具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
图2示出了本发明的防伪票据。从图2中可以看出,根据本发明的防伪票据主要由两部分组成,其中一部分是原始票据部分201,另一部分是二维条码部分202。其中,原始票据部分201用于记录票据的功用信息,它包含票据中肉眼可以辨识的信息,例如文字、手写签名或图片。二维条码部分202是防伪票据的防伪标签,它用来实现防伪的功能。在二维条码部分202中包含了数字签名,在数字签名中特别记录了票据发行者对原始票据部分图像提取的唯一标识图像特征,也就是使用私钥对包含唯一标识图像特征的文摘计算值进行加密后得到的数字签名信息。在二维条码部分除了数字签名之外,还可以包含以下一些辅助信息:“是否使用个人身份识别号码(PIN)”标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位、“是否由特殊纸张打印”标志位等等,其中“是否使用PIN”标志位的值决定验证票据的时候是否需要票据使用者提供PIN码,“是否需要与证件同时使用”标志位的值决定防伪票据是否与诸如身份证或护照的证件同时使用才有效,“是否由特殊纸张打印”标志位的值决定票据的打印用纸是否要求专用防伪纸张。
相应地,数字签名中被签名的信息除了提取的原始票据部分的唯一标识图像特征信息之外,还可以包括:“是否使用PIN”标志位,“是否需要与证件同时使用”标志位,“是否是由特殊纸张打印”标志位,在“是否使用PIN”标志位表示需要使用PIN的情况下,还包括用户提供的PIN值。当然,如果二维条码中还包含其他的辅助信息,在数字签名中还可以对这些其他的辅助信息进行签名。
除了上面提到的原始票据部分201和二维条码部分202之外,在防伪票据中还可以包含定位标线203,它用来在提取原始票据部分图像的唯一标识特征时起到定位作用。定位标线203可以包括水平定位标线和垂直定位标线,分别用来在水平方向和垂直方向上进行定位。除了定位标线203之外,防伪票据还可以包含灰度标尺(在图2中未示出),它用于在图像处理时起辅助作用。
上面说明了防伪票据的结构,其大小可以根据实际使用情况而定,在本实施例中选择为89mm×64mm。
图3示出了本发明的防伪票据生成系统,用于生成根据本发明的防伪票据。从图3可以看出,本发明的防伪票据生成系统包括一个计算机和一个打印机,以及运行在计算机上的防伪票据图形生成软件,其中防伪票据图形生成软件用于生成本发明的防伪票据图像,并将生成的防伪票据通过打印机打印出来,当然也可以通过网络发送到用户端,由用户自己打印,从而形成图2所示的纸质防伪票据。
图4示出了本发明的防伪票据验证系统,用于验证根据本发明的防伪票据的真伪。从图4可以看出,防伪票据验证系统包括一个中央处理器(CPU)、一个电荷耦合器件(CCD)扫描器件、一个小键盘和信号输出器件。其中,小键盘用于票据持有者输入PIN;CCD扫描器件用于扫描防伪票据;CPU用于接收小键盘和CCD扫描器件发来的数据,并据此验证票据真伪;信号输出器件则用于输出验证结果。在这种系统中,CPU可以安装在计算机或个人数字助理(PDA)等计算处理设备内部,其它器件通过连接线和该计算处理设备连接。例如,执行验证处理的CPU位于一个计算机内,小键盘、CCD扫描器件以及信号输出器件通过串口连接、并口连接、USB连接等方式连接到该计算机。或者,直接将上述器件集成在一个单独的装置中,这样将更便于使用和携带,在验证票据时更加方便和灵活。
在上述系统中,信号输出器件可以是几个发光管,通过不同颜色的光表示验证是否通过;也可以是一个发声设备,直接通过声音告诉验票员验证是否通过;当然,也可以是一个诸如液晶显示器(LCD)的显示器件,通过显示屏幕告诉验票员验证是否通过。当然,可以理解,信号输出器件可以是上述方式的组合,也可以是其它方式,只要能使验票员区分验证是否通过即可。另外,除了验证通过和未通过两种显示方式之外,还可以对未通过区分为是由于某一种具体原因未通过,例如用户PIN信息不正确,或者图像有变化等等。因此,可以理解,信号输出器件可以有多种实现方式。同时,也可以理解,在本发明的防伪票据中不要求用户的PIN信息的情况下,本发明的验证系统可以不包括用于输入PIN的小键盘。
当然,本发明也支持网络购票。当用户通过网络汇入资金并得到通过网络传输到客户计算机的票据后,可以通过一个票据验证软件来直接验证作为电子件的防伪票据是否是真实的。以此作为防伪票据验证系统的一个补充。
上面说明了本发明的防伪票据和用于生成及验证防伪票据的系统,下面说明具体的防伪票据生成方法和验证方法。
图5示出了本发明的防伪票据生成过程的流程图。下面对其流程进行详细说明。
步骤501:首先根据票据的应用环境确定二维条码中“是否使用PIN”标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位、“是否由特殊纸张打印”标志位的值。在本实施例中,将前两个标志位设置为1,也就是需要使用PIN,并且需要该票据与证件同时使用,将最后一个标志位设置为0,也就是不需要由特殊纸张打印。
步骤502:根据票据的性质和用途,生成防伪票据中的原始票据部分图像,这部分图像包含人眼可以直接辨识的票据功用信息,例如票据名称、编号、票据用途、票据金额等等。由于在步骤501设定需要使用证件,因此这里的原始票据图像部分进一步包含使用者的证件号码信息。经过步骤502后生成的原始票据如图6所示。
步骤503:提示用户输入PIN,并将用户输入的PIN信息缓存在内存中。
步骤504:根据步骤502得到的原始票据部分图像生成定位标线和灰度标尺,并预留二维条码图像空间。
生成定位标线的目的在于反映原始票据文字或简单图片的位置信息,例如某一行文字左上角的坐标等等;同时还可以用于确定整个图像的角度和正反。如果在后面的图像处理中需要用到其它定位信息,也应当在定位标线中反映出来。这里的定位标线既可以位于图像的边缘,也可以通过纹理图像的方式叠加到原始票据部分图像上。在图7中示出了定位标线位于图像边缘的情况,其中左侧的定位标志反映了每一行文字的水平坐标信息,上侧的定位标志反映了每一行文字左边缘的垂直坐标信息。这里的坐标信息是由产生原始票据部分图像时所使用的文字起始坐标信息得到的。下侧边缘是水平定位条,它可以用于确定图像的角度和正反。
在图7中的底部还预留了二维条码图像空间。二维条码图像预留空间的大小取决于所使用的二维条码的类型、形状和二维条码数据的长度,如以二维条码PDF417为例,如果其长度小于1000字节,那么预留空间的大小可以为76mm×25mm。
步骤505:对原始票据部分的图像进行图像处理,得到其唯一标识图像特征。对图像进行特征提取的方法有很多,下面通过一个具体示例进行说明。
首先,将原始图像的RGB位图转换为灰度位图。由于处理的对象图像比较简单,因此转换后图像的信息量损失并不大,而图像处理的速度却可以大大提高。RGB位图转换成灰度位图可以采用如下的具体方法:在RGB24位位图中,一个像素的颜色用3个字节数据表示,其中,一个字节表示red分量,令其值是R;一个字节表示green分量,令其值是G;一个字节表示blue分量,令其值是B。转换后的位图是8位灰度位图,一个像素的颜色用一个字节表示,令其值是C,则C=0.299×R+0.587×G+0.114×B,利用此公式处理RGB图像中的所有像素,即得到8位灰度位图。当然,如果处理的图像本身就是灰度位图,则不需要进行这种位图转换,而直接进行下一步。当票据部分需要使用某种颜色的背景图片的时候,可以将C=0.299×R+0.587×G+0.114×B中对应的系数设为1或更大,以消除复杂单色背景对信息处理的干扰,例如取C=0.34×R+0.66×G+B。但是在这种情况下,需要注意超界后的处理。
其次,对灰度位图进行局部二值化处理,得到黑、白二色位图。二值化就是对于8位灰度位图,选取一个阈值C(0<C<255)。对于位图中的所有像素,如果它的灰度值小于C,则将其值更改为0;如果它的灰度值大于等于C,则将其值更改为255。经过二值化,即可把文字、简单图像等信息同背景分离开来。进行二值化处理的关键是阈值的选取,也就是需要根据票据图像的复杂程度的不同选择不同的阈值。在本实施例中选用如下的处理方法:根据图7左侧的定位标志,把图7水平划分为14个区域,对于每一个区域求出其直方图,找到直方图分布最密集区域的低灰度边缘,选取低灰度边缘灰度值减去5的余数作为这一区域的阈值,然后对这一区域进行二值化处理。图8示出了对图7进行二值化处理后的结果。
然后,利用边缘提取和轮廓跟踪算法对图8进行位图处理,得到字体、简单图像边缘拐点的坐标,将这些坐标作为图像的特征。这一步骤可以采用如图9所示的具体方法:
在步骤901中,根据防伪票据中的垂直定位信息将图8水平划分为14个区域。然后对于每一个水平区域进行如下处理。
在步骤902中,确定种子像素。如果对于本区域水平中线上的所有像素,如果它左侧像素值是255,自身像素值是0,右侧像素值是0,则确定该像素为种子像素。
在步骤903中,确定种子像素的个数是否小于10,如果是,对于另一个水平区域执行步骤902,否则执行步骤904。
在步骤904中,对于某一个种子像素,利用轮廓跟踪算法求得所有与其相连的边界点的坐标,并按寻找的顺序存储在数组中。轮廓跟踪算法为:从种子像素找起,按下、左下、左、左上、上、右上、右、右下的顺序找相邻像素中的边界像素A,如果A就是种子像素,则表明已经转了一圈,执行步骤905;否则从A点继续找,直到找到种子像素为止。判断是不是边界点的方法是:如果它的上下左右四个邻居都是黑点则不是边界点,否则是边界点。
在步骤905中,判断边界点坐标是否满足如下指定条件中的一个:
I.邻近8个像素的横坐标都小于等于该点横坐标,纵坐标都小于等于该点纵坐标;
II.邻近8个像素的横坐标都小于等于该点横坐标,纵坐标都大于等于该点纵坐标;
III.邻近8个像素的横坐标都大于等于该点横坐标,纵坐标都小于等于该点纵坐标;
IV.邻近8个像素的横坐标都大于等于该点横坐标,纵坐标都大于等于该点纵坐标;
V.左临4个像素的横坐标都大于该点横坐标,且至少3个不相同,纵坐标与该点纵坐标相差不超过2;右临4个像素的横坐标都大于该点横坐标,且至少3个不相同,纵坐标与该点纵坐标相差不超过2;
VI.左临4个像素的横坐标都小于该点横坐标,且至少3个不相同,纵坐标与该点纵坐标相差不超过2;右临4个像素的横坐标都小于该点横坐标,且至少3个不相同,纵坐标与该点纵坐标相差不超过2;
VII.左临4个像素的纵坐标都大于该点纵坐标,且至少3个不相同,横坐标与该点横坐标相差不超过2;右临4个像素的纵坐标都大于该点纵坐标,且至少3个不相同,横坐标与该点横坐标相差不超过2;
VIII.左临4个像素的纵坐标都小于该点纵坐标,且至少3个不相同,横坐标与该点横坐标相差不超过2;右临4个像素的纵坐标都小于该点纵坐标,且至少3个不相同,横坐标与该点横坐标相差不超过2。
如果边界点坐标满足其中一个条件,则表明该边界点坐标是图像的特征,在步骤906中记录该边界点坐标;否则不记录该边界点的坐标,对于下一个边界点重新执行步骤905,即重新判断下一个边界点坐标是否满足上述条件。
经过图9所示的处理后,即得到了体现该图像特征的所有边界点坐标信息。最后,对代表图像特征的边界点坐标信息进行压缩,得到图像特征压缩码。
步骤506:对步骤501得到的“是否使用PIN”标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位、“是否是由特殊纸张打印”标志位的值,步骤503得到的PIN信息,以及步骤505提取的原始票据部分图像特征信息进行组合,并对该组合进行文摘处理,然后对文摘处理的结果进行数字签名。这里的文摘处理可以采用SHA-1算法或其他算法,数字签名可以采用RSA算法。由于本领域技术人员对于这些算法都非常熟悉,这里不再赘述。
步骤507:对步骤501得到的“是否使用PIN”标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位、“是否是由特殊纸张打印”标志位的值,步骤505提取的原始票据部分唯一标识图像特征信息,以及步骤506得到的数字签名用二维条码编码,生成二维条码图像,与带有定位/灰度标尺的原始票据部分图像合成,生成新的防伪票据图像,也就是如图2所示的防伪票据图像。在本实施例中,该图像尺寸为2100像素×1500像素,分辨率为600dpi。
步骤508:传输或打印步骤507得到的防伪票据图像,生成纸质的防伪票据。在打印时如果“是否由特殊纸张打印”标志位设置为需要由特殊纸张打印,则使用指定的特殊纸张打印,否则可以打印在普通纸张上。出于验证需要,打印防伪票据图像的打印机的分辨率应该大于或等于图像的分辨率,在本实施例中,打印机的分辨率应该大于或等于600dpi。
至此,即生成了根据本发明的防伪票据。下面结合图10介绍防伪票据的验证过程。
步骤1001:使用CCD扫描仪器将打印后的防伪票据的图像扫描到处理器中。为了保证提取票据图像特征的准确性,CCD扫描仪器的分辨率需要大于1200dpi。扫描图像的尺寸取决于防伪图像的大小,在本实施例中为89mm×64mm。扫描后的票据图像如图11所示。
步骤1002:根据防伪票据扫描图像的定位标线和灰度标尺对图像进行预处理,得到标准的防伪票据图像。在经过预处理后,防伪票据图像的样式、尺寸和角度与扫描前防伪票据图像基本相同。具体的预处理可以采用下述方法:首先把RGB位图转换成灰度位图,然后使用3×3模板的中值滤波处理图像;然后归一化处理;利用模板匹配找到定位标线的大致位置,然后逐步求精,根据定位标线偏移的角度和距离进行旋转、裁剪边缘、缩放处理。下面结合图12详细说明:
首先,在步骤1201中,将RGB位图转换成灰度位图。具体的转换方法同票据生成过程中的位图转换过程,这里不再详述。图13示出了对图11的票据进行灰度变换后的票据图像。
其次,在步骤1202中,使用3×3模板对灰度位图进行中值滤波。中值滤波是消除噪音从而平滑图像的一种方法,它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波,就是指把以某点(x,y)为中心的小窗口内的所有像素的灰度按从大到小的顺序排列,将中间值作为(x,y)处的灰度值,如果窗口中有偶数个像素,则取两个中间值的平均值。对图13中的每一个像素都使用3×3模板的中值滤波处理后,得到图14。
然后,在步骤1203中,对图14进行归一化处理。例如,令其所有像素中灰度最低值用MinGrey表示,灰度最高值用MaxGrey表示,如果MinGrey>0或者MaxGrey<255,则使用下述公式处理所有元素:
NewGrey=(int)(OldGrey-MinGrey)×255/(MaxGrey-MinGrey)
其中OldGrey是一个元素被处理前的灰度值,NewGrey是这个元素被处理后的灰度值。
对图14进行上述归一化处理后得到图15。
在步骤1204中,确定图像的旋转角度并旋转图像。
首先,确定图像边框。对于图15,对每一列元素求灰度值小于10的元素的点的个数,令其为di,其中i大于等于0并小于位图行像素数,令C表示所有di>200的列i的集合,即C={i|di>200}。对于C中最小的i,寻找准种子点(x,i),其灰度值应当小于10,并且与其邻近的200个同一列元素的灰度值都应小于10。如果没有这样的准种子点,则在下一个i列寻找准种子点,直到找到准种子点为止。然后,在准种子点左侧寻找种子点,种子点的左侧元素灰度值应大于10,其自身灰度值和其右侧元素灰度值应小于10。以种子点为起点,利用轮廓跟踪算法求得所有与其相连的边界点的坐标,并按寻找的顺序存储在数组中。这里的轮廓跟踪算法和防伪票据的生成方法中的轮廓跟踪算法相同,也就是从种子像素找起,按下、左下、左、左上、上、右上、右、右下的顺序找相邻像素中的边界像素A,如果A就是种子像素,则表明已经转了一圈,即可确定A就是边框外缘上的点;否则从A点继续找,直到找到种子像素为止。判断边界点的原则是:如果它的上下左右四个邻居的灰度值都小于10则不是边界点,否则是边界点。如果所有边界点的个数小于6500,则选下一i列,重新寻找准种子点,否则即可确定边界点就是边框外缘上的点。
其次,确定图像偏转角度。对于求得的边界点,根据边界点横/纵坐标的变化规律可以把边界点分为4个相邻的区域,同一区域的点可以近似为在同一边上。例如邻近的几百个点中,如果横坐标变化在50个像素以内,纵坐标基本上递增或递减;或者纵坐标变化在50个像素以内,横坐标基本上递增或递减,则可以把这些点作为一个相邻的区域。在每一区域中,选取中间一点,计算该点与邻近的同区域点的角度,即计算arctan((yi-y0)/(xi-x0))mod 180,其中(x0,y0)是中间点的坐标,(xi,yi)是与其同一区域点的坐标。选择角度值的平均值作为这一条区域的角度。令点数最多的两个区域的角度分别为d1,d2,如果这两个角度值相差很大则说明边界找错了(这种情况出现概率较小),要重新在次小的i列寻找准种子点和种子点并重新确定偏转角度;如果相近则计算d=(d1+d2)/2。以点数最多的两个区域为基准,按寻找边框相同的方法寻找水平标线的边界点。执行这个步骤的原因在于水平标线在扫描前水平,在经过扫描之后则可能不再水平。
如果边界点大部分位于图像的上部且d<90,则图像需要顺时针旋转d度,再水平翻转一次;如果边界点大部分位于图像的上部且d>90,则图像需要逆时针旋转180-d度,再水平翻转一次;如果边界点都位于图像的下部且d<90,则图像需要顺时针旋转d度;如果边界点都位于图像的下部且d>90,则图像需要逆时针旋转d度;如果边界点都位于图像的左部且d>90,则图像需要逆时针旋转180-d度;如果边界点都位于图像的左部且d<90,则图像需要顺时针旋转d度,再水平翻转一次;如果边界点大部分位于图像的右部且d<90,则图像需要顺时针旋转d度;如果边界点大部分位于图像的右部且d>90,则图像需要逆时针旋转d度,再水平翻转一次。至于具体如何旋转和翻转对于本领域技术人员来说是一种熟知的技术,这里不再赘述。
至此,即得到了经过角度调整的扫描图像。
在步骤1205中,裁减扫描图像的边缘。也就是在确定图像边框后,保留边框内部及边框的像素,而丢弃边框外部的像素。
在步骤1206中,对扫描图像进行缩放。也就是把经过步骤1205处理后的图像尺寸缩放到图2同样大小,即2100像素×1500像素。如果缩放前一个像素的坐标是(x0,y0),缩放后坐标是(x1,y1),假设放大因子为ratio,则缩放的变换矩阵为:
由于放大图像时产生了新的像素,以及由于浮点数的操作,得到的坐标可能并不是整数,可以采用的方法是新像素的灰度值与其最临近的像素的灰度值相同。同时,为了避免新图过大或过小,可以限制0.25≤ratio≤4。
经过上述预处理,得到图16所示的标准的防伪票据图像。
步骤1003:对标准的防伪票据图像进行图像特征提取,得到唯一标识图像特征。这里的图像特征提取采用和步骤505相同的方法,这里不再赘述。
步骤1004:识别防伪票据图像中的二维条码,得到二维条码数据。这里的二维条码数据包含:防伪票据原始图像部分的图像特征、“是否使用PIN”,标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位和“是否是由特殊纸张打印”标志位。
步骤1005:如果二维条码中“是否使用PIN标志位”要求使用PIN,则通过显示器件输出提示票据持有者输入PIN的光信号或声音信号,提示持有者输入PIN。
步骤1006:利用票据持有者在步骤1005输入的PIN码、在步骤1003得到的图像特征和步骤1004得到的二维条码数据验证防伪票据。具体的验证方法如下:
首先,对步骤1003中对防伪票据图像进行图像特征提取得到的图像特征,以及步骤1004对二维条码数据识别后得到的图像特征进行比较,如果二者的差别小于预先规定的范围,则转入下一步,否则认为票据是伪造的。这里的预先规定的范围可以是:两者的横坐标相差不超过3,两者的纵坐标相差不超过3。
然后,验证数字签名,如果数字签名通过验证,则认为票据是真实的,否则认为票据是伪造的。具体验证数字签名的方法可以是:对二维条码中的图像特征信息、“是否使用PIN标志位”、“是否需要与证件同时使用”标志位、“是否由特殊纸张打印”标志位以及用户输入的PIN码信息的组合进行文摘处理,并对数字签名利用公钥进行解密,比较文摘处理后的值和解密后的值是否相同,如果相同,则表明票据没有经过篡改,是真实的,否则票据是伪造的。
步骤1007:对于认定票据真实的情况,或者票据没有通过验证的情况,通过一个信号输出装置以不同方式告知验票员。这里的信号输出装置可以是一个显示屏,在显示屏上显示验证是否通过的消息;也可以是一个发光装置,通过不用颜色的光告知验票员票据是否通过验证;还可以是一个发声装置,通过不同的声音告知验票员票据是否通过验证。当然,除此之外还可以有其他的方式,只要能让验票员知道该票据是否通过验证即可,本发明对此不进行任何限制。
步骤1008:根据二维条码中“是否需要与证件同时使用”标志位输入相应光信号或声音信号,提醒验票者是否需要进一步对比票据上的证件号码和用户的证件号码,以及证件上的照片与票据持有者本人。如果“是否需要与证件同时使用”标志位设置为需要同时使用证件,则验票者需要进一步对比票据上的证件号码和用户的证件号码是否相符,以及证件上的照片与票据持有者本人是否相符。
步骤1009:根据二维条码中“是否由特殊纸张打印”标志位输入相应光信号或声音信号,提醒验票者是否允许复印票据的使用。如果“是否由特殊纸张打印”标志位设置为需要使用特殊纸张打印,则当前的票据应该是打印在指定的特殊纸张上的,复印的票据不允许使用。反之则允许使用复印的票据。
至此,即完成了防伪票据的验证过程,可以看出,通过自动验证票据图像特征和数字签名,不但能大大提高验证的准确性,同时能提高自动化程度,并降低验票员的工作强度。
在上述实施例中给出了通过边缘提取和轮廓跟踪算法进行图像特征提取的具体实现方式,这种方式由于是通过提取唯一标识图像特征的坐标点来进行的,因此本实施例需要考虑不可避免具有图像误差的复印票据的情况。因而,在本实施例中,二维条码部分不仅包含对图像特征的数字签名信息,还同时包含了图像特征压缩码本身。在进行验证时,考虑到复印票据的误差的情况,首先需要比较扫描票据图像的图像特征和二维条码部分包含的图像特征压缩码表示的图像特征之间的差异,如果相差在一个规定的范围内,则认为这是票据复印时出现的不可避免的误差。然后,再根据二维条码中的数字签名信息和二维条码本身包含的图像特征压缩码来验证数字签名是否正确,从而杜绝了在发送过程中票据被篡改的情况出现。
但是本领域技术人员可以理解,如果使用光学字符识别(OCR)技术用ASCII码的方式确定原始票据图像中的文字、数字的唯一标识图像特征,使用图像特征提取技术确定诸如手写签名等简单图像的唯一标识特征,则可以准确地提取图像的唯一标识特征。在这种情况下,即使票据多次复印,其图像特征也是相同的。此时,本发明的二维条码部分可以不包含图像特征压缩码。在步骤1006进行验证时,不需要对比步骤1003中对防伪票据图像进行图像特征提取得到的图像特征和二维条码中的图像特征的差别是否在一个规定的范围内,而是对步骤1003中对防伪票据图像进行图像特征提取得到的图像特征进行生成防伪票据时进行的文摘计算,然后对二维条码数据中的对唯一标识图像特征的数字签名信息进行解密,判断文摘计算后的信息和解密后的信息是否相符,如果相符,则认为票据是真实的,否则认为票据是伪造的。在这种情况下,由于不需要考虑复印误差的情况,因此在二维条码中不需要包含图像特征压缩码信息,进一步简化了防伪票据及其验证过程。
在上述实施例中介绍了在二维条码部分可以设置三个标志位:“是否使用PIN”标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位、“是否由特殊纸张打印”标志位。在本发明的实际应用过程中,可以根据实际需要确定防伪票据的安全等级,并据此对三个标志位进行组合。例如,常见的组合包括:同时设置“是否使用PIN”标志位和“是否需要与证件同时使用”标志位为是;单独设置“是否需要与证件同时使用”标志位为是;同时设置“是否使用PIN”标志位和“是否由特殊纸张打印”标志位为是。总之,本发明在保证安全性的前提下提供了多种应用方案,使本发明可以在各种情况下得到灵活运用。
下面以将“是否使用PIN”标志位、“是否需要与证件同时使用”标志位设置为使用PIN和需要与证件同时使用,并且以奥运会比赛售票系统为例说明一个具体的应用过程。
奥运会比赛售票系统支持网上售票和面对面售票,支持门票的转让和退票。下面通过描述购票、转让、退票的过程说明本发明的具体应用。
网上购票
1、消费者访问奥运会售票网站,选择奥运会比赛项目的名称、时间、座位号,填写个人身份证号码或护照号码、电子邮件地址、PIN码,然后通过某种方式,例如电子银行、银行转账、邮局汇款等方式,支付门票费。
2、奥委会收到消费者的付款后,根据用户提交信息生成防伪门票图像,然后把门票图像通过安全套接层(SSL)协议保护的公用网络发送到消费者指定的电子邮件信箱中。
3、消费者收到防伪门票图像后可以通过公用免费软件或自己编写的软件或奥运会门票验证网站验证门票真伪,通过验证后打印门票图像到打印纸上。
4、消费者手持打印后的门票和个人身份证或护照去观看奥运会比赛。
在奥运会门票售票处购票
1、消费者告知售票员个人身份证号码或护照号码、所需门票的名称、时间、座位号,并通过输入终端输入PIN码。
2、售票员把以上信息输入计算机,计算机根据这些信息生成防伪门票图像,然后打印到打印纸上。
3、售票员把打印后的门票交付给消费者。
4、消费者手持打印后的门票和个人身份证或护照去观看奥运会比赛。
检票过程
1、消费者在奥运会比赛检票处把个人身份证或护照和打印后的门票交付给验票员,并通过小键盘输入PIN。
2、验票员用CCD扫描器件扫描防伪门票图像,扫描后图像数据被输入到处理器,处理器验证门票真伪,并通过输出显示器件显示验证结果。如果没有通过验证则门票是伪造的,如果通过验证则进行下一步。
3、处理器检索黑名单,如果当前门票在黑名单中则认为该门票不能使用,如果不在则进行下一步。这里设置黑名单的目的在于,防止用户在通过网上退票后又持票进场。另外,通常情况下规定检票开始前1到2个小时就不允许退票,因此可以在检票开始前通过可移动介质把黑名单拷贝到验证终端,检票时验证系统可以是离线状态。
4、验票员对比手中门票上的证件号码与消费者证件上的证件号码,并对比消费者证件上的照片与消费者本人,如果不相同则认为门票不归该消费者所有,如果相同则归还消费者身份证,允许消费者进入。
网上退票
1、消费者登录奥运会退票网站,填写PIN码,把PIN码和门票图像经过SSL保护的公用网络发送给奥委会。
2、奥委会验证门票图像的真伪,并检查黑名单,如果通过验证则允许退票,并把当前门票信息列入黑名单。
3、奥委会通过某种途径退还消费者门票费。
奥运会退票处退票:
1、消费者在奥运会退票处把个人身份证或护照和打印后的门票交付给退票员,通过输入终端输入PIN码。
2、退票员用CCD扫描器件扫描防伪门票图像,扫描后图像数据被输入到处理器,处理器验证门票真伪,并通过输出显示器件显示验证结果。如果没有通过验证则门票是伪造的,如果通过验证则进行下一步。
3、处理器检索黑名单,如果当前门票在黑名单中则认为该门票不能使用,如果不在则进行下一步。
4、退票员对比手中门票上的证件号码与消费者证件上的证件号码,并对比证件上的照片与消费者本人,如果不相同则认为门票不归该消费者所有,如果相同则允许消费者退票。
门票转让处转让票据
1、消费者在奥运会门票转让处把个人身份证或护照、打印后的门票和被转让人的身份证或护照交付给转让处人员,通过输入终端输入自己的PIN和被转让人新的PIN码。
2、转让处人员用CCD扫描器件扫描防伪门票图像,扫描后图像数据被输入到处理器,处理器验证门票真伪,并通过输出显示器件显示验证结果。如果没有通过验证则门票是伪造的,如果通过验证则进行下一步。
3、处理器检索黑名单,如果当前门票在黑名单中则认为该门票不能使用,如果不在则进行下一步。
4、转让处人员对比手中门票上的证件号码与消费者证件上的证件号码,并对比证件上的照片与消费者本人,如果不相同则认为门票不归该消费者所有,如果相同转让处人员把当前门票列入黑名单,进行下一步。
6、转让处人员根据当前门票信息和被转让者证件号码、PIN码生成新的门票图像,打印出来交付给被转让者。
本发明并不局限于门票,而可以应用于各种票据的防伪,如海关报表单、税务报表、保险登记表、银行票据、运输单据等等。并且,除了以上示例外,本领域技术人员可以在本发明的精神下使用其它实现方式。因此可以理解,上述仅是本发明的具体实施例而已,并不用以限制本发明。