JP2017532670A - マークの信頼性を検証するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

１つの実施態様において、プロセッサは、（１）画像取得デバイスから候補マークの画像を受信し、（２）画像を用いて、候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定し、結果としてメトリックの第１の組を得、（３）メトリックの第１の組から、優勢な振幅を有するメトリックを除去し、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得、（４）コンピュータ可読メモリから、オリジナルマークにおける複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出し、（５）メトリックの第２の組から、メトリックの第１の組から除去されたメトリックに対応するメトリックを除去し、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得、（６）メトリックのトリミングされた第１の組と、メトリックのトリミングされた第２の組とを比較し、（７）比較に基づいて、候補マークを本物であるか否かを判断する。

Description

関連出願の相互参照
[0001] 本出願は、２０１４年１２月４日に出願された米国特許出願第１４／５６１２１５号の一部継続出願である。本出願は、２０１４年９月２３日に出願された米国仮特許出願第６２／０５３９０５号に対する優先権も主張する。

[0002] 本開示は、包括的には、マシンビジョン技術に関し、より詳細には、マークの信頼性を検証するための方法およびシステムに関する。

[0003] 不都合なことに、偽造品は、広く入手可能であり、多くの場合に、見分けるのが難しい。偽造者は、偽の商品を生成するとき、通常、実際の製品に加えて、バーコードまたは他のタイプのマークを含み得るラベルをコピーする。表面的には、偽造されたマークは、本物であるように見える場合があり、スキャンされたときに有効なデータをもたらす（例えば、適切な万国製品コードであると解読される）場合さえある。そのようなコピーに対処するために現在利用可能な技術の多くが、偽造の可能性があるマークの画像をオリジナルマークの画像と視覚的に比較するという基本的着想に依拠する。

[0004] マークが位置する製品の処理、梱包、出荷等が行われるとき、マークは機械的損傷を受ける場合がある。損傷は、何らかの不可知の形で生じる場合があり、結果として、マークに対し予測不可能な変化が生じる。通常の形式の損傷は、引っかき傷、インクのにじみ、表面から剥がれ落ちたインク、およびマークの一部をぼやけさせる汚れを含み、それらのうちの任意のものが、マークが本物である場合であっても、もはやオリジナルに類似していないほどマークを変形させる可能性がある。結果として、比較を行うプロセス（例えば、画像比較ソフトウェア）は、誤って、検査されているマークを偽造であるとみなす場合がある（「偽陰性」）。

[0005] 添付の特許請求の範囲は、本技法の特徴を詳細に示しているが、これらの技法は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明から最も良好に理解することができる。

[0006]マークの例である。 [0007]明確性のためにマークのエッジ特徴が抽出された図１におけるマークの図である。 [0008]図１のマークの第２の偽造である可能性がある例の図である。 [0009]明確性のためにマークのエッジ特徴が抽出された図３におけるマークの図である。 [0010]熱転送プロセスによって印刷された２次元データマトリクスの例である。 [0011]図２および図４の左上部分の特徴を比較する図である。 [0012]コンピュータシステムのブロック図である。 [0013]一実施形態によるコンピュータシステムのブロック図である。 [0014]一実施形態に従って実行される動作を示すフローチャートである。 [0015]一実施形態に従って実行される動作を示すフローチャートである。 [0016]一実施形態において用いることができるいくつかの特徴を示す１次元バーコードである。 [0017]一実施形態による、候補マーク（本物であると評価する）を有するオリジナルマークのための自己相関系列の多項式近似のグラフである。 [0018]図１２のオリジナルマークデータのためのべき級数のチャートである。 [0019]図１２の候補マークデータのためのべき級数のチャートである。 [0020]一実施形態による、候補マーク（偽造であると評価する）を有するオリジナルマークのための自己相関系列の多項式近似のグラフである。 [0021]図１５の候補マークデータのためのべき級数のチャートである。 [0022]印刷された二次元バーコードの形態を有する、損傷を受けていない本物の候補マークの例である。 [0023]損傷を受けた後の図１７のマークの第１の例である。 [0024]損傷を受けた後の図１７のマークの第２の例である。 [0025]合致を示す、オリジナルマークの署名を表すメトリックの記憶された系列に対する、図１７の候補マークの署名を表すメトリックの系列の値の相関のプロットである。 [0026]合致を示さない（この例では、偽陰性）、本物のマークのための署名を表すメトリックの記憶された系列に対する、図１８の候補マークの署名を表すメトリックの系列の値の相関のプロットである。 [0027]合致を示さない（この例では、偽陰性）、本物のマークのための署名を表すメトリックの記憶された系列に対する、図１９の候補マークの署名を表すメトリックの系列の値の相関のプロットである。 [0028]合致を示す、（除去された候補署名のメトリックに対応するメトリックを除去した後の）本物のマークのための署名を表すメトリックの記憶された系列に対する、（損傷を示すメトリックを除去した後の）図１８の候補マークの署名を表すメトリックの系列の値の相関のプロットである。 [0029]合致を示す（この例では、正しい結果）、（除去された候補署名のメトリックに対応するメトリックを除去した後の）本物のマークのための署名を表すメトリックの記憶された系列に対する、（損傷を示すメトリックを除去した後の）図１９の候補マークの署名を表すメトリックの系列の値の相関のプロットである。 [0030]図２５は、合致を示す（この例では、正しい結果）、（除去されたメトリックに対応するメトリックを除去した後の）本物のマークのための署名を表すメトリックの記憶された系列に対する、（損傷を示すメトリックを除去した後の）図２０の候補マークの署名を表すメトリックの系列の値の相関のプロットである。 [0031]一実施形態に従って実行される動作を示すフローチャートである。 [0032]一実施形態による１組のデータメトリックの例を示す。 [0033]それぞれの実施形態に従って実行される動作を示すフローチャートである。 それぞれの実施形態に従って実行される動作を示すフローチャートである。 [0034]一実施形態によるハードウェア環境のブロック図である。 [0035]一実施形態によるコンピュータシステムのブロック図である。 [0036]一実施形態によるストレージシステムのブロック図である。

[0037] 本開示は、包括的に、マークの信頼性を検証するための方法を対象とする。一実施形態において、プロセッサは、（１）画像取得デバイスから候補マークの画像を受信し、（２）画像を用いて、候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定し、結果としてメトリックの第１の組を得、（３）メトリックの第１の組から、優勢な振幅を有するメトリックを除去し、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得、（４）コンピュータ可読メモリから、オリジナルマーク上の複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出し、（５）メトリックの第２の組から、メトリックの第１の組から除去されたメトリックに対応するメトリックを除去し、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得、（６）メトリックのトリミングされた第１の組と、メトリックのトリミングされた第２の組とを比較し、（７）比較に基づいて、候補マークが本物であるか否かを判断する。

[0038] 別の実施形態によれば、プロセッサは、メトリックの第１の組と、メトリックの第２の組とを比較し、比較に基づいて、候補マークが本物であるか否かを判断し、候補マークが本物でないと判断される場合、プロセッサは、以下の追加のステップ、すなわち、（１）第１の組から、優勢な振幅を有するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る、ステップと、（２）第２の組から、対応するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第２の組を得る、ステップと、（３）メトリックのトリミングされた第１の組と、メトリックのトリミングされた第２の組とを比較するステップと、（４）比較に基づいて、候補マークが本物であるか否かを判断するステップとを実行する。

[0039] 様々な実施形態によれば、オリジナルの学習されたマークにおける各アーチファクトの顕著さに基づいて署名データをソートする代わりに、プロセッサは、（１）候補マークの署名データにおける各アーチファクトの顕著さを、オリジナルの学習されたマークの署名データを比較するマスターとして用い、（２）その順序付けに従って署名データの双方の組をソートし、（３）最も顕著なアーチファクトから開始して双方のマークの署名データを下方に漸進的にトリミングし、（４）オリジナルマークの署名データと候補マークの署名データとの間の統計的相関を行う。一実施形態では、データをトリミングすることは、各連続した統計的相関から、２番目に最大の大きさのアーチファクトを外すことによって、相関付けられるデータを減らすことを意味する。換言すれば、一実施形態において、データのトリミングは、候補マークの署名データのメトリックの組から、最大の大きさを有するメトリックを除去し、オリジナルマークの署名データのメトリックの組から、対応するメトリックも除去することを含む。機械的損傷の領域は、署名データ組内の最大の大きさの特徴の中にある傾向があるため、これは、署名データから問題を起こす破損を除去し、より低い大きさの真の署名データの基礎をなす相関が現れることを可能にする効果を有する。

[0040] 本明細書において説明される技法が適用可能ないくつかのマークは、ＱＲコード等の２次元バーコードを含み、それらの例が図１および図１７に示される。いくつかの２次元バーコードは、内蔵の誤り訂正または冗長性を含む。リード−ソロモン誤り訂正または他の冗長性が組み込まれる２次元コードまたは他のマークにおいて、様々な実施形態における損傷信号の除去は、誤り訂正または他の冗長性によって提供される情報を利用することによって容易にされる。そのようなコードは、損傷したエリアを、欠落したコード情報を補正する機能の一部として特定するので、その情報を用いて、署名解析の相関ステップを実行する前に、損傷していると特定された領域を直接除外することができる。

[0041] 別の実施形態によれば、プロセッサは、損傷信号を除去するために、候補マークのメトリックに対する連続した分割または連続した細分を実行する。マークが、ある２次元のバーコードのファインダバー等の、解析される直線状のエッジを有する１つの例では、プロセッサは、損傷を受けたファインダバーを２つの区画、次に４つの区画、次に８つの区画等に連続して細分する。プロセッサは、区画および部分区画を連続して細分しながら、これらの個々の署名相関を観察する。

[0042] 本開示は、多くの場合、「マーク」に言及する。本明細書において用いられるとき、「マーク」は、電磁スペクトルのいくつかの部分において可視であるが、必ずしも裸眼で可視ではなく、物理的物体の上に意図的に配置される。マークは、例えば、シリアル番号のようにアイテムを一意に識別する目的で用いることもできるし、または、ブランディング（例えば、ロゴ）、ラベリング、もしくはデコレーション等の何らかの他の目的で用いることもできる。マークは、様々なプロセスを用いて、アイテムに印刷、エッチング、成形、形成、転送、または他の形で貼り付けることができる。マークは、電子形式で処理することができるように取得することができる。マークの電子取得のために用いることができる可能なデバイスは、マシンビジョンカメラ、バーコードリーダ、ラインスキャンイメージャ、フラットベッドスキャナ、およびハンドヘルドポータブル撮像デバイスを含む。マークは、バーコード（例えば、標準化のための国際組織（「ISO」）、および国際電気標準会議（「IEC」）規格ＩＳＯ／ＩＥＣ１６０２２において指定されるような２次元（「2D」）バーコード）、満了日、またはシリアル番号等の追跡情報）等の情報を保有する何らかのものとすることができる。

[0043] 様々な実施形態において、オリジナルの本物のマークは、本明細書において多くの場合に「信号」、「署名」または「署名信号」と呼ばれるデータによって特性を表すことができるアーチファクトを含む。また、候補マークは、本物であるとわかる場合も、偽造であるとわかる場合も、同様にデータによって特性を表すことができるアーチファクトを含む。一実施形態では、プロセッサは、候補マークの署名信号から、損傷によって生じたアーチファクトを、ソースマーキング機器によって生成された署名信号アーチファクトと分離する。また、プロセッサは、その基礎をなす署名信号データを候補マークから抽出する。

[0044] マークの「アーチファクト」という用語は、本明細書において用いられるとき、マークを作成した機械またはプロセスによって（制御可能にまたは制御不可能に）生成されたマークの特徴である。

[0045] 「プロセッサ」という用語は、本明細書において用いられるとき、数学的ロジックの観点から定義される複雑な機能を実行するように設計された回路（電子ハードウェアのタイプ）を意味する。論理回路の例は、マイクロプロセッサ、コントローラ、または特定用途向け集積回路を含む。本開示が、動作を実行するコンピュータシステムを参照するとき、これは、コンピューティングデバイスと統合されたプロセッサが実際に動作を実行することも意味することを理解されよう。

[0046] ここで、図面を参照すると、図１において、本明細書において記載されている様々な方法を適用することができるオリジナル印刷マーク（「オリジナルマーク」）１００の例が示されている。この例において、オリジナルマーク１００は２Ｄバーコードである。このバーコードは、情報のデータキャリアであり、ここで、情報は、オリジナルマーク１００の明るいエリア１０２および暗いエリア１０４のパターンとして符号化される。２Ｄバーコードの可能な実施態様は、長方形のグリッドを含み、ここでは、グリッド内の各セルまたは「モジュール」（例えば、モジュール１０２および１０４）は黒または白のいずれかであり、データのビットを表す。

[0047] 図２は、オリジナルマーク１００に存在するバリエーションのうちのいくつかの拡張された図を提供する。図２は、マーク１００の明るいエリアと暗いエリアとの間のエッジ２００のみを示す。マーク１００内のエッジ線形性、領域不連続性および特徴形状等の特性は容易に明らかとなる。マークの印刷された特徴のエッジに沿った多数の不規則性が明らかに見られる。この説明は、明確にするために提供され、必ずしも必要とされる処理ステップではないことに留意されたい。いくつかの実施形態では、エッジ線形性は、大きな特徴であり、したがって用いられる。いくつかの実施形態では、エッジ線形性以外の特性が用いられる。

[0048] 図３は、候補印刷マーク３００（「候補マーク」）の例を示す。候補印刷マークは、本物である場合も偽造である場合もある（すなわち、図１に示すオリジナルマーク１００の偽造の例を表すか、または識別の目的でオリジナルマーク１００の第２の独自の例を表す場合もある。また、この候補マーク３００は、偽造の場合であっても、２Ｄバーコードリーダで読み取るときに図１のオリジナルマーク１００と同じ復号化された情報を表す２Ｄバーコードである。図３の候補マーク３００が取得されるとき、一実施形態において、大きな特徴が識別される。これらの特徴の特性は、候補マーク３００を一意に識別する署名データとして測定および捕捉される。図１の場合のように、この署名データは、マークの幾何学的形状および外見の物理的特性および光学特性から導出され、（例えば、マークが2Dバーコード等のデータ搬送シンボルである場合、）マークに符号化されるデータを含むことができる。一実施形態では、署名データを作成するために評価されるオリジナルマークの特性は、候補マークを評価する際に用いられるのと同じ特性であり、それによって２つの署名は直接比較可能である。

[0049] 図４は、図３に示す候補マーク３００において存在する変形形態のうちのいくつかの強化された図である。図４は、図２に類似した図３に示すマークのエッジ４００のみを示す。図３に示すマーク内のエッジ線形性、領域不連続性および特徴形状等の対応する特性は、容易に明らかとなる。

[0050] 図５に進むと、マークのための署名データを生成するのに用いることができる特徴のうちのいくつかの例が示される（特徴５００、５０２、５０４および５０６）。測定することができるこれらの特徴の特性は、平均モジュール着色またはマーキング強度（例えば、特徴５００）、最良適合グリッドに対するモジュール位置バイアス（例えば、特徴５０２）、マークにおける異質の印刷スポットまたは印刷されていない空所の存在またはロケーション（例えば、特徴５０４）、および長い連続エッジの形状（線形性）（例えば、特徴５０６）を含む。一実施形態では、これらの特徴に対し実行される測定は、マークの一意の署名を形成する一次メトリックとしての役割を果たす。

[0051] 一実施形態では、マークから得られるメトリックは、マークの署名を形成する部分として重み付けすることができる。例えば、図５に示される４つのメトリックのうちの各々を抽出することができる容易性は撮像分解能に依拠し、メトリックは、４つのメトリックの各々に関する有用なデータを抽出するのに必要とされる分解能の順序で配列することができる。最低分解能から最高分解能への順序において、これらは（一実施形態において）、モジュール着色、モジュール位置バイアス、空所／マークロケーションおよびエッジ形状投影である。換言すれば、
低分解能−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＞高分解能
モジュール着色→モジュール位置バイアス→空所／マークロケーション→エッジ形状投影
である。

[0052] 画像忠実性および分解能を増大させることによって、漸進的に高まる正確な解析を利用して、ますます精密な解析が可能になる。例えば、低分解能の画像では、おそらく、モジュール平均着色およびモジュール位置バイアスのみを、大きな信頼度で抽出することができるため、これらの結果は、オリジナルマーク（記憶された本物のデータによって表される）に対する候補マークの署名合致を判断する際により多くの重みを与えられる。高い解像度画像を用いると、処理は、細かいエッジ投影メトリックに至るまで継続することができ、プロセッサは、署名合致の判断における最も高い重み検討事項としてこれを用いることができる、他の（より低い重みの）尺度間で、予期される署名との不一致が存在する場合、これらは、マーク損傷または画像捕捉デバイスのアーチファクトに起因する場合がある。一方、オリジナルマークの損傷、変更、またはイメージャアーチファクトは、通常、結果として、オリジナルマークのエッジ投射署名メトリックに高い精度で偶然合致するように偽造マークを変更させる可能性が低い。したがって、エッジ投影は、動的範囲において高く相関し、適切な大きさを呈している場合、高い合致信頼度を支援する低分解能のメトリックにとって代わることができる。

[0053] 更に、一実施形態では、（2Dデータマトリクスコードにおいて用いられているような）その記号論の標準的な復号アルゴリズムによって提供されるような誤り訂正情報の使用を用いて、署名メトリックデータを適宜更に重み付けする。シンボル内のデータ領域が、マークに対する損傷によって破損しており、その領域が、記憶された署名データとの不一致を呈する一方、他の破損していない領域は良好に一致する場合、破損した領域の投票重みを減少させることができる。このメカニズムによって、検出可能なシンボル破損が、本物のシンボル署名データに対する候補シンボルメトリック比較において偽陰性の結果を呈することを防ぐ。ＩＳＯ１６０２２「データマトリクスシンボル」仕様は、誤り訂正符号（「ECC」）の例が、２Ｄデータマトリクス内でどのように分布することができるか、およびデータマトリクス内の破損した領域および破損していない領域をどのように特定することができるかを記載している。

[0054] 異なるマーキングデバイス技術が、メトリック署名データを生成する際に用いるための異なる属性において優れたまたは劣った署名特徴を呈することが事前にわかっているので、マーキングデバイスタイプを用いて、重みプロファイルと呼ばれるものにおけるメトリックを事前に重み付けすることができる。例えば、熱転写プリンタを用いて本物のマークが作成される場合、基板材料の動き方向に平行なエッジ投影が、本物の署名データの一部として符号化するのに十分な署名の大きさを保有する可能性が低いことが知られている。様々なマーキングデバイスの挙動のこの知識を、オリジナルの本物の署名データの捕捉中に用いることができる。利用される場合、本物のマークの署名の作成時に用いられるメトリックは、適宜、その特定のマーキングデバイスタイプの既知の挙動のために重み付けされ、メトリックの結果として得られる強調／強調抑制マッピングはメトリック重みプロファイルになる。

[0055] 図６は、図２および図４の左上角の特徴の密な比較を示す。図６に最も明らかに見てとることができるように、図１および図３の２つの印刷されたマーク１００および３００は、それらの過度に符号化されたデータの観点から同一である場合であっても、マークを貼り付けるために用いられる印刷プロセスの不備から結果として生じる、より細かいスケールでの多数の差異を含む。これらの差異は持続可能であり、通例、マーク自体とほとんど同程度に持続可能であり、特に、図１および図３のシンボル間で見つけることができる多数の差異が組み合わされるときに実際的に一意である。更に、オリジナルシンボルは、オリジナル印刷よりもはるかに高い分解能で撮像および再印刷されなくてはならないため、差異は偽造するのが困難であり得る一方で、新たな識別可能な印刷不備を生じない。ここでは、マークの左上角部のみが示されているが、図１および図３に示す２つのマークの間の差別可能な特徴は、マークの全体にわたって存在し、様々な実施形態に従って用いることができる。

[0056] 図７を参照すると、コンピュータシステム７００の一実施形態は、中央処理ユニットまたはプロセッサ７０２と、画像取得デバイス７０８を含む出力デバイス７０４および入力デバイス７０６と、ランダムアクセスメモリ（「RAM」）７０９、リードオンリーメモリ（「ROM」）７１２と、プログラムおよびデータのための磁気ディスクまたは他のロングタームストレージ（「ストレージデバイス」）７１３とを備える。コンピュータシステム７００は、オリジナルマークを生成するためのプリンタ７０５を有することができるか、またはプリンタ７０５は別個のデバイスとすることができる。コンピュータシステム７００は、入力−出力（「I/O」）インタフェース７１４を通じて外部ネットワーク７０８または他の通信媒体に接続することができ、ネットワーク７０８を通じて長期ストレージデバイス７１６を有するサーバ７１０と接続することができる。単純性の理由から示されていないが、いくつかの類似のコンピュータシステムをサーバ７１０に接続することができる。

[0057] 図８を参照すると、本開示の一実施形態は、オリジナルの（すなわち、本物であると知られている）マーク８０２に対する捕捉および記憶動作を実行する第１のコンピュータシステム８００と、候補（すなわち、本物である場合があるかまたは偽造である場合がある）マーク８０６に対する捕捉、比較および検証を実行する第２のコンピュータシステム８０４とを備える。第１のコンピュータシステム８００は、画像捕捉デバイス８０８と、署名抽出および符号化プロセッサ８１０とを備える。画像取得デバイス８０８は、オリジナルマーク８０２の画像を捕捉し、画像に関するデータを生成し、画像データを署名抽出および符号化プロセッサ８１０に供給する。画像抽出および符号化プロセッサ８１０は、プロセッサ（コンピュータシステム７００のプロセッサ７０２等）上で実行しているソフトウェアとすることもできるし、または専用プロセッサとすることもできる。署名抽出および符号化プロセッサ８１０は、サーバ７１０の長期ストレージデバイス７１６とすることができるネットワークアクセス可能なマーク署名データストレージデバイス８１２上に署名データを記憶する。一実施形態では、署名データを構成するメトリックは、大きさの降順でソートされたリストとして記憶され、それらが抽出されたマークにおけるそれらの位置を特定する情報を含む。プロセッサ（コンピュータシステム７００のプロセッサ７０２等）上で実行するソフトウェアとすることができるかまたは専用プロセッサとすることができるネットワークアクセス可能なマーク署名ルックアップエンジン８１４は、署名抽出および符号化プロセッサ８１０および／または署名データストレージ８１２から署名データを受信する。

[0058] 第２のコンピュータシステム８０４は、画像取得デバイス８１６と、署名抽出および符号化プロセッサ８１８と、署名比較プロセッサ８２０とを備える。画像取得デバイス８１６は、候補マーク８０６の画像を捕捉し、画像に関するデータを生成し、画像データを署名抽出および符号化プロセッサ８１８に供給する。署名比較プロセッサ８１８は、（最近スキャンされた）候補マーク８０６から署名抽出および符号化プロセッサ８１８によって抽出された署名を、署名データストレージ８１２に以前に記憶され、オリジナルマーク８０２に関連付けられた署名と比較することができる。一実施形態では、（オリジナルマーク署名捕捉および記憶に関する）図８の上側部分と、（候補マーク署名捕捉、比較および検証に関する）図８の下側部分との間の分離によって象徴的に示されるように、候補マーク８０６をスキャンするコンピュータシステムは、オリジナルマーク８０２をスキャンしたコンピュータシステムと異なる場合がある。それらが異なる場合、それらは署名データストレージ８１２へのアクセスと共有することもできるし、または記憶された署名データのコピーをオリジナルマーク捕捉および記憶システム８００上の署名データストレージ８１２から、候補マーク署名捕捉、比較および検証システム８０４に渡すことができる。他の実施形態では、第１のコンピュータシステム８００および第２のコンピュータシステム８０４は同じシステム（例えば、図７のコンピュータシステム７００）である。

[0059] 図７に戻ると、一実施形態において、プロセッサ７０２は、マーク（例えば、オリジナルマーク１００または候補マーク３００）の様々な特性（例えば、物理特性および光特性）を測定するために、画像取得デバイス７０８によって捕捉された画像を解析し、結果として、マークのアーチファクトに関するデータを含むメトリックの組を得る。更に説明されるように、メトリックの組は、プロセッサ７０２がマークに関して生成するメトリックのいくつかの組のうちの１つとすることができる。プロセッサ７０２は、マーク上の様々なロケーションにおいて測定を行うことができる。これを行う際、プロセッサ７０２は、（例えば、業界基準に従って）マークを複数のサブエリアに分割することができる。一実施形態では、マークが２Ｄバーコードである場合、プロセッサ７０２は、マークの総数のセルの全てまたはサブセットに対し測定を行う。プロセッサ７０２が測定することができるマークの特性の例は、（ａ）特徴形状、（ｂ）特徴アスペクト比、（ｃ）特徴ロケーション、（ｄ）特徴サイズ、（ｅ）特徴コントラスト、（ｆ）エッジ線形性、（ｇ）領域不連続性、（ｈ）異質のマーク、（ｉ）印刷欠陥、（ｊ）色（例えば、明度、色相または双方）、（ｋ）着色、および（ｌ）コントラスト変化を含む。いくつかの実施形態では、プロセッサ７０２は、特性ごとであるが、異なる特性について異なるロケーションにおいて、マーク単位で同じロケーションにおいて測定を行う。例えば、プロセッサ７０２は、マークのロケーションの第１の組において、および後続のマークのためのロケーションの同じ第１の組において、平均着色を測定するが、そのマークおよび後続のマークにおけるロケーションの第２の組において、エッジ線形性を測定する場合がある。（異なる特性のための）ロケーションの２つの組は、双方の組に共通でない少なくとも１つのロケーションが存在する場合、「異なる」と言われる場合がある。

[0060] マークが２Ｄバーコード等のデータ搬送シンボルである場合、様々な実施形態が、マークによって具現されるかまたはマーク内に符号化された追加の情報を利用することができる。次に、符号化される情報、例えば、一意のまたは一意でないシリアル番号自体を、署名データの一部として含めるか、より容易な取り出しのために署名データをインデックス付けするのに用いることができる。更に、品質尺度を確立することができる２Ｄバーコードまたは他のデータキャリアの場合、プロセッサ７０２は、マークの品質を表し、署名データの一部として含まれる情報を抽出することができる。

[0061] 品質情報を用いて、マークを偽造であると誤判定させ得る本物の候補マークに対する変更を検出することができる。なぜならこれらの変更は、マークの署名データを変える可能性があるためである。用いることができる品質測定値のうちのいくつかは、限定ではないが、ＩＳＯ ｓｐｅｃ１５４１５「データマトリクス格付けプロセス」または他の比較可能な規格において規定されるように、未使用誤り訂正および固定パターン損傷である。これらの尺度は、マークに対する損傷によって変更された署名データに寄与するエリアを検出することを可能にし、このため、マークの署名データを本物のマークの記憶された署名データに対し比較するとき、このエリアを検討から外すことを可能にする。

[0062] 図９を参照すると、一実施形態による、オリジナルマークのための署名データを捕捉および記憶するために（例えば、コンピュータシステム７００もしくは８００、またはそのプロセッサによって）実行されるプロセスが記載される。ステップ９０２において、オリジナルマーク（例えば、図１に示すものに類似した2Dバーコード）が物体に貼り付けられるか、またはラベルに貼り付けられ、このラベルが（例えばプリンタ７０５によって）その後物体に貼り付けられる。

[0063] ステップ９０４において、画像取得デバイス８０８等の適切な撮像または他のデータ取得デバイスによってマークが取得される。マークを取得する撮像デバイスは、カメラ、機械ビジョンデバイスまたはスキャナ等の任意の好都合な形態をとることができる。撮像デバイスは、従来のデバイス、または今後開発されるデバイスであり得る。この実施形態では、撮像デバイスは、マークを貼り付けたデバイスの制御可能な出力よりも大幅に細かい詳細レベルでマークの特性に関するデータを収集する。図１〜図４に示す例では、特性は、印刷された２Ｄバーコードのモジュールのサイズよりも大幅に細かい分解能で明るいエリアと暗いエリアとの間の境界の形状を含む。適切な特性の他の例が以下に説明される。

[0064] ステップ９０６において、オリジナルマークの明白なデータに含まれる一意の識別子（「UID」）が復号される。一実施形態では、プリンタ７０５が画像取得デバイス８０８と同じコンピュータシステム上にある場合、ＵＩＤは、一方から他方に渡すことができ、画像取得デバイス８０８によって取得される画像からＵＩＤを復号する必要性が回避される。オリジナルマークがＵＩＤを含まない場合、マークの特定の例を一意に識別する何らかの他の情報をこのステップにおいて用いることができる。

[0065] ステップ９０８および９１０において、オリジナルマークの画像は、署名抽出および符号化プロセッサ８１０によって解析される。例えば、署名抽出および符号化プロセッサ８１０は、ステップ９０８においてオリジナルマークの画像から品質測定値を抽出し、ステップ９１０において、オリジナルマークの画像から特徴を抽出する。ステップ９１２において、抽出された特徴の特性（例えば、メトリック）に関係するデータが、数値データに符号化され、署名データストレージ８１２に、オリジナルマークを一意に識別する「署名」データとして記憶される。一実施形態では、マークごとのレコードがマーク内に明示的に符号化されるデータに含まれる一意の識別子コンテンツ（通常、シリアル番号）の下でインデックス付けされる。レコードは、ネットワークがアクセス可能なデータストレージサーバまたはデバイス（ストレージデバイス７１６等）に記憶されてもよく、または必要な場合、（ストレージデバイス７１３等に）ローカルに記憶されてもよい。複数のロケーションにおけるローカルストレージにコピーが分散されてもよい。

[0066] ステップ９１４および９１６において、候補署名特徴が、各署名メトリックの一部として動作するように適切な大きさを所有することを確実にするように評価される。これらのステップは、各署名メトリックを形成する特徴が、マークの目立った特性として符号化するための現実の「信号」を保有することを確実にする。

[0067] 一実施形態では、２Ｄデータマトリクスコードを例として用いて、ステップ９１０、９１２および９１４において、オリジナルマークの特徴の４つの特性が抽出され、大きさでソートされる。上記で説明したように、マークの画像は、特徴を電子形式で、通常、色またはグレースケール画像として処理することができるように取得される。予備ステップとして、２Ｄデータマトリクスは、まず、全体として解析され、マトリクスのセル間の境界の「理想的な」位置を定義する「最良適合」グリッドが決定される。次に、候補特徴は、解析されている特定のメトリックのためのマーク属性の「通常」または「最適」状態から最も逸脱した特徴を見つけることによって選択される。図５に示される２Ｄデータマトリクスコードの例を検討すると、いくつかの適切な特徴は以下である。

[0068] １．平均の色、着色またはマーク強度が、データマトリクス読出しアルゴリズムによって決定されるような暗いモジュールを明るいモジュールと区別する大域平均閾値に最も近いマークの部分（すなわち、「最も明るい」暗いモジュールおよび「最も暗い」明るいモジュール）（例えば、特徴５００）。

[0069] ２．マークに適用される最良適合グリッドによって定義されるような理想化されたロケーションから最も逸脱した位置にマーク付けされるモジュール（例えば、特徴５０２）。これらのモジュールを特定する２つの可能な方法は、（ａ）候補マークモジュールエッジ位置を抽出し、これらのエッジ位置を、マークについて理想化された最良適合グリッドによって定義されるようなそれらの予期される位置と比較し、（ｂ）反対の極性（明／暗または暗／明）の２つの隣接するモジュール間の境界領域のヒストグラムを抽出し、サンプル領域は、最良適合グリッドに対し各モジュールの同じパーセンテージだけ重複し、５０／５０の二モード分布からのヒストグラムの逸脱を評価する。

[0070] ３．モジュール内の異質のマークまたは空所は、明るい場合も、暗い場合も、広い範囲の輝度または顔料密度を保有するモジュール（例えば、特徴５０４）として定義されている。換言すれば、それらは、暗いモジュールを明るいモジュールと区別する大域平均閾値の双方の側における着色レベルを保有するモジュールとして定義され、最も良好な署名候補は、最も外側の優勢なモード間の最も大きな距離を有する二モード輝度ヒストグラムを有する候補である。

[0071] ４．シンボル内の長い連続エッジの、連続性／線形性または不連続度／非線形度等の形状（例えば、特徴５０６）。この属性を測定し、このデータを抽出する１つの方法は、ピクセル幅の輝度値投影を実行することによるものであり、二分の一モジュールだけ最良適合グリッドからオフセットされた１つのモジュールの投影長は、シンボルのための最良適合グリッドにおけるそのエッジの境界を画するグリッド線に直交して延びる。

[0072] ２Ｄデータマトリクスは、上記で説明した特徴が容易に見られる正方形の黒いセルおよび白いセルを含むため、良好な例をなす。一方、同じ原理は当然ながら、他の形態のデータ符号化または非データ符号化可視マークに適用することができる。

[0073] 上記で説明した判断基準に一致する候補特徴が一旦特定されると、候補特徴は、ステップ９１４において、大きさ順でリストにソートされ、次に、ステップ９１６において、そのメトリックの寄与因子として適格であるために確立された最小の大きさを満たさない、各リスト内の第１の特徴を見つけることによる、大きさ制限フィルタにかけられる。閾値は、容易に再生することができない妥当な数の特徴を含むのに十分低く、妥当な耐久性がない特徴を除外するのに十分高い任意の好都合なレベルにセットすることができるか、または画像取得デバイスのノイズフロアの付近にある。この実施形態では、ソートされたリストの低い大きさの端部が、その点からトランケートされ、残りの（最大の大きさの）特徴が、マーク内のそれらのロケーションに沿って、そのメトリックのための署名データとして記憶される。好ましくは、トランケーション閾値を超える全ての特徴が記憶され、これは暗黙的に、マーク内の他の場所に、大きさフィルタ閾値を超える署名特徴が存在しないという情報を署名に含める。

[0074] ステップ９１８において、オリジナルマークを作成するために用いられるマーキングデバイスのタイプに基づいて、メトリックの重みプロファイルが署名データの一部として記憶される。

[0075] ステップ９２０において、署名メトリックが、大きさの降順で、特徴のソートされたリストとして記憶される。特徴ごとのリストエントリは、その特徴が抽出されたマーク内の位置を特定する情報を含む。

[0076] 図１０を参照すると、一実施形態による候補マークのための署名データを捕捉および検証するために（例えば、コンピュータシステム７００もしくは８０４によって、またはそのプロセッサによって）実行されるプロセスが説明される。ステップ１００２において、候補マークの画像が、画像取得デバイス８１６等の画像取得デバイスによって取得される。ステップ１００４において、候補マークにおける明示的なデータが復号され、そのＵＩＤコンテンツが抽出される。

[0077] ステップ１００６において、ＵＩＤは、そのＵＩＤを有するオリジナルマークのために以前に記憶された署名メトリックデータをルックアップするのに用いられる。記憶されたデータは、ストレージデバイス７１３等のローカルストレージから取り出されてもよく、またはネットワークアクセス可能なデータストレージサーバまたはストレージデバイス７１６等の長期ストレージから取り出されてもよい。ＵＩＤを含まない候補マークの場合、何らかの他の特定情報を候補マークに関連して得ることができる。代替的に、（例えば、ストレージデバイス７１３またはストレージデバイス７１６における）本物のマーク署名のデータベース全体を、以下のステップ１０１４の後に検索し、候補マーク署名に合致する本物の署名を位置特定するように試行することができる。

[0078] ステップ１００８において、品質測定を確立することができる２Ｄバーコードまたは他のデータキャリアの場合、オリジナルマークについてステップ９０８において得られたものと同様に、候補マークのための品質測定値１００８を得ることができる。品質測定値は、後続の解析ステップにおいて、貼り付けられてから損傷を受けたように見えるマークまたはマークの一部に対し与えられた重みを低減するように用いることができる。また、オリジナルマークの品質測定値がオリジナルマークのための署名データの一部として記憶された場合、記憶された品質測定値を、候補マークから抽出された署名データに対し検証することができる。

[0079] ステップ１００２において取得された候補マークの画像から、ステップ１０１０において、大きな署名特徴が抽出される。（ECC誤りに起因して破損として不適格と判定されたセクション以外の）候補マークの全体が、大きな特徴について検索される。加えて、オリジナルの本物の署名データが抽出されたマーク内のロケーションを特定する情報を用いて、候補マークから署名データを抽出する場所を指定することができる。これは、オリジナルマークに存在するが候補マークに存在しない特徴が注目されることを確実にする。

[0080] ステップ１０１２において、署名特徴が解析のために符号化される。ステップ１０１４において、候補マークから抽出された署名データ（メトリック）が、オリジナルマークのメトリックの以前に生成されたリストと同じ順序になるようにソートされる（例えば、大きさでソートされる）。ステップ１０１６において、候補署名データは記憶されたオリジナル署名データと比較される。これを実行することができる様々な方法が存在する。一実施形態において、データは、２つのデータセット間の数値相関を明らかにする統計演算にかけられる。各メトリックは、そのメトリックについて本物のアイテムとしての候補シンボルの個々の信頼度を反映する尺度をもたらす個々の数値解析にかけられる。マークがＵＩＤデータを含まない場合、代替的な特定データは利用可能でなく、以下で図１２を参照して検討される手順を用いて同様のマークのデータベースを検索することが必要である場合がある。例えば、オリジナルマーク１００および候補マーク３００の場合、黒いモジュールおよび白いモジュールの同じ明白なパターンを有する全ての本物のマークの中を探索することが必要である場合がある。探索の目的は、候補マークに一意に類似した単一のオリジナルマークを特定するか、または特定に失敗することである。

[0081] ステップ１０１８において、メトリック重みプロファイルが、本物の署名データの一部として記憶され、この情報は、オリジナルの本物のマークを作成するのに用いられるタイプのマーキングデバイスについて、適宜、メトリックを強調および／または強調抑制するために用いられる。

[0082] ステップ１０２０において、ステップ９０４および１００２において用いられる画像取得デバイスが、異なる感度を有する場合、解析結果全体に対する署名データの寄与を調整する必要がある場合がある。例えば、大きな特徴のために用いられる最小大きさ閾値を、より感度の低い画像取得デバイスのために適切なレベルにセットする必要がある場合があり、または特定のメトリックは、オリジナルマーキングデバイスによって生成されるマーク内の適切な署名の大きさを保有しないことが知られているため、解析組から省かれる必要がある場合がある。いくつかの場合、上記で示されるスケールにおける、より高い分解能のカテゴリのうちの１つにおいて認識される特徴は、より低い分解能のスキャナによって、異なるカテゴリにおける特徴と間違えられる場合がある。例えば、高分解能では、白い空所を有する黒いモジュールとして見られる特徴が、低分解能では、「低着色モジュール」として見られる場合がある。通常、画像取得デバイスの分解能を、マーキングデバイスメトリック重みプロファイルと併せて用いて、いずれのメトリックを強調／強調抑制するかを判断する。この例では、低分解能の画像において、特徴は、「低顔料」リスト内に存在するが、高分解能の画像において「低顔料」および「空所」リストの双方に存在する。

[0083] オリジナルおよび／または検証スキャンの分解能について明示的に補正することが所望されている場合、多くの場合、分解能は、スキャナの分解能閾値におけるアーチファクトの数における比較的急峻な降下を検出することによって、検証時点において求めることができる。代替的に、オリジナルマークの画像を捕捉するのに用いられる画像取得デバイスが、候補マークの画像を捕捉する際に用いられる画像取得デバイスよりも低い分解能である場合、スキャンの分解能、または分解能を導出することができる他の情報は、上記で論考したメトリック重みプロファイルと同様に、記憶される署名とともにメタデータとして含めることができる。

[0084] ステップ１０２２において、除外により、最小大きさ閾値を満たす特徴ロケーションのソートされたリスト内に表されないマーク内の全てのロケーションが、本物のマークを解析するときに大きな署名特徴を欠いていると予期される。この条件は、部分閾値特徴が予期される候補マーク内の全てのロケーションにおいて署名特徴の大きさを検査し、閾値最小値を超える特徴が見つかったとき、適切なメトリックのための結果を負に向かって調整することによって評価される。シンボル誤り訂正または他の品質属性について評価されるときに、損傷を受けたと判断される領域において大きな特徴が見つかる場合、特徴抽出点に対する損傷のロケーション、および関与する特定のメトリックの性質に依拠して、調節は減らされるかまたは全く実行されない。例えば、オリジナルマークに対する署名特徴の相違が、損傷を受けたモジュールの付近にあるがそのモジュールと同じでない候補マークのモジュールから抽出される場合、その特徴に起因したメトリックに対する負の調節を、メトリック署名における低減された信頼度を反映する比によって減らすことができる。これは、既知の損傷した領域付近にある上記モジュールが、メトリックに影響を与えるが、象徴学の品質またはＥＣＣ評価メカニズムの検出可能な閾値未満に降下する損傷をおそらく被ったことに起因する。相違が損傷したモジュールから直接抽出される場合、またはメトリックが、複数のモジュールにわたるタイプのうちの１つであり、かつその範囲が損傷したモジュールを含む場合、調節は全く適用されない。

[0085] ステップ１０２４において、次に、これらの個々の信頼度値を用いて、候補マーク内の信頼度全体を、本物（または偽造）であると判断する。ここで、個々の信頼度値は、画像忠実性、分解能およびシンボル損傷情報を用いて上記で説明されたように適宜重み付けされている。

[0086] ステップ１０２６において、結果が受け入れ可能であるのに十分明確であるか否かが判断される。署名データの比較が中間結果（例えば、個々のメトリックが、データ重み付けメカニズムの使用を通じて解決不可能な矛盾した情報を有している）をもたらし、かつリトライ制限を超えていない場合（ステップ１０２８）、検証のためのシンボルを提出するユーザは、処理のためにシンボルの別の画像を再提出するようにプロンプトされ、プロセスはステップ１００２に戻る。そうでない場合、プロセスは終了する（プロセス１０３０）。

[0087] 解析の完了に成功すると、比較解析の結果がステップ１０３０において報告される。報告は、パス／失敗する場合があり、結果における信頼性レベルを示すことができる。これらの結果は、ローカルで表示することができるか、または更なる動作のために、ネットワーク化されたコンピュータシステムもしくは他のデバイスに転送することができる。

環境耐性のためのメトリックデータのためのローカルリファレンス測定
[0088] 一実施形態においてロバストな正確な署名データの抽出を更に行うために、本明細書において説明される様々な方法が、署名データを構成するための解析されたシンボル内のエリアローカルな基準（area-local referencing）を利用することができる。これによって、取得デバイスにおける理想的でないもしくは低品質の光学、または多くの他の環境変数もしくは体系的変数を処理するために取得されるとき、候補シンボルの上述した基板歪み、不均一な照明のようなものに対する、より大きな耐性が提供される。一実施形態では、メトリック基準のローカライズは以下のとおりである。

[0089] １．平均モジュール色、着色、またはマーク強度が、反対のモジュール状態（暗対明、または明対暗）の最近傍を参照する。セルが逸脱した平均着色密度を有する大きな特徴として特定される場合、最近傍のセルが、基準として特定の逸脱したセルを割り引いて再評価される必要がある場合がある。

[0090] ２．モジュールグリッド位置バイアスは、全体シンボル最良適合グリッドに対し参照され、したがって、負の適応基準位置特定を有する。

[0091] ３．シンボルモジュールにおける異質のマークまたは空所の解析は、モジュールにローカルの色、着色またはマーク強度基準を用いる。換言すれば、解析されるモジュール自体の中の画像ルミナンスヒストグラムが、適用される方法のための基準値を提供する。

[0092] ４．シンボル内の長い連続エッジの形状を抽出するのに用いられる投影方法は、本質的に特異であり、通常の影響を与える変数に対し負の免疫を有する。

[0093] 図１１は、署名データの一部として用いるためのメトリックの組を生成するように特性を測定することができる特徴を有する１Ｄ線形バーコード１１００を示す。これらの特徴は、バー１１０２の幅および／またはバー１１０２間の間隔の変化、平均色、着色または強度１１０４における変化、黒いバー１１０６（または白いストライプにおける黒いスポット）における空所、またはバー１１０８のエッジの形状における不規則性を含む。

自己相関方法による解析
[0094] 上記で説明した実施形態において、メトリックごとのデータの未加工リストは、まず、アレイとインデックスとをマッチングされ、候補シンボルから類似順序で抽出されたメトリックセットに対する正規化された相関を受けることができる。次にこれらの相関結果を用いて、合致／非合致決定（本物対偽造）に到達する。これを行うために、署名のストレージは、オリジナルの本物のシンボルモジュールのソート順、およびメトリックごとに完成したトレーニングされたメトリック値自体を含む。包括的なストレージの必要性に加えて、未加工データは「正規化」されていない。なぜなら、各メトリックは独自のスケールを有し、場合によっては無制限であり、これによって、ストレージビット深度の選択が複雑になるためである。上記で説明した実施形態の通常の実施は、約２キロバイトの記憶された署名サイズを有する。

[0095] 次に図１２〜図１６を参照すると、メトリック後処理、ストレージおよび比較方法の代替的な実施形態が、オリジナルアーチファクトメトリックが抽出され、インデックス−アレイの関連付けられたリスト（シンボル内のモジュール位置によって関連付け可能）として利用可能になった後に適用される。自己相関に基づいて、この新たな後処理方法の適用は、少なくともいくつかの状況において、前の実施形態の署名と比較すると、いくつかの大きな利点をもたらす。最も大きな利点は、データパッケージサイズが低減されることである。例えば、記憶される署名データの７５％の低減が実現された。いくつかのより小さな追加データ圧縮方法の適用により、更に多く（最大９０％の低減）が可能である。この劇的な低減は、自己相関の使用、リストのソート、ならびに、これらのメカニズムがオリジナルのアーチファクトのデータに適用されることを可能にする、結果として得られる正規化およびデータモデリング機会から生じる。

オリジナルマーク署名および候補マーク署名のメトリックの比較
[0096] ここで、オリジナルマークのための署名および候補マークの署名のメトリックを比較することができる様々な方法が説明される。

[0097] 上記で説明された実施形態において、メトリックデータの特定の組の解析は、候補シンボルから抽出されたソートされた未加工メトリックを、本物のシンボルから抽出された類似順序の未加工メトリックと比較する形態をとる場合、自己相関方法は、ソートされた候補シンボルメトリックデータの自己相関系列を、（記憶された）ソートされた本物のシンボルデータの自己相関系列と比較し、ここで効果的に自己相関を相関付ける。一実施形態では、以下の正規化された相関式が用いられる。

ここで、ｒは相関結果であり、ｎはメトリックデータリストの長さであり、ｘおよびｙは、本物のメトリックデータセットおよび候補メトリックデータセットである。動作が自己相関として実施されるとき、双方のデータセットｘおよびｙは同じである。

[0098] 自己相関系列を生成するために、相関は、系列ｙに対し１つの追加のインデックス位置ずつ系列ｘをオフセットする度に複数回実行される（yはxのコピーであることを想起されたい）。オフセットが進行するとき、データセットは、ｙデータ系列における最後のインデックスが、ｘインデックスオフセットに起因して超過するときに、開始まで「巻き」戻らなくてはならない。これは多くの場合、最も実際的には、ｙデータを二倍にし、オフセット０からオフセットｎまでｘデータを「スライド」し、自己相関系列を生成することによって達成される。

[0099] 自己相関手法を実施する際、観測される第１の利点は、記憶されるデータの一部として署名データ値自体を記憶する必要がないことである。自己相関において、データ系列は、単にそれ自体に対し相関している。このため、抽出（ソート）順序および本物の署名データ値の双方を妥当性検査のために検証デバイスに送達することが以前には必要であったところで、今や、自己相関系列動作のためのソート／抽出順序のみが提供されればよい。

[0100] 候補シンボル結果と比較する必要がある本物の自己相関署名は、本物のデータを記憶することも、検証器に渡すことも必要としない。署名を生成する動作は、常に、記憶されたメトリックデータに対し実行されるので、オリジナルのアーチファクトの情報のための自己相関系列は、常に単純な多項式曲線である。したがって、各本物のシンボルメトリックの自己相関系列全体を記憶する必要があるのではなく、メトリックごとに、本物の自己相関結果の形状に合致する最良適合曲線を（所定の順序および精度で）記述する多項式係数の組を記憶すれば十分である。

[0101] 一実施形態では、ｒ_ｘｙが計算される。ここで、各項ｘ_ｉは、その大きさおよびロケーションによって表されるアーチファクトであり、各項ｙ_ｉ＝Ｘ_{（ｉ＋ｊ）}であり、ここで、ｊはｊ＝０〜（ｎ−１）の２つのデータセットのオフセットである。ｘ_ｉは大きさによってソートされ、大きさはｘ_ｉの最上位桁であるため、ｊ＝ｎ／２に向かって急速に降下するｊ＝０におけるまたはｊ＝０付近の非常に強い相関が存在する。ｙはｘのコピーであるため、ｊおよびｎ−ｊは交換可能である。したがって、自己相関系列は、常に図１３に示すＵ字曲線を形成する。このＵ字曲線は、ｊ＝０およびｊ＝ｎ／２を中心に対称である必要がある。したがって、曲線の半分のみを計算すればよい。ただし、図１３には、明確にするために、ｊ＝０からｊ＝ｎまでの曲線全体が示されている。

[0102] 実際には、係数のための６バイト浮動小数点数値を用いる６次式が、１％の曲線適合誤差または「認識忠実度」内で本物のデータと常に合致することがわかっている。すなわち、実際の自己相関数を用いて候補妥当性検査が行われ、次に、多項式モデル化された曲線を用いて同じマークに対し妥当性検査が再び行われる場合、得られる合致スコアは、互いの１％未満となる。これは、本物の候補マークのための高い合致スコアおよび偽造候補マークのための低い合致スコアの双方について真である。これは、完全な自己相関系列が、７つの数のみを用いて表されることを可能にする。メトリックごとに１００個のデータ点が得られ、（妥当な実際の数であるとわかっている）６つのメトリックが存在すると仮定すると、これにより、６００個のデータ値が４２個のみに低減され、シンボル弁別可能性または解析忠実性に損失がない。個々の数がより大きい場合、例えば、６００個の未加工の数が４バイトの整数であり、４２個の多項式係数が６バイトの浮動小数点数である場合であっても、ほぼ９０％のデータ低減が存在する。１つの実験的なプロトタイプにおいて、６００個の単一バイト値が４２個の４バイト浮動小数点数となり、６００バイトが１６８バイトに低減され、７２％の低減となる。

[0103] 更に、次に、記憶された署名データが明示的に境界を画され正規化される。多項式係数は、固定の精度まで表され、自己相関データ自体が常に定義上−１と＋１の間にあり、ソート順序リストは、単に、解析されたシンボル内のモジュールアレイインデックスロケーションである。２Ｄデータマトリクスの場合、モジュールアレイインデックスは、シンボル内のモジュール位置のラスター順インデックスであり、その象徴学のために従来の起点データム（origin datum）から順序付けされ、このため、マトリクス象徴学の定義により定義された最大サイズを有する。１つの一般的なタイプの２Ｄデータマトリクスにおいて、起点は、グリッドの左下側の境界を画する２つの実線のバーが交わる点である。また、メトリックごとに、予測可能で安定した、コンパクトな署名を与える、１００個のデータ点の標準的なソートされたリスト長も確立される。

[0104] 一実施形態では、候補に対する本物の署名の比較は、ここで、記憶された多項式係数を用いることによって本物のシンボル自己相関署名を「再構成する」ことから開始する。次に、未加工のメトリックデータが候補シンボルから抽出され、同じソート順序でソートされる。これは、所定でない場合、本物の署名データの一部として示すことができる。

[0105] 次に、候補メトリックデータが自己相関される。次に、結果として得られる自己相関系列を、そのメトリックについて再構成される本物の自己相関曲線に対して相関付けることができるか、または代替的に、対間の曲線当てはめ誤差を計算することによって、２つの曲線を比較することができる。この相関は、図１３および図１６において図式的に示されている。次に、この最終的な相関スコアは、その特定のメトリックのための個々の「合致」スコアになる。全てのメトリックについて完了すると、「合致」スコアを用いて、候補シンボルのための本物／偽造判定を行う。

[0106] 更に、離散フーリエ変換（「DFT」）によりデータに対しべき級数解析を適用することによって、自己相関曲線を更に使用することができる。

ここで、Ｘ_ｋはｋ番目の周波数成分である。Ｎはメトリックデータリストの長さであり、ｘはメトリックデータセットである。

[0107] 次に、ＤＦＴデータのべき級数が計算される。次に、ＤＦＴ系列における複素数によって表される各周波数成分が、大きさについて解析され、位相成分が破棄される。結果として得られるデータは、低周波数から高周波数までメトリックデータスペクトルエネルギーの分布を記述し、これは更なる解析のための基礎となる。これらのべき級数の例は、図１４、図１５および図１７において図式的に示されている。

[0108] ２つの周波数領域解析、すなわち、尖度、および分布バイアスと呼ばれる、総スペクトルの中心帯域周波数の周りのエネルギー分布の尺度が用いられる。尖度は、分布の「尖り」を測定するのに用いられる一般的な統計演算であり、ここでは、べき級数データにおいて限られた帯域の広がりを有する密にグループ化された周波数の存在をシグナリングするのに有用である。一実施形態では、変更された尖度関数は、以下のように用いることができる。

ここで、

は、べき級数大きさデータの平均であり、ｓは大きさの標準偏差であり、Ｎは解析された離散スペクトル周波数の数である。

[0109] 分散バイアスは、

として計算され、ここで、Ｎは解析される離散スペクトル周波数の数である。

[0110] 本物のシンボルメトリック署名の平滑な多項式曲線（大きさによるソートから生じる）は、周波数領域において解析されるとき、スペクトル署名における認識可能な特性をもたらす。候補マークは、メトリックデータが本物の署名データによって定められるのと同じ順序で抽出されるとき、マークが本物である場合、類似したスペクトルエネルギー分布を呈する。換言すれば、本物のソート順序は、候補のメトリックの大きさと「一致する」。ソートされた大きさにおける不一致、または他の重複する信号（複写アーチファクト等）は、本物のシンボルスペクトルに他の形で存在しない高周波数の成分として現れる傾向にあり、このため、シンボル信頼性の更なる尺度をもたらす。これは、偽造自己相関系列が依然として本物のマークの最小統計合致閾値を満たす可能性に対処する。これは、わずかな可能性であるが、データの全体範囲が個々のデータ点間の誤差の大きさと比較して大きく、かつ、優勢なメトリックの大きさの自然なソート順序が本物のシンボルの大きさのソート順序に偶然近い場合、正規化された相関を用いるときに場合によっては生じる可能性がある。そのような信号のＤＦＴべき級数の分布特性は、候補系列の小さな振幅合致誤差に存在する高い周波数による合致の不良な品質を明らかにすることになる。そのような条件は、本物のシンボルの複写を示すことができる。特定の用語において、ここで、本物のシンボルのスペクトルにおける高い尖度および高い分布比を予期する。

[0111] 自己相関合致スコアと共に、候補シンボルの検証における「信頼性」の尺度として、このべき級数分布情報を利用することができる。

[0112] 図１２は、本物のアイテム（多項式近似）と候補シンボル（この場合、本物である）との間の単一のメトリックのための自己相関系列の比較を示す。ここで、２つの自己相関系列間の相関は９３％を超える。

[0113] 図１３は、図１２のために用いられるオリジナルの本物の自己相関データからのべき級数である。スペクトルは、低周波数が優勢であることを明らかに見てとることができる。

[0114] 図１４は、携帯電話が取得した、本物のマークの画像からの図１３に類似したべき級数である。何らかの画像雑音が存在するが、全体パワースペクトルは、本物のスペクトルトルに密に合致し、同じ優勢の低周波数成分を有する。

[0115] 図１５は、本物の（オリジナル）マークおよび候補マーク（ここでは、偽造）のための多項式近似間の単一のメトリックのための自己相関系列の比較を示す。かなりの不一致が存在し、候補自己相関は、図１２よりも著しくぎざぎざになっている。２つの系列間の数値相関は低く（＜５％）、データのぎざぎざの形状は、ＤＦＴ解析においても見られる。

[0116] 図１６は、携帯電話が取得した、図１５のプロットの偽造シンボルの画像からのべき級数を示す。ここで総スペクトルエネルギーがより高い周波数範囲の大きな部分を含むように広がった状態で、低周波数成分がどのように減少するかに留意されたい。

損傷を示すメトリックの除外
[0117] 様々な実施形態では、プロセッサまたはコンピュータシステム（図７および図８に示すもののうちの１つまたは複数等）は、マークが本物であるか否かを判断する前に、マークの損傷した部分を表す可能性が高いメトリックを特定し、そのようなメトリックを除外する。図１７を参照すると、そのようなプロセスを示すのに役立つように用いられるマークが示される。図１７の例示的なマークは、いくつかの特徴を含む２Ｄバーコードである。マークは、左エッジのファインダバーと、底部エッジのファインダバーとを有する。これらは、マークによって符号化された情報を読み出すのに必要とされる空間パラメータを確立するように検出機器によって用いられる左エッジおよび底部エッジに沿った実線の黒いバーである。例示的なマークは、ファインダバーによって境界を画されたビット、バイナリ桁を表す黒いマークおよび白いマークのパターンで有用な情報を符号化する。有用な情報は、マークが作成された後に機械損傷によって引き起こされる誤りを訂正するための冗長な情報を含むことができる。そのような冗長な情報は、リード−ソロモン符号、ハミング符号等の任意の適切な誤り訂正コードを用いて決定される追加のビットを含むことができる。誤り訂正コードの使用により、誤って読み出される程度まで損傷した任意のビットが補正され、したがって、直接、または復号された情報の補正されていないバージョンと復号された情報の補正されたバージョンとを比較することによって、特定されることが可能になる。マークは、マーキング機器によって作製される異なるマークにおいてランダムにかつ繰り返し生じる、マーキング機器の通常動作のアーチファクトを含む、黒い領域におけるピンホールスポット、黒い領域のエッジにおける揺れ等の変化も含む。

[0118] 図１８および図１９は、図１８のマークの黒いエリアを変えるへこみおよび擦り傷等の様々なタイプの損傷の結果を示す。図２１〜図２５に関連して更に説明されるように、図１８のマークから復元された署名信号は、存在する損傷の影響によって図１９および図２０のマークから復元されたものと異なる。

[0119] 候補マークに対する損傷が、マークを部分的にのみ可読にするか、またはデータ保有シンボル等を読出しおよび／または復号することを不可能にする例では、マークの一部分のみの損傷を受けていない識別特徴は、マークを識別するのに十分である場合がある。候補マークがこのようにオリジナルマークとマッチングされると、オリジナルマークの署名は、ストレージから取り出すことができ、マーキングされたアイテムのシリアル番号等の、署名に組み込まれた任意の情報を、損傷を受けたマークから直接復元するのではなく、取り出された署名から復元することができる。このため、署名データは、部分的に復元された符号化シンボル情報と組み合わせて、または組み合わせずに、候補マークが適用されたアイテムを一意に識別するのに用いることができる。

[0120] 一実施形態において、プロセッサまたはコンピュータシステム（図８および図９に示すもののうちの１つまたは複数等）は、以下の手順を実行する。（１）候補署名対オリジナル署名に対する統計的相関プロセスを実行し、（２）相関プロセスに基づいて、プロセッサまたはコンピュータシステムが、候補署名が本物のマークからのものでないと判断する場合、（３）候補署名信号の上に重ね合わされる損傷信号を特定し、（４）損傷信号を除去し、（５）候補署名対オリジナル署名における統計相関プロセスを実行することによって、残りの署名信号（すなわち、損傷信号を除去した後に残る署名の部分）に基づいて候補信号を評価し、（６）相関が十分に改善している場合、オリジナル署名と候補署名との間の合致が存在すると結論付け、（７）相関が十分に改善しない場合、オリジナル署名と候補署名との間に合致がないと結論付ける。

[0121] 候補マークの署名から損傷信号を除去することにより正確な認識の尤度をどの程度改善することができるかを示すために、図２０〜図２２が参照される。図２０〜図２２は、損傷信号を除去することなく、図１７〜図１９のマークにおける相関技法の性能を示す。これを、損傷信号を除去することに関して本明細書で説明した技法の実施を示す図２３〜図２５と比較する。示すように、マーク（図１７）上に損傷が存在しない場合、２つの手順の結果は、大幅に異ならない（図２０および図２３）。一方、損傷を受けたマーク（図１８および図１９）の場合、損傷信号を除去することにより、かなりの差異（図２１対図２４および図２２対図２５）が生じる。

[0122] 図２６を参照すると、一実施形態による候補マークのための署名データを捕捉および検証するために（例えば、コンピュータシステム７００または８０４の）プロセッサによって実行されるプロセスが説明される。ステップ２６０２において、プロセッサは、画像取得デバイスから候補マークの捕捉された画像を受信する。ステップ２６０４において、プロセッサは、画像を用いて、候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定し、結果として、図２７に示すメトリック等のメトリックの第１の組を得る。ステップ２６０６において、プロセッサは、コンピュータ可読メモリから、オリジナルマークの複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出す。ステップ２６０８において、プロセッサは、メトリックの第１の組から、マークに対する損傷を示すメトリックを除去し、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る。プロセッサが候補マークに対する損傷を示すメトリックを特定することができる様々な方法が存在する。例えば、プロセッサは、優勢な振幅を有するメトリックを特定することができる。１つの実施形態において、プロセッサは、所定の閾値を超えるメトリックを、優勢な振幅を有するとみなす。候補マークが誤り訂正冗長性符号を含む場合、プロセッサは、誤り訂正冗長コードを復号して、マーク内の１つまたは複数の損傷を受けた領域を特定することができる。ステップ２６１０において、プロセッサは、メトリックの第２の組から、メトリックの第１の組から除去されたメトリックに対応するメトリックを除去し、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得る。

[0123] 例えば、図２７のメトリックの組において、数の第１の列の各々がインデックス値（例えば、ラスターインデックス）を表し、第２の列の各々が、（例えば、インデックス値に関連付けられたマークのロケーションにおいて）マークの特性を測定することから得られるメトリック値を表すと仮定する。「損傷雑音」閾値が１８５であると更に仮定する。換言すれば、プロセッサは、１８５を超える任意のメトリック値を、候補マークに対する損傷を示すものとみなす。この例において、プロセッサは、メトリックの第１の組およびメトリックの第２の組の双方から、インデックス数１６９に関連付けられたメトリックを除去する。

[0124] ステップ２６１２において、プロセッサは、メトリックのトリミングされた第１の組と、メトリックのトリミングされた第２の組とを比較する。ステップ２６１４において、プロセッサは、候補マークを比較に基づいて本物として検証することができるか否かを判断する。

[0125] ステップ２６１４において、比較に基づいて、プロセッサが、候補マークが本物であると検証する場合、プロセッサは、ステップ２６１６において、このことをユーザにアラートする。他方で、プロセッサは、マークが本物であると検証することができず、かつリトライ制限に達していない場合（ステップ２６１８）、ユーザに処理のための候補マークの別の画像を再提出するようにプロンプトし、プロセスはステップ２６０８に戻る。一方、リトライ制限、例えば、候補メトリックデータセットから除去されるメトリック数に対する所定の制限に到達した場合、プロセスが終了する。一実施形態では、所定の制限は、メトリックデータセットの３０％または約３０％である。例えば、第２の反復において、候補マークのメトリックのトリミングされた第１の組を用いて、ステップ２６０８において、プロセッサは、インデックス番号１６５に関連付けられたメトリック（インデックス番号１６９に関連付けられたメトリックはすでに除去されている）を除去し、メトリックのトリミングされた第３の組を生成し、トリミングされた第２の組から対応するメトリックを除去し、メトリックのトリミングされた第４の組を生成する。次に、プロセッサは、メトリックの第３の組および第４の組の比較等を行う。

[0126] 図２８を参照すると、別の実施形態による、候補マークのための署名データを捕捉および検証するために（例えば、コンピュータシステム７００または８０４の）プロセッサによって実行されるプロセスが説明される。ステップ２８０２において、プロセッサは、画像取得デバイスから候補マークの画像を受信する。ステップ２８０４において、プロセッサは、画像を用いて、候補マークにおける複数のロケーションにおける１つまたは複数の特性を測定し、結果としてメトリックの第１の組を得る。ステップ２８０６において、プロセッサは、コンピュータ可読メモリから、オリジナルマークにおける複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出す。ステップ２８０８において、プロセッサは、メトリックの第１の組とメトリックの第２の組とを比較する。ステップ２８１０において、プロセッサは、メトリックの第１の組とメトリックの第２の組との比較に基づいて、候補マークを本物であると検証することができるか否かを判断する。ステップ２８１０において、メトリックの第１の組とメトリックの第２の組との比較に基づいて、プロセッサは、マークを本物であると検証することができると判断し、次にプロセスはステップ２８１２に移り、ステップ２８１２において、プロセッサは、マークが本物であることをユーザに通知する。ステップ２８１０において、プロセッサは、候補マークを本物であると検証することができないと判断する場合、図２６のステップ２６０８、２６１０および２６１２と同一であるステップ２８１４、２８１６および２８１８を実行する。プロセッサは、ステップ２６１４および２６１８に類似したステップも実行し（明確にするために図２８から省かれる）、メトリックのトリミングされた第３の組およびメトリックのトリミングされた第４の組を生成する。

[0127] 図２９を参照すると、別の実施形態による候補マークのための署名データを捕捉および検証するために（例えば、コンピュータシステム７００または８０４の）プロセッサによって実行されるプロセスが説明されている。ステップ２９０２において、プロセッサは、画像取得デバイスから候補マークの画像を受信する。ステップ２９０４において、プロセッサは、画像を用いて候補マークにおける複数のロケーションにおける１つまたは複数の特性を測定し、結果として、メトリックの全体組を得る。ステップ２９０６において、プロセッサは、メトリックの全体組を、メトリックの第１の組を含むメトリックの複数の組に細分する。ステップ２９０８において、プロセッサは、コンピュータ可読メモリから、オリジナルマーク上の複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出す。ステップ２９１０において、プロセッサは、メトリックの第１の組から、優勢な振幅を有するメトリックを除去し、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る。ステップ２９１２において、プロセッサは、メトリックの第２の組から、メトリックの第１の組から除去されたメトリックに対応するメトリックを除去し、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得る。ステップ２９１４において、プロセッサは、メトリックのトリミングされた第１の組と、メトリックのトリミングされた第２の組とを比較する。ステップ２９１６において、プロセッサは、比較に基づいて、マークを本物であると検証することができるか否かを判断する。

[0128] 別の実施形態では、プロセッサは、候補メトリックセットを、マークの領域によってサブセットに分割し、候補マークに対する損傷の結果であると予期されるメトリックを除去する際に、オリジナルマークの等価なデータセットとの相関が乏しい少なくとも１つのサブセットを除外する。プロセッサは、分割および除去プロセスを更に繰り返すことができ、相関が乏しい少なくとも１つのサブセットを除外した後に残りの細分化の相関が閾値に到達するときに、候補マークが、本物のマークを作製したマーキングデバイスによって作製された可能性が高いと判断する。

[0129] 一実施形態によれば、画像が捕捉され、本物のマーキングのための振幅によってインデックス付けされた検証メトリックデータセットに低減された本物のマーキングを、本物のマーキングおよび候補マーキングにおける変化に基づいて、本物のマーキングおよび偽造のマーキングのうちの一方である候補マーキングの捕捉された画像から低減された、損傷を受けた候補マーキングのための振幅によってインデックス付けされた検証メトリックデータセットを解析することによって特定するための、プロセッサにより実施されるプロセスが、候補マーキングのための検証メトリックセットから、優勢の振幅を有する検証メトリックを除去し、本物のマーキングのための検証メトリックセットから、候補マーキングのための検証メトリックセットにおける優勢の振幅を有する検証メトリックに対応する検証メトリックを除去して、本物のマーキングのためのトリミングされた検証メトリックセットと、候補マーキングのためのトリミングされた検証メトリックセットとを生成することと、トリミングされた検証メトリックセットを比較することと、比較に基づいて、候補マーキングが、本物のマークを作製したマーキングデバイスによって作製される可能性が高いか否かを特定することとを含む。

[0130] 一変形形態において、プロセッサが実施した方法は、除去するステップの前に、候補マーキングが、本物のマークを作製したマーキングデバイスによって作製されていない可能性が高いと最初に判断することを更に含む。別の変形形態では、プロセッサにより実施される方法は、誤り訂正冗長性を含む符号化されたマークに対し実行され、マークにおける誤り訂正冗長性を復号して、マークにおける損傷を受けた領域を特定することを更に含み、除去することは、損傷を受けた領域から発生する検証メトリックを除外することを更に含む。更に別の変形形態では、プロセッサにより実施される方法は、検証メトリックセットを、マークの領域によってサブセットに分割することを更に含み、除去することは、相関が乏しい少なくとも１つのサブセットを除外することを更に含む。この変形形態は、分割および除去するステップを繰り返すことを更に含み、残りの細分の相関が、相関が乏しい少なくとも１つのサブセットを除外した後に閾値に達するとき、候補マークが、本物のマークを作成したマーキングデバイスによって作製された可能性が高いと判断することを更に含む。

[0131] 一実施形態によれば、マークが損傷を受けているとき、損傷信号は、署名信号に重ね合わされ、署名信号を圧倒する。解析されるマークの画像の部分は、例えば、図１７〜図１９における２次元バーコード内のファインダバーのうちの１つ等のマーク内の既知の真っ直ぐなエッジの線形性（または線形性からの逸脱）とすることができる。このため、マークが一時的に本物のソースから生じていないと特定されるとき、以下のように、更なるステップがとられる。第１に、署名信号全体の上に重ね合わされるより大きな損傷信号を特定し、これを除去する。次に、残りの署名信号に基づいて署名を評価する。損傷信号が署名信号から除去され、相関が十分に改善する場合、オリジナル署名と候補署名との間の合致が本方法によって報告される。損傷信号が除去され、相関が十分に改善することに失敗し、下がる場合、本方法は、オリジナル信号と候補信号との間に合致がないことを確認する。

[0132] オリジナルマークがオリジナルアイテムに適用され、および／またはオリジナルアイテムがオリジナル物体に付加される場合、マークまたはアイテムは、そのアイテムまたは物体に関する情報を含むことができる。その場合、上記で説明した方法およびシステムは、基礎をなすアイテムまたは物体が物理的に交換または変更されない場合であっても、マークまたはアイテムに含まれるアイテムまたは物体に関する検証情報を含むことができる。例えば、物体が満了日をマーク付けされる場合、物体自体がオリジナル物体である場合であっても、満了日が変更された物体を「本物でない」として拒否することが望ましい場合がある。本システムおよび本方法の実施形態は、検証のために用いられるアーチファクトが満了日に見つかった場合、その結果を、例えば、印刷の不備として生成する。ロット番号および他の製品追跡データ等の他の情報を同様に検証することができる。

[0133] 署名データのための２Ｄバーコード全体を取得する観点から様々な実施形態が説明された。一方、マークは、より小さなゾーンに分割することができる。オリジナルマークが十分に大きく、潜在的な署名データである十分なアーチファクトを有する場合、１つのみ、または全てよりも少ないゾーンを取得し、処理することができる。２つ以上のゾーンが取得され処理される場合、異なるゾーンからの署名データを別個に記録することができる。これは、マークが誤り訂正を用いるシンボル符号化データである場合に特に有用であり、誤り訂正は、シンボル全体よりも小さなゾーンに関係する。次に、誤り訂正が、候補シンボルの一部が損傷を受けたことを示す場合、損傷を受けた部分からの署名データを無視することができる。

[0134] 実施形態は、主に、マークの偽造コピーからオリジナルマーク（および、暗にそのマークが貼り付けまたは取り付けされるオリジナルアイテム）を区別する観点から説明されたが、本方法、装置および製品は、オリジナルマーク（およびアイテム）の異なるインスタンス間を区別することを含む他の目的で用いることができる。

[0135] 単純性の理由から、アーチファクトが、検証されるアイテムに直接、または検証される物体に貼り付けられるラベルに貼り付けられた、印刷されたマークの印刷時の欠陥である特定の実施形態が説明された。一方、すでに述べられたように、十分検出可能で永続的であり、複製が十分困難な任意の特徴を用いることができる。

[0136] 実施形態のうちのいくつかは、本物のアイテムのための署名データのデータベースを用いるものとして説明された。その中で、検索は、候補マークから抽出された署名データに少なくとも部分的に合致する署名データについて行われる。一方、候補アイテムが何らかの他の方法で特定の本物のアイテムとして特定される場合、検索は不要である場合があり、候補マークから抽出された署名データは、特定の本物のアイテムのための記憶された署名データと直接比較することができる。

[0137] 図３０を参照すると、ここで開示した様々な方法を実施することができる別のコンピュータハードウェア環境が説明される。例示的なコンピュータハードウェア環境は、以下で説明する例示的な方法および装置が依拠する動作要素および構造を支持し含む任意の適切なサイズおよび範囲のコンピュータネットワークとして通常説明することができる。ここで、いくつかの共通動作要素および構造上の特徴が、図３０に関連して説明される。

[0138] 様々なコンピューティングデバイスが、大域インターネットコンピュータネットワーク３０００等の任意の適切なハードウェア構成を有するコンピュータネットワークを通じた通信のために相互接続される。コンピューティングデバイスは、以下のデバイス、すなわち、移動デバイス３００１、ポータブルおよび固定コンピューティングデバイス３００２、コンテンツ、ソフトウェア、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）、ストレージおよび他のリソースのサーバ３００３、インターコネクト、スイッチおよびルータ等の通信リソース３００４、ならびに他のコンピューティングリソース３００５を含むことができる。移動デバイス、ポータブル固定コンピューティングデバイス、スイッチ、ルータおよびサーバは、通常、中央処理ユニット（「CPU」）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、または、用いられる目的のタスクを達成するようにソフトウェア命令を実行する類似の要素を含む。ローカル命令およびローカルデータは、一時的および非一時的媒体および／または信号の双方を含む、コンピュータストレージおよびコンピュータメモリの適切な形式で記憶される。デバイスは、入力周辺機器、表示周辺機器、およびデバイスに統合されるかまたはデバイスに接続される他の周辺機器を含むことができる。

[0139] 移動デバイス３００１は、無線の移動電話サービスを、インターネットに接続された移動データサービスと統合するデバイスを含むことができる。そのようなデバイスの例は、様々なキャリアにおいて様々なオペレーティングシステムを用いて動作する、様々な製造者によって作製されたスマートフォンを含む。移動デバイスは、セルラー無線通信リンク、Ｗｉ−Ｆｉ無線通信リンクおよび他の適切な通信リンクを用いて広い範囲のおよび多岐にわたるロケーションから動作するように意図された、タブレットおよび他のデバイスも含むことができる。移動デバイスは、ウェアラブルな形式、眼鏡フレームおよび同様なもの、車両等に統合することができる。

[0140] 上記で説明される方法は、説明されたプロセッサにより実施されるデバイスのうちの任意のものを用いて実行することができる。方法の様々な部分を、様々なプロセッサを用いて実行することができる。例えば、本物のマークの署名のスキャンおよび学習は、マーキングが実行される場所に位置する安定したコンピュータによって行うことができる。同じ例において、マーキングされた物品の消費、輸送、購入、販売等が行われる場所に位置する移動デバイスによって検証を行うことができる。

[0141] 上記で説明されたデバイス、コンピュータ、サーバ等のうちの任意のものを、図３１に示されるような汎用コンピュータシステム３１００とすることができる。コンピュータシステム３１００は、ディスクドライブ、メモリ、またはデータを記憶するための他のデバイス等の１つまたは複数のメモリデバイス３１０４に接続されたプロセッサ３１０３を含むことができる。メモリ３１０４は、通常、コンピュータシステム３１００の動作中にプログラムおよびデータを記憶するために用いられる。コンピュータシステム３１００のコンポーネントは、（例えば、同じマシン内に統合されたコンポーネント間の）１つまたは複数のバスおよび／または（例えば、別個の離散したマシン上に常駐するコンポーネント間の）ネットワークを含むことができる相互接続メカニズム３１０４によって結合することができる。相互接続メカニズム３１０５は、通信（例えば、データ、命令）が、システム３１００のシステムコンポーネント間で交換されることを可能にする。

[0142] コンピュータシステム３１００は、１つまたは複数の入力デバイス３１０２、例えば、キーボード、マウス、トラックボール、マイクロフォン、タッチスクリーン、および１つまたは複数の出力デバイス３１０１、例えば、印刷デバイス、表示スクリーン、スピーカーも備える。更に、コンピュータシステム３１００は、コンピュータシステム３１００を（相互接続メカニズム３１０５に加えて、またはその代わりに通信ネットワークに接続する１つまたは複数のインタフェース（図示せず）を含むことができる。システム３１００が利用される特定の用途に依拠して、説明したコンポーネントのうちの１つもしくは複数を任意選択で省くことができるか、または説明されたコンポーネントのうちの１つもしくは複数を高度に特殊化して、特定の使用を達成することができる。例えば、ストレージシステムは、別個の入力デバイスおよび出力デバイスを有しない場合があり、これらは、ストレージシステムおよびデータ消費者間でデータおよび命令を動かすように高速バスまたはネットワークを利用する通信システムにおいて組み合わせることができる。

[0143] 図３２により詳細に示されるストレージシステム３１０６は、通常、命令を定義する信号が記憶された、コンピュータにより読出しおよび書込みが可能な不揮発性記録媒体３２０１を含む。これらの命令は、併せて、プログラムによって処理される媒体３２０１上または媒体３２０１内に記憶されたプロセッサまたは情報によって実行されるプログラムを形成する。媒体は、例えば、ディスクまたはフラッシュメモリとすることができる。任意選択で、媒体は、読出し専用とすることができ、このため、特殊化されたタスクを実行するための命令およびスタティックデータのみを記憶する。通常、動作時に、プロセッサは、データが、不揮発性記録媒体３２０１から、媒体３２０１が行うよりもプロセッサによる情報へのより高速なアクセスを可能にする別のメモリ３２０２内に読み出されるようにする。このメモリ３２０２は、通常、ダイナミックランダムアクセスメモリ（「DRAM」）またはスタティックメモリ（「SRAM」）等の揮発性のランダムアクセスメモリである。このメモリ３２０２は、図示されるように、ストレージシステム３１０６に、または図示されていないが、メモリシステム３１０４に位置することができる。プロセッサ３１０３は、通常、集積回路メモリ３１０４、３２０２内のデータを操作し、処理が完了した後に、このデータを、媒体３１０１にコピーする。媒体３２０１と集積回路メモリ要素３１０４、３２０２との間のデータの移動を管理するための多岐にわたるメカニズムが知られており、開示はこれに限定されない。本開示は、特定のメモリシステム３１０４またはストレージシステム３１０６に限定されない。

[0144] コンピュータシステムは、特別にプログラミングさた、専用ハードウェア、例えば、特定用途向け集積回路（「ASIC」）を含むことができる。本開示の態様は、ソフトウェア、ハードウェアもしくはファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実施することができる。更に、そのような方法、動作、システム、システム要素およびそれらのコンポーネントは、上記で説明したコンピュータシステムの一部として、または独立したコンポーネントとして実施することができる。

[0145] コンピュータシステム３１００は、例として、本開示の様々な態様を実施することができるコンピュータシステムの１つのタイプとして示されているが、本開示の態様は、図３１に示すようなコンピュータシステムにおいて実施されることに限定されないことが理解されるべきである。本開示の様々な態様は、図３１に示されるアーキテクチャまたはコンポーネントと異なるアーキテクチャまたはコンポーネントを有する１つまたは複数のコンピュータにおいて実施することができる。

[0146] コンピュータシステム３１００は、高水準コンピュータプログラミング言語を用いてプログラム可能な汎用コンピュータシステムとすることができる。コンピュータシステム３１００は、特別にプログラムされた汎用ハードウェアを用いて実施することもできる。コンピュータシステム３１００において、プロセッサ３１０３は、目前のタスクのための任意の適切なプロセッサとすることができる。作業プログラムが階層化される実行システムまたはオペレーティングシステムは、プロセッサを制御することができる。任意の適切な実行システムおよびオペレーティングシステムを用いることができる。

[0147] プロセッサおよびオペレーティングシステムは、併せて、高水準プログラミング言語が書き込まれるアプリケーションプログラムのためのコンピュータプラットフォームを定義する。本開示は、特定のコンピュータシステムプラットフォーム、プロセッサ、オペレーティングシステムまたはネットワークに限定されないことを理解するべきである。また、当業者には、本開示が、特定のプログラミング言語またはコンピュータシステムに限定されないことが明らかであるべきである。更に、他の適切なプログラミング言語および他の適切なコンピュータシステムも用いられ得ることが理解されるべきである。

[0148] コンピュータシステムの１つまたは複数の部分を、通信ネットワークに結合された１つまたは複数のコンピュータシステムにわたって分散することができる。これらのコンピュータシステムは、汎用コンピュータシステムとすることもできる。例えば、本開示の様々な態様を、１つまたは複数のクライアントコンピュータにサービスを提供するように構成された１つまたは複数のコンピュータシステム（例えば、サーバ）または分散システムの一部として全体タスクを実行するように構成された１つまたは複数のコンピュータシステム間で分散させることができる。例えば、本開示の様々な態様は、本開示の様々な実施形態による様々な機能を実行する１つまたは複数のサーバシステム間で分散したコンポーネントを含むクライアントサーバまたは多層システム上で実行することができる。これらのコンポーネントは、通信プロトコル（例えば、TCP/IP）を用いて通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信する、実行可能コード、中間コード（例えば、IL）またはインタプリタコード（例えば、Java）とすることができる。

[0149] 本開示は、いかなる特定のシステムまたはシステムのグループにおける実行にも限定されないことが理解されるべきである。また、本開示は、いかなる特定の分散アーキテクチャ、ネットワークまたは通信プロトコルにも限定されないことが理解されるべきである。

[0150] 本開示の様々な実施形態は、ＳｍａｌｌＴａｌｋ、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、ＡｄａまたはＣ＃（C-Sharp）等のオブジェクト指向プログラミング言語を用いてプログラムすることができる。また、他のオブジェクト指向プログラミング言語が用いられてもよい。代替的に、機能、スクリプトおよび／または論理プログラミング言語が用いられてもよい。本開示の様々な態様は、非プログラミング環境（例えば、ブラウザプログラムのウィンドウにおいて閲覧されるときに、グラフィカルユーザインタフェース（「GUI」）の態様をレンダリングするかまたは他の機能を実行する、ＨＴＭＬ、ＸＭＬまたは他のフォーマットで生成された文書）において実施されてもよい。本開示の様々な態様は、プログラミングされたもしくはプログラミングされていない要素として、またはそれらの任意の組み合わせとして実施することができる。

[0151] 本論考の原理を適用することができる多くの可能な実施形態を鑑みて、図面に関して本明細書において説明される実施形態は、例示のみを意図しており、特許請求の範囲の適用範囲を限定するものとして解釈されるべきではないことが認識されるべきである。したがって、本明細書において説明される技法は、以下の特許請求の範囲およびその等価物の適用範囲内に入り得る全ての実施形態を考慮する。

Claims (20)

1. マークの信頼性を検証するための方法であって、
   画像取得デバイスから候補マークの画像を受信するステップと、
   前記画像を用いて、前記候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定するステップであって、結果としてメトリックの第１の組を得る、ステップと、
   前記メトリックの第１の組から、前記候補マークに対する損傷を示すメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る、ステップと、
   コンピュータ可読メモリから、オリジナルマークにおける複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出すステップと、
   前記メトリックの第２の組から、前記メトリックの第１の組から除去された前記メトリックに対応するメトリックを除去するステップであって、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得る、ステップと、
   前記メトリックのトリミングされた第１の組と、前記メトリックのトリミングされた第２の組とを比較するステップと、
   前記比較に基づいて、前記候補マークを本物であると検証することができるか否かを判断するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記候補マークに対する損傷を示す前記メトリックを除去するステップは、優勢な振幅を有するメトリックを除去するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記メトリックの第１の組において最も高いメトリックを、前記優勢な振幅を有すると特定するステップを更に含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記メトリックの第１の組において最も高く、かつ、所定の閾値を超えるメトリックを、前記優勢な振幅を有すると特定するステップを更に含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記メトリックが所定の閾値を超えるか否かに基づいて前記優勢な振幅を有する前記メトリックを特定するステップを更に含む、請求項２に記載の方法。
6. 前記比較に基づいて、前記マークが本物でないと判断される場合、更なる動作を実行するステップを更に含み、前記更なる動作は、
   前記メトリックのトリミングされた第１の組から、前記候補マークに対する損傷を示すメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第３の組を得る、ステップと、
   前記メトリックのトリミングされた第２の組から、前記メトリックのトリミングされた第１の組から除去された前記メトリックに対応するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第４の組を得る、ステップと、
   前記メトリックのトリミングされた第３の組と、前記メトリックのトリミングされた第４の組とを比較するステップと、
   前記メトリックのトリミングされた第３の組と前記メトリックのトリミングされた第４の組との比較に基づいて、前記マークを本物であると検証することができるか否かを判断するステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記候補マークのための前記メトリックのトリミングされた組に残っているメトリックが所定の閾値量未満になるまで、メトリックのトリミングされた連続組について、前記除去するステップ、前記比較するステップおよび前記判断するステップを繰り返すステップを更に含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記候補マークの誤り訂正冗長性を復号して前記候補マークの損傷を受けた部分を特定するステップを更に含み、
   前記メトリックの第１の組から前記メトリックを除去するステップは、前記メトリックの第１の組から前記損傷を受けた部分に対応するメトリックを除去するステップを含む、請求項１に記載の方法。
9. マークの信頼性を検証するための方法であって、
   画像取得デバイスからの候補マークの画像を受信するステップと、
   前記画像を用いて、前記候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定するステップであって、結果としてメトリックの第１の組を得る、ステップと、
   コンピュータ可読メモリから、オリジナルマークにおける複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出すステップと、
   前記メトリックの第１の組と、前記メトリックの第２の組とを比較するステップと、
   前記メトリックの第１の組と前記メトリックの第２の組との前記比較に基づいて、前記候補マークが本物であるか否かを判断するステップと、
   前記メトリックの第１の組と前記メトリックの第２の組との前記比較に基づいて、前記候補マークが本物でないと判断される場合、更なるステップを実行するステップとを含み、前記更なるステップは、
   前記メトリックの第１の組から、優勢な振幅を有するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る、ステップと、
   前記メトリックの第２の組から、前記メトリックの第１の組から除去された前記メトリックに対応するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第２の組を得る、ステップと、
   前記メトリックのトリミングされた第１の組と、前記メトリックのトリミングされた第２の組とを比較するステップと、
   前記メトリックのトリミングされた第１の組と前記メトリックのトリミングされた第２の組との前記比較に基づいて、前記マークを本物であると検証することができるか否かを判断するステップと、
   を含む、方法。
10. 前記候補マークに対する損傷を示す前記メトリックを除去するステップは、前記優勢な振幅を有するメトリックを除去するステップを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記メトリックの第１の組において最も高いメトリックを、前記優勢な振幅を有するとして特定するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記メトリックの第１の組において最も高く、所定の閾値を超えるメトリックを、前記優勢な振幅を有すると特定するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記メトリックが所定の閾値を超えるか否かに基づいて前記優勢な振幅を有する前記メトリックを特定することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記比較に基づいて、前記マークが本物でないと判断される場合、更なる動作を実行するステップを更に含み、前記更なる動作は、
    前記メトリックのトリミングされた第１の組から、前記候補マークに対する損傷を示すメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第３の組を得る、ステップと、
    前記メトリックのトリミングされた第２の組から、前記メトリックのトリミングされた第１の組から除去された前記メトリックに対応するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第４の組を得る、ステップと、
    前記メトリックのトリミングされた第３の組と、前記メトリックのトリミングされた第４の組とを比較するステップと、
    前記メトリックのトリミングされた第３の組と前記メトリックのトリミングされた第４の組との前記比較に基づいて、前記マークを本物であると検証することができるか否かを判断するステップと、
    を含む、請求項９に記載の方法。
15. 前記候補マークのための前記メトリックのトリミングされた組に残っている前記メトリックが所定の閾値量未満になるまで、メトリックのトリミングされた連続組について、前記除去するステップ、前記比較するステップおよび前記判断するステップを繰り返すステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記候補マークの誤り訂正冗長性を復号して前記候補マークの損傷を受けた部分を特定するステップを更に含み、
    前記メトリックの第１の組から前記メトリックを除去するステップは、前記メトリックの第１の組から前記損傷を受けた部分に対応するメトリックを除去するステップを含む、請求項１に記載の方法。
17. マークの信頼性を検証するための方法であって、
    画像取得デバイスからの候補マークの画像を受信するステップと、
    前記画像を用いて、前記候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定ステップであって、結果としてメトリックの全体組を得る、ステップと、
    前記メトリックの全体組を、メトリックの第１の組を含む複数のメトリックの組に細分するステップと、
    コンピュータ可読メモリから、本物のマーク上の複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出すステップと、
    前記メトリックの第１の組から、優勢な振幅を有するメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る、ステップと、
    前記メトリックの第２の組から、前記メトリックの第１の組から除去された前記メトリックに対応するメトリックを除去するステップであって、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得る、ステップと、
    前記メトリックのトリミングされた第１の組と、前記メトリックのトリミングされた第２の組とを比較するステップと、
    前記比較に基づいて、前記マークを本物であると検証することができるか否かを判断するステップと、
    を含む、方法。
18. 動作を実行するプロセッサを備えるコンピュータシステムであって、前記動作は、
    画像取得デバイスから候補マークの画像を受信するステップと、
    前記画像を用いて、前記候補マークにおける複数のロケーションにおいて１つまたは複数の特性を測定するステップであって、結果としてメトリックの第１の組を得る、ステップと、
    前記メトリックの第１の組から、前記候補マークに対する損傷を示すメトリックを除去するステップであって、結果としてメトリックのトリミングされた第１の組を得る、ステップと、
    コンピュータ可読メモリから、オリジナルマークの複数のロケーションにおいて測定された１つまたは複数の特性を表すメトリックの第２の組を取り出すステップと、
    前記メトリックの第２の組から、前記メトリックの第１の組から除去された前記メトリックに対応するメトリックを除去するステップであって、結果として、メトリックのトリミングされた第２の組を得る、ステップと、
    前記メトリックのトリミングされた第１の組と、前記メトリックのトリミングされた第２の組とを比較するステップと、
    前記比較に基づいて、前記候補マークを本物であると検証することができるか否かを判断するステップと、
    を含む、コンピュータシステム。
19. 前記候補マークに対する損傷を示す前記メトリックを除去するステップは、前記優勢な振幅を有するメトリックを除去するステップを含む、請求項１８に記載のコンピュータシステム。
20. 前記プロセッサは、
    前記メトリックの第１の組において最も高い前記メトリックを、前記優勢な振幅を有すると特定するステップを含む更なる動作を実行する、請求項１９に記載のコンピュータシステム。

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