JP2020077107A - 識別システム、識別装置、データ取得システム及びデータ取得装置 - Google Patents

識別システム、識別装置、データ取得システム及びデータ取得装置 Download PDF

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Abstract

【課題】細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別システムを提供する。【解決手段】識別システム10は、識別対象の物体を含む第1の画像を撮影する第1の撮影装置30と、識別対象の物体を含み、第1の画像よりも細密な第2の画像を撮影する第2の撮影装置32と、第1の画像と第2の画像とを物体の識別に用いる識別装置40と、を有する。識別装置40は、第1の画像から、物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の識別用データとして取得し、第2の画像から、物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の識別用データとして取得するデータ取得手段50と、第1の識別用データと、第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、有する。【選択図】図6

Description

本発明は、識別システム、識別装置、データ取得システム及びデータ取得装置
に関する。
特許文献1には、ランダムパターンを有する被認証デバイスと、前記被認証デバイスのランダムパターンを取得して、その真正性を認証するデバイス認証装置とを備えるデバイス認証システムであって、前記被認証デバイスは、光の透過性が高い基材に埋め込まれた、光を反射するラメを有し、前記デバイス認証装置は、前記被認証デバイスに光を照射する光源と、前記被認証デバイスで反射した光の像から前記被認証デバイスのランダムパターンを読み取るランダムパターン読み取り手段と、前記ランダムパターン読み取り手段で読み取ったランダムパターンから前記被認証デバイスに固有の第1IDデータを取得する第1データ取得手段と、前記第1IDデータの真正性を判定するための照合用の第2IDデータを記録する第2データ記録手段と、前記第2データ記録手段に記録された前記第2IDデータを取得する第2データ取得手段と、前記第1IDデータと前記第2IDデータとの関連性を計算し、前記被認証デバイスの真正性を認証する関連性計算手段とを備えることを特徴とするデバイス認証システムが記載されている。
特開2004−171109号公報
例えば、紙、錠剤、金属、樹脂等の様々な物体の表面には、人体の指紋、静脈パターン、虹彩パターン等と同じように、例えばランダムパターン等の一意性のある特徴データが分布していることがある。このため、物体の表面に分布する特徴データを登録用データとして登録しておいて、再び物体の表面から取得した特徴データを識別用データとして、識別用データと登録用データとを比較することで、識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別する技術が提案されている。
上述の技術では、識別用データが記録データと一致する場合に、識別用データを取得した物体が、記録用データが取得された物体であると認識される。
一般的に、識別用データの細密さが記録データよりも低い場合に、同一物体から取得されたものであるにも係らず一致するものと判定することができない場合がある。
本発明は、細密さが異なる複数の識別用データに対しても、識別用データが取得された物体が登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別システムを提供することを目的とする。
請求項1に係る本発明は、
識別対象の物体を含む第1の画像を撮影する第1の撮影装置と、
識別対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像を撮影する第2の撮影装置と、
前記第1の画像と前記第2の画像とを物体の識別に用いる識別装置と、
を有し、
前記識別装置は、
前記第1の撮影装置により撮影された前記第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の識別用データとして取得し、前記第2の撮影装置により撮影された前記第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の識別用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第1の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
を有する識別システムである。
請求項2に係る本発明は、前記取得手段は、第1の識別用データ又は第2の識別用データであることを示す識別情報を取得する請求項1記載の識別システムである。
請求項3に係る本発明は、前記取得手段は、前記第1の撮影装置に細密さを変える付属部品が取り付けられた場合は、第2の識別用データであることを示す識別情報を取得する請求項2記載の識別システムである。
請求項4に係る本発明は、第1の識別用データを、前記第2の撮影装置により予め取得された第2の登録用データとは比較せず、前記第1の撮影装置により予め取得された第1の登録用データと比較し、前記第2の識別用データを、前記第1の登録用データとは比較せず、前記第2の登録用データと比較して、識別対象の物体の同一性を判定する判定手段をさらに有する請求項1から3いずれかに記載の識別システムである。
請求項5に係る本発明は、前記判定手段は、前記第1の登録用データと前記第1の識別用データの相関値である第1の相関値を演算し、前記第2の登録用データと前記第2の識別用データとの相関値である第2の相関値を演算し、前記第1の相関値と前記第2の相関値との双方が予め定められた基準を満たした場合に、判定対象の物体が、第1の登録用データと第2の登録用データとを取得した物体と同一であると識別する請求項4記載の識別システムである。
請求項6に係る本発明は、前記取得手段により取得された前記第1の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第1の登録用データとの比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判定するか、前記取得手段により取得された前記第2の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第2の登録用データとの比較との比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判断するかを選択する選択手段をさらに有する請求項1から5いずれか記載の識別システムである。
請求項7に係る本発明は、
識別対象の物体の第1の画像の特徴を含む第1のデータ又は前記第1の画像よりも細密な第2の画像の特徴を含む第2のデータを入手する入手手段と、
前記入手手段により入手した第1のデータ又は第2のデータと、真の物体から予め取得された登録用データとを用いて、識別対象の物体が同一であると判定された場合、前記入手手段が前記第1のデータを入手したときと前記第2のデータを入手したときとで、異なる内容を出力する出力手段と、
を有する識別システムである。
なお、第1のデータ又は第2のデータは、特徴を含んだ画像であったり、画像から抽出された特徴であってもよい。また、入手手段は、撮影装置から撮影されたデータ又は外部から取得したデータを入手するようにしてもよい。
請求項8に係る本発明は、前記出力手段は、第1のデータを用いた場合は、同一であるが精度が低い旨の内容を出力する請求項7記載の識別システムである。
請求項9に係る本発明は、第1のデータを用いた判定を行うか、第2のデータを用いた判定を行うかを選択する指示を受け付ける受付手段をさらに有する請求項8記載の識別システムである。
請求項10に係る本発明は、
第1の撮影装置により撮影された識別対象の物体を含む第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の識別用データとして取得し、第2の撮影装置により撮影され、識別対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の識別用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第1の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
を有する識別装置である。
請求項11に係る本発明は、
登録対象の物体を含む第1の画像を撮影する第1の撮影装置と、
登録対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像を撮影する第2の撮影装置と、
前記第1の画像と前記第2の画像とからデータを取得するデータ取得装置と、
を有し、
前記データ取得装置は、
前記第1の撮影装置により撮影された前記第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の登録用データとして取得し、前記第2の撮影装置により撮影された前記第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の登録用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第1の登録用データと、前記第2の登録用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
を有するデータ取得システムである。
請求項12に係る本発明は、
第1の撮影装置により撮影された登録対象の物体を含む第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の登録用データとして取得し、第2の撮影装置により撮影され、登録対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の登録用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第1の登録用データと、前記第2の登録用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
を有するデータ取得装置である。
請求項1に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別システムを提供することができる。
請求項2に係る本発明によれば、識別情報により第1の識別用データか第2の識別用データかを判別することができる。
請求項3に係る本発明によれば、付属部品の装着により第2の識別データと判別することができる。
請求項4に係る本発明によれば、互いに対応するデータ同士を比較することができる。
請求項5に係る本発明によれば、第1の登録用データと第1の識別用データの相関値だけで、識別用データが取得された物体が、登録用データが取得された物体であると識別する場合と比較して、識別の精度を向上させることができる。
請求項6に係る本発明によれば、第1の識別用データと第1の登録用データとを用いて識別に要する時間を短縮するか、第2の識別用データと第2の登録用データとを用いて識別の精度を向上させるかを選択することができる。
請求項7に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別し、同一性の度合いを利用者に知らしめることができる識別システムを提供することができる。
請求項8に係る本発明によれば、第1のデータを用いた場合は精度が低いことを利用者に知らしめることができる。
請求項9に係る本発明によれば、第1のデータによって判定するか第2のデータによって判定するかを選択することができる。
請求項10に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別装置を提供することができる。
請求項11に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができるデータ取得システムを提供することができる。
請求項12に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができるデータ取得装置を提供することができる。
物体の一例である第1の用紙を示す図である。 装着片の第1の例の断面図である。 装着片の第2の例の断面図である。 図4(A)は、装着片の第3の例を示す図であり、図4(B)は、装着片を撮影した第1の画像であり、図4(C)は、装着片を撮影した第2の画像である。 装着片の第5の例の断面図である。 登録識別システムの第1の例の構成を示すブロック図である。 登録識別システムの第1のモードで動作を示すフローチャートである。 登録識別システムの第2のモードでの動作を示すフローチャートである。 登録識別システムの第2の例の構成を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図1には、識別対象の物体の第一の例である用紙300が示されている。図1に示すように、用紙300は、用紙本体310と、装着片320とを有する。装着片320には、シールのように貼着するものが含まれる。用紙本体310は、本体部の一例であり、装着片320は、本体部に装着された装着部の一例である。装着片320には、表面に一意性のあるランダムパターンが形成されている。すなわち、ランダムパターンと物体とは、ランダムパターンを特定すれば、そのランダムパターンを取得した一つの物体を特定できるように一対一で対応している。
この第一の例では、装着片320として、木材片322が用いられている。木材片322は、図2に断面を示すように、表面が一意性のあるランダムパターンを形成する立体構造からなる。ここで、ランダムパターンは、概ね200μ程度であり、用紙本体310の繊維が形成するランダムパターンよりも粗大であり、概ね200dpi程度の解像度で撮影が可能である。
また、木材片322の表面のランダムパターンは、後述する第2の撮影装置32によって撮影される。また、木材片322の表面のランダムパターンは、用紙300の表面に分布する特徴データの一例であり、後述する第1の登録用データとして取得されるとともに、後述する第1の識別用データとして取得される。
上述のように、木材片322は、立体構造を有しているため、例えば電子写真方式を用いた複写等では、その立体構造を複製できない。また、木材片322の立体構造を複製しようとすると、例えば、型を取っての成形や、3次元プリンタを用いた成形が必要になり複製に高額を要する。また、型を取って複製をしたとしても、複製された木材片は、木片322とは色や材質が異なり、目視により複製であることが簡単に分かるものとなってしまう。このように、木材片322は、複製(偽造)が困難であり、高い偽造対抗性を有している。
用紙本体310の表面には、紙の繊維の凹凸形状から形成されるランダムパターンが形成されている。このランダムパターンは、木材片322の表面のランダムパターンよりも細密である。また、このランダムパターンは、後述する第2の撮影装置32によって撮影される。また、この用紙本体310の繊維の凹凸で形成されるランダムパターンは、用紙300の表面に分布する特徴量データの一例であり、後述する第2の登録用データとして取得されるとともに、後述する第2の識別用データとして取得される。
また、用紙300の表面には、第1の撮影領域302と、第2の撮影領域304とが定められている。第1の撮影領域302は、後述する第1の撮影装置30よって第1の画像が撮影される領域であり、用紙本体310の表面に配置されている。また、第2の撮影領域304は、後述する第2の撮影装置32によって、第1の画像よりも細密な第2の画像が撮影される領域であり、装着片320の表面に分布されている。
第1の撮影領域302は、例えば、200dpiで撮影される。また、第2領域304は、第1の撮影領域を撮影する解像度より高い解像度で撮影され、例えば、800dpiで撮影される。
図3には、識別対象の物体の第2の例である用紙300に装着される装着片320の第2の例の断面図が示されている。この第2例の用紙300も、先述の第1の例と同様に用紙本体310に装着片320が装着されてなるものの、装着片320の構成が、先述の第1の例とは異なる。
この第2の例においては、装着片320は、図3に示すように、例えば樹脂等の光透過性を有する母材326に、例えば金属片からなる光輝材328が混入されてなる。ここで、光輝材とは、金属や真珠のような輝き、色調が変化する材料であって、その表面で光を反射させる材料をいう。また、光輝材は、ラメと称されることがある。
この第2の例では、光輝材328の分散状態がランダムであり、光輝材328の配向状態がランダムであるため、装着片320の表面に一意性のあるランダムパターンが形成される。そして、このランダムパターンは、用紙の繊維により形成されるランダムパターンよりも粗大であり、概ね200dpi程度の解像度で撮影が可能である。
また、この第2の例でも、装着片320の表面に形成されるランダムパターンが、後述する第1の撮影装置30によって撮影され、用紙300の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第1の登録用データとして取得されるとともに、後述する第1の識別用データとして取得される。
また、この第2の例では、上述のように、光輝材328の分散状態と配向性とがランダムであるため、光輝材328の分散状態と配向性をと再現しつつ装着片320を複製(偽造)することは困難である。このように、光輝材328が分散されてなる装着片は、高い偽造対抗性を有している。
この第2の例でも、用紙本体310の表面の紙の繊維の凹凸形状から形成されるランダムパターンが、後述する第2の撮影装置32によって撮影され、後述する第2の登録用データとして取得されるとともに、後述する第2の識別用データとして取得される。
図4には、識別対象の物体の第3の例である用紙300に装着される装着片320の第3の例が示されている。この第3例の用紙300も、先述の第1の例と同様に用紙本体310に装着片320が装着されてなるものの、装着片320の構成が、先述の第1の例とは異なる。
図4(A)に示すように、この第3の例の装着片320は、紙の繊維に状態を撮影可能なように、紙の繊維により形成されるランダムパターンよりも粗大なランダムパターンが形成された紙からなる。ここで、粗大なランダムパターンは、紙の繊維の凹凸を潰さずに画像を形成することができる方式で形成することを要し、例えばインクジェット方式のプリンタを用いて形成することができる。また、この第4の例では、装着片320は、例えば、縦100mm、横100mmの正方形である。
図4(B)には、第3の例の装着片320の特定の領域を、例えば後述する第1の撮影装置30を用いて、200dpiで撮影した画像が示されている。図4(B)を参照すると、撮影された画像には、画像を形成することにより形成されたランダムパターンが形成されていることが分かる。このランダムパターンは、用紙300の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第1の登録用データとして取得されるとともに、後述する第1の識別用データとして取得される。
図4(C)には、第3の例の装着片320の特定の領域を、例えば後述する第2の撮影装置32を用いて、600dpiで撮影した画像が示されている。図4(C)を参照すると、撮影された画像には、紙の繊維の凹凸により形成されたランダムパターンが形成されていることが分かる。このランダムパターンは、用紙300の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第2の登録用データとして取得されるとともに、後述する第2の識別用データとして取得される。
以上で説明をしたように、この第3の例の装着片320には、粗大のランダムパターンのみならず、紙の繊維の凹凸により形成される細密なランダムパターンと、画像を形成することにより形成される粗大なランダムパターンとが形成されている。このため、この第3の例の装着片320は、例えば用紙本体310のように、その表面に一つのランダムパターンを有する物体に装着して用いるのみならず、その表面にランダムパターンを有しない物体に装着して用いることもできる。
装着片320の第4の例として、一意性を有するランダムパターンが予め定められた第1の値以上の高明度か、予め定められた第2の値以下の低明度で印刷された印刷物を挙げることができる(不図示)。この第4の例では、ランダムパターンは、用紙本体310の紙の繊維の凹凸が形成するランダムパターンよりも粗大になるように形成されていて、例えば、200dpiで撮影することできる。その一方で、ランダムパターンは、高明度又は低明度で形成されているため、その濃淡のダイナミックレンジの小ささから、複写した場合では再現されにくい。このように、この装着片320は、複写による複製(偽造)が困難であり、ある程度の偽造対抗性を有している。
用紙本体310のランダムパターンは、例えば42μm以下(600dpi以上)であることが望ましい。このような用紙の例としては、例えば、普通紙や和紙を挙げることができる。尚、用紙本体310に替えて、紙以外の物体であって、42μm以下のランダムパターンを有する物体を用いてもよい。
ここで、上述の第1の値としては、例えば、濃淡が全階調範囲の上位20%となる値(例えば8ビットグレースケールなら205)を用いることができる。また、上述の第2の値としては、例えば、全階調範囲の下位20%となる値(例えば8ビットグレースケールなら51)を用いることができる。
装着片320の第4の例である印刷部のランダムパターンは、例えば銀ベタ塗装のような微細なランダムパターンを有する物体の表面を、例えば800dpi程度の高解像度でスキャンし、スキャンした画像を100dpiから300dpi程度の低解像度化して、粗大なランダムパターンとすることにより作成することができる。
また、印刷物のランダムパターンとしては、木材や石材のような粗大なランダムパターンを有する物の表面をスキャンした画像を用いることができる。また、ランダムパターンは、ランダムパターン生成アルゴリズムを用いて画像を出力したものであってもよい。また、印刷物のランダムパターンとして、ホワイトノイズデータを用いてもよい。
また、印刷物のランダムパターンは、印刷時の空間周波数(パワー値のピーク)が、例えば、10[cycles/mm](周期100μm、508dpi)程度の細密さであることが望ましい。
この第4の例では、印刷物に印刷されたランダムパターンが、後述する第2の撮影装置32によって撮影され、用紙300の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第1の登録用データとして取得されるとともに、後述する第1の識別用データとして取得される。
また、この第4の例でも、用紙本体310の表面の紙の繊維の凹凸形状から形成されるランダムパターンが、後述する第2の撮影装置32によって撮影され、後述する第2の登録用データとして取得されるとともに、後述する第2の識別用データとして取得される。
図5には、識別対象の物体の第5の例である用紙300に装着される装着片320の第5の例の断面図が示されている。この第5例の用紙300も、先述の第1の例と同様に用紙本体310に装着片320が装着されてなるものの、装着片320の構成が、先述の第1の例とは異なる。
この第5の例の装着片320は、図5に示すように、互いに細密さが異なる2つの一意性のあるランダムパターンを表面に有する。より具体的には、第5の例の装着片320は、低周波のランダムパターンと、高周波数のランダムパターンとを同時に持ち、それぞれのランダムパターンは、物体表面の凹凸(立体構造)であっても、濃淡情報であってもよい。また、第5の例の装着片320の具体例としては、例えば、200dpi程度で読み取れる第1の凹凸と、800dpi程度で読み取れる第2の凹凸とを表面に有する物体を挙げることができる。
このような、互いに細密さが異なる2つの一意性のあるランダムパターンを有する物体は、自然界に多く存在する。例えば木材がその一例であり、木材の年輪に由来する濃淡が一意で長周期のランダムパターンを形成し、木材の細胞(道管、仮道管、太さは、数十μm程度)部分が、一意で低周期のランダムパターンを形成する。
この第5の例においては、装着片320の長周期なランダムパターンが、後述する第1の撮影装置30によって撮影され、用紙300の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第1の登録用データとして取得されるとともに、後述する第1の識別用データとして取得される。また、この第5の例においては、装着片320の短周期なランダムパターンが、後述する第2の撮影装置32によって撮影され、用紙300の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第2の登録用データとして取得されるとともに、後述する第2の識別用データとして取得される。
次に、本発明の第2の実施形態である登録識別システム10について、図6を参照して説明する。図6に示すように、登録識別システム10は、第1の撮影装置30と、第2の撮影装置32と、登録識別装置40とを有する。
第1の撮影装置30としては、例えばスマートフォン等の携帯可能な端末装置を用いることができる。また、第1の撮影装置は、登録対象の物体の一例であり、識別対象の物体の一例である用紙300を含む第1の画像を撮影する。第1の画像は、後述する第2の画像より粗大で低解像度な画像であって、例えば200dpiの画像である。このため、第1の撮影装置30で第1の画像を撮影する際には、第1の撮影装置を固定するためのアダプタや、レンズ等の光学系を有する付属部品を用いる必要がない。
第2の撮影装置30としては、第1の撮影装置と同様に、例えばスマートフォン等の携帯可能な端末装置を用いることができる。また、第2の撮影装置は、登録対象の物体の一例であり、識別対象の物体の一例である用紙300を含む第2の画像を撮影する。ここで、第2の画像は、第1の画像よりも細密であり高解像度の画像であって、例えば、800dpiの画像である。このため、第2の撮影装置32で第2の画像を撮影する際には、第2の撮影装置32を固定するためのアダプタや、レンズ等の光学系を有する付属部品を用いることが望ましい。第1の撮像装置30にレンズの解像度を上げる付属部品を取り付けたものを第2の撮像装置32としてもよい。このように付属品を取り付けた場合は、後述する登録識別装置40に第2の撮影装置32により撮影した画像である旨の識別情報を画像データに付して送信する。
第1の撮影装置30や第2の撮影装置32として携帯可能な端末装置を用いることに替えて、例えば専用の、例えば据置式のカメラ等を用いてもよい。
登録識別装置40は、第1の画像と第2の画像とからデータを取得するデータ取得装置の一例であるとともに、第1の画像と第2の画像とを物体の識別に用いる識別装置の一例である。また、登録識別装置40は、データ取得部50と、格納部60と、判定部70と、選択受付部80と、選択操作部82と、コントローラ90とを有する。
データ取得部50は、取得手段の一例であって、第1のデータ取得部52と、第2のデータ取得部54とを有する。第1のデータ取得部50は、第1の撮影装置30により撮影された第1の画像から、用紙300の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の登録用データ又は第1の識別用データとして取得する。第2のデータ取得部54は、第2の撮影装置32により撮影された第2の画像から、用紙300の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の登録用データ又は第2の識別用データとして取得する。第1の登録用データ又は第1の識別用データか、第2の登録用データ又は第2の識別用データかは、次のようにして認識することができる。
即ち、画像の取得の際、解像度を示す付加情報を併せて取得し、そこから得られる解像度が予め定めた閾値よりも小さい場合は第1の登録用データ又は第1の識別用データであり、大きい場合は第2の登録用データ又は第2の識別用データであると認識する。また、付加情報は、撮像装置の種類(カメラ、スマートフォン等)であってもよく、それが予め定められた種類(例えばスマートフォン)に該当すれば第1の登録用データ又は第1の識別用データであると認識し、それ以外の場合は第2の登録用データ又は第2の識別用データと認識してもよい。さらに、付加情報は、利用者が選択した低解解像度を示すフラグであってもよく、それが付けられている場合は、第1の登録用データ又は第1の識別用データと認識する。なお、後述する登録識別装置においては、は第1の登録用データ又は第1の識別用データを示す付加情報が付けられていることで第1の登録用データ又は第1の識別用データを選択したか第2の登録用データ又は第2の識別用データを選択したかをより簡易な判定を行う。そのようなフラグが付いていなければ通常の判定を行う。
登録識別装置40は、格納部60をさらに有する。格納部60は、格納手段の一例であって、データ取得部50により取得された第1の登録用データと第2の登録用データとを、用紙300等の識別対象の物体の同一性の判断のためのデータとして、互いに結び付けて格納する。
ここで、第1の登録用データと第2の登録用データとの結び付けは、ソフトウエア的であってもハードウエア的であってもよい。第1の登録用データと第2の登録用データとを結び付けるには、例えば、第1の撮影装置30と第2の撮影装置32との撮影回数をカウント開始から常に同じ回数となるようにカウントしておいて、第1の撮影装置での撮影回数と第2の撮影装置での撮影回数とが互いに同じである第1の登録用データと第2の登録用データとを結び付ければよい。
また、第1の登録用データと第2の登録用データとを結び付けるには、例えば、第1の撮影装置30と第2の撮影装置32との撮影の間隔(シャッターが降りる間隔)を固定しておいて、その間隔を用いて第1の登録用データと第2の登録用データとを結び付ければよい。
また、第1の登録用データと第2の登録用データとを結び付けるには、例えは、用紙300に用紙300を特定するID番号を付与して、そのID番号を、第1の撮影装置30と第2の撮影装置32との双方で撮影するようにし、撮影されているIDが共通する第1の登録用データと第2の登録用データとを結び付ければよい。
判定部70は、判定手段の一例である。判定部70は、データ取得部50により取得された第1の識別用データと、判定に先立ち取得され、格納部60に予め格納されている第1の登録用データとを比較し、また、データ取得部50により取得された第2の識別用データと、判定に先立ち取得され、格納部60に予め格納されている第2の登録用データとを比較して、第1の登録用データと第2の登録用データとが事前に取得され、事前に格納部60に格納されている物体と、第1識別用データと第2の識別用データとが所得された物体とが同じ物体であるか否かを判別する。
より具体的には、判定部70は、第1の登録用データと第1の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合や、第2の登録用データと第2の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合に、登録用データが事前に取得され、事前に格納されている物体と、識別用のデータが取得された識別対象の物体とが同じ物体であると判別する。
判定部70は、複数のモードで、識別用データが取得された物体が、登録用データが取得された物体と同じ物体であるかを判別可能である。判別の複数のモードについては、後述する。
選択操作部82は、選択操作手段の一例であって、第1の登録用データと第1の識別用データとを用いて識別対象である物体を識別するか、第2の登録用データと第2の識別用データとを用いて識別対象である物体を識別するかを選択するかを選択するために操作がされる。
また、選択部は、識別用データが取得された物体が、登録用データが取得された物体と同じ物体であるかを、どのモードで判別するかを選択するために操作される。選択操作部82としては、例えばタッチパネルを用いることができる。
選択受付部80は、選択操作部82でなされた操作者による選択を受け付ける。
コントローラ90には、選択受付部80からの出力が入力される。また、コントローラ90からの出力により、データ所得部50と、格納部60と、判定部70とが制御される。
図7は、登録識別システム10の第1のモードでの識別の動作を説明するフローチャートである。以下の説明においては、識別に先立ち、識別対象である物体の第1の登録用データと、第2の登録用データとが格納部に格納されているものとする。この第1のモードは、選択受付部80が、第1のモードでの識別をするとの選択を受け付けることで開始する。
図7に示すように、最初のステップであるステップS102で、選択受付部80が、第1の登録用データと第1の識別用データとを用いて識別をするか、第2の登録用データと第2の登録用データとを用いて識別をするかの出力を受け付けると、次のステップであるステップS104に進む。
ステップS104では、コントローラ90は、第1の登録用データと第1の識別用データとを用いて識別をすることが選択された否かを判別し、第1の登録用データと第1の識別用データとを用いて識別をすることが選択された場合は、ステップS106に進む。一方、第1の登録用データと第1の識別用データとを用いて識別をすることが選択されなかった場合、すなわち、第2の登録用データと第2の識別用データとを用いて識別をすることが選択された場合は、ステップS108に進む。
ステップS106では、判定部70が、格納部に格納されている第1の登録用データと、データ取得部52が取得した第1の識別用データとを比較して、第1の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部50で第1の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
具体的には、判定部70が、第1の登録用データと第1の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合に、第1の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部50で第1の識別用データが取得された物体とが同じ物体であると識別し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たしていない場合に、第1の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部50で第1の識別用データが取得された物体とが同じ物体ではないと識別する。
ステップS106が完了すると、ステップS110に進む。
ステップS108では、判定部70が、格納部に格納されている第2の登録用データと、データ取得部52が取得した第2の識別用データとを比較して、第2の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部50で第2の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
具体的には、判定部70が、第2の登録用データと第2の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合に、第2の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部50で第2の識別用データが取得された物体とが同じ物体であると識別し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たしていない場合に、第2の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部50で第2の識別用データが取得された物体とが同じ物体ではないと識別する。
ステップS108が完了すると、ステップS110に進む。
ステップS110では、コントローラ90は、図示を省略する表示装置を制御して、表示装置に識別の結果を表示させる。ここで、同じ物体であると判定された場合であっても、第1の識別用データと第1の登録用データとから判定されたときと第2の識別用データと第2の登録用データとから判定されたときとでは出力する内容が異なる。例えば第1の識別用データと第1の登録用データとから判定されたときは、第2の識別用データと第2の登録用データとから判定されたときよりも信頼度が低いことを表示する。また、同一であるという表示に加えて正解率又は誤認率を表示してもよく、さらには、信頼度を上げるためには第2の識別用データと第2の登録用データとから判定するように促す表示を行うようにしてもよい。
以上で説明をしたように、第1のモードにおいては、第1の登録用データと第1の識別用データと用いて識別をするのか、細密な画像から取得された第2の登録用データと第2の識別用データを用いて識別をするのかを選択することができる。このため、例えば、第1の登録用データと第1の識別用データを用いて識別をすることを選択することで、第2の登録用データと第2の識別用データとを用いて識別することを省略できるため、識別に要する時間を短くすることができ、第2の登録用データと第2の識別用データとを用いて識別することを選択することで、細密な画像を用いた識別を行えるため細密さが低い画像を用いて識別を行う場合と比べて、識別の精度を向上させることができる。
図8は、登録識別システム10の第2のモードでの識別の動作を説明するフローチャートである。以下の説明においては、識別に先立ち、識別対象である物体の第1の登録用データと、第2の登録用データとが格納部に格納されているものとする。この第2のモードは、選択受付部80が、第2のモードでの識別をするとの選択を受け付けることで開始する。
図8に示すように、最初のステップS202において、コントローラ90は、データ取得部50に第1の識別用データを取得させる。
次のステップであるステップS204では、判定部70が、格納部に格納されている第1の登録用データと、データ取得部50が取得した第1の識別用データとを比較して、例えば両者の相関値を演算することにより、第1の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部50で第1の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
そして、第1の登録用データが事前に取得された物体と、第1の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるとの判別がなされた場合は、ステップS206に進み、第1の登録用データが事前に取得された物体と、第1の識別用データが取得された物体とが同じ物体でないとの判別がなされた場合は、ステップS212に進む。
ステップS206において、コントローラ90は、データ取得部50に第2の識別用データを取得させ、ステップS208に進む。
ステップS208では、判定部70が、格納部60に格納されている第2の登録用データと、データ取得部50が取得した第2の識別用データとを比較して、例えば両者の相関値を演算することにより、第2の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部50で第2の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
そして、第2の登録用データが事前に取得された物体と、第2の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるとの判別がなされた場合は、ステップS210に進み、第2の登録用データが事前に取得された物体と、第2の識別用データが取得された物体とが同じ物体でないとの判別がなされた場合は、ステップS212に進む。
ステップS210では、識別対象である物体が、事前に登録用データ(第1の登録用データ、第2の登録用データ)が取得され、格納された物体であるとの最終的な識別がなされ、ステップS214に進む。
ステップS212では、識別対象である物体が、事前に登録用データ(第1の登録用データ、第2の登録用データ)が所得され、格納された物体ではないとの最終的な識別がかされ、ステップS214に進む。
ステップS214では、コントローラ90は、図示を省略する表示装置を制御して、表示装置に識別の結果を表示させる。
以上で説明をしたように、第2のモードにおいては、第1の登録用データと第1の識別用データとを用いた識別で、識別対象である物体が事前に第1の登録用データが取得された物体ではないとの識別された場合は、第2の登録用データと第2の識別用データとを用いた識別をせずに、識別対象となる物体が事前に登録用データが登録された物体ではないとの最終的な識別をして、最終的な識別が完了するまでの時間を短くしている。一方、第1の登録用データと第1の登録用データとを用いた識別で、識別対象となる物体が事前に登録用データが登録された物体であると識別された場合は、第2の登録用データと第2に識別用データを用いてさらに識別をして、最終的な識別の精度を向上させている。
図9には、本発明の第2の実施形態である登録識別システム10が示されている。先述の第1の実施形態の実施形態では、登録識別システム10は、第1の撮影装置30と、第2の撮影装置32と、登録識別装置40とを有していた。これに対して、この第2の実施形態では、登録識別システム10は、登録識別装置40を有し、登録識別装置40が第1の撮影装置30と第2の撮影装置32とを有している。
以上の説明においては、登録対象であり識別対象である物体として、用紙300が用いられる場合を例としたものの、本発明は、登録対象であり識別対象である物体が、例えばIDカード、カード式の鍵等の他の物体にも適用することができる。
また、以上の説明においては、登録対象であり識別対象である物体として、登録対象であり識別対象である物体として、一意性を有するランダムパターンを備えた用紙本体310に装着片320が取り付けられた用紙300が用いられる場合を例としたものの、本発明は、登録対象であり識別対象である物体として、一意性を有するランダムパターンを備えていない本体に、装着片が取り付けられた物体にも適用することができる。この場合、例えば、一意性を有するランダムパターンが形成された用紙等からなる第2の装着片を、本体にさらに装着すればよい。
また、以上の説明においては、第1の登録用データ及び第1の識別用データと、こらのデータよりも細密な画像から取得した第2の登録用データと第2の識別用データとを用いて識別対象物の同一性を判定する場合を例として説明をしたものの、第2の登録用データと第2の識別用データよりも細密な画像から取得した第3の登録用データと第3の識別用データをさらに用いる等、データを取得するための細密さが互いに異なる3種類以上の登録用データと識別用データとの対を用いて、識別対象物の同一性を判定していもよい。
互いに細密さが異なる3種類のデータ対を用いて識別対象物の判定をする場合、例えば、解像度が200dpi程度の粗大な画像から取得したデータ対と、例えば、解像度が300dpiから800dpi程度の中位の画像から取得したデータ対と、例えば、解像度が900dpiから20000dpi程度の高細密な画像から取得したデータ対とを、識別対象物の同一性の判定に用いることができる。
また、上述のように互いに細密さが異なる3種類のデータ対を用いる場合であって、画像を携帯可能な端末で撮影する場合、解像度が200dpi程度の画像は、携帯可能な端末にアダプタを用いずに撮影可能であるものの、解像度が600dpi程度以上の画像の撮影には、携帯可能な端末を位置決めするためのアダプタの装着が一般には必要になり、解像度が900dpi程度以上の画像の撮影には、レンズ等の光学系を備えたアダプタの装着が一般には必要になる。
10・・・登録識別システム
30・・・第1の撮影装置
32・・・第2の撮影装置
40・・・登録識別装置
50・・・データ取得部
60・・・格納部
70・・・判定部
80・・・選択受付部
82・・・選択操作部
90・・・コントローラ
300・・・用紙
310・・・用紙本体
320・・・装着片
322・・・木材片
326・・・母材
328・・・光輝材

Claims (12)

  1. 識別対象の物体を含む第1の画像を撮影する第1の撮影装置と、
    識別対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像を撮影する第2の撮影装置と、
    前記第1の画像と前記第2の画像とを物体の識別に用いる識別装置と、
    を有し、
    前記識別装置は、
    前記第1の撮影装置により撮影された前記第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の識別用データとして取得し、前記第2の撮影装置により撮影された前記第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の識別用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第1の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    を有する識別システム。
  2. 前記取得手段は、第1の識別用データ又は第2の識別用データであることを示す識別情報を取得する請求項1記載の識別システム。
  3. 前記取得手段は、前記第1の撮影装置に細密さを変える付属部品が取り付けられた場合は、第2の識別用データであることを示す識別情報を取得する請求項2記載の識別システム。
  4. 第1の識別用データを、前記第2の撮影装置により予め取得された第2の登録用データとは比較せず、前記第1の撮影装置により予め取得された第1の登録用データと比較し、前記第2の識別用データを、前記第1の登録用データとは比較せず、前記第2の登録用データと比較して、識別対象の物体の同一性を判定する判定手段をさらに有する請求項1から3いずれかに記載の識別システム。
  5. 前記判定手段は、前記第1の登録用データと前記第1の識別用データの相関値である第1の相関値を演算し、前記第2の登録用データと前記第2の識別用データとの相関値である第2の相関値を演算し、前記第1の相関値と前記第2の相関値との双方が予め定められた基準を満たした場合に、判定対象の物体が、第1の登録用データと第2の登録用データとを取得した物体と同一であると識別する請求項4記載の識別システム。
  6. 前記取得手段により取得された前記第1の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第1の登録用データとの比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判定するか、前記取得手段により取得された前記第2の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第2の登録用データとの比較との比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判断するかを選択する選択手段をさらに有する請求項1から5いずれか記載の識別システム。
  7. 識別対象の物体の第1の画像の特徴を含む第1のデータ又は前記第1の画像よりも細密な第2の画像の特徴を含む第2のデータを入手する入手手段と、
    前記入手手段により入手した第1のデータ又は第2のデータと、真の物体から予め取得された登録用データとを用いて、識別対象の物体が同一であると判定された場合、前記入手手段が前記第1のデータを入手したときと前記第2のデータを入手したときとで、異なる内容を出力する出力手段と、
    を有する識別システム。
  8. 前記出力手段は、第1のデータを用いた場合は、同一であるが精度が低い旨の内容を出力する請求項7記載の識別システム。
  9. 第1のデータを用いた判定を行うか、第2のデータを用いた判定を行うかを選択する指示を受け付ける受付手段をさらに有する請求項8記載の識別システム。
  10. 第1の撮影装置により撮影された識別対象の物体を含む第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の識別用データとして取得し、第2の撮影装置により撮影され、識別対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の識別用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第1の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    を有する識別装置。
  11. 登録対象の物体を含む第1の画像を撮影する第1の撮影装置と、
    登録対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像を撮影する第2の撮影装置と、
    前記第1の画像と前記第2の画像とからデータを取得するデータ取得装置と、
    を有し、
    前記データ取得装置は、
    前記第1の撮影装置により撮影された前記第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の登録用データとして取得し、前記第2の撮影装置により撮影された前記第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の登録用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第1の登録用データと、前記第2の登録用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    を有するデータ取得システム。
  12. 第1の撮影装置により撮影された登録対象の物体を含む第1の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第1の登録用データとして取得し、第2の撮影装置により撮影され、登録対象の物体を含み、前記第1の画像よりも細密な第2の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第2の登録用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第1の登録用データと、前記第2の登録用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    を有するデータ取得装置。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7419712B2 (ja) * 2019-09-12 2024-01-23 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007279128A (ja) * 2006-04-03 2007-10-25 Fuji Xerox Co Ltd アダプタ装置、携帯端末装置、パターン照合錠システム及びパターン照合錠システムの錠制御方法
JP2010021709A (ja) * 2008-07-09 2010-01-28 Nikon Corp 画像処理装置
JP2013235580A (ja) * 2012-05-08 2013-11-21 Axis Ab ビデオ解析
JP2018151748A (ja) * 2017-03-10 2018-09-27 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、テンプレート作成装置、物体認識処理装置及びプログラム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0725440U (ja) * 1993-10-18 1995-05-12 エヌオーケー株式会社 図形認識装置
JP2004171109A (ja) * 2002-11-18 2004-06-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> デバイス認証システム
JP4791907B2 (ja) * 2006-08-08 2011-10-12 株式会社リコー 情報追跡方法、画像形成装置、情報処理装置及び情報追跡プログラム
EP2545801B1 (en) * 2011-07-11 2015-07-15 Sung Yong Chang Bling nail sticker and manufacturing method thereof
JP5751067B2 (ja) * 2011-07-27 2015-07-22 大日本印刷株式会社 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム
EP2892026A4 (en) * 2012-08-28 2016-05-18 Hitachi Ltd AUTHENTICATION DEVICE AND AUTHENTICATION METHOD
WO2015069827A2 (en) * 2013-11-06 2015-05-14 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Pathology case review, analysis and prediction
JP6771866B2 (ja) * 2015-07-31 2020-10-21 株式会社デンソーウェーブ 情報コード読取システム
JP6813310B2 (ja) * 2016-09-02 2021-01-13 東芝テック株式会社 物品読取装置およびプログラム
KR20190005081A (ko) * 2017-07-05 2019-01-15 십일번가 주식회사 증강현실을 이용한 배송 물품 관련 정보 제공 방법 및 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007279128A (ja) * 2006-04-03 2007-10-25 Fuji Xerox Co Ltd アダプタ装置、携帯端末装置、パターン照合錠システム及びパターン照合錠システムの錠制御方法
JP2010021709A (ja) * 2008-07-09 2010-01-28 Nikon Corp 画像処理装置
JP2013235580A (ja) * 2012-05-08 2013-11-21 Axis Ab ビデオ解析
JP2018151748A (ja) * 2017-03-10 2018-09-27 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、テンプレート作成装置、物体認識処理装置及びプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SANJAY KUMAR SAHANI, ET AL.: "A fast template matching algorithm for aerial object tracking", 2011 INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE INFORMATION PROCESSING, JPN6022045093, 5 November 2011 (2011-11-05), ISSN: 0004903606 *

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