JP2013510379A - 最適化 - Google Patents

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Abstract

物品の固有の表層構造の複数の領域が、可干渉光に連続してさらされ、固有の表層構造によって散乱された光が収集されるときに収集されたデータ点の群を含む組から生成された署名に基づく物品の認証のためのシステムを実現する方法が説明される。それによって、システム実現への柔軟で適切な手法を採用することができ、それにより、人間の時間入力に関して高い効率が与えられ、高信頼で効率的なシステム実現が生じるのを可能にする高品質で高信頼の設定パラメータ値が与えられる。

Description

本発明は、物品の固有の性質から署名を生成し、そのような署名を有効、本物、真正の物品の事前に記憶された署名と比較するためのシステムの性能の最適化に関し、特に、しかし限定的ではなく、最適化プロセスを管理する遺伝最適化法の使用に関する。
物理的な物品の認証の分野では、物品の識別子に依拠することが知られている。物品の未変更表面の物理的性質に基づく識別子を使用することができる(国際公開第2005/088533号)。そのような署名を使用して物品の追跡および/または検証を実施するためのシステムは、多数の場所の機器を含む複雑なシステムであり、いくつかの変数パラメータに依存することがある。
本発明は、既存のシステムの既知の欠点を考慮して考案された。
国際公開第2005/088533号 英国特許出願第0405641.2号 英国特許出願公開第2411954号 英国特許出願第0418138.4号 英国特許出願公開第2417707号 米国特許出願第60/601,464号 米国特許出願第60/601,463号 米国特許出願第60/610,075号 英国特許出願第0418178.0号 英国特許出願公開第2417074号 米国特許出願第60/601,219号 英国特許出願第0418173.1号 英国特許出願公開第2417592号 米国特許出願第60/601,500号 英国特許出願第0509635.9号 英国特許出願公開第2426100号 米国特許出願第60/679,892号 英国特許出願第0515464.6号 英国特許出願公開第2428846号 米国特許出願第60/702,746号 英国特許出願第0515461.2号 英国特許出願公開第2429096号 米国特許出願第60/702,946号 英国特許出願第0515465.3号 英国特許出願公開第2429092号 米国特許出願第60/702,897号 英国特許出願第0515463.8号 英国特許出願公開第2428948号 米国特許出願第60/702,742号 英国特許出願第0515460.4号 英国特許出願公開第2429095号 米国特許出願第60/702,732号 英国特許出願第0515462.0号 英国特許出願公開第2429097号 米国特許出願第60/704,354号 英国特許出願第0518342.1号 英国特許出願公開第2429950号 米国特許出願第60/715,044号 英国特許出願第0522037.1号 英国特許出願公開第2431759号 米国特許出願第60/731,531号 英国特許出願第0526420.5号 英国特許出願公開第2433632号 米国特許出願第60/753,685号 英国特許出願第0526662.2号 米国特許出願第60/753,633号 英国特許出願第0600828.8号 英国特許出願公開第2434442号 米国特許出願第60/761,870号 英国特許出願第0611618.0号 英国特許出願公開第2440386号 米国特許出願第60/804,537号 英国特許出願第0711461.4号 英国特許出願公開第2450131号 米国特許出願第60/943,801号 欧州特許出願公開第1,730,675A号
第1の態様の観点から、本発明は、物品の固有の表層構造の複数の領域が、可干渉光に連続してさらされ、固有の表層構造によって散乱された光が収集されるときに収集されたデータ点の群を含む組から生成された署名に基づく物品の認証のためのシステムを実現する方法を提供する。所与のシステム実現のために、この方法は、システムの性能に影響を及ぼす1組のパラメータを決定する段階と、1組のパラメータによって影響されることがあるシステム性能の定義を決定する段階と、パラメータ値の組の最初のポピュレーションを生成する段階であり、各パラメータの組が所望のシステム性能を達成する際に使用されるべき各パラメータの値を含む、段階と、パラメータ値の組ごとに、システム性能の定義に関して適合値を決定する段階と、決定された適合性に従ってポピュレーションの交配のペアを識別する段階と、交配のペアを交叉させることによって新しいポピュレーションを生成する段階と、最終基準が満たされるまで、パラメータ値の組ごとに適合値を決定する段階、交配のペアを識別する段階、および新しいポピュレーションを生成する段階を繰り返す段階と、最終ポピュレーションからのパラメータの組のうちの選択されたものに従ってシステムを構成する段階とを含む。それによって、システム実現への柔軟で適切な手法を採用することができ、それにより、人間の時間入力に関して高い効率が与えられ、高信頼で効率的なシステム実現が生じるのを可能にする高品質で高信頼の設定パラメータ値が与えられる。
いくつかの例では、最終基準が、固定の数の反復のうちの1つまたは複数を含み、固定の数の反復が、所与の結果事象、および全体的なポピュレーション適合値における挙動パターンに従う。いくつかの例では、挙動パターンが収束挙動である。したがって、最終パラメータ決定がなされるときを決定するための柔軟な手法が提供される。
いくつかの例では、この方法は、新しいポピュレーションを生成する段階の間または後にランダム突然変異を導入する段階をさらに含む。いくつかの例では、突然変異が反復間で一貫していない。したがって、この方法によって与えられる実施パラメータ値は、高品質のものであり、誤りのピークに対応するパラメータ値の結果を避けることにより高信頼で効率的なシステム実現をもたらす。
いくつかの例では、このシステムは、既知の物品の記録署名を製作するように動作可能な少なくとも1つの記録スキャナと、既知の物品の記録署名を記憶するように動作可能なデータベースと、データベース中の1つまたは複数の記録署名と比較するために、試験下で物品の署名を製作するように動作可能な試験スキャナとを備える。したがって、システム実施パラメータは、所与のシステム実現で必要とされる要素の全範囲にわたって設けることができる。
いくつかの例では、記録スキャナおよびフィールドスキャナの各々は、可干渉性ビームにより物品の複数の領域を連続して照明することと、可干渉性ビームが物品の異なる領域から散乱するときに得られた信号からのデータ点の群を含む組を収集することであり、データ点の群のうちの異なるものが物品のそれぞれの異なる領域からの散乱に関連することと、データ点の群の組から物品の署名の決定することとによって物品のための署名を生成するように動作可能である。したがって、与えられたパラメータ値は、物理的物品のための生物測定タイプの記述子および/または識別子を生成および使用するシステムに適合することができる。
いくつかの例では、システム性能の定義は、類似の物品と類似でない物品との間の比較のために、物品署名間の1組の相互比較の分布幅と、相互比較の結果の間の分布間隔とのうちの少なくとも一方を含む。したがって、物理的物品のための生物測定タイプの記述子および/または識別子のための不一致結果と一致結果との間の分離は、最適実施パラメータ値の指針として使用することができる。
いくつかの例では、パラメータの組は、時間領域フィルタの次数、時間領域フィルタの立上りおよび立下り間隔、空間領域フィルタの次数、空間領域の立上りおよび立下り間隔、空間分解能、平滑化関数、エンコーダ設定、ブロックサイズ、ブロックの数、適合多項式の次数、伸張範囲、標準偏差閾値、最初の位置オフセット、テキスト除去フィルタの設定、画像閾値、および目盛幅からなる群から選択された少なくとも1つのパラメータを含む。したがって、様々なパラメータが考慮され、したがって決定された値を有することができる。
別の態様の観点から、本発明は、物品の固有の表層構造の複数の領域が、可干渉光に連続してさらされ、固有の表層構造によって散乱された光が収集されるときに収集されたデータ点の群を含む組から生成された署名に基づく物品の認証のためのシステムを提供することができる。このシステムは、システムの性能に影響を及ぼす1組のパラメータを決定する段階と、1組のパラメータによって影響されることがあるシステム性能の定義を決定する段階と、パラメータ値の組の最初のポピュレーションを生成する段階であり、各パラメータの組が所望のシステム性能を達成する際に使用されるべき各パラメータの値を含む、段階と、パラメータ値の組ごとに、システム性能の定義に関して適合値を決定する段階と、決定された適合性に従ってポピュレーションの交配のペアを識別する段階と、交配のペアを交叉させることによって新しいポピュレーションを生成する段階と、最終基準が満たされるまで、パラメータ値の組ごとに適合値を決定する段階、交配のペアを識別する段階、および新しいポピュレーションを生成する段階を繰り返す段階と、最終ポピュレーションからのパラメータの組のうちの選択されたものに従ってシステムを構成する段階とに従って構成することができる。それによって、システム実現への柔軟で適切な手法を採用することができ、それにより、人間の時間入力に関して高い効率が与えられ、高信頼で効率的なシステム実現が生じるのを可能にする高品質で高信頼の設定パラメータ値が与えられる。
本発明のさらなる目的および利点は、以下の説明および添付の特許請求の範囲から明らかになるであろう。
次に、本発明をよりよく理解するために、および本発明を実施する方法を示すために、例として添付図面を参照にする。
読み取り装置の概略側面図である。 読み取り装置の機能構成要素のブロック概略図である。 紙表面の顕微鏡画像である。 プラスチック表面の同等な画像である。 非垂直入射によって引き起こされた反射への影響を示す図である。 非垂直入射によって引き起こされた反射への影響を示す図である。 非垂直入射にする耐性への検出器開口数の影響を示す図である。 非垂直入射にする耐性への検出器開口数の影響を示す図である。 物品の署名を走査から生成することができる方法を示す流れ図である。 収集データへの高いコントラスト変化の影響を概略的に示す図である。 収集データへの高いコントラスト変化の影響を概略的に示す図である。 収集データへの高いコントラスト変化の影響を概略的に示す図である。 ビット一致比への高いコントラスト変化の影響を概略的に示す図である。 変化制限による収集データへの高いコントラスト変化の影響の緩和を概略的に示す図である。 変化制限による収集データへの高いコントラスト変化の影響の緩和を概略的に示す図である。 変化制限による収集データへの高いコントラスト変化の影響の緩和を概略的に示す図である。 変化制限を行うことができる方法を示す流れ図である。 多数の高い振幅変化をもつ表面からのデータへの変化制限の影響を示す図である。 多数の高い振幅変化をもつ表面からのデータへの変化制限の影響を示す図である。 高い振幅変化をもたない表面からのデータへの変化制限の影響を示す図である。 高い振幅変化をもたない表面からのデータへの変化制限の影響を示す図である。 走査から得られた物品の署名を署名データベースに対して検証することができる方法を示す流れ図である。 ビット一致比への高いコントラスト変化の影響を緩和することができる方法を概略的に示す図である。 検証目的のために文書を走査し、その結果をユーザーに提示する方法の全体プロセスを示す流れ図である。 図15の検証プロセスを変更して走査における非理想性を明らかにすることができる方法を示す流れ図である。 図15の検証プロセスを変更して走査における非理想性を明らかにすることができる方法の別の例を示す流れ図である。 走査から集められた相互相関データの一例を示す図である。 走査された物品が歪まされている場合に走査から集められた相互相関データの一例を示す図である。 走査された物品が非線形速度で走査される場合に走査から集められた相互相関データの一例を示す図である。 上述の1組の物品の固有の性質から導出された署名が比較されるときに得られた結果のプロットを示す図である。 パラメータの組を最適化する例示の方法を示す流れ図である。 ポピュレーションの各世代の平均コスト、最良コスト、および遺伝的多様性の例示のサンプルデータのプロットを示す図である。 ポピュレーションの単一の世代およびそれに適用される交配分布の例示のサンプルデータのプロットを示す図である。
本発明は様々な変更および代替形態を受け入れる余地があるが、特定の実施形態が図面で例として示され、本明細書で詳細に説明される。しかし、図面および詳細な説明は、開示された特定の形態に本発明を限定するものではなく、むしろ反対に、本発明は、添付の特許請求の範囲で規定される本発明の趣旨および範囲内にある変更、均等物および代替物をすべて包含するものであることが理解されるべきである。
物品を一意的に識別する正確な方法を提供するために、物品の表面からの光学反射に依拠するシステムを使用することが可能である。そのようなシステムの一例が図1から14を参照しながら説明される。
本明細書で説明される例示のシステムは、Ingenia Technology Ltdによって開発および販売されているものである。このシステムは、所与の物品を一意的に識別するために、1枚の紙などの紙、ボール紙、プラスチック、または金属の物品、身分証明書または旅券、機密保持シール、ペイメントカードなどのランダムな表面パターン化を分析するように動作可能である。このシステムは、2004年3月12日に出願の英国特許出願第0405641.2号(2005年9月14日に英国特許出願公開第2411954号明細書として公開)、2004年8月13日に出願の英国特許出願第0418138.4号(2006年3月8日に英国特許出願公開第2417707号明細書として公開)、2004年8月13日に出願の米国特許出願第60/601,464号、2004年8月13日に出願の米国特許出願第60/601,463号、2004年9月15日に出願の米国特許出願第60/610,075号、2004年8月13日に出願の英国特許出願第0418178.0号(2006年2月15日に英国特許出願公開第2417074号明細書として公開)、2004年8月13日に出願の米国特許出願第60/601,219号、2004年8月13日に出願の英国特許出願第0418173.1号(2006年3月1日に英国特許出願公開第2417592号明細書として公開)、2004年8月13日に出願の米国特許出願第60/601,500号、2005年5月11日に出願の英国特許出願第0509635.9号(2006年11月15日に英国特許出願公開第2426100号明細書として公開)、2005年5月11日に出願の米国特許出願第60/679,892号、2005年7月27日に出願の英国特許出願第0515464.6号(2007年2月7日に英国特許出願公開第2428846号明細書として公開)、2005年7月27日に出願の米国特許出願第60/702,746号、2005年7月27日に出願の英国特許出願第0515461.2号(2007年2月14日に英国特許出願公開第2429096号明細書として公開)、2005年7月27日に出願の米国特許出願第60/702,946号、2005年7月27日に出願の英国特許出願第0515465.3号(2007年2月14日に英国特許出願公開第2429092号明細書として公開)、2005年7月27日に出願の米国特許出願第60/702,897号、2005年7月27日に出願の英国特許出願第0515463.8号(2007年2月7日に英国特許出願公開第2428948号明細書として公開)、2005年7月27日に出願の米国特許出願第60/702,742号、2005年7月27日に出願の英国特許出願第0515460.4号(2007年2月14日に英国特許出願公開第2429095号明細書として公開)、2005年7月27日に出願の米国特許出願第60/702,732号、2005年7月27日に出願の英国特許出願第0515462.0号(2007年2月14日に英国特許出願公開第2429097号明細書として公開)、2005年7月27日に出願の米国特許出願第60/704,354号、2005年9月8日に出願の英国特許出願第0518342.1号(2007年3月14日に英国特許出願公開第2429950号明細書として公開)、2005年9月8日に出願の米国特許出願第60/715,044号、2005年10月28日に出願の英国特許出願第0522037.1号(2007年5月2日に英国特許出願公開第2431759号明細書として公開)、2005年10月28日に出願の米国特許出願第60/731,531号、2005年12月23日に出願の英国特許出願第0526420.5号(2007年7月27日に英国特許出願公開第2433632号明細書として公開)、2005年12月23日に出願の米国特許出願第60/753,685号、2005年12月23日に出願の英国特許出願第0526662.2号、2005年12月23日に出願の米国特許出願第60/753,633号、2006年1月16日に出願の英国特許出願第0600828.8号(2007年7月25日に英国特許出願公開第2434442号明細書として公開)、2006年1月25日に出願の米国特許出願第60/761,870号、2006年6月12日に出願の英国特許出願第0611618.0号(2008年1月30日に英国特許出願公開第2440386号明細書として公開)、2006年6月12日に出願の米国特許出願第60/804,537号、2007年6月13日に出願の英国特許出願第0711461.4号(2008年12月17日に英国特許出願公開第2450131号明細書として公開)、および2006年6月13日に出願の米国特許出願第60/943,801号(すべてCowburn等によって発明された)を含むいくつかの公開された特許出願に詳細に説明されており、それらのすべての内容が参照により本明細書に組み込まれる。
実例によって、次に、Ingenia Technology Ltdのシステムの動作の方法の簡単な説明が提示される。
図1は読み取り装置1の概略側面図を示す。光学読み取り装置1は、装置の読み取り体積部に配置された物品(図示せず)からの署名を評価するためのものである。読み取り体積部は、ハウジング12中のスリットである、読み取り開口10によって形成される。ハウジング12は装置の主要な光学構成要素を含む。スリットはx方向に大きい範囲を有する(図面中の挿入軸を参照)。主要な光学構成要素は、可干渉性レーザビーム15を生成するためのレーザ源14、および複数のk個の光検出器要素から構成された検出器配列16であり、ここで、この例ではk=2であり、16aと16bでラベル付けされている。レーザビーム15は、y方向(図面の面に垂直)に延び、読み取り開口の面内にある細長い焦点に合焦構成18によって合焦される。1つの例示の読み取り機では、細長い焦点は約2mmの長軸寸法および約40マイクロメートルの短軸寸法を有する。これらの光学構成要素はサブアセンブリ20に含まれる。図示の例では、検出器要素16a、16bはビーム軸の両側でビーム軸と異なる角度にオフセットされて分配され、読み取り体積部内にある物品からの反射で散乱された光を収集する。一例では、オフセット角は-30度および+50度である。ビーム軸の両側の角度は、検出器要素が収集するデータ点ができるだけ無関係になるように、等しくないように選ぶことができる。しかし、実際には、これは動作にとって必須ではなく、入射ビームの両側に等しい角度で検出器があるのは完全に使用可能な構成であることが確認されている。検出器要素は共通の面に配置される。光検出器要素16aおよび16bは、可干渉性ビームが読み取り体積部から散乱する場合、ハウジングに置かれた物品から散乱された光を検出する。図示のように、光源はz方向のビーム軸でレーザビーム15を誘導するように取り付けられ、その結果、レーザビーム15は垂直入射で読み取り開口内で物品に当たることになる。
一般に、焦点深度は大きく、その結果、z方向に位置づけられた物品のいかなる差異も読み取り開口の面におけるビームのサイズに大幅な変化をもたらさない。一例では、焦点深度は、良好な結果を生成するのに十分な大きさの約±2mmである。他の構成では、焦点深度はより大きいまたはより小さいことがある。焦点深度、開口数、および作動距離のパラメータは相互に依存し、そのため、スポットサイズと焦点深度との間によく知られている相反関係がもたらされる。いくつかの構成では、焦点は調整可能とすることができ、距離測定手段と連動して、焦点は利用可能な焦点範囲内に配置された物品を目標とするように調整することができる。
物品のいくつかのポイントを読み取ることができるようにするために、物品および読み取り装置は、入射ビームおよび関連する検出器が物品を基準として移動するように配置することができる。これは、物品、スキャナアセンブリ、または両方を移動させることによって配置させることができる。いくつかの例では、物品は読み取り装置のハウジングに隣接する所定位置に保持することができ、スキャナアセンブリはこの移動を引き起こすように読み取り装置内で移動することができる。代替として、物品がスキャナアセンブリを通り過ぎることができる。他の代替形態では、物品およびスキャナは共に静止したままとし、方向性焦点手段により、可干渉光ビームがターゲットを横切るようにさせることができる。これは検出器を光ビームとともに移動させることを必要とすることがあり、または静止の検出器が、目標物上の光ビームのすべての入射位置からの反射を受け取るように配置されてもよい。
図2は、上述のような読み取り装置の論理的構成要素のブロック概略図である。レーザ発生器14は制御・署名生成ユニット36によって制御される。オプションとして、モーター22は、同様に、制御・署名生成ユニット36によって制御することができる。オプションとして、読み取り装置を通り過ぎる目標物の運動を測定するために、および/または相対的移動の非線形を測定し、それにより明らかにするために、いくつかの形態の運動検出または線形化手段(19として示される)が実装される場合、これは制御・署名生成ユニット36を使用して制御することができる。目標物表面の走査区域からのレーザビームの反射は光検出器16で検出される。上述のように、1つを超える光検出器をいくつかの例では備えることができる。光検出器16からの出力はアナログ/デジタル変換器(ADC)31によってデジタル化され、その後、処理するために制御・署名生成ユニット36に渡されて、特定の目標物表面の走査区域の署名が生成される。ADCはデータ捕捉回路の一部とすることができ、または別個のユニットとすることができ、または制御・署名生成ユニット36のマイクロコントローラもしくはマイクロプロセッサに集積化することができる。
制御・署名生成ユニット36はレーザビームの現在の入射場所情報を使用して、光検出器の反射情報の組ごとに走査区域の場所を決定することができる。それによって、走査区域の走査された部分のすべてまたは選択された部分に基づいた署名を生成することができる。走査区域全体よりも小さい区域が署名に含まれている場合、署名生成ユニット36は、署名を生成するとき走査区域の他の部分から受け取ったいかなるデータもただ単に無視することができる。代替として、走査区域全体からのデータが、目標物からの画像タイプのデータの位置決めまたは収集などの別の目的に使用される場合、データセット全体をその追加の目的のために制御・署名生成ユニット36で使用することができ、次にその追加の目的が完了した後維持または廃棄することができる。
理解されるであろうが、図2に示された様々な論理要素は様々な装置の組合せで物理的に具現することができる。例えば、ある状況では、要素のすべてを走査装置内に含むことができる。他の状況では、走査装置は、レーザ発生器14、モーター22(もしあれば)、および光検出器16のみを含むことができ、残りの要素はすべて1つまたは複数の別個の物理的ユニットに配置される。論理要素の物理的分布の他の組合せを使用することもできる。さらに、制御・署名生成ユニット36は別個の物理的ユニットに分割することができる。例えば、レーザ発生器14およびモーター(もしあれば)を実際に制御する第1のユニットと、レーザビームの現在の入射場所の情報を計算する第2のユニットと、署名を生成するのに使用することができる走査データを識別する第3のユニットと、署名を実際に計算する第4の部分とが存在できる。
ADC31および/または制御・署名生成ユニット36で実行される処理段階の一部またはすべては、特定用途向け集積回路(ASIC)または専用アナログ処理回路などの専用処理構成を使用して実行することができることが理解されよう。代替としてまたは追加として、ビームADC31および/または制御・署名生成ユニット36で実行される処理段階の一部またはすべては、デジタル信号プロセッサなどのプログラマブル処理装置、または従来のパーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ(例えば、携帯情報端末、すなわちFDA)、もしくはスマートフォンで使用することができるような多目的プロセッサを使用して実行することができる。プログラマブル処理装置が使用される場合、1つまたは複数のソフトウェアプログラムを使用して、プログラマブル装置に所望の機能を実行させることができることが理解されよう。そのようなソフトウェアプログラムは、磁気もしくは光ディスクなどのキャリア媒体に、またはデータ通信チャネルによる伝送の信号に組み入れることができる。
これらの例のシステムが読み取ることができる表面の性質を例示するために、図3および4はそれぞれ紙およびプラスチック物品の表面を示す。
図3は、画像が約0.5 x 0.2 mmの範囲をカバーする、紙表面の顕微鏡画面である。この図には、紙からなどの巨視的に平坦な表面が、多くの場合顕微鏡的スケールで高度に構造化されていることが示されていることが含まれる。紙ではその表面が、紙を形成する木やその他の植物由来の繊維のかみ合ったネットワークの結果として顕微鏡的に高度に構造化されている。この図ではまた、約10ミクロンの木の繊維の特性長さスケールを示している。この寸法は、繊維の方向によって決まるプロファイルを有する、回析および乱反射も発生させる可干渉光ビームの光学的波長との正確な関係を示している。したがって読み取り機が特定のクラスの物品のために設計されている場合、レーザの波長は、スキャンされる物品のクラスの構造的特徴のサイズに調整されうることが理解されよう。それぞれの紙の局所的な表面構造は、個々の木の繊維がどのように配列されているかによって独特のものとなるであろう。したがって1枚の紙は、自然の法則に支配されるプロセスによって作られた結果として、独特な構造を有する点で、従来技術による特別な樹脂トークンや磁性材料の沈着物などの特別に作られたトークンと異ならない。同じことは他の多くのタイプの物品に当てはまる。
図4はプラスチック表面の同等な画像である。この原子間力顕微鏡画像は、巨視的には平滑なプラスチック表面の凹凸のある表面を明確に示している。図から推測することができるように、この表面は図3に示された紙表面よりも平滑であるが、表面の起伏のこのレベルでさえ本例の署名生成方式を使用して一意的に識別することができる。
言い換えれば、独特の特性が多種多様の日常の物品から直接的な方法で測定可能である場合、特別に準備するトークンを製作する労力および費用を費やすのは本質的に無意味である。物品の表面(または透過の場合には内部)の自然の構造を利用する散乱信号のデータ収集および数値処理が次に説明される。
上記の図1に示されるように、表面から反射する合焦可干渉光がいくつかの検出器16で収集される。検出器は検出器の区域の端から端まで反射光を受け取る。反射光は光の入射位置の表面に関する情報を含む。上述のように、この情報は表面の表面粗さに関する顕微鏡レベルの情報を含むことができる。この情報は、反射光の観測されたパターンの特徴の波長の形態で反射光によって伝えられる。これらの波長の特徴を検出することによって、表面の表層構造に基づいて指紋または署名を導出することができる。表面上のいくつかの位置の反射を測定することによって、指紋または署名は表面の大きいサンプルに基づくことができ、それによって、後日、表面を再読み取りした後、後の読み取りからの署名を最初の読み取りからの署名に一致させることがより容易になる。
反射光は、2つの主要な角波長または角周波数領域における情報を含む。高い角周波数(短い波長)の情報は伝統的にスペックルとして知られているものである。この高い角周波数成分は、典型的には、0.5度の程度の角周期性を有する。典型的には、15度の程度の角周期性を有する低い角周波数(長波長)情報も存在する。
上述のように、各光検出器は、θnと呼ばれる立体角にわたって反射光を収集する。本説明では、各光検出器が正方形または円形の区域わたって光を収集することが仮定されている。光収集の立体角は異なる光検出器16間で変化することができる。各光検出器16は、θrと呼ばれる表面からの最小角度を有する反射光を測定する。したがって、所与の光検出器16によって検出される光は、表面に対してθrとθr+θnとの間の角度を有する反射ビームを含む。以下でさらに詳細に説明するように、検出器チャネルをできるだけ大きい角度だけ分離させる際にはスプーフィングへの耐性をシステムにもたせる利点がありうる。これは角度θrをできるだけ小さくすることになる。
理解されるであろうが、光検出器16が反射光を検出する立体角θnは開口数(NA)として表すこともでき、ここで、
NA=sin(φ)
であり、ここで、φは、検出器に入る、または出ることができる光の最大円錐の半角である。したがって、本例の検出器の開口数は、
NA=sin(θn/2)
である。したがって、大きい開口数を有する光検出器は、大量の光(すなわち、より多くの光子)を収集する可能性を有することになるが、これは、反射の情報(スペックル)の多くを平均化する影響があり、その結果、すべての捕捉した情報スペックルの和がより弱くなる。しかし、長い角波長成分は、短い角波長(伝統的なスペックル)成分よりも平均化による影響が少なく、したがって、これは、短い波長の反射信号に対する長波長の反射信号の比を改善する効果がある。
合焦可干渉性ビームが表面に垂直入射することが図1に示されたが、実際には、完全な垂直入射を保証するのは困難である場合があることが理解されよう。これは、特に、例えば、物品を搬送するコンベヤを含む商用処理環境などの低コスト読み取り機が備えられている環境、位置決めがほとんどもしくは全く訓練されていないユーザーによって行われる環境、または物品の位置決めがユーザーの制御下にない環境、および読み取り機から物品までの距離が、読み取り機と物品との間に物理的接触が全くないような状態である任意の環境において当てはまる。したがって、実際には、入射する合焦可干渉性光ビームが完全に垂直には物品に当たらないことになる可能性が非常に高い。
入射角をわずか1度未満だけ変更すると、表面からの反射スペックルパターンにかなりの影響がある場合があることが見いだされている。例えば、図5aは、従来のプリンタまたはコピー機で使用されることがあるような1枚の通常の白紙からの従来のスペックルパターンの画像を示す。図5bは、同一の照明条件下で、1枚の紙が図5aの画像の位置に対して0.06度だけ傾けられている同じ1枚の紙のスペックルパターンの画像を示す。表面のこの極めて小さい角度の摂動の結果としてスペックルパターンが著しく変化したことはいかなる観察者にも直ちに明らかである。したがって、署名がこれらの2つの画像からのそれぞれのデータセットの各々から生成されることになる場合、それらの2つの署名間の相互相関は、同じ目標物の走査から生成された2つの署名間の相互相関から通常予想されるものよりも非常に低い結果をもたらすことになる。
角度が少量だけ繰り返し増加され、測定が行われ、相互相関が各新しい測定値とベースラインのオリジナルの測定値(ゼロオフセット角度による)との間で行われると、相互相関の結果は、オフセット角が増加し始めるにつれて急速に低下することも見いだされている。しかし、角度がある一定の点を超えて増加するとき、相互相関の結果は飽和し、それにより、オフセット角に対する相互相関の結果のプロットはほぼ一定の相互相関値で横這いになる。この効果は反射光の低周波成分によってもたらされる。生じていることは、入射角の摂動が増加するにつれて反射光の高周波スペックル成分が急速に相互作用しなくなることである。しかし、角度がある一定量だけ増加した後、伝統的なスペックル(高周波)成分の影響は低周波成分の影響よりも少なくなる。したがって、低周波成分が相互相関の結果の最も重要な要因になった後、この成分(入射角の耐性がより大きい)により、相互相関の結果は入射角の摂動のさらなる増加にもかかわらず飽和する。
この現象は図6に示され、オフセット角に対する相互相関の結果の概略プロットは光検出器の様々な異なる開口数値に関して示される。図6から分かるように、0.06の開口数(約6.88度の立体角)で、相互相関の結果は、約0.5の相互相関の結果が到達されるまで角度の増加とともに急速に低下する。相互相関の結果はこの値で飽和する。
光検出器の開口数が増加すると、反射光の低周波成分が入射角の摂動に関して高周波成分と比べてより早く重要になることも見いだされている。これが生じるのは、高周波成分が大きい「読み取り窓」によって平均されるので、より大きい立体角(開口数と同等)に対して、低周波成分の影響が高周波の「伝統的なスペックル」成分と比べてより大きくなるからである。
したがって、図6に示されるように、より高い開口数を表す曲線はそれぞれより高い相互相関の結果値で飽和する。0.05の開口数(約5.7度の全円錐角)では、グラフは約0.7の相互相関の結果で飽和する。0.1の開口数(約11.4度の全円錐角)では、グラフは約0.9の相互相関の結果で飽和する。
この現象を実証するいくつかの実験結果のプロットが図7に示される。これらの結果は同じ物品の同じ表面の点で同一の照明条件下で得られたもので、各光検出器の唯一の変化は、垂直から遠ざかる入射光ビームの変化である。相互相関の結果は、入射角の摂動値ごとの各光検出器での収集情報と、ゼロ入射角摂動で収集された情報との間の相互相関からのものである。図7から分かるように、0.074の開口数(8.48度の立体角)を有する光検出器では、相互相関の結果は、0から0.5度までの入射角の摂動の増加により0.6まで急速に低下する。しかし、このレベルに到達した後、相互相関の結果は0.5から0.6の範囲で安定する。
0.4の開口数(47.16度の立体角)を有する光検出器では、相互相関の結果は約0.9の値の近くでほとんど即座に安定する。したがって、この開口数では、垂直入射角から少しの逸脱が生じてもすぐにスペックルの効果をほとんど無視できる。
したがって、この技法に従って光検出器を使用する読み取り機は、同じ表面の点からの異なる読み取りの間のレーザ光ビームの入射角の摂動に対して極めて耐性があるようにすることができることが明らかである。
図8は、物品の署名を走査から生成することができる方法を示す流れ図を示す。
段階S1はデータ取得の段階であり、この段階の間に、光検出器の各々での光学強度が走査の全長に沿ったいくつかの場所で取得される。同時に、エンコーダ信号が時間の関数として取得される。走査モーターが高度の線形化精度を有する(例えば、ステッピングモーターのような)場合、またはデータの非線形をブロック単位の分析またはテンプレート適合により除去することができる場合、データの線形化は必要とされないことがあることに留意されたい。上記の図2を参照すると、データは、署名発生器36がADC31からデータを得ることによって取得される。走査ごとに収集される光検出器当たりのデータ点の数は以下でNとして定義される。さらに、値ak(i)は、光検出器kからのi番目に記憶された強度値として定義され、ここで、iは1からNにわたる。
段階S2は、捕捉データに時間領域フィルタを適用するオプションの段階である。本例では、これは、目標物が可干渉性ビーム以外の光源からの照明にもさらされる場合に発生することが予想されるような50/60Hzおよび100/120Hz帯域の信号を選択的に除去するために使用される。これらの周波数は、蛍光照明設備などの室内照明設備を駆動するのに最も一般的に使用されるものである。
段階S3はデータの位置合せを行う。いくつかの例では、この段階は、エンコーダ変化が時間的に均一な間隔になるように、数値補間を使用してak(i)を局所的に拡大および収縮する。これにより、モーター速度の局所変化およびデータの他の非線形が補正される。この段階は署名発生器36で行うことができる。
いくつかの例では、走査区域が所定のパターンテンプレートに対応する場合、捕捉データは既知のテンプレートと比較し、捕捉データに平行移動および/または回転調整を適用してデータをテンプレートに位置合せすることができる。さらに、物品に対する走査ヘッドの通過が、テンプレートが構成されたものと異なる状況では、拡大および縮小の調整を捕捉データに適用して捕捉データをテンプレートに位置合せすることができる。したがって、テンプレートが線形走査速度を使用して構成されている場合、存在する速度の非線形とともに走査データが管理されているならば走査データはテンプレートと一致するように調整されうる。
段階S4は、オプションの信号強度制限を適用して、例えばテキスト印刷をもつ表面および中間階調印刷をもつ表面を含む、例えば高度に印刷された表面を有する物品で生じる特定の問題に対処する。この問題は、不一致結果が一致の評点の増加に遭遇する傾向があり、それによって、不一致結果と一致結果との間の分離が減少することである。
これは、得られた署名の各ビットのランダム性に関連して、突然のコントラスト変化の走査表面への非ランダム性の影響によって引き起こされる。簡単に言えば、突然のコントラスト変化により、いくつかの非ランダム性データビットが署名に入り、その結果、これらの非ランダム性ビットが、同様に印刷されたまたはパターン化された物品の走査を介して互いに一致する。図10はこのプロセスをより詳細に示す。
図9aは物品上の走査区域50を示し、走査区域は、第1の表面色を有する2つの区域51と、第2の表面色をもつ区域52とを有する。この表面色の変化の効果が図9bに示されており、走査装置によって捕捉された反射信号の強度が走査区域の長さに沿ってプロットされている。見て分かるように、強度は、第1の表面色が存在する場合に第1のレベルになり、第2の表面色が存在する場合に第2のレベルになる。第1および第2のレベルの各々において、信号強度の小さい変動が生じる。これらの小さい変動は署名が導出される情報内容である。
図9bの第1のレベルと第2のレベルとの間の階段状変化により、得られた署名中に実際に引き起こされる問題が、図9cによって示される。図9cは、ACフィルタ(段階S4に関して以下で説明する空間領域帯域通過フィルタなど)の適用の後の図9bからの強度データを示す。図9cから、2次フィルタなどの高次フィルタによっても、走査区域の表面パターンの各々の突然の変化の後、小さい強度変動が失われる領域が生じることが明らかである。したがって、領域53の各データビット位置では、それらの位置で実際に生じた強度の小さい変動にかかわらず、署名中で最後に達するデータビットの値は0になることになる。同様に、領域54の各データビット位置では、それらの位置で実際に生じた強度の小さい変動にかかわらず、署名中で最後に達するデータビットの値は1になることになる。
2つの類似の物品が走査領域のわたり名目上同一の表面印刷またはパターン化を有すると予想することができるので、そのような物品のすべての署名は表面のパターン/印刷/色の段階変化に対応する位置での署名内ですべて1のデータビットおよび/またはすべて0のデータビットのほぼ同じ領域を有すると予想することができる。したがって、これらの領域は異なる物品間の比較では比較結果値の不自然な増加を引き起こし、それにより、一致結果と不一致結果との間の分離が低下する。この分離の低下が図13に示されており、単一の物品の異なる走査間の比較のピーク(すなわち、一致結果)は約99%のビット一致比に中心をもち、一方、異なる物品の走査に対して比較が行われた場合の2番目の一致ピークは約85%のビット一致比に中心をもつことが分かる。普通の状況下で、そのような表面パターン化効果が生じない場合、不一致ピークは50%に非常に近いと予想されることになる。
上記のように、そのような変化によって引き起こされるデータ消失を最小にするための第1の手法は、高次フィルタを使用して、回復時間を最小にし、それにより、各走査表面変化によって影響を受ける署名ビットの数を最小にすることを含む。
以下で説明するように、より複雑な手法を利用して、その走査表面の走査から導出された署名のビットへのそのような走査表面変化の影響を最小にすることができる。具体的には、システムは、署名にもたらす表面の生地または粗さを表す小さい変動のものとするには大きすぎる強度変動が生じていることを検出するように実装することができる。そのような変化が検出された場合、変化の大きさはチョップするかまたは制限してから、ACフィルタを適用してフィルタ回復時間をさらに減少させることができる。これが図11に示される。図11aは図9aと同様であり、パターン化区域をもつ走査領域を示す。図11bはパターン化区域間の変化の大きさの制限を示し、図11cはすべて1およびすべて0のデータビットをもたらす領域55および56が図9cの対応する領域53および54と比べて非常に小さいことを示す。次に、これは、署名の残りの部分が小さい変動に基づくことに関係なく、表面のパターン変化の直接的結果として0または1の値を採用するように強制される署名のビットの数を減少させる。
そのような変化を検出するための最も直接的な方法の1つは、走査の長さに沿ったいくつかの点で変化を自動的に制限するために走査データを比較することができるテンプレートを有することなどによって、変化がいつ起こるかを知ることである。この手法は2つの欠点を有し、それは、テンプレートは、物品に対するスキャナの位置ずれを許容するために走査データに位置合せされる必要があること、およびスキャナは、どのテンプレートを使用するべきかを知るためにどのタイプの物品が走査されることになるかを事前に知る必要があることである。
そのような変化を検出するための別の方法は、大きい変化を見つけるために例えば標準偏差に基づいた計算を使用することである。しかし、そのような手法は、典型的には、変化なしの長い期間による問題があり、それにより、走査される物品が変化を全くもたない/多くもたない場合、誤差が導入されることがある。
そのような手法の欠陥に対処するために、以下の技法を使用して、走査区域が印刷/パターン化に変化を含んでいてもいなくても同じように十分に働き、かつ走査されるべき物品の事前の知識を必要としないシステムを可能にすることができる。したがって、本例では、オプションの段階S4で必要とされる手法が図12に示される。
段階D1で開始して、強度値を差分して一連の差分値を生成する。次に、段階D2において、値を低い値で選ぶことができるように差分値をパーセンタイルで分析する。本例では、50番目のパーセンタイルを好都合に使用することができる。約50番目またはそれ未満の他のパーセンタイル値を使用することもできる。
次に、段階D3では、選ばれたパーセンタイルの値を換算係数だけ拡大することによって閾値を生成する。換算係数は経験的に導出することができるが、1つの換算係数を広範囲の表面材料タイプに適用可能とすることができる。本例では、2.5の換算係数が、紙、ボール紙、光沢紙、および光沢のあるボール紙を含む多くの異なる表面材料タイプに使用される。
次に、段階D4において、差分値のすべてが閾値と比較される。閾値よりも大きい値をもついかなる差分も0値に設定される。差分値は閾値点検された後、変更済み差分が段階D5において再積分される。
本例では、これらの段階のすべては、光検出器からのアナログデータを多値デジタル値に変換した後に実行される。光検出器がアナログ信号ではなくデジタル強度信号を出力する例では、デジタル化は必要ないことになる。
したがって、このシステムは表面の生地/粗さの応答とするには大きすぎる大きい変化を見つけ、生地/粗さの応答データが大きい変化によってマスキングされないようにそれらの変化を制限する。
高度に印刷された表面からのデータへの段階S4の効果が図13aおよび13bに示される。図13aは、走査方向を横切る一連のハイコントラストの縞により表面から抽出されたデータにオプションの段階S4を実行する直前のデータを示す。段階S4によって処理された後の同じデータセットが図13bに示されており、維持された表面情報の量はハイコントラストの変化にもかかわらず高いことが分かる。
比較として、図14aおよび14bには、S4で実施されたシステムはハイコントラストで印刷された変化のないデータでは問題を引き起こさないことが示されている。図14aは、普通の表面から抽出されたデータに段階S4を実行する直前のデータを示す。段階S4によって処理された後の同じデータが図14bに示されており、S4のプロセスの実行にもかかわらず表面情報の量が減少していないことが分かる。
段階S5は捕捉データに空間領域帯域通過フィルタを適用する。このフィルタは、x方向(走査ヘッドの移動方向)に、ある範囲の波長を通過させる。フィルタは、サンプル間の減衰を最大にし、データ内の高い自由度を維持するように設計される。これを念頭において、フィルタ通過帯域の下限は速い減衰を有するように設定される。これが必要とされるのは、目標物表面からの絶対強度値が署名生成の観点から関心事でなく、一方、一見して同様の強度の区域間の変動が関心事であるからである。しかし、減衰は速すぎないように設定されるが、それは、速すぎると信号のランダム性を低下させ、それによって、捕捉データの自由度を低下させることがあるからである。上限は高く設定することができ、x方向の値の間に若干の高周波雑音があり(y方向の値では上述したように多い)、すなわち若干の平均化(スミアリング)の必要性がある場合があるが、典型的には高い上限以外に何も必要ない。いくつかの例では、2次フィルタを使用することができる。一例では、目標物表面にわたるレーザの移動速度が毎秒20mmである場合、フィルタはインパルス立上り距離100ミクロンおよび500ミクロンのインパルス立下がり距離を有することができる。
単純なフィルタを適用する代わりに、フィルタの様々な部分に重み付けすることが望ましいことがある。一例では、適用される重み付けは重要であり、その結果、三角形の通過帯域を生成して、差分などの実空間関数の等価物が導入される。差分タイプの効果は高度に構造化された表面に有用でありうるが、それは、差分タイプの効果が、信号からの相関の寄与(例えば、目標物の表面印刷からの)を、非相関の寄与と比べて減衰させるように働くことができるからである。
段階S6はデジタル化の段階であり、多値デジタル信号(ADCからの処理済み出力)は、走査を表すデジタル署名を計算するために2状態デジタル信号に変換される。デジタル署名は、本例では、次の規則のak(i)>平均マップを2値の「1」に、ak(i)≦平均マップを2値の「0」に適用することによって得られる。デジタル化データセットはdk(i)として定義され、ここで、iは1からNにわたる。物品の署名は、有利には、ちょうど説明した強度データのデジタル化署名に加えてさらなる成分を組み込むことができる。これらのさらなるオプションの署名成分が次に説明される。
段階S7はオプションの段階であり、より小さい「サムネイル」デジタル署名が生成される。いくつかの例では、これは、m個の読み取りの隣接する群を一緒に平均化することによって、またはc番目ごとのデータ点を拾いだすことによって生成された実空間サムネイルとすることができ、ここで、cはサムネイルの圧縮係数である。後者は、平均化により雑音が比例せずに増幅されうるので好ましいことがある。他の例では、サムネイルは、署名データの一部またはすべての高速フーリエ変換に基づくことができる。次に、段階S5で使用された同じデジタル化の規則が、低減したデータセットに適用される。サムネイルデジタル化はtk(i)として定義され、ここで、iは1からN/cにわたり、cは圧縮係数である。
段階S8は、多数の検出器チャネルが存在する(すなわち、ここで、k>1)場合に適用可能なオプションの段階である。追加の成分は、光検出器のうちの異なるものから得られた強度データ間で計算された相互相関成分である。2チャネルの場合、1個の可能な相互相関係数があり、3チャネルでは3個まで、4チャネルでは6個までなどである。相互相関係数は、それらが材料タイプの良好な指標であることが分かっているので有用となることができる。例えば、所与のタイプの旅券、またはレーザプリンタ紙などの特定のタイプの文書では、相互相関係数は、常に、予測可能な範囲にあるように見える。正規化相互相関は、ak(i)とal(i)との間で計算することができ、ここで、k≠lであり、k、lは光検出器チャネル番号のすべてにわたって変化する。正規化相互相関関数は、
として定義される。
後の検証で使用するために記憶することができる相互相関関数の別の態様は、相互相関関数のピークの幅、例えば、半値全幅(FWHM)である。検証処理における相互相関係数の使用は以下でさらに説明される。
段階S9は、信号強度分布を示す単純な強度平均値を計算するためのものである別のオプションの段階である。これは、異なる検出器の平均値の各々の全体平均、またはak(i)の平方2乗平均(rms)値などの各々の検出器の平均とすることができる。検出器が、上述の読み取り機におけるように垂直入射の両側に対で配置される場合、検出器の対ごとの平均を使用することができる。強度値は、サンプルの全体的な反射率および粗さの単純な指標であるので材料タイプに対する良好な粗いフィルタであることが分かった。例えば、平均値、すなわち、DCバックグラウンドを除去した後の正規化してないrms値を強度値として使用することができる。rms値は、rms値が表面の粗さと関連しているという点で表面の反射率の指標を与える。
物品の走査から得られた署名データは、検証目的のために署名データベース内に保持された記録と比較することができ、かつ/または既存のデータベースを拡大するためにデータベースに書き込んで署名の新しい記録を追加することができ、かつ/またはデータベースへのアクセスの有無にかかわらず後の検証のためにエンコードされた形態で物品に書き込むことができる。
新しいデータベースの記録は、段階S6で得られたデジタル署名、ならびにオプションとして、光検出器チャネルごとに段階S7で得られたより小さいサムネイル版、段階S8で得られた相互相関係数、および段階S9で得られた（複数の）平均値を含むことになる。代替として、サムネイルは、高速探索のために最適化されたそれ自体の別個のデータベースに記憶されてもよく、データの残り(サムネイルを含む)はメインデータベースに記憶されてもよい。
図15は、走査から得られた物品の署名を署名データベースに対して検証することができる方法を示す流れ図である。
単純な実施態様では、データベースは、フルセットの署名データに基づいて一致を見いだすために単に探索することができる。しかし、検証プロセスを高速化するために、本例のプロセスは、ここで説明したような計算済み平均値および相互相関係数に基づいてより小さいサムネイルおよび事前スクリーニングを使用する。そのような高速検証プロセスを行うために、検証プロセスは2つの主要な段階で実行され、第1の段階は、ここで説明するように走査データのフーリエ変換の振幅成分(および、オプションとして、さらに、計算した平均値および相互相関係数に基づく事前スクリーニング)から導出されるサムネイルを使用することによるものであり、第2の段階は、走査および記憶された完全なデジタル署名を互いに比較することによるものである。
検証段階V1は検証プロセスの第1の段階であり、上述のプロセスに従って物品を走査すること、すなわち、走査段階S1からS8を行うことである。この走査は物品のための署名を取得し、その署名は既存の物品署名のうちの1つまたは複数の記録に対して検証されることになる。
検証段階V2は、走査段階S6に関連して上述で説明したように得られる走査信号のフーリエ変換の振幅成分から導出されたサムネイルを使用して一致候補を捜し出す。検証段階V2はサムネイルエントリーの各々を取り込み、それとtk(i+j)との間で一致するビットの数を評価し、ここで、jは、走査された区域の配置における誤差を補償するために変化されるビットオフセットである。jの値が決定され、次に、一致するビットの最大数を与えるサムネイルエントリーが決定される。これは、さらなる処理で使用される「ヒット」である。これの変形は、完全なデジタル署名に基づいた完全な試験に対して多数の一致候補を合格させる可能性を含むことである。サムネイルの選択は、最大数の、例えば10個または100個の一致候補まで合格させることなどの任意の好適な基準に基づくことができ、各一致候補は、ある閾値百分率、例えば60%よりも高い一致ビットをもつサムネイルとして定義される。最大数を超える一致候補がある場合、最良の候補のみが合格する。一致候補が見いだされない場合、物品は拒絶される(すなわち、検証段階V6に飛び、不合格結果を発行する)。
本例で使用されるこのサムネイルベースの探索法は、以下の理由で全体的に改善された探索速度を提供する。サムネイルは署名全体よりも小さいので、署名全体を使用するよりもサムネイルを使用して探索するのに要する時間が少ない。実空間サムネイルが使用される場合、サムネイルは、署名全体を記憶した署名に対してビットシフトして一致を決定するのと同じように、記憶したサムネイルに対してビットシフトして、「ヒット」が生じたかどうかを決定する必要がある。サムネイル探索の結果は推定上の一致の最終候補リストであり、次に、その推定上の一致の各々を使用して署名全体を試験することができる。
サムネイルが署名またはその一部のフーリエ変換に基づく場合、探索の間サムネイルをビットシフトする必要がないので、さらなる利点が達成されうる。擬似ランダムビットシーケンスは、フーリエ変換されると、振幅スペクトルで情報の一部を、および位相スペクトルで一部を搬送する。しかし、いかなるビットシフトも位相スペクトルにのみ影響を与え、振幅スペクトルには影響を与えない。したがって、振幅スペクトルはビットシフトのいかなる知見もなしに一致されうる。位相スペクトルを廃棄する際に一部の情報は失われるが、十分な情報が残っており、データベースに対する粗い一致が得られる。これにより、目標物への1つまたは複数の推定上の一致をデータベース内で探し当てることができる。次に、これらの推定上の一致の各々は、実空間サムネイルの例と同様に新しい走査に対して従来の実空間法を使用して適切に比較することができる。
検証段階V3はオプションの事前スクリーニング試験であり、それを行ってから、記録のために記憶された完全なデジタル署名を、走査されたデジタル署名に対して分析する。この事前スクリーンでは、走査段階S8で得られたrms値が、ヒットのデータベース記録における対応する記憶値と比較される。それぞれの平均値が事前定義された範囲内で一致しない場合、「ヒット」はさらなる処理を拒絶される。次に、物品は検証されないとして拒絶される(すなわち、検証段階V6に飛び、不合格結果を発行する)。
検証段階V4は、完全なデジタル署名を分析する前に行われるさらなるオプションの事前スクリーニング試験である。この事前スクリーンでは、走査段階S7で得られた相互相関係数がヒットのデータベース記録における対応する記憶値と比較される。それぞれの相互相関係数が事前定義された範囲内で一致しない場合、「ヒット」はさらなる処理を拒絶される。次に、物品は検証されないとして拒絶される(すなわち、検証段階V6に飛び、不合格結果を発行する)。
検証段階V4で行うことができる相互相関係数を使用する別の点検は、相互相関関数のピークの幅を点検することであり、ここで、相互相関関数は、上述の走査段階S7のオリジナルの走査から記憶された値と再走査された値とを比較することによって評価される。
再走査のピークの幅がオリジナルの走査の幅よりも著しく高い場合、これは、再走査された物品が不正に変更されたか、さもなければ疑わしい指標として理解することができる。例えば、この点検は、走査されている表面から光検出器によって予想される同じ強度変化をもつバーコードまたは他のパターンを印刷することによってシステムをだまそうとする詐欺師に勝つに違いない。
検証段階V5は、「ヒット」として識別された推定上の一致が実際に一致であるかどうかを決定するために試験を行う。本例では、この試験は自己較正であり、その結果、走査された表面の突然の変化(反射光における階段状変化を引き起こす印刷されたパターンなど)によって引き起こされる署名消失が避けられる。これは、より単純な処理を行い、物品表面上の印刷または他のパターンにより署名を構成しなければならないデータのうちのかなりの部分を失う可能性を避ける。
段階S4および図9から14を参照して上述したように、表面のパターン化/印刷の認証/確認の一致信頼度への影響を制限するために署名生成の段階で措置を行うことができる。本例では、追加の手法を使用して、物品表面の粗さ/生地の応答によってではなく変化の効果によって設定された署名内の任意のデータビットの一致結果への影響を最小にする。これは、図9から14を参照しながら上述した変化制限手法が行われても行われていなくても実行することができる。
したがって、段階V5において、ヒットの最終候補リストがサムネイル探索を使用して適合された後、およびV4のオプションの事前スクリーニングの後、いくつかの措置が実行される。
第1に、最良の全体的一致結果をもつ署名を選択するために、完全な署名の比較が最終候補リストの署名の各々の記録署名と試験署名との間で行われる。これが最良の一致署名として選択される。最良の一致署名が実際に一致結果であるか、または単に比較的高い得点の不一致であるかを確証するのに役立つように、署名のビットのランダム性の尺度を使用して、最良の一致署名の相互相関結果を重み付けする。
署名のビットのランダム性の尺度を確証するために、最良の一致署名は、サムネイルによって識別された最終候補リストにおける他の署名の記録署名と相互相関がとられる。最良の一致署名に対する各最終候補リスト署名のスライディング相互相関から、最良の一致署名に対する最終候補リスト署名の各々について最良の結果位置を見いだすことができる。次に、最良の一致署名の各ビット値がさらに最終候補リスト署名の各々の最良の結果位置で生じる度数が測定される。
この測定値は最良の一致署名内の各ビットのランダム性を表す。例えば、所与のビット値が最終候補リスト署名の約半分で同じである場合、ビットは多分ランダムであり、一方、所与のビット値が最終候補リスト署名の約90%で同じである場合、ビットは多分ランダムでない。この尺度を定量化するために、本例はビット有用比を定義し、使用する。
これが提供するのは、良好なレベルのランダム性を示すビットでは、ほとんど1のビット有用比が適用されることになり、低レベルのランダム性を示すビットでは、ほとんどゼロのビット有用比が適用されることになる。再度上述の例を参照すると、所与のビット値が最終候補リスト署名の約半分で同じである(AverageBitBMR=0.5)場合、ビット有用比=1であり、一方、所与のビット値が最終候補リスト署名の約90%で同じである(AverageBitBMR=0.9)場合、ビット有用比は0.04である。
次に、最良の一致署名の各ビットに対して計算されたビット有用比を使用して、試験署名と最良の一致署名との間の比較のために相互相関結果に重み付けする。したがって、慣例的に行われているように相互相関におけるビット比較ごとの比較結果を単に合計する代わりに、ビットごとのビット有用比を使用して各ビット結果を重み付けしてから、ビット結果が合計される。したがって、重み付けが適用されない場合、相互相関和の結果は、
として定義され、ここで、f(i)は試験署名のi番目の値を表し、g(i)は記録署名のi番目の値を表すが、ビット有用比(BUR)を重み付けとして使用する場合、相互相関和の結果は、
として定義され、ここで、BUR(i)は記録署名のi番目のビットのビット有用比を表す。
次に、この補正されたビット一致比を使用して、最良の一致記録署名が、試験署名と同じ物品から実際に取得されているかどうかを評価する。図16は、図10との比較によって、単一の物品の異なる走査間の比較のピーク(すなわち、一致結果)は約97%のビット一致比に中心をもち、一方、異なる物品の走査に対して比較が行われた場合の2番目の一致ピークは今では約55%のビット一致比に中心をもつ。したがって、不一致と一致との間の区別は非常に明確であり、より一層異なっている。
熟練した読者には明らかであるように、本例で別々に実施された2つのプロセスの各々は、物品表面への印刷またはパターン化に起因して一致結果が誤った結論に到達しないために重要な貢献を行う。したがって、これらの技法のいずれか一方(または両方)を実施することにより、どの物品タイプが考慮されているかを知る必要なしに、またはポピュレーションの前に記録署名データベースを事前構成する必要なしに単一の認証または検証システムは様々な物品タイプで機能することができる。
代替の例では、欧州特許出願公開第1,730,675A号に記載されているような段階V5を行う手法を上述の例の代わりに使用することができる。
検証段階V6は検証プロセスの結果を発行する。紙に実行された実験では、75%のビットの合致致は良好または優れた一致を表し、一方、50%のビットの合致は一致を表さないことが一般に見いだされている。
所与の結果が一致または不一致を表すかどうかの決定は、閾値または閾値の組に対して行われる。一致と不一致との間で必要とされる区別のレベルは、特定の用途では誤検出および検出漏れへの感度のレベルに従って設定することができる。閾値はBMR絶対値に関連することができ、かつ/または最終候補リストに入れられた記録署名からの不一致結果の群のピーク幅の尺度を含むことができ、かつ/または最良の結果と2番目の結果との間のBMRの分離の尺度を含むことができる。
例として、各記録がフーリエ変換振幅スペクトルの128ビットのサムネイルを含む100万個の記録を含むデータベースは、2004年仕様の標準PCコンピュータ上で1.7秒で探索することができることが実験的に見いだされている。1000万個のエントリーは17秒で探索することができる。より最新のコンピュータおよびハイエンドサーバコンピュータはこれよりも10倍以上速い速度を達成することを予想することができる。
このように、物品から生成された署名が既知の物品のデータベースに事前に含まれているかいないかを検証する方法が説明された。
多くの変形が可能であることが理解されよう。例えば、相互相関係数を事前スクリーン成分として扱う代わりに、相互相関係数はデジタル化強度データと一緒に主要署名の一部として扱うことができる。例えば、相互相関係数をデジタル化し、デジタル化強度データに加えることができる。相互相関係数は、さらに、それ自体でデジタル化され、ビット列などを生成するために使用することができ、次に、デジタル化強度データのサムネイルについて上述した同じ方法でビット列などを探索してヒットを見いだすことができる。
このように、試験署名を記録署名と比較して一致信頼度の結果を得るためのいくつかのオプションを説明した。
図17は、検証目的のために文書を走査し、その結果をユーザーに提示する方法の全体プロセスを示す流れ図である。まず、文書が図8の走査段階に従って走査される。次に、文書信憑性が図15の検証段階を使用して検証される。データベース内に一致する記録がない場合、「一致なし」の結果をユーザーに表示することができる。一致がある場合、これは好適なユーザーインターフェイスを使用してユーザーに表示することができる。ユーザーインターフェイスは、異なる結果のための点灯/消灯またはある色から別の色に変わるランプまたはLEDなどの単純なyes/no指示器システムとすることができる。ユーザーインターフェイスは、クレジットカードの従来の検証で使用されているような販売時点情報管理タイプ検証通報インターフェイスの形態をとることもできる。ユーザーインターフェイスは、オリジナルの物品またはその物品の所有者を記述する結果およびデータの確実性の程度などの結果の特質の様々な詳細を与える詳細なインターフェイスとすることができる。システム管理者または開発者がそのようなインターフェイスを使用してシステムの動作にフィードバックを行うことができる。そのようなインターフェイスは、従来のコンピュータ端末での使用のためのソフトウェアパッケージの一部として設けることができる。
したがって、データベースの一致が見いだされたとき、ユーザーには、直感的でアクセス可能な形態の関連情報を提示することができ、それにより、ユーザーがユーザー自身の常識を検証の追加の非公式の層に対して適用するのを可能にすることもできることが理解されよう。例えば、物品が文書である場合、ユーザーインターフェイスに表示された文書のいかなる画像も検証者に提示された文書のように見えるべきであり、文書の出所に関係する信頼度のレベルおよび書誌データなどの他の要因が関心事となることになる。検証者は、これらの様々な情報が首尾一貫しているかどうかに関する価値判断を行うために検証者の経験を適用することができることになる。
他方、走査検証動作の出力は、人間のオペレータではなくある形態の自動制御システムに供給することができる。次に、自動制御システムは、検証された(または検証されなかった)署名が得られた物品に関連する操作での使用で利用可能な出力結果を有することになる。
このように、物品を走査して物品から署名を生成し、得られた走査を物品の以前の記録署名と比較して、走査された物品が、記録署名が得られた物品と同じかどうかを決定する方法をここでは説明した。これらの方法は、記録走査が非常に高度な正確さで既に行われた物品とその物品が一致するかどうかの決定を行うことができる。
1つの観点から、ここでは、紙、ボール紙、プラスチック、金属、または他の物品上に可干渉性ビームを走査し、散乱を測定することによって得られた1組のデータ点をデジタル化することによってデジタル署名が得られるシステムを要約して説明した。サムネイルデジタル署名は、さらに、実空間において、データを平均化もしくは圧縮することによって、または1組のデータ点のフーリエ変換の振幅スペクトルをデジタル化することによって決定される。したがって、デジタル署名とそのサムネイルのデータベースを構築することができる。物品の信憑性は、デジタル署名およびサムネイルを決定するために物品を再走査し、次に、一致を求めてデータベースを探索することによって後で検証することができる。探索は、探索速度を改善するためにサムネイルに基づいて行われる。擬似ランダムビットシーケンスにおいて、いかなるビットシフトも極座標で示されたフーリエ変換の位相スペクトルにのみ影響を与え、振幅スペクトルに影響を与えないので、フーリエ変換ベースのサムネイルの使用は速度を改善することができる。したがって、サムネイルに記憶された振幅スペクトルは、オリジナルの走査と再走査との間の登録誤りによって引き起こされる未知のビットシフトについてのいかなる知見もなしに一致されうる。
いくつかの例では、走査された物品から署名を抽出する方法は、例えば、伸張または収縮によって引き起こされた物品への変形にもかかわらず物品の信頼できる認識を与えるように最適化することができる。物品のそのような伸張または収縮は、例えば、紙またはボール紙ベースの物品への水による損傷によって引き起こされることがある。
さらに、スキャナ中のセンサに対する物品の相対速度が非線形である場合、物品はスキャナにとって伸張または収縮しているように見えることがある。これは、例えば、物品がコンベヤシステムに沿って移動される場合、または物品が物品を保持する人間によってスキャナを通して移動される場合に生じることがある。これが生じそうな状況の一例は、人間が、例えば、スワイプタイプスキャナを使用して銀行カードを走査する場合である。
いくつかの例では、スキャナが、スキャナに対してまたはスキャナ内に静止しているように保持された物品に対してスキャナユニット内で移動する走査ヘッドに基づく場合、走査ヘッドの運動のいかなる非線形にも対処するために線形化ガイダンスをスキャナ内に設けることができる。物品が人間によって移動される場合、これらの非線形が非常に強調されることがある。
これらの非線形の影響によって引き起こされることがある認識の問題に対処するために、物品の走査の分析段階を調節することが可能である。したがって、次に、修正した検証手順が図18aを参照しながら説明される。この例で実施されるプロセスは、非線形性に対処するためにデータのブロック単位の分析を使用する。
図14aに従って実行されたプロセスは、時間領域フィルタ処理、代替または追加の線形化、空間領域フィルタ処理、データの平滑化と差分化、および図15を参照しながら説明したが、図の内容を不明瞭にしないように図18aには示されない署名およびサムネイルを得るためのデジタル化の段階の一部またはすべてを含むことができる。
図18aに示されるように、ブロック単位の分析を使用する検証走査の走査プロセスは、物品の固有の性質を記述するデータを取得するために物品の走査を行うことによって段階S21で開始される。次に、この走査データは段階S22において連続するブロックに分割される(これは、デジタル化および任意の平滑化/差分化などの前または後に行うことができる)。一例では、1600mm2(例えば、40mm×40mm)の走査区域が8つの等しい長さのブロックに分割される。したがって、各ブロックは、走査される物品の走査区域のサブセクションを表す。
ブロックの各々について、段階S23において、物品が比較されることが意図されている記憶した署名ごとに同等なブロックに対して相互相関が行われる。これは、ブロックごとに1つのサムネイルを用いるサムネイル手法を使用して行うことができる。次に、これらの相互相関の計算の結果を分析して、相互相関ピークの場所を識別する。次に、物品のオリジナルの走査と後の走査との間に完全な線形関係が存在する場合には、相互相関ピークの場所が、段階S24において、ピークの予想場所と比較される。
このブロック一致技法は比較的計算に集約したプロセスであるので、いくつかの例では、その使用はサムネイル探索との組合せで使用するように制限されることがあり、その結果、ブロック単位の分析はサムネイル探索によって識別された潜在的な署名一致の最終候補リストにのみ適用される。
この関係は、図19a、19b、および19cに示されるように図的に表すことができる。図19aの例では、相互相関ピークは、正確に、予想された場所にあり、その結果、物品に対する走査ヘッドの運動は完全に線形であり、物品は伸張または収縮を経験していない。したがって、予想ピークに対する実際のピーク位置のプロットは原点を通過し、1の傾きを有する直線をもたらす。
図19bの例では、相互相関ピークは予想ピークよりも共に接近しており、その結果、最良適合の線の傾きは1未満である。したがって、物品は、最初の走査の際の物理的特性に対して収縮している。さらに、最良適合線はプロットの原点を通過しない。したがって、物品は、記録走査での位置と比較して走査ヘッドに対してシフトされている。
図19cの例では、相互相関ピークは直線を形成しない。この例では、相互相関ピークは、y2関数を表す曲線にほぼ適合する。したがって、走査ヘッドに対する物品の移動は走査中に遅くなっている。さらに、最良適合曲線は原点と交差しないので、物品は記録走査での位置に対してシフトされていることが明らかである。
様々な関数を相互相関ピークのポイントのプロットに試験適合させて、最良適合関数を見いだすことができる。したがって、それの伸張、収縮、位置合せ不良、加速、減速、およびそれらの組合せを明らかにする曲線を使用することができる。好適な関数の例は、直線関数、指数関数、三角関数、x2関数、およびx3関数を含むことができる。
段階S25において、最良適合関数が識別された後、段階S26において、各相互相関ピークが予想位置からどのくらいシフトされているかを表す1組の変更パラメータが決定されうる。次に、これらの補償パラメータは、収縮、伸張、位置合せ不良、加速度、または減速度の走査からのデータへの影響を実質的に逆転させるために、段階S27において、段階S21で取得された走査からのデータに適用することができる。理解されるであろうが、段階S25において得られる最良適合関数が走査データに良く適合するほど、補償効果が良くなることになる。
次に、補償済み走査データは、段階S22におけるように、段階S28において、連続するブロックに分割される。次に、ブロックは、個別に、段階S29において、記憶した署名からのデータのそれぞれのブロックと相互相関され、相互相関係数が得られる。このとき、段階S29において、相互相関ピークの大きさを分析して、一意性係数が決定される。したがって、走査された物品が、記憶した署名が生成されたとき走査された物品と同じかどうかを決定することができる。
したがって、今までに、走査された物品の物理的変形および/またはスキャナに対する物品の運動の非線形を補償する方法の一例を説明した。この方法を使用して、走査された物品を、物品の前の走査から得られたその物品の記憶した署名に対して点検して、同じ物品が後の走査において存在しているかいないかを高レベルの確実性で決定することができる。それによって、容易に歪む材料から構成された物品を確実に認識することができる。さらに、物品に対するスキャナの運動が非線形となることのある場合のスキャナを使用することが可能であり、それによって、運動制御要素なしの低コストのスキャナを使用できるようになる。
走査データのブロック単位の分析を行う代替方法が図18bに提示される。
この方法は、図18aの段階S21を参照して上述したような目標物表面の走査を行う段階S21で開始される。データが捕捉された後、この走査データは、段階S31において、所定の番号のビットにキャストされる。これは、キャスト長と一致するように走査データのビットの数を効果的に減少させることからなる。本例では、走査データは、走査データの均一に隔てられたビットを利用することによってキャスト長に適合され、キャストデータが構成される。
次に、段階S33において、キャストデータの隣接するビット間に十分に高いレベルの相関があることを保証するために点検を行う。実際には、隣接するビット間の約50%の相関が十分であることが見いだされている。ビットが閾値を満たさないことが見いだされた場合、走査データをキャストするフィルタが、キャストデータにビットの異なる組合せを与えるように調整される。
キャストデータの隣接するビット間の相関が十分に高いことが決定された後、キャストデータは、段階S35において、記憶した記録署名と比較される。これは、記録署名の各所定のブロックを取り、それをキャストデータと比較することによって行われる。本例では、キャストデータと、記録署名の等価な低減したデータセットとの間で比較が行われる。記録署名の各ブロックがキャストデータのすべてのビット位置オフセットに対して試験され、そのブロックの最良一致の位置が、最も高い相互相関値を返すビットオフセット位置である。
記録署名のすべてのブロックがキャストデータと比較された後、一致結果(ビット一致比)は、その記録署名のために、ブロックの各々の最も高い相互相関値の和として生成することができる。さらなる候補の記録署名は、必要ならば、キャストデータと比較することができる(いくつかの例では、試験は1:1試験または1:多数の試験であるかどうかに応じて)。
比較の段階が完了した後、オプションの一致の規則を段階S37において適用することができる。一致の規則は、所与の記録署名のビット一致比を生成するとき記録署名の様々なブロックが正しい順序になるように強いることを含むことができる。例えば、記録署名が5つのブロック(ブロック1、ブロック2、ブロック3、ブロック4、およびブロック5)に分割されているが、キャストデータに対して試験したときにブロックの最良の相互相関値が異なる順序のブロック(例えば、ブロック2、ブロック3、ブロック4、ブロック1、ブロック5)を返した場合、この結果は拒絶することができ、新しい合計が、正しい順序にブロックを保持する最良の相互相関の結果を使用して計算される。この段階はオプションであるが、それは、実行された実験的試験では、このタイプの規則は最終結果に差をたとえあったとしてもほとんども生じさないことが分かっているからである。これは、より短いブロックの長さにわたって動作する表面識別の性質に起因すると考えられ、その結果、統計的に、誤った順序の一致が生じて誤検知を生成する可能性は極めて低い。
最後に、段階S39において、ビット一致比を使用して、一意性は、段階S35において決定された相互相関ピークの位置に基づいて走査データに対して記録署名のブロックをシフトすることを含めて、走査データの全体を記録署名の全体と比較することによって決定することができる。このとき、段階S39において、相互相関ピークの大きさを分析して、一意性係数が決定される。したがって、走査された物品が、記憶した記録署名が生成されたとき走査された物品と同じかどうかを決定することができる。
この方法で使用されるブロックサイズは、効率的な一致および一致における高い信頼性を可能にするために事前に決定することができる。走査のデータセットと記録署名との間で相互相関を行う場合、一致結果が約0.9のビット一致比を有することが予想される。1.0の一致比は、走査によって測定される表面の性質の生物測定タイプの特質のために予想されない。不一致は約0.5のビット一致比を有することになることも予想される。完全な署名よりも少ないビットを含むブロックの特質は、不一致結果のありうる値をシフトさせる傾向があり、それは、誤検知を見いだす機会を増加させることになる。例えば、32ビットのブロック長が不一致を約0.75に移動させると、それは、多くの用途では高すぎ、約0.9の合格の一致結果に近すぎることが実験によって見いだされている。64ビットのブロック長を使用すると、不一致結果が約0.68まで下がるが、これはやはりいくつかの適用では高すぎることがある。ブロックサイズを96ビットまでさらに増加させると、不一致結果は約0.6まで下がるが、これは、ほとんどの適用で、正検知の結果と誤検知の結果との間に十分すぎる分離を与える。上述から明らかなように、一致のピークと不一致のピークとの間の分離はブロック長の関数であるので、ブロック長を増加させると、不一致結果と一致結果との間の分離が増加する。したがって、ブロック当たりのビットの数を大きくすることによって引き起こされる処理の複雑さの増大を犠牲にして、ブロック長を増加させてピーク分離を大きくする(および区別の精度を大きくする)ことができる。他方、正検知の結果と誤検知の結果との間の少ない分離が許容される場合、ブロック長は処理複雑性を減少させるために短くすることができる。
光検出器によって集められたデータの個別のサブセットに対して一意性尺度を生成し、データを組み合わせて、次に、全体的な一意性を計算するのではなくそれらの個別の一意性値を組み合わせることも可能である。例えば、いくつかの例では、データは処理のために1組のブロックに分割され、各ブロックは、そのために計算されたBMRを有することができる。これは、一意性尺度がブロックごとに生成されるように1つの段階さらに使用することができる。同様に、個別の光検出器からのデータを分析して、それの一意性を生成することができる。
そのような手法を利用することによって、全体的な一意性に関する付加的な情報を明らかにすることができる。例えば、データが10個のブロックに分割され、それらのブロックのうちの3つが非常に強い一意性を与え、他の7つのブロックがより弱いかまたは非存在の一意性を返す場合、これは、10個のブロックすべてが控え目な一意性を有するかのように同じ全体的な一意性を与えることがある。したがって、物品の不正変更、物品損傷、センサ誤動作、およびいくつかの他の状態を検出することができる。
したがって、そのような手法は、全体的な一意性を与えるために個別のブロックおよび/または光検出器の一意性を組み合わせることを含む。これは値の直接的な組合せとすることができ、または状況によっては、重み付けを適用して、他の値に対してある値の寄与を強調することができる。対数目盛で表された一意性を組み合わせるために、個別の一意性が合計され(例えば、3つのブロックの各々が1020の一意性を有すると、全体的な一意性は1060となることになる)、その値は、対数目盛が使用されない場合、乗算される。
物品の固有の性質に基づいて生成された署名のブロック単位の分析を使用して検出することができる物品の別の特性は、物品への局所的な損傷の特性である。例えば、そのような技法を使用して、最初の記録走査の後に物品になされた変更を検出することができる。
例えば、旅券、IDカード、および運転免許証などの多くの文書は持参人の写真を含む。そのような物品の信憑性走査が写真の一部を含む場合、その写真になされたいかなる変更も検出されることになる。署名を10個のブロックに分割する任意の例を取ると、それらのブロックのうちの3つが文書上の写真を覆うことがあり、他の7つが背景材料などの文書の別の部分を覆う。写真が交換されている場合、文書の後続の再走査は、変更が生じていない場合、7つのブロックに対して良好な一致をもたらすと予想することができるが、交換された写真は非常に貧弱な一致をもたらすことになる。それらの3つのブロックが写真に対応することを知ることによって、3つのすべてが非常に貧弱な一致をもたらすことを使用して、署名全体にわたる平均の評点に関係なく、文書の確認が自動的に不合格になる。
さらに、多くの文書は、一人または複数の人の書き込まれた指標、例えば、旅券、運転免許証、または身分証明書で識別される人の氏名、または銀行口座所有者の氏名を含む。多くの文書は、持参人または保証人の書き込まれた署名が適用される場所をさらに含む。確認のためにそこから得られた署名のブロック単位の分析を使用すると、文書上に印刷または書き込まれた氏名または他の重要な単語もしくは数字を変更するための修正を検出することができる。変更された印刷または書込みの位置に対応するブロックは、修正が行われなかったブロックよりも非常に低い品質の一致を生成することを予想することができる。したがって、修正された氏名または書き込まれた署名を検出することができ、文書の全体的な一致が十分に高く合格結果が得られる場合であっても文書は検証試験で不合格になる。
走査区域に選択された区域および要素は、詐欺師が変更しようとする可能性が最も高い文書の要素を含むいくつかの要因に依存することができる。例えば、写真を含むいかなる文書でも、最も可能性のある変更対象は、通常、写真であり、それは、写真が視覚的に持参人を識別するからである。したがって、そのような文書の走査区域は、有利には、写真の部分を含むように選択することができる。詐欺的修正が施されることがある別の要素は持参人の署名であり、それは、人が自身のもの以外の氏名を有するふりをするのは容易であるが、別の人の署名を模倣するのは困難であるからである。したがって、署名された文書、特に写真を含まないものでは、走査区域は、有利には、文書上の署名の部分を含むことができる。
したがって、一般的な場合、物品の信憑性の試験は、署名の全体に対する検証署名と記録署名との間の十分に高い品質の一致と、署名の少なくとも選択したブロックにわたる十分に高い一致とのための試験を含むことができることが分かる。したがって、物品の信憑性の評価にとって重要な領域は、信憑性結果の合格を達成するのに決定的であるように選択することができる。
いくつかの例では、決定的なブロックとして選択されたもの以外のブロックは、貧弱な一致結果を示すことが許容されうる。したがって、決定的なブロックが良好な一致を与え、署名が全体として良好な一致を与える限り、文書は部分的に破られているか、さもなければ破損されているにもかかわらず真正であるとして受け入れることができる。
このように、今まで、物品への局所的な損傷を識別し、物品の所定の領域内の局所的な損傷または変更をもつ真正でない物品を拒絶するシステム、方法、および装置のいくつかの例を説明した。他の領域の損傷または変更は無視することができ、それによって、文書は真正であると認識されうる。
いくつかのスキャナ装置では、さらに、走査される領域をどこで開始し、終了するかを決定するのが困難となる場合があることもありうる。上述の例について、これは、スキャナが物品の走査区域を超えて「調べる」ことがある場合、処理ラインタイプのシステムでは最大の問題となることがある。この困難に対処する1つの手法は、物品の縁部で開始するように走査区域を規定することである。以前は空き空間だったところを物品が通過するとき、走査ヘッドで受け取られたデータが明確な階段状変化を受けることになるので、走査ヘッドで抽出されたデータを使用して、走査が開始される場所を決定することができる。
この例では、走査ヘッドは、物品をスキャナに適用する前に使用可能となる。したがって、最初に、走査ヘッドは、走査ヘッドの前の空き空間に対応するデータを受け取る。物品が走査ヘッドの前を通過するとき、走査ヘッドによって受け取られるデータは直ちに変化して、物品を記述するデータとなる。したがって、データをモニタして、物品がどこで開始されたかを決定することができ、それに先立つデータはすべて廃棄することができる。物品の前縁部に対する走査区域の位置および長さはいくつかの方法で決定することができる。最も単純な方法は、走査区域を物品の長さ全体にすることであり、その結果、終端部は、走査ヘッドが空き空間に対応するデータを再度捕捉することによって検出することができる。別の方法は、記録されたデータを前縁部からの所定の数の走査読み取りだけ開始および/または停止することである。物品が常にほぼ同じ速度で走査ヘッドを通過すると仮定すると、これは一貫した走査区域をもたらすことになる。別の代替は、物品上の実際のマークを使用して走査領域を開始および停止することであるが、これは、どの捕捉データが走査区域に対応するか、およびどのデータを廃棄することができるかを決定するのにデータ処理に関して多くの作業を必要とすることがある。
いくつかの例では、処理ラインの駆動モーターは、物品の速度を設定するためにロータリーエンコーダを装着することができる。これを使用して、物品の検出された前縁部に対して走査の開始位置および停止位置を決定することができる。これを使用して、図8を参照しながら上述したように、データの線形化のために速度情報を供給することもできる。速度はエンコーダから周期的に決定され、その結果、速度は、1日に1回、1時間に1回、半時間に1回などで点検することができる。
いくつかの例では、処理ラインの速度は、センサから出力されたデータを分析することから決定することができる。物品のサイズを事前に知ることによって、およびその物品がスキャナを通過するのに要する時間を測定することによって、平均速度を決定することができる。図8を参照しながら上述したように、この計算した速度を使用して、前縁部に対する走査区域を探し当て、かつデータを線形化することができる。
この種の状況に対処する別の方法は、物品上のマーカーまたは生地の特徴を使用して走査区域の開始および/または終了を示すことである。これは、例えば上述のパターン一致技法を使用して識別することができる。
このように、今まで、品物を走査して物品の固有の性質に基づいてデータを集め、必要に応じて物品への損傷または走査プロセスの非線形を補償し、物品を、物品の以前の走査に基づく記憶した署名と比較して、同じ物品が両方の走査で存在しているかどうかを決定するいくつかの技法を説明した。
次に、署名生成のためのさらなるオプションの構成が説明される。この例の技法は、光検出器16(図1に示されたような)からの反射信号の抽出に差分手法を使用する。この手法では、光検出器が対で扱われる。このように、2つを超える光検出器が使用される場合、いくつかは差分手法のために対で含むことができ、いくつかは個別にまたは合計で考慮することができる。この例の残りの部分は、2つの光検出器16aおよび16bが用いられる状況を参照することになる。
本例では、各光検出器16からの出力は別個のADC31に供給される。次に、これらの2つのADCの出力は差分され(例えば、それによって、第2の光検出器からのデジタル化信号が第1の光検出器からのデジタル化信号から差し引かれる)、署名生成に使用されるデータセットが供給される。
この技法は、差分化が信号強度を最大で2倍にする効果を有するので、2つの光検出器からの出力が実質的に反相関される状況に特に適用可能である。高レベルの反相関が生じる状況の例は高レベルの中間階調印刷をもつ表面である。
このように、物品からの生物測定タイプの署名を取得および使用するためのシステムの一例を説明した。代替のスキャナ構成と、そのようなシステムの様々な用途および使用法とは、上述で特定した様々な特許出願に説明されている。物理的スキャナ構成のいずれかを用いた本明細書で開示される一致結果の試験手法の使用、および/またはそれらの他の特許出願で開示されたそのような技術の用途および使用法が、発明者によって意図されている。
上述のようなシステムはいくつかの変数によって制御および影響されるように考慮することができ、いくつかの変数はシステムの性能の尺度として使用することができる。上述の方法で物品の固有の構造から導出した署名を使用するシステムの所与の実施の性能を最大にするために、いくつかのパラメータを調節し、出力を測定して、システム全体の性能を決定することができる。
発明者はそのようなシステム実現を最適化するいくつかの方法を試みており、次に説明するような最適化を達成する方法を決定した。
本例の状況では、最適化されるべき実施またはシステムには、生物測定タイプの署名の使用により信憑性の検証または確認を行うのに必要な一連の要素全体が含まれる。例えば、これは、既知の物品のデータベースをポピュレートするために物品が走査される(多分、生産プロセス程の一部として)場合の記録スキャナと、データベースもしくは物品と、物品を走査して、その正当性/信憑性を決定する場合のフィールドスキャナとを含むことができる。いくつかの例では、システム全体のサブセットを第1の操作で最適化することができ、次に、そのサブセットを残りに対して最適化することができ、例えば、1組のフィールドスキャナを一緒に最適化し、これらのためのデータを記録スキャナに対する最適化のために固定することができる。記録スキャナおよびフィールドスキャナを支配するパラメータは、2つのものが異なる条件下で異なる環境で動作することがあるので必ずしも同じではない。したがって、以下で説明するパラメータの各々は1組のパラメータに2回以上、すなわち、記録スキャナおよびフィールドスキャナの各々につき1回現われることがある。当然、ラインスキャナの1つを超える形態またはフィールドスキャナの1つを超える形態がシステムに含まれることがあり、それは、より多くのシステム構成要素および対応してより多くのシステムパラメータをもたらすことがある。
上述したもののような認証システムは、典型的には、およそ10から20個程度のパラメータを有しており、その異なる群は全く独立、部分的に相互依存、または全く相互依存であることがある。これらのパラメータの各々は、独立してまたは他のパラメータの一部もしくはすべてと組み合わせて、全体的なシステムの性能を評価することができる全コスト空間に関する局所的最大および最小を有することができる。全体としてシステムを最適化しようとするとき、そのような局所的最大または最小がそのパラメータ(またはパラメータ群)の最大または最小として識別される場合、そのような局所的最大および最小はそれ自体識別することが困難であることがあり、したがって、システム全体の全体的最大または最小は実現不可能になることがあることが問題である。したがって、特定のシステム実現のための最適化性能を達成するのに、進化タイプのプロセスにより注目するパラメータを管理することが提案される。
最適化された結果を達成するように考慮され、調整される必要があるパラメータは以下のものを含むことができる。
・時間領域フィルタのフィルタ次数(上述の段階S2を参照)。この(オプションの)フィルタは、電気的雑音およびバックグラウンド照明(例えば、50/60Hzおよび100/120Hz帯)ならびに実施で使用する特定の光学検出器の特定の行動特性から予想しうるような低周波成分を除去するように動作する。フィルタは、さらに、典型的には白色雑音成分を構成する高周波成分を除去するように動作することができる。
・時間領域フィルタの立上り時間および立下り時間。
・空間領域帯域通過フィルタのフィルタ次数(上述の段階S4を参照)。この(オプションの)フィルタは、x方向(走査ヘッドの移動方向)に、ある範囲の波長を通過させるように動作する。このフィルタは、サンプル間の差を最大にし、データ内の高い自由度を維持するのに役立つ。
・帯域通過フィルタの立上りおよび立下り間隔。
・空間分解能、それは受信信号のアンダーサンプリング(ナイキスト)を避けるように制御される必要がある。さらに、過度のオーバーサンプリングは望ましくないことがあり、それは、過度のオーバーサンプリングが実際の情報量に増加がない場合に必要以上のデータ処理および記憶を要求することがあるからである。これは、通常、両立するデータに比較が確実に基づいているように、比較することができるすべての走査にわたって一貫しているべきである。
・平滑化関数、典型的には、ガウス平滑化関数。
・エンコーダ設定。このオプションのパラメータはオプションの空間エンコーダに関連する。この設定は、エンコーダからの時間信号と、それが表す空間情報との間の変換に関連する。それは、単位距離当たりの繰り返し数または繰り返し当たりの距離として分類される。
・比較のデータ分析で使用されるブロックの数/ブロックサイズ。このオプションのパラメータは、上述の図19を参照して説明したようなデータ直線性の分析で使用されるブロックに関連する。同じまたは別のブロック番号/サイズのパラメータは、さらに、一致それ自体がブロックごと単位で行われる場合に使用されるブロックに関連することができる。
・上記の図19を参照して説明したように、データ直線性の分析においてブロックの関係およびオフセットを記述するのに使用される多項式関数の適合次数。
・上記の図19を参照して説明したように、データ直線性の分析の後で補償する場合にブロックの最大移動を規定する伸張範囲。
・比較において含まれるべきポイントの数を決定する標準偏差閾値。理論的には、すべてポイントが含まれることになるが、実際には、平均に近いものは、それらが正確に一致しない可能性が高く、したがって、信頼性の低い一致ポイントとなる可能性があるので、多くの場合除去される。どのポイントを含め/除外するかの決定は、標準偏差閾値を使用することによって制御することができる。標準偏差閾値が低すぎる場合、平均に近いより多くのポイント(正確に一致しない可能性がより高い)が比較に含まれる。標準偏差閾値が高すぎる場合、より少ないポイントが比較に含まれ、その結果、一致結果の統計的確実性(信頼度)が低下する。
・一致が試みられる前に、記録署名に対する試験署名の浮動位置をオプションとして規定するための最初のオフセット範囲。
・テキスト影響除去フィルタのパラメータ。そのようなオプションのフィルタは、得られた署名への走査区域内のテキストの影響を低減または除去するのに使用することができる。そのようなフィルタはトップハットタイプのフィルタとすることができる。フィルタのパラメータは、オン/オフ状態、幅、および場所を含むことができる。
・オプションとして、画像(テキストおよび印刷を含む)パターンを捕捉データ内で識別し、標準偏差の計算および一致プロセスから排除することができるようにするための画像閾値。
パラメータ値が最適化手法に直接アクセス可能なフォーマットで通常のように表されない場合、パラメータ値は好適なフォーマットに変換することができる。最適化手法が2進シーケンスとしてのパラメータ値を必要とする場合、パラメータは、パラメータごとに必要とされる分解能(すなわち、パラメータに必要とされる個別のありうる値の数)を規定することによって「本来の」フォーマットと2進シーケンスとの間で変換することができ、次に、必要な数のビットがパラメータ値に割り振られる。次に、「本来の」値から2進値への変換は、「本来の値」を、規定した値分解能空間にデジタル化することである。逆変換は逆のプロセスである。
パラメータと、全体的な性能へのパラメータの影響とを評価するために、所望の結果を規定することが必要である。この結果は、「コスト空間」内で評価する観点から考える場合、「目標コスト」と呼ぶことができ、「適合関数」と呼ぶこともできる。上述のような認証システムの性能を規定する好適な方法は、一致結果が誤検知ではないという信頼度と不一致結果が検出漏れでないという信頼度である用途に応じて、これらの2つの一方または両方が最も重要となることがある。
結果の特質を理解するのに役立つように、上述の方法で1組の物品の固有の性質から導出された署名が比較されるときに得られた結果のプロットを示す図20が参照される。x軸は、ビット一致レート、すなわち、所与の記録署名における対応するビットと一致する試験署名のビットの数/百分率を表す。y軸は、特定のビット一致レート値の発生率を表し、その結果、プロットの1つの解釈は、所与のビット一致レート値の生じる確率をそのプロットが表していることである。
図20のプロットにおいて、2つの別個のデータセットが一緒にプロットされている。左側のピーク(全般的に101で示した)を生じさせるデータセットは、試験署名が、異なる物品から生成された記録署名と比較される、すなわち、既知の不一致の場合の1組の結果である。右側のピーク(全般的に111で示した)を生じさせるデータセットは、試験署名が、同じ物品から生成された記録署名と比較される、すなわち、既知の一致の場合の1組の結果である。
所与の比較結果が正しいと確信するには、これらのピークをできるだけ分離させることが望ましい。しかし、署名はファジーデータであるので、同じ物品から別々に生成された2つの署名間で完全な一致を達成することは統計的にほとんど不可能であり、その結果、100%のビット一致レートは期待されないことが認識されなければならない。さらに、異なる物品から生成された2つの署名は相関されないことに起因して、その結果、不一致結果が約50%のビット一致レートを与えることが、0に近い値を有するように予想されるが、それは、相関が確かに存在していたが、その署名が単に他方の逆であったことを実際には意味するからである。
不一致結果の実際の試験データの一例は、約50%ほどのデータセットの平均ビット一致レートをもたらした。一致結果では、物品の材料およびシステムの動作パラメータに応じて、データセットの平均ビット一致レートは約70%から約90%までのどこかにありうる。
図20のプロットから、一致/不一致結果が正しいという信頼度を確立する際の重要な問題は、ピーク中心(平均)および幅(標準偏差に比例する)である。明らかに、ピークがオーバーラップするほど近い場合、誤検知のないことを保証するには多数の検出漏れを受け入れなければならなく、またはその逆も同様である。
したがって、所望の結果は、システムを最適化するとき、一般的に図20の距離107として示されたピーク分離を最大にすること(実質では、一致結果では平均ビット一致レートを増加させ、不一致結果ではそれを低減させることを意味する)と、一般的に、不一致ピーク101では距離103として、および一致ピーク111では距離113として示されたピーク幅を最小にすること(実質では、一致および不一致のデータセットの両方の標準偏差を減少させることを意味する)との1つまたは複数であると予想することができる。
特定の実施に関連性のあるパラメータの組が規定された後、パラメータを操作して所望の目標物に対して最良の結果を達成しようとする方法が必要である。本発明では、これは、図21を参照して示された手法により達成される。
まず、段階G1において、試行解の最初のポピュレーションが生成される。各試行解は、最適化に使用されるパラメータの各々に対する値を含む。約15個のパラメータが考慮されるシステムでは、約1000個の試行解の最初のポピュレーションは、良好な遺伝的多様性を与えるための十分な候補と、許容処理時間内に解に到達するように処理するための少数の十分な候補との間に良好な平衡を与える。プロセスを行うのに大量の時間を利用できる場合には、より多くのポピュレーションを使用して、ポピュレーションの遺伝的多様性をさらに増加させることができる。
次に、試行のポピュレーションは段階G3において適合試験を受ける。各ポピュレーションメンバーを分析して、所望の目標物に関する適合結果を用意する。各ポピュレーションメンバーは、パラメータによって包含されたすべてのありうるシステム構成設定の組合せを含むコスト空間内に必然的に存在する。ポピュレーションメンバーごとの適合は、その特定のポピュレーションメンバーにとってコスト指数がどれほど高いかまたは低いかを示す。本例では、適合は、システムの全体的挙動がどれほど「良好」であるかの尺度のための値として規定される。いくつかのパラメータを選択することができるが、本例では、尺度は、ピーク幅およびピーク分離の両方を表すものである。このパラメータはd'と呼ばれ、以下のように計算される。
ここで、SameMeanは同じ署名の比較のためのピークの平均であり、DifferentMeanは異なる署名の比較のためのピークの平均であり、SameStdは同じ署名の比較のピークに関する標準偏差であり、DifferentStdは異なる署名の比較のピークに関する標準偏差である。
別のオプションは、ピーク幅およびピーク分離の両方をやはり表すが、標準偏差ではなくベースでの全ピーク幅を使用するb'と呼ばれるパラメータを使用することである。b'は以下のように計算される。
ここで、SameMaxは同じ署名の比較のためのピークの上部限界での値であり、SameMinは同じ署名の比較のためのピークの下部限界での値であり、DifferentMaxは異なる署名の比較のためのピークの上部限界での値であり、DifferentMinは異なる署名の比較のためのピークの下部限界での値である。
例えば、標準偏差またはベース幅の代わりに半値全幅を使用する同様の手法を使用することも可能である。
別の可能な手法は、ピーク間の分離の標準偏差の数値を表すパラメータを使用することである。このパラメータはc'と呼ばれ、以下のように計算される。
DifferentStdの代わりにSameStdを使用するための変更も可能である。
最適化するための別の代替パラメータは、単に、ピーク間の間隙を表すパラメータとすることができる。
gap=SameMin-DifferentMax
段階G5において、十分な反復が完了したかどうかを決定するために点検が行われる。最初の反復では、十分な反復が完了していない可能性が非常に高い。プロセスの反復の総数はいくつかの方法で設定することができる。固定の数の反復を設定することができ、または収束基準を適用して、収束結果が生じた後にプロセスを止めることができ、または何らかの他の手法を使用することができる。本例では、プロセスは、結果が十分に良好である(収束結果の実験的尺度である)と訓練されたオペレータが考えるまで、または使用可能な期間が終了するまで多数の反復にために継続される。
より多くの反復が必要とされる場合(典型的には多くの反復が行われるので、頻繁に生じる)、処理は段階G7において継続し、ポピュレーションメンバーのペアリングが再生成(交配)のために選択される。ペアリングの選択はポピュレーションメンバーの性質に基づく。本例では、高い適合をもつポピュレーションメンバーは交配の機会が増加し、ポピュレーションメンバーはモノガミーでないが、それ自体と交配することができない。すべてのポピュレーションメンバーがペアリングに含まれる必要があるとは限らない。本例では、適合尺度に基づいた交配分布は、次の分布の発生と、これに対するいくつかの異なる可能性とが存在する場合、現在のポピュレーションメンバーごとの交配確率を決定するために使用される。第1のポピュレーションメンバーの適合尺度が第2のポピュレーションメンバーのそれの2倍である場合、第1のメンバーは第2のメンバーの交配確率の2倍を有することを示す直線変換を使用することができる。代替として、局所最大への急速な収束の危険性を低減させる目的で、指数分布を使用してより弱い(より低い適合)メンバーの交配確率を増大させることができる。他のオプションには、ウィンドウ処理関数(より強力なメンバーを選ぶ傾向がある)、直接コスト等価法、または線形正規化法が含まれる。
交配分布が計算された後、各ポピュレーションメンバーは、割り当てられた交配確率に従って、ゼロ、1つ、または複数のペアに連結し、その結果、交配の結果は以前のポピュレーションと同数のメンバーをもつ新しいポピュレーションになることになる。したがって、各ペアは2つの子孫を生成し、ペアの総数はポピュレーションサイズの半分である。
次に、段階G9において、選択されたペアリングを使用して新しいポピュレーションを繁殖させる。生成されたペアは各々「親」として働く。交叉点はペアの親に対するパラメータ列(または「遺伝子シーケンス」)内に割り当てられ、2つの「子ども」が生成される。本例では、交叉点はランダムに選択される。選択された交叉点は、新しいポピュレーション繁殖におけるすべてのペアリングに対して同じとすることができ、またはペアリングごとに再選択することができる。第1の子どもは交叉点まで第1の親のパラメータ列を有し、交叉点の後に第2の親のパラメータ列を有する。第2の子どもは交叉点まで第2の親のパラメータ列を有し、交叉点の後に第1の親のパラメータ列を有する。ポピュレーションの以前の世代は、交配が完了した後、廃棄される。
本例では、結果が全体的な最小または最大ではなく適合のための局所的な最小または最大に収束する危険性を避け、および遺伝子プールのサイズの減少が大幅になりすぎるのを避けるために、交配シーケンスの間に突然変異を使用することができる。そのような突然変異を行うための1つの方法は、各ポピュレーションメンバーのパラメータ列(2値の列として表されたとき)の各ビットは、同じままであるか、または変更されるべきであるかどうかを確率値に従って決定することである。したがって、パラメータ列のビットごとに、そのビット突然変異化の確率は単一レベルに設定することができ、乱数発生器を使用して確率に対して試験することができる。本例では、確率は、低いが依然として有意となるように設定される。例えば、確率は、平均して、1ビットが5つのポピュレーションメンバーごとに交換された値となるように設定することができる。そのような突然変異システムは、すべての反復に、または選択した反復にのみ適用することができる。
突然変異確率はプロセスの反復の間に調整することができる。例えば、いくつかの連続反復がポピュレーションの適合性に差をほとんどもたらさない場合、突然変異レートは、ポピュレーションの収束または安定化が、適合基準の全体的な最大/最小を見いだしたことによるかどうか、または局所的な最小/最大が識別されたかどうかを決定することを目指して増加させることができる。
新しいポピュレーション(任意の突然変異を含む)が生成された後、この方法は、新しいポピュレーションメンバーの適合性が決定される段階G3に戻る。
十分な数の反復が完了した後、段階G5の結果はyes(すなわち、十分な反復が合格として評価される)になり、この方法は、最も適合したポピュレーションメンバーのパラメータがシステムで使用するために抽出される段階G11に進む。
このプロセスの使用による予想は、全体的な適合がポピュレーションのある世代から次の世代に増加するはずである(上述のように、高レベルの突然変異を挿入して、適合プロファイルを故意に変更しない限り)ことである。プロセスの終りで抽出されたパラメータは、収束性のポピュレーションの最良の適合性を有するポピュレーションメンバーのものであると予想することができる。この意味で、それは「完勝者」タイプの結果ではなく「同輩中の首席」タイプの結果であると考えることができる。
図22は、5つの世代の各々について、順番に、ポピュレーションの平均コスト(すなわち、すべてのポピュレーションメンバーにわたる平均適合値)、最良コスト(すなわち、最も高い適合性をもつポピュレーションメンバーの適合値)、およびポピュレーションの各世代の遺伝的多様性を示す例示のサンプルデータのプロットを示す。これは、平均コストがある世代から次の世代に増加している(予想されるように)こと、最良コストが最終世代の近くで増加していること、および遺伝的多様性がすべての世代で十分に高いままであり、プロセスからの現実的で有用な結果を可能にしていることを示している。平均および最良コスト指数の増加は、最適化が生じていることを示す。遺伝的多様性のラインは、ポピュレーション内に十分な遺伝的変異が存在し、有用な最適化結果が生じることを示している。遺伝的多様性が低下して低くなりすぎる場合、急に局所最大になる重要な危険性があり、ポピュレーションがその局所最大を回避するための現実的な機会がない。
図23は、ポピュレーションの単一の世代およびそれに適用される交配分布の例示のサンプルデータのプロットを示す。データは、最低の適合性の個体がプロットの左側にあり、最も高い適合性の個体がプロットの右側にあるように適合性によって順序づけられている。世代のポピュレーションメンバーごとに、適合性がプロットされ、それにより、この世代では、0.1以下の適合性をもつ約350個のメンバーがあったが、適合値は1.085の適合性をもつ最も高い適合メンバーまで上昇することを示している。さらに、このプロットには、ポピュレーションメンバーごとの交配確率を設定する交配分布曲線が示されている。この例では、交配分布は、その最大が局所最大となる危険に関連する、初期に発見された最大への急速な収束を避けるために、交配パターン内の多数のより低い適合メンバーを維持するために重み付けされる。
したがって、物品の固有の表面の粗さから導出された生物測定タイプの署名の使用に基づいて、認証/正当性システムのためのシステムパラメータを構成するそのような方法を使用して、所望の性能結果を達成するための最適な組のパラメータ値を達成することができる。
所望の性能結果は、特別の実施がプロセスのために望まれるいかなるものにも設定することができる。例えば、一実施態様では、誤検知のいかなる機会も排除するが、少数の検出漏れを許容することが肝要となることがあり、またはその逆も同様である。別の例では、一実施態様において、様々な実施態様におけるよりも低い全体的な結果信頼度を有することが許容されることがある。所望の性能結果を達成するために適切なシステムパラメータを選択し、パラメータ値を構成することによって、所望の性能結果を用意するための効率的なルートが、過剰な仕様の性能結果を達成するのに労力またはシステム資源を浪費することなしに、達成されうる。それほど最適化されていない状態のより高価な構成要素を使用することによるのではなく、より低コストの構成要素を使用して、パラメータ最適化によって所望の結果を達成できるようにすることによって、そのような手法はさらにシステム実現コストを低減することができる。
10 読み取り開口
12 ハウジング
14 レーザ源、レーザ発生器
15 レーザビーム
16 検出器配列
16a、16b 光検出器要素
18 合焦構成
19 線形化手段
20 サブアセンブリ
22 モーター
36 制御・署名生成ユニット
50 走査区域
51 第1の表面色を有する区域
52 第2の表面色をもつ区域
53、54、55、56 領域

Claims (18)

  1. 物品の固有の表層構造の複数の領域が、可干渉光に連続してさらされ、前記固有の表層構造によって散乱された光が収集されるときに収集されたデータ点の群を含む組から生成された署名に基づく物品の認証のためのシステムを実現する方法であって、前記方法が、所与のシステム実現のために、
    前記システムの性能に影響を及ぼす1組のパラメータを決定する段階と、
    前記パラメータの組によって影響されることがあるシステム性能の定義を決定する段階と、
    パラメータ値の組の最初のポピュレーションを生成する段階であり、各パラメータの組が所望のシステム性能を達成する際に使用されるべき各パラメータの値を含む、段階と、
    パラメータ値の組ごとに、前記システム性能の定義に関して適合値を決定する段階と、
    前記決定された適合性に従って前記ポピュレーションの交配のペアを識別する段階と、
    前記交配のペアを交叉させることによって新しいポピュレーションを生成する段階と、
    最終基準が満たされるまで、パラメータ値の組ごとに適合値を決定する前記段階、交配のペアを識別する前記段階、および新しいポピュレーションを生成する段階を繰り返す段階と、
    前記最終ポピュレーションからの前記パラメータの組のうちの選択されたものに従って前記システムを構成する段階と
    を含み、
    前記システムが、既知の物品の記録署名を製作するように動作可能な少なくとも1つの記録スキャナと、既知の物品の記録署名を記憶するように動作可能なデータベースと、前記データベース中の1つまたは複数の記録署名と比較するために、試験下で物品の署名を製作するように動作可能な試験スキャナとを備える、方法。
  2. 前記最終基準が、固定の数の反復のうちの1つまたは複数を含み、固定の数の反復が、所与の結果事象、および全体的なポピュレーション適合値における挙動パターンに従う、請求項1に記載の方法。
  3. 前記挙動パターンが収束挙動である、請求項2に記載の方法。
  4. 新しいポピュレーションを生成する前記段階の間または後にランダム突然変異を導入する段階をさらに含む、請求項1、２または3に記載の方法。
  5. 前記突然変異が反復間で一貫していない、請求項4に記載の方法。
  6. 前記記録スキャナおよび前記試験スキャナの各々が、
    可干渉性ビームにより前記物品の複数の領域を連続して照明する段階と、
    前記可干渉性ビームが前記物品の異なる領域から散乱するときに得られた信号からのデータ点の群を含む組を収集する段階であり、前記データ点の群のうちの異なるものが前記物品のそれぞれの異なる領域からの散乱に関連している段階と、
    前記データ点の群の組から前記物品の署名の決定する段階と
    によって物品のための署名を生成するように動作可能である、請求項1に記載の方法。
  7. 前記システム性能の定義が、類似の物品と類似でない物品との間の比較のために、物品署名間の1組の相互比較の分布幅と、相互比較の結果の間の分布間隔とのうちの少なくとも一方を含む、請求項1から6のいずれかに記載の方法。
  8. 前記パラメータの組が、時間領域フィルタの次数、時間領域フィルタの立上りおよび立下り間隔、空間領域フィルタの次数、空間領域の立上りおよび立下り間隔、空間分解能、平滑化関数、エンコーダ設定、ブロックサイズ、ブロックの数、適合多項式の次数、伸張範囲、標準偏差閾値、最初の位置オフセット、テキスト除去フィルタの設定、画像閾値、および目盛幅からなる群から選択された少なくとも1つのパラメータを含む、請求項1から7のいずれかに記載の方法。
  9. 前記パラメータの組が、前記データ点の後捕捉処理に関連するパラメータを含む、請求項1から8のいずれかに記載の方法。
  10. 物品の固有の表層構造の複数の領域が、可干渉光に連続してさらされ、前記固有の表層構造によって散乱された光が収集されるときに収集されたデータ点の群を含む組から生成された署名に基づく物品の認証のためのシステムであって、前記システムが、
    前記システムの性能に影響を及ぼす1組のパラメータを決定する段階と、
    前記パラメータの組によって影響されることがあるシステム性能の定義を決定する段階と、
    パラメータ値の組の最初のポピュレーションを生成する段階であり、各パラメータの組が所望のシステム性能を達成する際に使用されるべき各パラメータの値を含む、段階と、
    パラメータ値の組ごとに、前記システム性能の定義に関して適合値を決定する段階と、
    前記決定された適合性に従って前記ポピュレーションの交配のペアを識別する段階と、
    前記交配のペアを交叉させることによって新しいポピュレーションを生成する段階と、
    最終基準が満たされるまで、パラメータ値の組ごとに適合値を決定する前記段階、交配のペアを識別する前記段階、および新しいポピュレーションを生成する段階を繰り返す段階と、
    前記最終ポピュレーションからの前記パラメータの組のうちの選択されたものに従って前記システムを構成する段階と
    に従って構成され、
    前記システムが、既知の物品の記録署名を製作するように動作可能な少なくとも1つの記録スキャナと、既知の物品の記録署名を記憶するように動作可能なデータベースと、前記データベース中の1つまたは複数の記録署名と比較するために、試験下で物品の署名を製作するように動作可能な試験スキャナとを備える、システム。
  11. 前記最終基準が、固定の数の反復のうちの1つまたは複数を含み、固定の数の反復が、所与の結果事象、および全体的なポピュレーション適合値における挙動パターンに従う、請求項10に記載のシステム。
  12. 前記挙動パターンが収束挙動である、請求項11に記載のシステム。
  13. 新しいポピュレーションを生成する前記段階の間または後にランダム突然変異を導入する段階をさらに含む、請求項10、11、または12に記載のシステム。
  14. 前記突然変異が反復間で一貫していない、請求項13に記載のシステム。
  15. 前記記録スキャナおよび前記試験スキャナの各々が、
    可干渉性ビームにより前記物品の複数の領域を連続して照明する段階と、
    前記可干渉性ビームが前記物品の異なる領域から散乱するときに得られた信号からのデータ点の群を含む組を収集する段階であり、前記データ点の群のうちの異なるものが前記物品のそれぞれの異なる領域からの散乱に関連している段階と、
    前記データ点の群の組から前記物品の署名の決定する段階と
    によって物品のための署名を生成するように動作可能である、請求項10から14のいずれかに記載のシステム。
  16. 前記システム性能の定義が、類似の物品と類似でない物品との間の比較のために、物品署名間の1組の相互比較の分布幅と、相互比較の結果の間の分布間隔とのうちの少なくとも一方を含む、請求項10から15のいずれかに記載のシステム。
  17. 前記パラメータの組が、時間領域フィルタの次数、時間領域フィルタの立上りおよび立下り間隔、空間領域フィルタの次数、空間領域の立上りおよび立下り間隔、空間分解能、平滑化関数、エンコーダ設定、ブロックサイズ、ブロックの数、適合多項式の次数、伸張範囲、標準偏差閾値、最初の位置オフセット、テキスト除去フィルタの設定、画像閾値、および目盛幅からなる群から選択された少なくとも1つのパラメータを含む、請求項10から16のいずれかに記載のシステム。
  18. 前記パラメータの組が、前記データ点の後捕捉処理に関連するパラメータを含む、請求項10から17のいずれかに記載のシステム。
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