JP2018518919A - 偽造防止方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】本願は偽造防止方法を提供する。【解決手段】符号化対象の生データを取得するステップと、指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、前記第１のサブキーを符号化してマイクロテクスチャ画像を生成し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定するステップと、ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成するステップと、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、セキュリティ認証が成功するステップと、画像センサがランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功するステップと、を含む偽造防止方法。【選択図】図１

Description

本願は偽造防止の技術分野に属し、たとえば偽造防止方法に関する。
データ暗号化とは、暗号化アルゴリズムと暗号化キーによって平文を暗号文に変換することであり、復号とは、復号アルゴリズムと復号キーによって暗号文を平文に復元することであり、そのコアが暗号学である。
暗号学では、キーが解読されることを防止するために、異なる過程において２次元バーコード暗号化・復号に対する異なる解決手段を形成する。第１の方法は、情報ソースを暗号化した後に符号化し、２次元バーコードを復号して情報暗号文を取得し、復号プログラムのみにより読み取り、コードワードを暗号化する方法であり、第２の方法は、情報ソースを符号化した後に、コードワードを暗号化する方法である。２次元バーコードを暗号化すると同時に、上記方法と組み合わせることで、より多くの組合せ方法を形成することができ、２次元バーコードリーダーが商品化されていることから、国家標準を満たす２次元バーコードであれば、２次元リーダーにより直接復号し情報を取得することができる。
関連技術では、乱数をキーとすることが一般的であり、乱数発生器に関する研究が多くあるが、現在まで１つの数列が完全にランダムであることを証明できておらず、その法則を見つけることは困難であると言える。キー用の乱数発生器は、主に米国連邦情報処理標準のＡＮＳＩＸ９．１７やＦＩＰＳ１８６等を有する。乱数発生器は、キーが解読されるという問題の解決には貢献したが、乱数生成者の認証問題については解決していない。
関連技術において、情報管理は通常、物体の情報を２次元バーコードに記憶し、２次元バーコードを認識することで物体情報の自動読み取りを実現できるが、２次元バーコードは認識され偽造されやすいことから、２次元バーコードの偽造防止機能は劣っていることがわかる。
本願は、偽造防止機能を向上させる偽造防止方法を提供する。
第１の態様において、本願の実施例は偽造防止方法を提供し、当該方法は、
符号化対象の生データを取得するステップと、
指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、前記第１のサブキーを符号化してマイクロテクスチャ画像を生成し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定するステップと、
ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成するステップと、
画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、セキュリティ認証が成功するステップと、
画像センサがランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功するステップと、を含む。
好ましくは、前記ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して情報コードパターンを生成した後、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに失敗すると、セキュリティ認証が失敗し、今回の通信を終了する。
好ましくは、前記初期指紋特徴情報を暗号化演算してランダム特徴キーを取得することは、
初期指紋特徴情報をランダムにシミュレーションした指紋特徴点のｐ個の変数で示し、Ｐ＝［ｘｙ］のｎ個の時刻での観測値で構成される行列式は、Ｍ＝［Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３……．Ｘｐ］ｐ×ｎであり、ここで、Ｐ１とｘ、ｙとの関数関係は
Figure 2018518919
であり、
Figure 2018518919
であり、Ｔは並進ベクトルであり、ｐ１はｐを並進した後の指紋特徴点であり、ｐ２はＰ１を回転した後の指紋特徴点であり、θとＲはそれぞれ順に回転角度と回転行列であり、すなわちＰ２＝Ｒ＊Ｐ１であり、ここで、Ｒとｘ、ｙとの関数関係は
Figure 2018518919
であり、Ｒは回転行列であり、回転・並進後のｐ２はスケーリング行列Ｓを構成し、ここで、
Figure 2018518919
、Ｐ３＝Ｓ＊Ｐ２、
Figure 2018518919
であり、Ｓはスケーリング行列であり、ＳxとＳyの値が同一であり、Ｐ３はＰ２をスケーリングした後の指紋特徴点であるステップと、
並進、回転及びスケーリング後の指紋特徴点Ｐ３を接合してランダム特徴キーを取得するステップと、を含む。
好ましくは、前記画像センサは、赤外線、可視光及び紫外線を含む１種以上のスペクトル特性を有する。
好ましくは、前記マイクロテクスチャ画像とは、画像の内部と周囲に、情報を直接記録可能で幾何学的又は物理的に分布する１つ以上のドット群が設置されることを指し、ドットのサイズが１〜４個のピクセルである。
第２の態様において、本願の実施例は、本願の実施例に係るいずれかの偽造防止方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
第３の態様において、本願の実施例は、電子機器を提供し、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を含み、
前記メモリは前記１つのプロセッサに実行される命令を記憶し、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサは本願の実施例に係るいずれかの偽造防止方法を実行できる。
本願の実施例に係る偽造防止方法は、符号化対象の生データを取得するステップと、指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、前記第１のサブキーを符号化してマイクロテクスチャ画像を生成し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定するステップと、ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成するステップと、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、セキュリティ認証が成功するステップと、画像センサがランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功するステップと、を含む。情報コードパターンがマイクロテクスチャ画像を含むことで、物理的及びアルゴリズム的にバッチで偽造される可能性を効果的に防止し、関連技術の２次元バーコードに比べて、本願の実施例に係る偽造防止方法は暗号化特性がより進歩し、偽造防止機能がより高い。
図１は、本願の実施例１に係る偽造防止方法のフローチャートである。 図２は、本願の実施例１に係るマイクロテクスチャ画像の拡大模式図である。 図３は、本願の実施例２に係る偽造防止装置の構造模式図である。 図４は、本願の実施例２に係る偽造防止方法の電子機器のハードウェア構造模式図である。
以下、明細書の図面を参照して本願の実施形態を説明する。矛盾しない限り、実施例と実施例の特徴を任意に組み合わせることができる。
実施例１
図１は、本願の実施例１に係る偽造防止方法のフローチャートである。前記方法は以下のステップを含む。
Ｓ１１０では、符号化対象の生データを取得する。
Ｓ１２０では、指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、前記第１のサブキーを符号化してマイクロテクスチャ画像を生成し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定する。
初期指紋特徴情報はいくつかのテクスチャ特徴であり、テクスチャ特徴を暗号化演算してランダム特徴キーを取得することができる。
前記初期指紋特徴情報を暗号化演算してランダム特徴キーを取得することは、
初期指紋特徴情報をランダムにシミュレーションした指紋特徴点のｐ個の変数で示し、Ｐ＝［ｘｙ］のｎ個の時刻での観測値で構成される行列式は、Ｍ＝［Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３……．Ｘｐ］ｐ×ｎであり、ここで、Ｐ１とｘ、ｙとの関数関係は
Figure 2018518919
であり、
Figure 2018518919
であり、Ｔは並進ベクトルであり、ｐ１はｐを並進した後の指紋特徴点であり、ｐ２はＰ１を回転した後の指紋特徴点であり、θとＲはそれぞれ順に回転角度と回転行列であり、すなわちＰ２＝Ｒ＊Ｐ１であり、ここで、Ｒとｘ、ｙとの関数関係
Figure 2018518919
であり、Ｒは回転行列であり、回転・並進後のｐ２はスケーリング行列Ｓを構成し、ここで、
Figure 2018518919
、Ｐ３＝Ｓ＊Ｐ２、
Figure 2018518919
であり、Ｓはスケーリング行列であり、ＳxとＳyの値が同一であり、Ｐ３はＰ２をスケーリングした後の指紋特徴点であるステップと、
並進、回転及びスケーリング後の指紋特徴点Ｐ３を接合してランダム特徴キーを取得するステップと、を含む。
ランダム特徴キーは第１のサブキー及び第２のサブキーを含み、第２のサブキーが暗号化プログラムに固定され、好ましくは、第１のサブキーがマイクロテクスチャ画像に記憶される。
前記マイクロテクスチャ画像とは、画像の内部と周囲に、情報を直接記録可能で幾何学的又は物理的に分布する１つ以上のドット群が設置されることを指し、ドットのサイズが１〜４個のピクセルである。
図２は、マイクロテクスチャ画像の拡大模式図を示し、マイクロテクスチャ画像の内部と周囲に、情報を直接記録可能で幾何学的又は物理的に分布する１つ以上のマイクロドット群が設置され、図中、ドットＡはランダムに抽出された細部特徴領域であり、ドットＡのサイズを１〜４個のピクセルにランダムに選択し、マイクロテクスチャ画像が矩形パターン枠を構成し、前記２次元バーコード本体の外部に位置し、マイクロテクスチャ画像は画像データの形式、ベクトルデータの形式で印刷媒体に印刷されてもよい。マイクロテクスチャ画像は、スキャナー、携帯型端末のカメラ及びＣＭＯＳ画像センサ等の画像センサにより認識できる。
画像センサは、赤外線、可視光及び紫外線を含む１種以上のスペクトル特性を有する。
Ｓ１３０では、ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成する。
ランダム特徴キーを生成した後、ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成する。
情報コードパターンを生成した後、偽造防止方法の暗号化過程が完了し、情報コードパターンを対応した位置に貼り付け、情報コードパターンの認識が成功すると符号化対象の生データを取得することができる。
Ｓ１４０では、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、セキュリティ認証が成功する。
第１のサブキーと第２のサブキーは所定の組合せ方式又は所定の演算方法によってランダム特徴キーを構成し、画像センサでマイクロテクスチャ画像を復号して第１のサブキーを生成し、第１のサブキーが復号プログラムに記憶された第２のサブキーとランダム特徴キーを組み合わせることに成功すると、セキュリティ認証が成功する。
Ｓ１５０では、画像センサがランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功する。
ランダム特徴キーを取得した後、画像センサ中の復号プログラムはランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功する。
好ましくは、前記ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して情報コードパターンを生成した後、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに失敗すると、セキュリティ認証が失敗し、今回の通信を終了する。
第１のサブキーと第２のサブキーとの組合せが失敗し、ランダム特徴キーを取得できないと、セキュリティ認証が失敗し、今回の通信を終了する。この時、復号が失敗であったと判定する。
本願の実施例は、まず情報ソースを暗号化した後に符号化し、情報コードパターンを復号して情報暗号文を取得し、復号プログラムのみによって情報コードパターンを読み取ることができ、情報コードパターンを生成する時に生じたランダム特徴キーの第１のサブキーをマイクロテクスチャ画像に記憶し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定し、それと同時に、ランダム特徴キーで符号化対象の生データを暗号化して情報コードパターンに記憶し、認識過程では、偽造者が商品情報を変更しても情報コードパターンに記憶されたコンテンツを変更できない。
偽造防止符号化情報の抽出過程では、マイクロテクスチャ画像の認識が成功する場合にのみ、第１のサブキーを取得し、且つ第１のサブキーと暗号化されたプログラム中のキー（すなわち第２のキー）との組み合わせのみにより、情報コードパターンに対応した商品情報を復号できる。
本願の実施例の暗号化方法は、以下の利点を有する。伝送コンテンツ、ローカルストレージデータ等の平文のパッケージ、キーの決定、記憶、伝送時の暗号化演算の制御はすべてランダムに決定され、暗号化強度が高く、現在人気のあるＱＲコード（登録商標）及びそれに基づいて進化した自己暗号化２次元コードに比べて、暗号化強度がより高く、また、携帯型端末のカメラによって情報コードパターンを認識でき、認識が容易である。
本願の実施例に係る偽造防止方法は、情報コードパターンがマイクロテクスチャ画像を含むことで、物理的及びアルゴリズム的にバッチで偽造される可能性を効果的に防止し、関連技術の２次元バーコードに比べて、本願の実施例に係る偽造防止方法は暗号化特性がより進歩し、偽造防止機能がより高い。
実施例２
図３は、本願の実施例２に係る偽造防止装置の構造模式図であり、該装置は、
符号化対象の生データを取得する取得モジュール３０１と、
指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、前記第１のサブキーを符号化してマイクロテクスチャ画像を生成し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定するキー生成モジュール３０２と、
ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成する情報コードパターン生成モジュール３０３と、
画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、セキュリティ認証が成功するセキュリティ認証モジュール３０４と、
画像センサがランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功する復号モジュール３０５と、を含む。
本願の実施例２は、上記いずれかの偽造防止方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令が記憶される記憶媒体をさらに提供する。
本願の実施例２は、偽造防止方法の電子機器のハードウェア構造模式図をさらに提供する。図４に示すように、該装置は、
１つ又は複数のプロセッサ４０（図４では、１つのプロセッサ４０を例とする）と、
メモリ４１と、を含む。
前記装置は、入力装置４２及び出力装置４３を更に含むことができる。前記装置のプロセッサ４０、メモリ４１、入力装置４２及び出力装置４３がバス又はほかの方式によって接続され、図４ではバスによる接続を例とする。
メモリ４１はコンピュータ可読記憶媒体として、ソフトウェアプログラム、コンピュータ実行可能プログラム、例えば本願の実施例に係る偽造防止方法に対応したプログラム命令／モジュール（図３に示される取得モジュール３０１、キー生成モジュール３０２、情報コードパターン生成モジュール３０３、セキュリティ認証モジュール３０４及び復号モジュール３０５）を記憶する。プロセッサ４０はメモリ４１に記憶されたソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することで、サーバの機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例に係る偽造防止方法を実現する。
メモリ４１はプログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含み、プログラム記憶領域はオペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶し、データ記憶領域は端末装置の使用に応じて作成されるデータ等を記憶する。また、メモリ４１は高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、不揮発性メモリ、たとえば少なくとも１つのディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、又はほかの不揮発性固体記憶装置をさらに含んでもよい。いくつかの実例では、メモリ４１はプロセッサ４０に対して遠隔設置されたメモリを更に含み、これらの遠隔メモリはネットワークによって端末装置に接続されることができる。上記ネットワークの実例として、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信ネットワーク及びそれらの組合せを含むが、それらに限定されない。
入力装置４２は入力した数字又は文字情報を受信し、端末のユーザー設定及び機能制御に関連するキー信号入力を生成するように設置可能である。出力装置４３はディスプレイスクリーン等の表示装置を含むことができる。
前記１つ又は複数のモジュールは前記メモリ４１に記憶され、前記１つ又は複数のプロセッサ４０により実行される際に、上記いずれかの偽造防止方法を実行することができる。
以上、本願の好ましい実施例のみを説明したが、本願の特許範囲を限定するものではない。なお、当業者にとって、本願の実施例の技術案を用いて行われる種々の改良もすべて本願の保護範囲に属すると理解できる。
当業者であれば、以上の実施形態についての説明から分かるように、本願はソフトウェア及び必要な汎用ハードウェアによって実現されてもよく、ハードウェアによって実現されてもよい。このような理解に基づき、本願の実施例の技術案はソフトウェア製品の形態で表現でき、該コンピュータソフトウェア製品はコンピュータ可読記憶媒体、例えばコンピュータのフロッピー（登録商標）ディスク、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、フラッシュメモリ（ＦＬＡＳＨ）、ハードディスクや光ディスク等に記憶され、１台のコンピュータ装置（パーソナルコンピュータ、サーバやネットワーク装置等でもよい）に本願の実施例に係る方法を実行させるための命令を含む。
なお、上記メモリアクセス処理装置の実施例では、含まれたユニットとモジュールは機能ロジックに応じて区画されたが、上記区画に限定されず、対応した機能を実現できればよい。また、機能ユニットの名称は区別用のものであり、本願の保護範囲を限定しない。
本願の実施例に係る偽造防止方法は、情報コードパターンがマイクロテクスチャ画像を含むことで、物理的及びアルゴリズム的にバッチで偽造される可能性を効果的に防止し、関連技術の２次元バーコードに比べて、本願の実施例に係る偽造防止方法は暗号化特性がより進歩し、偽造防止機能がより高い。

Claims (11)

  1. 指紋特徴データ収集技術、ランダム特徴キー生成技術及び暗号化２次元コード認識技術を統合するデータ暗号化方法であって、
    ２次元コードの生情報を取得するステップと、
    指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、該初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、符号化して新たな２次元コードパターンを生成するステップと、
    ランダム特徴キーの第１のサブキーをマイクロテクスチャ画像に記憶し、第２のサブキーをプログラムに固定するステップと、
    画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、１回目のセキュリティ認証が成功し、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに失敗すると、１回目のセキュリティ認証が失敗し、今回の通信を終了するステップと、
    画像センサがランダム特徴キーで２次元コードを復号し、復号情報が２次元コード生情報に一致すると、正と判定し、２回目の偽造防止認証が成功し、復号情報が２次元コード生情報に一致しないと、偽と判定し、２回目の偽造防止認証が失敗するステップと、を含むデータ暗号化方法。
  2. 前記初期指紋特徴情報を暗号化演算することは、
    テクスチャ特徴データをランダムにシミュレーションした指紋特徴点のｐ個の変数で示し、Ｐ＝［ｘｙ］のｎ個の時刻での観測値で構成される行列式は、Ｒ＝［Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３……．Ｘｐ］ｐ×ｎであり、ここで、Ｐ’とｘ、ｙとの関数関係が
    Figure 2018518919
     であるステップと、
    ｐ’回転した後、θとＲはそれぞれ順に回転角度と回転行列であり、すなわちＰ’＝Ｒ＊Ｐであり、ここで、Ｒとｘ、ｙとの関数関係が
    Figure 2018518919
     であるステップと、
    回転・並進後のｐ’はスケーリング行列Ｓを構成し、ＳＸとＳＹの値が同一であり、ここで、
    Figure 2018518919
     、Ｐ’＝Ｓ＊Ｐ、
    Figure 2018518919
     であるステップと、を含む請求項１に記載のデータ暗号化方法。
  3. 前記画像センサの照明特性、及び、画像センサに合わせて読み取った、情報を埋め込んだマイクロテクスチャ画像の照明特性は、赤外線、可視光、紫外線を含む１種以上のスペクトル特性を有する、請求項１に記載のデータ暗号化方法。
  4. 前記マイクロテクスチャ画像とは、画像の内部と周囲に、情報を直接記録可能で幾何学的又は物理的に分布する１つ以上のドット群が設置されることを指し、ドットのサイズが１〜４個のピクセルである、請求項１に記載のデータ暗号化方法。
  5. 偽造防止方法であって、
    符号化対象の生データを取得するステップと、
    指紋データをアナログ収集して初期指紋特徴情報を取得し、初期指紋特徴情報を暗号化演算して、第１のサブキー及び第２のサブキーを含むランダム特徴キーを取得し、前記第１のサブキーを符号化してマイクロテクスチャ画像を生成し、第２のサブキーを暗号化プログラムに固定するステップと、
    ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して、マイクロテクスチャ画像を含む情報コードパターンを生成するステップと、
    画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに成功すると、セキュリティ認証が成功するステップと、
    画像センサがランダム特徴キーによって情報コードパターンを復号し、復号が成功するステップと、を含む偽造防止方法。
  6. 前記ランダム特徴キーで前記符号化対象の生データを暗号化して情報コードパターンを生成した後、画像センサが第１のサブキーと第２のサブキーを整合してランダム特徴キーを生成することに失敗すると、セキュリティ認証が失敗し、今回の通信を終了する、請求項５に記載の偽造防止方法。
  7. 前記初期指紋特徴情報を暗号化演算してランダム特徴キーを取得することは、
    初期指紋特徴情報をランダムにシミュレーションした指紋特徴点のｐ個の変数で示し、Ｐ＝［ｘｙ］のｎ個の時刻での観測値で構成される行列式は、Ｍ＝［Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３．．．．．．．Ｘｐ］ｐ×ｎであり、ここで、Ｐ１とｘ、ｙとの関数関係は
    Figure 2018518919
     であり、
    Figure 2018518919
     であり、Ｔは並進ベクトルであり、ｐ１はｐを並進した後の指紋特徴点であり、ｐ２はＰ１を回転した後の指紋特徴点であり、θとＲはそれぞれ順に回転角度と回転行列であり、すなわちＰ２＝Ｒ＊Ｐ１であり、ここで、Ｒとｘ、ｙとの関数関係は
    Figure 2018518919
     であり、Ｒは回転行列であり、回転・並進後のｐ２はスケーリング行列Ｓを構成し、ここで、
    Figure 2018518919
     、Ｐ３＝Ｓ＊Ｐ２、
    Figure 2018518919
     であり、Ｓはスケーリング行列であり、ＳxとＳyの値が同一であり、Ｐ３はＰ２をスケーリングした後の指紋特徴点であるステップと、
    並進、回転及びスケーリング後の指紋特徴点Ｐ３を接合してランダム特徴キーを取得するステップと、を含む請求項５に記載の偽造防止方法。
  8. 前記画像センサは、赤外線、可視光及び紫外線を含む１種以上のスペクトル特性を有する、請求項５に記載の偽造防止方法。
  9. 前記マイクロテクスチャ画像とは、画像の内部と周囲に、情報を直接記録可能で幾何学的又は物理的に分布する１つ以上のドット群が設置されることを指し、ドットのサイズが１〜４個のピクセルである、請求項５に記載の偽造防止方法。
  10. 請求項５〜９のいずれか一項に記載の偽造防止方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体。
  11. 電子機器であって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を含み、
    前記メモリは前記１つのプロセッサに実行される命令を記憶し、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサは請求項５〜９のいずれか一項に記載の偽造防止方法を実行できる、電子機器。
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