据本公开一实施方式的将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记的流程图。

如图5所示，将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记包括：步骤S501、S502、S503。

在步骤S501中，利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征。

在步骤S502中，利用预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征。

在步骤S503中，基于预设比对算法模型，利用第一纹理特征和第二纹理特征进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；利用预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；基于预设比对算法模型，利用第一纹理特征和第二纹理特征进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，预设算法模型包括：基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或主体纹理特征标记算法模型；和/或第一纹理特征和第二纹理特征的匹配方法。

在本公开的一个实施例中，可以使用神经网络算法对纹理块的图像质量进行检验，例如判断清晰度、亮度、对比度中的至少2个是否合适，过滤掉不符合要求的纹理块，提高特征提取的可靠性。可以使用基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型进行特征提取，并在提取出的特征中标记出主要的主体纹理特征，以提高抗干扰、抗差错能力。基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型可以使用神经网络的方式实现。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过预设算法模型包括：基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或主体纹理特征标记算法模型；和/或第一纹理特征和第二纹理特征的匹配方法，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，还包括：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

在本公开的一个实施例中，可以对获取的纹理图像和存储的纹理图像进行比对。如果比对结果一致，则输出待识别防伪标记为真实防伪标记的结果，否则输出待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别待识别防伪标记是否为真实防伪标记，还包括：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果，从而通过使用计算机算法进行纹理图像的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，在防伪标记包括标识码的情况下，待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是标识码为真，并且待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是标识码为假。

在本公开的一个实施例中，由于防伪标记还可以包括标识码，因此防伪标记的真伪判定还包括标识码的真伪判定。当防伪标记判定为真时，标识码判定为真；当防伪标记判定为假时，标识码判定为假。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过在防伪标记包括标识码的情况下，待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是标识码为真，并且待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是标识码为假，从而通过使用计算机算法提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构为随机三维纹理结构。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构可以是天然形成，或者人工压制、切割形成的具有三维凸凹效果的随机纹理结构，例如茶砖、木材、石材、树叶表面的三维纹理结构。由于随机纹理结构具有三维的凸凹特征，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪标记识别方法还包括：通过对纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触。

在本公开的一个实施例中，可以对随机三维纹理结构的表面凹凸结构通过人的触觉进行接触感知，初步进行防伪，判断防伪标记是否为真实的，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：通过对纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：通过一次识别操作获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者通过两次识别操作分别获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

在本公开的一个实施例中，待识别防伪标记的纹理块上的随机纹理结构和标识码可以设置在茶砖、木材或者石材的同一侧，一次即可完成对随机纹理结构和标识码的同时扫描，提高了扫描效率。待识别防伪标记的纹理块上的随机纹理结构和标识码也可以设置在物品的对侧或相邻侧，需要两次，分别对纹理块上的随机纹理结构和标识码进行扫描。纹理块上的随机纹理结构和标识码也可以设置在需要防伪的物品的其它侧面，例如需要防伪木材的相邻侧，甚至空腔的内侧壁。随机纹理结构和标识码的灵活布置方式，为防伪标记的使用提供了极大的灵活性，提高了防伪效果，并且难以仿制。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：通过一次识别操作获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者通过两次识别操作分别获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

图6示出根据本公开一实施方式的防伪标记识别装置的结构框图。

如图6所示，防伪标记识别装置600包括：存储模块601、获取模块602、比对模块603。

存储模块601被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

获取模块602被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

比对模块603被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，防伪标记识别装置包括：存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

图7示出根据本公开一实施方式的防伪系统的结构框图。

图7中防伪系统700包括与图6相同的防伪标记识别装置600，还包括防伪标记701。

防伪标记701包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记，其包括具有随机纹理结构的纹理块，其中，随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；防伪标记识别装置，其包括：存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而使随机纹理结构具有复杂而随机的纹理特征，具有很好的防伪效果，并且难以仿制；随机纹理结构可以是需要防伪的物品自身的一部分，进一步提高防伪效果；纹理图像可以用计算机算法进行纹理特征的自动识别和比对，提高了效率和安全性。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构为随机三维纹理结构。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪标记还包括：标识码，其与所述纹理块相关联，以通过标识码的标识码信息查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记还包括：标识码，其与所述纹理块相关联，以通过标识码的标识码信息查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，提高计算机自动识别和比对的效率，提高安全性。

在本公开的一个实施例中，纹理块通过一体成型方式生成。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块通过一体成型方式生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的纹理图像进行定位。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的纹理图像进行定位，从而提高随机纹理结构的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过标识码查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，存储模块还被配置为：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；其中，获取模块还被配置为：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，比对模块包括：纹理图像查询子模块，被配置为根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；纹理图像比对子模块，被配置为将获取的纹理图像与查询到的与标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过标识码查询预先存储的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，存储模块还被配置为：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；其中，获取模块还被配置为：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；其中，比对模块包括：纹理图像查询子模块，被配置为根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；纹理图像比对子模块，被配置为将获取的纹理图像与查询到的与标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过标识码与纹理图像的关联性提高防伪效果，并且难以仿制，标识码和纹理图像可以用计算机算法进行自动识别和比对，提高了效率和安全性。

在本公开的一个实施例中，纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的纹理图像进行定位，其中，获取模块还包括：定位标识检测子模块，被配置为检测纹理块上是否具有定位标识；随机纹理结构定位和校准子模块，被配置为响应于检测到纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；纹理图像获取子模块，被配置为获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，定位标识用于对纹理块上的纹理图像进行定位，其中，获取模块还包括：定位标识检测子模块，被配置为检测纹理块上是否具有定位标识；随机纹理结构定位和校准子模块，被配置为响应于检测到纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；纹理图像获取子模块，被配置为获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像，从而使用定位标识准确标定纹理图像的位置，补偿获取的纹理图像的变形和缺失等，提高纹理图像的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，比对模块包括：第一纹理特征提取子模块，被配置为利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；第二纹理特征子模块，被配置为利用预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；防伪标记真实性判断子模块，被配置为基于预设比对算法模型，利用第一纹理特征和第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过比对模块包括：第一纹理特征提取子模块，被配置为利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；第二纹理特征子模块，被配置为利用预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；防伪标记真实性判断子模块，被配置为基于预设比对算法模型，利用第一纹理特征和第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，预设算法模型包括：基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或主体纹理特征标记算法模型；和/或所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过预设算法模型包括：基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或主体纹理特征标记算法模型；和/或所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型，从而通过使用计算机算法进行纹理特征的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，比对模块还包括：防伪标记真实性结果输出子模块，被配置为：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过比对模块还包括：防伪标记真实性结果输出子模块，被配置为：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果，通过使用计算机算法进行纹理图像的提取和比对，提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，在防伪标记包括标识码的情况下，待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是标识码为真，并且待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是标识码为假。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过在防伪标记包括标识码的情况下，待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是标识码为真，并且待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是标识码为假，从而通过使用计算机算法提高防伪标记的识别准确性和效率。

在本公开的一个实施例中，随机纹理结构为随机三维纹理结构。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过随机纹理结构为随机三维纹理结构，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，防伪系统还包括：接触模块，被配置为通过对纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过还包括：接触模块，被配置为通过对纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，从而提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块是应用防伪标记的物品的结构的一部分，从而提高防伪标记和需要防伪的物品的结合程度，提高防伪效果，并且难以仿制。

在本公开的一个实施例中，纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：通过一次识别操作获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者通过两次识别操作分别获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过纹理块上的随机纹理结构和标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：通过一次识别操作获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者通过两次识别操作分别获取随机纹理结构的纹理图像和与随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息，从而提高随机纹理结构和标识码的使用灵活性，更方便地联合使用随机纹理结构和标识码进行防伪，提高防伪效果，并且难以仿制。

图8示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图。

本公开实施方式还提供了一种电子设备，如图8所示，包括至少一个处理器801；以及与至少一个处理器801通信连接的存储器802；其中，存储器802存储有可被至少一个处理器801执行的指令，指令被至少一个处理器801执行以实现以下步骤：

生成具有随机纹理结构的纹理块，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；

利用所述纹理块生成防伪标记。

在本公开的一个实施例中，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

在本公开的一个实施例中，指令被至少一个处理器801执行以实现的步骤还包括：

添加标识码，所述标识码与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

在本公开的一个实施例中，所述生成具有随机纹理结构的纹理块，包括：

通过一体成型方式生成所述纹理块。

在本公开的一个实施例中，所述通过一体成型方式生成所述纹理块，包括：

通过对材料压制生成具有随机纹理结构的纹理块；或者

通过对材料分割获取具有天然的随机纹理结构的纹理块。

在本公开的一个实施例中，指令被至少一个处理器801执行以实现的步骤还包括：

在所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位。

在本公开的一个实施例中，所述添加标识码，包括：

将所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

在本公开的一个实施例中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

在本公开的一个实施例中，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过对随机三维纹理结构的表面凹凸结构的接触进行初步防伪识别。

存储器802存储有可被至少一个处理器801执行的指令，指令还被至少一个处理器801执行以实现以下步骤：

存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

在本公开的一个实施例中，所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，所述存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；

其中，所述获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

其中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：

根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；

将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

在本公开的一个实施例中，所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，还包括：

检测所述纹理块上是否具有定位标识；

响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；

获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

在本公开的一个实施例中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：

利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；

利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；

基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

在本公开的一个实施例中，所述预设算法模型包括：

基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或

基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或

主体纹理特征标记算法模型；和/或

所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型。

在本公开的一个实施例中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，还包括：

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

在本公开的一个实施例中，在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假。

在本公开的一个实施例中，所述随机纹理结构为随机三维纹理结构。

在本公开的一个实施例中，指令被至少一个处理器801执行以实现的步骤还包括：

通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

在本公开的一个实施例中，所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分。

在本公开的一个实施例中，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者

通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

图9是适于用来实现根据本公开一实施方式的防伪标记生成方法和防伪标记识别方法的计算机系统的结构示意图。

如图9所示，计算机系统900包括处理单元901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行上述附图所示的实施方式中的各种处理。在RAM903中，还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。处理单元901、ROM902以及RAM903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。其中，所述处理单元901可实现为CPU、GPU、TPU、FPGA、NPU等处理单元。

特别地，根据本公开的实施方式，上文参考附图描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行附图中的方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施方式的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述节点中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (34)

1.一种防伪标记，其特征在于，包括：

具有随机纹理结构的纹理块，所述纹理块通过一体成型方式生成，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，

其中，所述纹理块上设置有多个定位标识，用于界定所述随机纹理结构的区域，所述定位标识通过扫描并进行计算机识别，

所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，

所述纹理块具有三维立体凸凹随机纹理结构。

2.根据权利要求1所述的防伪标记，其特征在于，还包括：

标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

3.根据权利要求1或2所述的防伪标记，其特征在于，所述纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成。

4.根据权利要求2所述的防伪标记，其特征在于，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

5.根据权利要求1所述的防伪标记，其特征在于，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。

6.一种防伪标记生成方法，其特征在于，包括：

生成具有随机纹理结构的纹理块，所述纹理块通过一体成型方式生成，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；

利用所述纹理块生成防伪标记，

其中，所述纹理块上设置有多个定位标识，用于界定所述随机纹理结构的区域，所述定位标识通过扫描并进行计算机识别，

所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，

所述纹理块具有三维立体凸凹随机纹理结构。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

添加标识码，所述标识码与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述通过一体成型方式生成所述纹理块，包括：

通过对材料压制生成具有随机纹理结构的纹理块；或者

通过对材料分割获取具有天然的随机纹理结构的纹理块。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述添加标识码，包括：

将所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过对随机三维纹理结构的表面凹凸结构的接触进行初步防伪识别。

11.一种防伪标记识别方法，其特征在于，防伪标记包括具有随机纹理结构的纹理块，所述纹理块通过一体成型方式生成，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪，所述方法包括：

存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，

其中，所述纹理块上设置有多个定位标识，用于界定所述随机纹理结构的区域，所述定位标识通过扫描并进行计算机识别，

所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，

所述纹理块具有三维立体凸凹随机纹理结构。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，所述存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；

其中，所述获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

其中，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：

根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；

将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，其中，获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像，还包括：

检测所述纹理块上是否具有定位标识；

响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；

获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

14.根据权利要求11-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，包括：

利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；

利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；

基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述预设算法模型包括：

基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或

基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或

主体纹理特征标记算法模型；和/或

所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型。

16.根据权利要求11-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，还包括：

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假。

18.根据权利要求11-13中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

19.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者

通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

20.一种防伪系统，其特征在于，包括：

防伪标记，其包括具有随机纹理结构的纹理块，所述纹理块通过一体成型方式生成，其中，所述随机纹理结构具有纹理特征以用于防伪；

存储模块，被配置为存储真实防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

获取模块，被配置为获取待识别防伪标记的纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

比对模块，被配置为将获取的纹理图像与存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记，

其中，所述纹理块上设置有多个定位标识，用于界定所述随机纹理结构的区域，所述定位标识通过扫描并进行计算机识别，

所述纹理块是应用所述防伪标记的物品的结构的一部分，

所述纹理块具有三维立体凸凹随机纹理结构。

21.根据权利要求20所述的系统，其特征在于，所述防伪标记还包括：

标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码的标识码信息查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像。

22.根据权利要求20或21所述的系统，其特征在于，所述纹理块的随机纹理结构通过对材料压制生成或材料天然生成。

23.根据权利要求21所述的系统，其特征在于，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向。

24.根据权利要求20所述的系统，其特征在于，所述纹理块的随机三维纹理结构允许通过触觉识别。

25.根据权利要求20所述的系统，其特征在于，所述防伪标记还包括标识码，其与所述纹理块相关联，以通过所述标识码查询预先存储的所述纹理块的随机纹理结构的纹理图像，其中，

所述存储模块还被配置为：将真实防伪标记的标识码与纹理块的随机纹理结构的纹理图像关联存储；

其中，所述获取模块还被配置为：获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像；

其中，所述比对模块包括：

纹理图像查询子模块，被配置为根据所述待识别防伪标记的标识码信息查询与所述标识码关联存储的纹理图像；

纹理图像比对子模块，被配置为将获取的纹理图像与查询到的与所述标识码关联存储的纹理图像进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

26.根据权利要求25所述的系统，其特征在于，所述纹理块的具有随机纹理结构的一侧的上表面边界处设置有定位标识，所述定位标识用于对所述纹理块上的所述纹理图像进行定位，其中，所述获取模块还包括：

定位标识检测子模块，被配置为检测所述纹理块上是否具有定位标识；

随机纹理结构定位和校准子模块，被配置为响应于检测到所述纹理块上的定位标识，利用检测到的定位标识对所述纹理块的随机纹理结构进行定位和校准；

纹理图像获取子模块，被配置为获取经定位和校准的随机纹理结构的纹理图像。

27.根据权利要求25或26所述的系统，其特征在于，所述比对模块包括：

第一纹理特征提取子模块，被配置为利用预设算法模型从获取的纹理图像提取随机纹理结构的第一纹理特征；

第二纹理特征子模块，被配置为利用所述预设算法模型从存储的纹理图像提取随机纹理结构的第二纹理特征；

防伪标记真实性判断子模块，被配置为基于预设比对算法模型，利用所述第一纹理特征和所述第二纹理特征进行比对以识别所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

28.根据权利要求27所述的系统，其特征在于，所述预设算法模型包括：

基于神经网络的图像质量校验算法模型；和/或

基于尺度不变特征转换或加速鲁棒特征算法的纹理特征提取算法模型；和/或

主体纹理特征标记算法模型；和/或

所述第一纹理特征和所述第二纹理特征的匹配算法模型。

29.根据权利要求25或26所述的系统，其特征在于，所述比对模块还包括：

防伪标记真实性结果输出子模块，被配置为：根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为一致，输出所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果；或者

根据获取的纹理图像与存储的纹理图像的比对结果为不一致，输出所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果。

30.根据权利要求29所述的系统，其特征在于，在所述防伪标记包括标识码的情况下，所述待识别防伪标记为真实防伪标记的结果指的是所述标识码为真，并且所述待识别防伪标记不是真实防伪标记的结果指的是所述标识码为假。

31.根据权利要求25或26所述的系统，其特征在于，还包括：

接触模块，被配置为通过对所述纹理块的随机三维纹理结构的表面凹凸结构进行接触，进行初步防伪识别以初步确定所述待识别防伪标记是否为真实防伪标记。

32.根据权利要求25所述的系统，其特征在于，所述纹理块上的所述随机纹理结构和所述标识码设置为同一朝向或者不同朝向，其中，所述获取所述待识别防伪标记的标识码的标识码信息和纹理块的随机纹理结构的纹理图像，包括：

通过一次识别操作获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有同一朝向的标识码的标识码信息，或者

通过两次识别操作分别获取所述随机纹理结构的纹理图像和与所述随机纹理结构具有不同朝向的标识码的标识码信息。

33.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求6-19中任一项所述的方法。

34.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现如权利要求6-19中任一项所述的方法。

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