JP2023151387A - 判定システムおよび判定コードの真贋判定方法 - Google Patents

判定システムおよび判定コードの真贋判定方法 Download PDF

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Abstract

【課題】視覚情報を提供する識別子を含む判定コードの真贋判定を行う判定システム及び定コードの真贋判定方法を提供すること。【解決手段】判定システム１０において、情報端末とネットワークＮＷを介して通信可能に接続されるサーバは、第１識別子および第２識別子を含む判定コードの第１識別子を撮影して得られる第１画像から複数の領域を抽出する画像処理部と、複数の領域の各々の特徴量を含む第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、判定コードの第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得する識別情報取得部と、第１特徴量データに基づき第１識別子が示す第１識別情報を特定し、第１識別情報と第２識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む。【選択図】図２

Description

本発明の一実施形態は、判定コードの真贋判定を行う判定システムに関する。また、本発明の一実施形態は、判定コードの真贋判定方法に関する
商品のグローバル化に伴い、商品の偽造品が増加するとともに、精巧に模倣された偽造品も流通するようになっている。精巧に模倣された偽造品は、目視のみでは真正品と見分けがつかない場合が多い。そのため、商品に判定ラベルを付し、判定ラベルの真贋判定を行うことによって、判定ラベルが付された商品が真正品であるか否かの判定が行われている。
このような判定ラベルとして、ＱＲコード（登録商標）が用いられることがある。ＱＲコードは、様々な情報を含むことができるため、真贋判定だけでなく、商品に関する情報を提供することもできる。しかしながら、ＱＲコードのセルは、単純なドットの配列で形成されているため、ＱＲコードは、コピー機などを用いて容易に複写することができる。そのため、ＱＲコードを用いた判定ラベルによる真贋判定は、偽造品防止という観点では十分でなかった。
また、判定ラベルには、ホログラムが用いられることもある。ホログラムは、コピー機などによる複写が困難であることから、クレジットカード、紙幣、または有価証券などの偽造品対策として広く用いられている。そのため、ホログラムを用いた判定ラベルは、ＱＲコードを用いた判定ラベルよりも真贋判定の判定精度が高い。また、真贋判定に用いる判定ラベルとしては、ホログラムだけでなく、文字またはＱＲコードが印字された判定ラベルも知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１２－１７３３００号公報
従来のホログラムを用いた判定ラベルでは、真贋判定を行うユーザの目視によってホログラムを確認するため、真贋判定の結果は、ユーザに依存する場合も少なくない。特許文献１では、ホログラムの識別情報をＱＲコードと関連付けることにより、ＱＲコードがホログラムの判定チェックを行うことができる。しかしながら、特許文献１においてもホログラムはユーザの目視による確認であるため、類似するホログラムと複写されたＱＲコードとを用いて偽造された判定ラベルに対しては、真正と判定される場合があった。
本発明の一実施形態は、上記問題に鑑み、視覚情報を提供する識別子を含む判定コードの真贋判定を行う判定システムを提供することを目的の一つとする。また、本発明の一実施形態は、視覚情報を提供する識別子を含む判定コードの真贋判定方法を提供することを目的の一つとする。
本発明の一実施形態に係る判定システムは、第１識別子および第２識別子を含む判定コードの第１識別子を撮影して得られる第１画像から複数の領域を抽出する画像処理部と、複数の領域の各々の特徴量を含む第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、判定コードの第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得する識別情報取得部と、第１特徴量データに基づき第１識別子が示す第１識別情報を特定し、第１識別情報と第２識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む。
判定部は、第１識別情報と第２識別情報とが一致する場合、判定コードが真正である旨の判定結果情報を生成してもよい。
第１識別情報は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと第１特徴量データとの類似度が判定されることによって特定されてもよい。
本発明の一実施形態に係る判定システムは、ｎ個（ｎは自然数）のエリアに区分された第１識別子および第１識別子の第ｎのエリアのそれぞれに割り当てられた第ｎの第２識別子を含む判定コードの第ｎのエリアおよび第ｎの第２識別子を撮影して得られる画像から、第ｎのエリアに対応する第ｎの第１画像および第ｎの第２識別子に対応する第ｎの第２画像を抽出し、第ｎの第１画像から複数の領域を抽出する画像処理部と、第ｎの第１画像の複数の領域の各々の特徴量を含む第ｎの第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、第ｎの第２画像から第ｎの第２識別情報を取得する識別情報取得部と、第ｎの第１特徴量データに基づき第ｎのエリアが示す第ｎの第１識別情報を特定し、第ｎの第１識別情報と第ｎの第２の識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む。
判定部は、第ｎの第１識別情報と第ｎの第２識別情報とがｎ個のエリアの全てで一致する場合、判定コードが真正である旨の判定結果を生成してもよい。
判定部は、第ｎの第１識別情報と第ｎの第２識別情報とが所定のエリアで一致する場合、判定コードが真正である旨の判定結果を生成してもよい。
所定のエリアは、複数のエリアであってもよい。
第ｎの第１識別情報は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと第ｎの第１特徴量データとの類似度が判定されることによって特定されてもよい。
登録特徴量データは、撮影方向の角度が異なる複数の特徴量を含んでいてもよい。
判定システムは、さらに、撮影方向の角度を検出し、角度データを生成するセンサ部を含み、判定部は、角度データに基づき、登録特徴量データの複数の角度のうちの１つを選択してもよい。
登録特徴量データは、光照射強度が異なる複数の特徴量を含んでいてもよい。
特徴量は、領域に含まれる複数の画素の画素値に基づいて生成されてもよい。
特徴量は、ＲＧＢ値で表されてもよい。また、特徴量は、グレースケール値で表されてもよい。また、特徴量は、白黒２値で表されてもよい。
第１識別子は、ホログラムであってもよい。
第２識別子は、ＱＲコード（登録商標）であってもよい。
本発明の一実施形態に係る判定コードの真贋判定方法は、第１識別子および第２識別子を含む判定コードの真贋判定方法であって、判定コードの第１識別子を撮影して得られる第１画像から複数の領域を抽出し、複数の領域の各々の特徴量を含む第１特徴量データを生成し、判定コードの第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得し、第１特徴量データに基づき第１識別子が示す第１識別情報を特定し、第１識別情報と第２識別情報との対応関係を判定する。
対応関係の判定において、第１識別情報と第２識別情報とが一致する場合、判定コードが真正である旨の判定結果情報が生成されてもよい。
第１識別情報の特定は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと第１特徴量データとの類似度が判定されることによって行われてもよい。
本発明の一実施形態に係る判定コードの真贋判定方法は、ｎ個（ｎは自然数）のエリアに区分された第１識別子および第１識別子の第ｎのエリアのそれぞれに割り当てられた第ｎの第２識別子を含む判定コードの真贋判定方法であって、第ｎのエリアおよび第ｎの第２識別子を撮影して得られる画像から、第ｎのエリアに対応する第ｎの第１画像および第ｎの第２識別子に対応する第ｎの第２画像を抽出し、第ｎの第１画像から複数の領域を抽出し、第ｎの第１画像の複数の領域の各々の特徴量を含む第ｎの第１特徴量データを生成し、第ｎの第２画像から第ｎの第２識別情報を取得し、第ｎの第１特徴量データに基づき第ｎのエリアが示す第ｎの第１識別情報を特定し、第ｎの第１識別情報と第ｎの第２の識別情報との対応関係を判定する。
対応関係の判定において、第ｎの第１識別情報と第ｎの第２識別情報とがｎ個のエリアの全てで一致する場合、判定コードが真正である旨の判定結果情報が生成されてもよい。
対応関係の判定において、第ｎの第１識別情報と第ｎの第２識別情報とが所定のエリアで一致する場合、判定コードが真正である旨の判定結果が生成されてもよい。
第ｎの第１識別情報の特定は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと第１特徴量データとの類似度が判定されることによって行われてもよい。
本発明の一実施形態に係る判定システムは、第１識別子および第２識別子を含む判定コードの第１識別子を撮影して得られる第１画像の画素値のヒストグラムを含む第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、判定コードの第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得する識別情報取得部と、第１特徴量データに基づき第１識別子が示す第１識別情報を特定し、第１識別情報と第２識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む。
本発明の一実施形態に係る判定コードの真贋判定方法は、第１識別子および第２識別子を含む判定コードの真贋判定方法であって、判定コードの第１識別子を撮影して得られる第１画像の画素値のヒストグラムを含む第１特徴量データを生成し、判定コードの第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得し、第１特徴量データに基づき第１識別子が示す第１識別情報を特定し、第１識別情報と第２識別情報との対応関係を判定する。
本発明の一実施形態に係る判定システムは、判定コードの視覚情報を提供する第１識別子が示す第１識別情報を特定し、特定された第１識別情報と判定コードの第２識別子から取得した第２識別情報との対応関係を判定する。すなわち、判定システムを利用することにより、ユーザの目視に依存することなく第１識別子が示す第１識別情報を特定し、判定コードの真贋判定を行うことができる。したがって、真贋判定におけるユーザ依存（ユーザの目視によるばらつき）が抑制され、判定コードの真贋判定の判定精度が向上する。その結果、判定コードが付された商品の偽造を防止することができる。
本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る判定システムの概略を説明するブロック図および判定システムで真贋判定される判定コードを示す模式図である。 本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る判定システムで実行される判定コードの真贋判定処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る判定システムの真贋判定処理の一部を説明する模式図である。 本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る判定システムの真贋判定処理のステップＳ１７０の処理を示すフローチャート図である。 本発明の一実施形態（第２実施形態）に係る判定システムの真贋判定処理のステップＳ１７０Ａの処理を示すフローチャート図である。 本発明の一実施形態（第３実施形態）に係る判定システムの登録特徴量データベースに登録されている登録特徴量データの特徴量を説明する模式図である。 本発明の一実施形態（第３実施形態）に係る判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態（第３実施形態）に係る判定システムで実行される真贋判定処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態（第４実施形態）に係る判定システムの登録特徴量データベースに登録されている登録特徴量データの特徴量を説明する模式図である。 本発明の一実施形態（第５実施形態）に係る判定システムで実行される真贋判定処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態（第５実施形態）に係る判定システムの真贋判定処理の一部を説明する模式図である。 本発明の一実施形態（第６実施形態）に係る判定システムで実行される判定コードの真贋判定処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態（第７実施形態）に係る判定システムで真贋判定される判定コードを示す模式図である。 本発明の一実施形態（第７実施形態）に係る判定システムで実行される判定コードの真贋判定処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態（第７実施形態）に係る判定システムで真贋判定される判定コードを示す模式図である。 本発明の一実施形態（第８実施形態）に係る判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態（第８実施形態）に係る判定システムで実行される判定コードの真贋判定処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態（第８実施形態）に係る判定システムの真贋判定処理の一部を説明する模式図である。
以下に、本発明の各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。但し、本発明は、その要旨を逸脱しない範囲において様々な形態で実施することができ、以下に例示する実施形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
図面は、説明をより明確にするため、実際の態様に比べ、各部の幅、厚さ、形状等について模式的に表される場合があるが、あくまで一例であって、本発明の解釈を限定するものではない。また、本明細書と各図において、既出の図に関して説明したものと同様の機能を備えた要素には、同一の符号を付して、重複する説明を省略することがある。
本明細書および図面において、同一または類似する複数の構成を総じて表記する際には、同一の符号または同一の符号に大文字のアルファベットを添えて表記する場合がある。一つの構成のうちの複数の部分をそれぞれ区別して表記する際には、同一の符号を用い、さらにハイフンと自然数を用いる場合がある。
本明細書において、各構成に付記される「第１」、「第２」、または「第３」などの文字は、各構成を区別するために用いられる便宜的な標識であり、特段の説明がない限り、それ以上の意味を有さない。
＜第１実施形態＞
図１～図５を参照して、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の構成について説明する。
［１．判定システム１０の概略］
図１（Ａ）は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の概略を説明するブロック図であり、図１（Ｂ）は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で真贋判定される判定コード５００を示す模式図である。
図１（Ａ）に示すように、判定システム１０は、情報端末１００およびサーバ２００を含む。情報端末１００は、ネットワークＮＷを介してサーバ２００と通信可能に接続される。ネットワークＮＷは、有線であってもよく、無線であってもよい。例えば、ネットワークＮＷは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）またはインターネットなどであるが、これらに限られない。
図１（Ｂ）に示すように、判定システム１０で真贋判定される判定コード５００は、第１識別子５１０および第２識別子５２０を含む。第１識別子５１０は、視覚情報を提供する識別子であり、例えば、ホログラムである。第２識別子５２０は、判定コード５００に固有の識別情報を含む識別子であり、例えば、ＱＲコードである。判定コード５００は、第１識別子５１０と第２識別子５２０とが一体的に形成されている。判定コード５００は、ラベルであってもよく、電子データであってもよい。判定コード５００がラベルである場合は物品などに付されて使用され、判定コード５００が電子データである場合は画面に表示されて使用される。
判定システム１０は、判定コード５００を撮影することによって、判定コード５００の真贋判定を行う。また、判定システム１０は、複数の種類の判定コード５００の真贋判定を行うことができる。１つの判定コード５００に含まれる第１識別子５１０と第２識別子５２０とは、一対一で対応しており、異なる種類の判定コード５００同士は、第１識別子５１０だけでなく、第２識別子５２０も異なっている。したがって、判定コード５００の第１識別子５１０と第２識別子５２０との対応関係を判定することにより、判定コード５００が真正であるか、または偽造であるかを判定することができる。
情報端末１００は、判定コード５００を撮影し、または判定結果を表示することができる端末である。情報端末１００は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット、またはパーソナルコンピュータであるが、これらに限られない。また、情報端末１００は、撮影した判定コード５００に対応する画像を生成することができる。
サーバ２００は、情報端末１００から画像を受信し、判定コード５００の真贋判定を行うことができるソフトウェアまたはコンピュータである。サーバ２００がコンピュータである場合、サーバ２００は、１台のコンピュータであってもよく、複数のコンピュータであってもよい。
上述したように、判定システム１０は、情報端末１００およびサーバ２００を備え、情報端末１００が生成した画像がサーバ２００に送信される。サーバ２００では、送信された画像に基づいて真贋判定処理が実行され、判定結果情報が生成される。なお、判定システム１０は、クラウドコンピューティング方式またはＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）方式によっても、真贋判定処理を実行し、判定結果情報を生成することができる。
［２．判定システム１０の構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の構成を示すブロック図である。
図２に示すように、判定システム１０の情報端末１００は、撮像部１１０、表示部１２０、および通信部１３０を含む。また、判定システム１０のサーバ２００は、制御部２１０、記憶部２２０、および通信部２３０を含む。
撮像部１１０は、判定コード５００を撮影することができる撮像装置である。判定コード５００の第１識別子５１０と第２識別子５２０とは、別々に撮影される。撮像部１１０は、撮影された判定コード５００の第１識別子５１０に対応する第１画像を生成することができる。同様に、撮像部１１０は、撮影された判定コード５００の第２識別子５２０に対応する第２画像を生成することができる。撮像部１１０として、例えば、カメラ、ビデオ、またはスキャナなどを用いることができる。
表示部１２０は、第１画像、第２画像、または判定結果情報を表示することができる表示インターフェースである。表示部１２０として、例えば、液晶表示装置またはＯＬＥＤ表示装置などを用いることができる。
通信部１３０および通信部２３０は、データまたは情報を有線または無線によって送信し、または受信することができる通信インターフェースである。通信部１３０および通信部２３０として、例えば、ＬＡＮモジュールまたはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）モジュールなどを用いることができる。
制御部２１０は、データまたは情報を用いて演算処理を行うことができるコンピュータである。制御部２１０は、例えば、中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＭＰＵ）、またはランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）などを含む。具体的には、制御部２１０は、プログラムを実行することによって、画像処理部２１１、特徴量データ生成部２１２、識別情報取得部２１３、および判定部２１４を機能させることができる。なお、画像処理部２１１、特徴量データ生成部２１２、識別情報取得部２１３、および判定部２１４の詳細については、後述する。
記憶部２２０は、データまたは情報を格納することができるストレージである。具体的には、記憶部２２０には、登録特徴量データベース２２１を格納することができる。登録特徴量データベース２２１には、種類の異なる判定コード５００ごとに、第２識別子５２０に含まれる第２識別情報と紐付けられた第１識別子５１０が示す第１特徴量データが予め登録されている。記憶部２２０として、例えば、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）、リードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、またはフラッシュメモリなどを用いることができる。
なお、以下では、真贋判定で用いられる判定コード５００のデータまたは情報と、登録特徴量データベース２２１に登録されたデータまたは情報とを区別するため、便宜上、登録特徴量データベースに登録された第１特徴量データおよび第２識別情報は、それぞれ、登録特徴量データおよび登録識別情報として説明する。
画像処理部２１１は、予め定められた規則にしたがって、第１画像を複数の領域に分割し、複数の領域を抽出することができる。
特徴量データ生成部２１２は、複数の領域の各々の特徴量を生成することができる。複数の領域の特徴量は、第１識別子５１０の特徴量に対応するため、以下では、便宜上、複数の領域の特徴量を第１特徴量データとして説明する。すなわち、特徴量データ生成部２１２は、第１識別子５１０の第１特徴量データを生成することができる。
識別情報取得部２１３は、第２画像を読み取り、第２識別子５２０に含まれる第２識別情報を取得することができる。
判定部２１４は、第１特徴量データを用いて、第１識別子５１０が示す第１識別情報を特定することができる。また、判定部２１４は、特定された第１識別情報と取得された第２識別情報との対応関係を判定し、判定結果情報を生成することができる。
なお、後述する他の実施形態では、画像処理部２１１、特徴量データ生成部２１２、識別情報取得部２１３、および判定部２１４が、上述した機能以外の機能が発揮されて実行される場合がある。
［３．判定システム１０の真贋判定処理］
図３は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で実行される判定コード５００の真贋判定処理を示すシーケンス図である。また、図４は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の真贋判定処理の一部を説明する模式図である。
判定システム１０で実行される真贋判定処理は、情報端末１００上で真贋判定処理のプログラムが実行されることによって開始される。
ステップＳ１００では、撮像部１１０が、撮影された判定コード５００の第１識別子５１０に対応する第１画像を生成する。
ステップＳ１１０では、生成された第１画像が、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ１２０では、撮像部１１０が、撮影された判定コード５００の第２識別子５２０に対応する第２画像を生成する。
ステップＳ１３０では、生成された第２画像が、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ１４０では、画像処理部２１１が、第１画像を複数の領域に分割し、複数の領域を抽出する。例えば、図４（Ａ）に示すように、画像処理部２１１は、第１画像６１０を４行×２列のマトリクス状の領域に分割し、８個の領域（第１の領域６１０－１～第８の領域６１０－８）を生成することができる。画像処理部２１１は、予め定められた規則にしたがって第１画像を分割すればよく、複数の領域の数は、特に限定されない。
ステップＳ１５０では、特徴量データ生成部２１２が、第１識別子５１０の第１特徴量データを生成する。すなわち、特徴量データ生成部２１２は、複数の領域の各々の特徴量を生成する。特徴量は、例えば、図４（Ｂ）に示すようなＲＧＢ値である。ＲＧＢ値は、赤色画素（Ｒ画素）、緑色画素（Ｇ画素）、および青色画素（Ｂ画素）のそれぞれの画素値である。そのため、ＲＧＢ値で表される特徴量は、Ｒ特徴量、Ｇ特徴量、およびＢ特徴量を含む。図４（Ｂ）に示すＲ特徴量、Ｇ特徴量、およびＢ特徴量は、それぞれ、領域内に含まれる複数のＲ画素、複数のＧ画素、および複数のＢ画素の画素値の平均値である。但し、特徴量は、画素値の平均値に限られない。特徴量は、画素値の中間値であってもよい。また、図４（Ｂ）には、８ビット階調（０～２５５の数値）の特徴量を示したが、階調数はこれに限られない。特徴量データ生成部２１２は、予め定められた階調数にしたがって特徴量を生成することができる。
なお、第１画像の階調数と予め定められた階調数とが異なる場合、ステップＳ１２０において、画像処理部２１１は、第１画像の階調数のアップコンバートまたはダウンコンバートを実行してもよい。この場合、画像処理部２１１は、予め定められた階調数に変換された第１画像を、複数の領域に分割する。
ステップＳ１６０では、識別情報取得部２１３が、第２画像を読み取り、第２識別子５２０に含まれる第２識別情報を取得する。
ステップＳ１７０では、判定部２１４が、第１特徴量データを用いて、第１識別子５１０が示す第１識別情報を特定する。また、特定された第１識別情報とステップＳ１６０で取得された第２識別情報との対応関係を判定し、判定結果情報を生成する。ここで、図５を参照して、ステップＳ１７０の処理の詳細について説明する。
図５は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の真贋判定処理のステップＳ１７０の処理を示すフローチャート図である。図５に示すように、ステップＳ１７０の処理は、ステップＳ１７１～ステップＳ１７６を含む。
ステップＳ１７１では、判定部２１４が、第１特徴量データの特徴量と登録特徴量データの特徴量との一致度を算出する。一致度の算出は、複数の領域ごとに行われる。また、一致度の算出は、登録特徴量データベースに登録された登録特徴量データの全てに対して行われる。例えば、第１特徴量データの第ｎの領域の特徴量と第ｍの登録特徴量データの第ｎの領域の特徴量との一致度Ｃｎ ｍは、（式１）に基づいて算出することができる。
Figure 2023151387000002
ここで、Ｒｎ、Ｇｎ、およびＢｎは、それぞれ、第１特徴量データの第ｎの領域のＲ特徴量、Ｇ特徴量、およびＢ特徴量である。また、Ｒｎ ｍ、Ｇｎ ｍ、およびＢｎ ｍは、それぞれ、第ｍの登録特徴量データの第ｎの領域のＲ特徴量、Ｇ特徴量、およびＢ特徴量である。また、ｋは、階調数のビットである。なお、ｋ、ｍ、およびｎはいずれも自然数である。
ステップＳ１７２では、判定部２１４が、ステップＳ１７１で算出された一致度Ｃｎ ｍを用いて、類似度を算出する。類似度の算出は、登録特徴量データごとに行われる。例えば、第１特徴量データと第ｍの登録特徴量データとの類似度Ｓｍは、（式２）に基づいて算出することができる。
Figure 2023151387000003
（式２）からわかるように、類似度Ｓｍは、一致度Ｃｎ ｍの平均値である。
ステップＳ１７３では、判定部２１４が、類似度Ｓｍが最大値を有する第ｍの登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。換言すると、判定部２１４は、第１特徴量データと最も類似する登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。
ステップＳ１７４では、判定部２１４が、ステップＳ１７３で特定された第１識別情報とステップＳ１６０で取得された第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、判定部２１４は、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定する。第１識別情報と第２識別情報とが一致するとき（ステップＳ１７４：ＹＥＳ）、ステップＳ１７５が実行される。一方、第１識別情報と第２識別情報とが一致しないとき（ステップＳ１７４：ＮＯ）、ステップＳ１７６が実行される。
ステップＳ１７５では、判定部２１４が、判定コード５００が真正である旨の判定結果情報を生成する。
ステップＳ１７６では、判定部２１４が、判定コード５００が偽造である旨の判定結果情報を生成する。
ステップＳ１７５またはステップＳ１７６が実行されると、ステップＳ１７０の処理は終了する。
再び、図３に戻り、ステップＳ１８０以降について説明する。
ステップＳ１８０では、生成された判定結果情報が、通信部２３０を介してサーバ２００から情報端末１００に送信される。
ステップＳ１９０では、表示部１２０が、判定結果情報に基づき、画面に判定結果を表示する。例えば、判定結果情報が真正である場合には、表示部１２０は、画面に「判定ＯＫ」を表示し、判定結果情報が偽造である場合には、画面に「判定ＮＧ」を表示する。
以上、第１実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００の第１識別子５１０を撮影した第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量（複数の領域の特徴量）を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第１実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。
第１実施形態に係る判定システム１０は、上述した構成に限定されることなく、様々な変形が可能である。以下では、第１実施形態に係る判定システム１０のいくつかの変形例について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
＜第１実施形態の変形例１＞
特徴量データ生成部２１２が生成する特徴量は、ＲＧＢ値ではなく、グレースケール値であってもよい。この場合、図３のステップＳ１４０において、画像処理部２１１は、第１画像をＲＧＢ値からグレースケール値に変換した後、複数の領域に分割する。これにより、図３のステップＳ１５０において、特徴量データ生成部２１２は、複数の領域の各々について、グレースケール値で表された特徴量を生成することができる。なお、本変形例では、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データの特徴量もグレースケール値である。
本変形例では、図５のステップＳ１７１において、第１特徴量データの第ｎの領域の特徴量と第ｍの登録特徴量データの第ｎの領域の特徴量との一致度Ｃｎ ｍは、（式３）に基づいて算出することができる。
Figure 2023151387000004
ここで、Ｐｎは、グレースケール値で表された第１特徴量データの第ｎの領域の特徴量であり、Ｐｎ ｍは、グレースケール値で表された第ｍの登録特徴量データの第ｎの領域の特徴量である。（式１）および（式３）からわかるように、本変形例では、一致度Ｃｎ ｍの算出における計算が単純化される。
以上、第１実施形態の変形例１に係る判定システム１０による真贋判定では、上述したように、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、真贋判定処理の計算量が削減されるため、サーバ２００の負荷を低減することができる。
＜第１実施形態の変形例２＞
特徴量データ生成部２１２が生成する特徴量は、ＲＧＢ値ではなく、白黒２値であってもよい。この場合、図３のステップＳ１４０において、画像処理部２１１は、第１画像６１０をＲＧＢ値から白黒２値に変換した後、複数の領域に分割する。これにより、図３のステップＳ１５０において、特徴量データ生成部２１２は、分割された複数の領域の各々について、白黒２値で表された特徴量を生成することができる。なお、本変形例では、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データの特徴量も白黒２値である。
本変形例では、図５のステップＳ１７１において、第１特徴量データの第ｎの領域の特徴量と第ｍの登録特徴量データの第ｎの領域の特徴量との一致度Ｃｎ ｍは、（式３）においてｋ＝０とした場合に相当する。そのため、本変形例では、一致度Ｃｎ ｍの算出における計算がさらに単純化される。
以上、第１実施形態の変形例２に係る判定システム１０による真贋判定では、上述したように、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、真贋判定処理の計算量が削減されるため、サーバ２００の負荷を低減することができる。
＜第１実施形態の変形例３＞
情報端末１００は、制御部を含んでいてもよい。すなわち、情報端末１００の制御部が、プログラムを実行し、上述した画像処理部２１１および特徴量データ生成部２１２と同様の機能が発揮されてもよい。
本変形例では、情報端末１００において、第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データが生成される。また、情報端末１００で生成された第１特徴量データは、通信部１３０を介してサーバ２００に送信され、図３のステップＳ１６０以降が実行される。
以上、第１実施形態の変形例３に係る判定システム１０による真贋判定では、上述したように、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。
＜第１実施形態の変形例４＞
判定システム１０は、サーバ２００を含まなくてもよい。この場合、情報端末１００は、制御部および記憶部を含む。すなわち、情報端末１００の制御部が、プログラムを実行し、上述した画像処理部２１１、特徴量データ生成部２１２、識別情報取得部２１３、および判定部２１４と同様の機能が発揮されてもよい。また、情報端末１００の記憶部が、登録特徴量データベース２２１を格納していてもよい。
本変形例では、情報端末１００において、第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データが生成される。第１特徴量データは、情報端末１００の記憶部の登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、情報端末１００において、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、情報端末１００において、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像が読み取られ、第２識別子５２０の第２識別情報が取得される。さらに、情報端末１００において、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係が判定される。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
なお、本変形例では、情報端末１００にインストールされたプログラムを用いて実行されてもよく、記録媒体（例えば、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭなど）に格納されたプログラムを読み出すことにより実行されてもよい。
以上、第１実施形態の変形例４に係る判定システム１０による真贋判定では、上述したように、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、サーバ２００を介しないため、通信状態または通信速度に依存することなく情報端末１００を用いて判定コード５００の真贋判定を行うことができる。したがって、あらゆる場所で判定コード５００の真贋判定を行うことができるため、ユーザの利便性が向上する。
＜第２実施形態＞
図６を参照して、判定システム１０の他の実施形態について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
図６は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の真贋判定処理のステップＳ１７０Ａの処理を示すフローチャート図である。
本実施形態では、第１実施形態のステップＳ１７０の代わりに、ステップＳ１７０Ａが実行される。ステップＳ１７０Ａは、上述したステップＳ１７２およびステップＳ１７３の代わりに、ステップＳ１７２ＡおよびステップＳ１７３Ａを含む。
ステップＳ１７２Ａでは、判定部２１４が、ステップＳ１７１で算出された一致度Ｃｎ ｍを用いて、登録特徴量データに対する第１特徴量データの有効領域数を算出する。有効領域数の算出は、登録特徴量データごとに行われる。例えば、第ｍの登録特徴量データに対する第１特徴量データの有効領域数Ｎｍは、第ｍの登録特徴量データに設定された閾値以上の一致度Ｃｎ ｍを有する領域の数である。換言すると、判定部２１４は、第ｍの登録特徴量データにおいて、閾値以上の一致度Ｃｎ ｍを有する領域の数をカウントし、第ｍの登録特徴量データに対する第１特徴量データの有効領域数Ｎｍを算出する。なお、閾値は、領域ごとに同じであってもよく、異なっていてもよい。
ステップＳ１７３Ａでは、判定部２１４が、有効領域数Ｎｍが最大値を有する第ｍの登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。換言すると、判定部２１４は、第１特徴量データの領域と一致する領域の数が最も多い登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。
以上、第２実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００の第１識別子５１０を撮影した第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの有効領域数が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第２実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。
第２実施形態に係る判定システム１０は、上述した構成に限定されることなく、様々な変形が可能である。以下では、第２実施形態に係る判定システム１０のいくつかの変形例について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
＜第２実施形態の変形例＞
ステップＳ１７２Ａでは、判定部２１４は、有効領域数をカウントするにあたり、所定の領域が含まれているか否かを判定してもよい。第１識別子５１０の所定の位置に特徴的なパターン（例えば、図１（Ｂ）の「ＳＥＣＵＲＥ」の部分など）が含まれる場合には、特徴的なパターンを含む所定の領域が有効領域数に含まれることを判定することにより、特徴的なパターンに重みをおいた有効領域数を算出することができる。判定部２１４は、有効領域数のカウントにおいて所定の領域が含まれない場合、有効領域数を０と算出してもよい。有効領域数が０である登録特徴量データは図６のステップＳ１７４が実行されないため、ステップＳ１７４における計算量を削減することができる。
所定の領域の数は、１つであってもよく、複数であってもよい。また、所定の領域の数は、登録特徴量データごとに同じであってもよく、異なっていてもよい。
以上、第２実施形態の変形例に係る判定システム１０の真贋判定では、上述したように、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、真贋判定処理の計算量が削減されるため、サーバ２００の負荷を低減することができる。
＜第３実施形態＞
図７を参照して、判定システム１０の他の実施形態について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
図７は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の登録特徴量データベース２２１Ｂに登録されている登録特徴量データの特徴量を説明する模式図である。本実施形態では、第１実施形態の登録特徴量データベース２２１の代わりに、登録特徴量データベース２２１Ｂが記憶部２２０に格納されている。
視覚情報を提供する第１識別子５１０は、第１識別子５１０の撮影方向によって色合いが異なる場合がある。そのため、登録特徴量データベース２２１Ｂの登録特徴量データは、撮影方向の角度が異なる複数の特徴量を含む。例えば、図７に示すように、登録特徴量データベース２２１Ｂの第１の登録特徴量データは、第１の角度の撮影方向からの特徴量だけでなく、第１の角度と異なる第２の角度の撮影方向からの特徴量を含む。なお、登録特徴量データに含まれる撮影方向の角度の数は、２つに限られない。
本実施形態では、図５のステップＳ１７１において、判定部２１４が、第１の角度の特徴量だけでなく、第２の角度の特徴量との一致度を算出する。すなわち、第１特徴量データの特徴量と登録特徴量データの特徴量との一致度は、第１の角度および第２の角度のそれぞれにおいて算出される。また、図５のステップＳ１７２において、第１特徴量データと登録特徴量データとの類似度が、第１の角度および第２の角度のそれぞれにおいて算出される。また、図５のステップＳ１７３において、判定部２１４は、算出された全ての類似度の中で最大値を有する登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。
以上、第３実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００の第１識別子５１０を撮影した第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データの複数の撮影方向の角度との類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第３実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、第１識別子５１０の撮影方向の角度が考慮されて第１識別子５１０の第１識別情報が特定されるため、判定コード５００の真贋判定の判定精度がより向上する。
第３実施形態に係る判定システム１０は、上述した構成に限定されることなく、様々な変形が可能である。以下では、第３実施形態に係る判定システム１０のいくつかの変形例について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
＜第３実施形態の変形例＞
図８は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の構成を示すブロック図である。
図８に示すように、本変形例に係る判定システム１０の情報端末１００は、撮像部１１０、表示部１２０、通信部１３０、およびセンサ部１４０を含む。また、判定システム１０のサーバ２００は、制御部２１０、記憶部２２０、および通信部２３０を含む。記憶部２２０には、登録特徴量データベース２２１Ｂが格納されている。
センサ部１４０は、情報端末１００の角度を検出し、角度データを生成することができるセンサである。センサ部１４０として、例えば、ジャイロセンサなどを用いることができる。
図９は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で実行される真贋判定処理を示すシーケンス図である。
図９に示すように、本変形例に係る判定システム１０で実行される真贋判定処理は、図３を参照して説明した真贋判定処理において、さらに、ステップＳ１０５ＢおよびステップＳ１１５Ｂを含む。また、本変形例に係る判定システム１０の真贋判定処理は、ステップＳ１７０の代わりに、ステップＳ１７０Ｂを含む。
ステップＳ１０５Ｂでは、センサ部１４０が、第１識別子５１０の撮影方向として、第１画像の生成時に情報端末１００の角度を検出し、角度データを生成する。
ステップＳ１１５Ｂでは、生成された角度データが、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。これにより、サーバ２００は、第１識別子５１０の撮影方向に関する角度データを取得することができる。
ステップＳ１７０Ｂでは、判定部２１４が、登録特徴量データに含まれる複数の角度の中から角度データに最も近い角度の特徴量を選択し、一致度を算出する。すなわち、ステップＳ１７０Ｂでは、登録特徴量データに含まれる１つの角度を用いて、一致度が算出される。そのため、複数の角度のそれぞれにおいて一致度を算出する必要がなく、一致度の計算量が削減される。
以上、第３実施形態の変形例に係る判定システム１０による真贋判定では、上述したように、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、第１識別子５１０の撮影方向の角度が考慮されて第１識別子５１０の第１識別情報が特定されるため、判定コード５００の真贋判定の判定精度がより向上する。また、真贋判定処理の計算量が削減されるため、サーバ２００の負荷を低減することができる。
＜第４実施形態＞
図１０を参照して、判定システム１０の他の実施形態について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
図１０は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の登録特徴量データベース２２１Ｃに登録されている登録特徴量データの特徴量を説明する模式図である。本実施形態では、第１実施形態の登録特徴量データベース２２１の代わりに、登録特徴量データベース２２１Ｃが記憶部２２０に格納されている。
視覚情報を提供する第１識別子５１０は、第１識別子５１０に照射される光の強度によって色合いが異なる場合がある。そのため、登録特徴量データベース２２１Ｃの登録特徴量データは、光照射強度が異なる複数の特徴量を含む。例えば、図１０に示すように、登録特徴量データベース２２１Ｃの第１の登録特徴量データは、第１の光照射強度だけでなく、第１の光照射強度と異なる第２の光照射強度の特徴量を含む。なお、登録特徴量データに含まれる光照射強度の数は、２つに限られない。
本実施形態では、図５のステップＳ１７１において、判定部２１４が、第１の光照射強度の特徴量だけでなく、第２の光照射強度の特徴量との一致度を算出する。すなわち、第１特徴量データの特徴量と登録特徴量データの特徴量との一致度は、第１の光照射強度および第２の光照射強度のそれぞれにおいて算出される。また、図５のステップＳ１７２において、第１特徴量データと登録特徴量データとの類似度が、第１の光照射強度および第２の光照射強度のそれぞれにおいて算出される。また、図５のステップＳ１７３において、判定部２１４は、算出された全ての類似度の中で最大値を有する登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。
以上、第４実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００の第１識別子５１０を撮影した第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データの複数の光照射強度との類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第４実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、第１識別子５１０へ照射される光の強度が考慮されて第１識別子５１０の第１識別情報が特定されるため、判定コード５００の真贋判定の判定精度がより向上する。
＜第５実施形態＞
図１１および図１２を参照して、判定システム１０の他の実施形態について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
図１１は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で実行される判定コード５００の真贋判定処理を示すシーケンス図である。また、図１２は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の真贋判定処理の一部を説明する模式図である。具体的には、図１２（Ａ）は、第１画像６１０の模式図であり、図１２（Ｂ）は、第１特徴量データを説明する模式図である。
図１１に示すように、本実施形態に係る判定システム１０の真贋判定処理では、図３を参照して説明した真贋判定処理のステップＳ１４０、ステップＳ１５０、およびステップＳ１７０の代わりに、ステップＳ１４０Ｄ、ステップＳ１５０Ｄ、およびステップＳ１７０Ｄを含む。
ステップＳ１４０Ｄでは、画像処理部２１１が、第１画像６１０から第１のパターン領域６１１Ｄ－１および第２のパターン領域６１１Ｄ－２を抽出する。図１２（Ａ）に示すように、第１画像６１０は、特徴的なパターンを有する第１のパターン領域６１１Ｄ－１および第２のパターン領域６１１Ｄ－２を含む。そのため、画像処理部２１１は、所定の特徴的なパターンを検出し、第１のパターン領域６１１Ｄ－１および第２のパターン領域６１１Ｄ－２を抽出することができる。また、画像処理部２１１は、第１のパターン領域６１１Ｄ－１および第２のパターン領域６１１Ｄ－２の各々の位置情報を取得する。
ステップＳ１５０Ｄでは、特徴量データ生成部２１２が、第１識別子５１０の第１特徴量データを生成する。ここでは、特徴量データ生成部２１２は、第１特徴量データとして、パターン領域６１１Ｄの各々における特徴量を生成する。すなわち、ステップＳ１３０Ｄでは、複数の領域の特徴量ではなく、複数の所定のパターン領域６１１Ｄの特徴量が生成される。
ステップＳ１７０Ｄでは、判定部２１４が、第１特徴量データを用いて、第１識別子５１０が示す第１識別情報を特定する。また、特定された第１識別情報とステップＳ１６０で取得された第２識別情報との対応関係を判定し、判定結果情報を生成する。
第１識別情報の特定においては、第１特徴量データと、登録特徴量データベースに登録された登録特徴量データとの類似度を算出する。類似度の算出は、登録特徴量データごとに行われる。例えば、図１２（Ｂ）に示すように、判定部２１４は、Ｒ特徴量、Ｇ特徴量、およびＢ特徴量だけでなく、位置情報にも基づいて、類似度を算出する。また、判定部２１４は、類似度が最大値を有する登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。
以上、第５実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００の第１識別子５１０を撮影した第１画像の所定のパターン領域に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第５実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、特徴的なパターン領域６１１Ｄに基づいて特徴量が生成されるため、撮影条件によるばらつきが小さくなり、生成される特徴量のばらつきも抑制される。そのため、判定コード５００の真贋判定の判定精度がより向上する。
＜第６実施形態＞
図１３を参照して、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の他の実施形態について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
第６実施形態に係る判定システム１０の情報端末１００およびサーバ２００の各々の構成は、図８を参照して説明した構成と同様であるため、ここでは説明を省略する。
図１３は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で実行される判定コード５００の真贋判定処理を示すシーケンス図である。
ステップＳ１００Ｅでは、撮像部１１０が、第１の撮影方向から撮影された判定コード５００の第１識別子５１０に対応する第１の第１画像を生成する。また、撮像部１１０は、第１の撮影方向とは異なる第２の撮影方向から撮影された判定コード５００の第１識別子５１０に対応する第２の第１画像を生成する。
ステップＳ１０５Ｅでは、センサ部１４０が、第１識別子５１０の第１の撮影方向として、第１の第１画像の生成時に情報端末１００の角度を検出し、第１の角度データを生成する。また、センサ部１４０は、第１識別子５１０の第２の撮影方向として、第２の第１画像の生成時に情報端末１００の角度を検出し、第２の角度データを生成する。
ステップＳ１１０Ｅでは、生成された第１の第１画像および第２の第１画像が、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ１１５Ｅでは、生成された第１の角度データおよび第２の角度データが、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ１２０およびステップＳ１３０は、第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
ステップＳ１４０Ｅでは、画像処理部２１１が、第１の第１画像および第２の第１画像の各々を複数の領域に分割し、複数の領域を抽出する。
ステップＳ１５０Ｅでは、特徴量データ生成部２１２が、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。ここでは、特徴量データ生成部２１２は、角度データに対する第１画像の変化の割合に相当する特徴量を生成する。具体的には、特徴量データ生成部２１２は、第１の第１画像の画素値と第２の第１画像の画素値との差を、第１の角度データと第２の角度データとの差で除した値を特徴量として生成する。特徴量は、複数の領域ごとに生成される。
ステップＳ１６０以降は、第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
以上、第６実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００の第１識別子５１０を異なる撮影方向から撮影した複数の第１画像に基づき、第１識別子５１０の変化の割合に相当する特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第６実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、少なくとも２つの第１画像間の変化に基づいて特徴量が生成されるため、撮影条件によるばらつきが小さくなり、生成される特徴量のばらつきも抑制される。そのため、判定コード５００の真贋判定の判定精度がより向上する。
＜第７実施形態＞
図１４を参照して、本発明の一実施形態に係る判定システム１０の他の実施形態について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
図１４は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で真贋判定される判定コード５００Ｆを示す模式図である。本実施形態では、第１実施形態の真贋判定で用いられる判定コード５００の代わりに、判定コード５００Ｆが用いられる。
図１４に示すように、判定コード５００Ｆは、第１識別子５１０および第２識別子５２０Ｆを含む。第２識別子５２０Ｆは、第１識別子５１０の近傍に配置されている。そのため、判定コード５００Ｆの真贋判定においては、第１識別子５１０および第２識別子５２０Ｆを同時に撮影することができる。
図１５は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で実行される判定コード５００Ｆの真贋判定処理を示すシーケンス図である。
ステップＳ１００Ｆでは、撮像部１１０が、撮影された判定コード５００Ｆの第１識別子５１０および第２識別子５２０Ｆに対応する画像を生成する。
ステップＳ１１０Ｆでは、生成された画像が、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ１１８Ｆでは、画像処理部２１１が、画像から、第１識別子５１０に対応する第１画像および第２識別子５２０Ｆに対応する第２画像を抽出する。
ステップＳ１４０以降は、第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
以上、第７実施形態に係る判定システム１０は、判定コード５００Ｆを撮影した画像から第１識別子５１０に対応する第１画像および第２識別子５２０Ｆに対応する第２画像を抽出し、第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、第２画像を読み取り、第２識別子５２０Ｆの第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０Ｆの第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００Ｆが真正であると判定される。
第７実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００Ｆの第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００Ｆの真贋判定の判定精度が向上する。また、第１識別子５１０および第２識別子５２０Ｆを同時に撮影することができるため、ユーザの利便性が向上する。
第７実施形態に係る判定システム１０は、上述した構成に限定されることなく、様々な変形が可能である。以下では、第７実施形態に係る判定システム１０のいくつかの変形例について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
＜第７実施形態の変形例＞
図１６は、本発明の一実施形態に係る判定システム１０で真贋判定される判定コード５００Ｆ’を示す模式図である。
図１６に示すように、判定コード５００Ｆ’は、第１識別子５１０、第１の第２識別子５２０Ｆ’－１、第２の第２識別子５２０Ｆ’－２、および第３の第２識別子５２０Ｆ’－３を含む。第１識別子５１０は、第１のエリア５１１Ｆ’－１、第２のエリア５１１Ｆ’－２、および第３のエリア５１１Ｆ’－３に区分されており、第１の第２識別子５２０Ｆ’－１、第２の第２識別子５２０Ｆ’－２、および第３の第２識別子５２０Ｆ’－３は、それぞれ、第１のエリア５１１Ｆ’－１、第２のエリア５１１Ｆ’－２、および第３のエリア５１１Ｆ’－３に割り当てられた識別子である。第１の第２識別子５２０Ｆ’－１、第２の第２識別子５２０Ｆ’－２、および第３の第２識別子５２０Ｆ’－３は、それぞれ、第１のエリア５１１Ｆ’－１、第２のエリア５１１Ｆ’－２、および第３のエリア５１１Ｆ’－３の近傍に配置されている。そのため、判定コード５００Ｆ’の真贋判定においては、第１のエリア５１１Ｆ’－１と第１の第２識別子５２０Ｆ’－１とを同時に撮影することができる。同様に、第２のエリア５１１Ｆ’－２と第２の第２識別子５２０Ｆ’－２とが同時に撮影され、第３のエリア５１１Ｆ’－３と第３の第２識別子５２０Ｆ’－３とが同時に撮影される。
なお、第１識別子５１０の区分される数は、３つに限られない。第１識別子の区分される数は、ｎ個（ｎは自然数）であってもよい。
本変形例に係る判定システム１０の真贋判定処理では、第１のエリア５１１Ｆ’－１が示す第１の第１識別情報、第２のエリア５１１Ｆ’－２が示す第２の第１識別情報、および第３のエリア５１１Ｆ’－３が示す第３の第１識別情報が、それぞれ、第１の第２識別子５２０Ｆ’－１に含まれる第１の第２識別子情報、第２の第２識別子５２０Ｆ’－２に含まれる第２の第２識別子情報、および第３の第２識別子５２０Ｆ’－３に含まれる第３の第２識別子情報との対応関係が判定される。また、全ての対応関係が真正と判定された場合に、判定コード５００Ｆ’が真正と判定される。但し、対応関係の判定はこれに限られない。例えば、所定のエリア５１１Ｆ’における第１識別情報と第２識別情報とが一致する場合、判定コード５００Ｆ’が真正と判定されてもよい。なお、判定に用いられる所定のエリア５１１Ｆ’は、複数であってもよい。
以上、第７実施形態の変形例に係る判定システム１０では、第１識別子５１０の複数のエリア５１１Ｆ’ごとに、判定コード５００のエリア５１１Ｆ’を撮影した画像から第１画像および第２画像を生成し、第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、第２画像を読み取り、第２識別子５２０Ｆ’の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム１０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０Ｆ’の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、全てのエリア５１１Ｆ’における第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、全てのエリア５１１Ｆ’における第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００Ｆ’が真正であると判定される。
第７実施形態に係る判定システム１０による真贋判定では、判定コード５００Ｆ’の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００Ｆ’の真贋判定の判定精度が向上する。また、１つの判定コード５００Ｆ’に対して複数回の真贋判定処理が行われるため、判定コード５００Ｆ’の真贋判定の判定精度がさらに向上する。また、第１識別子５１０が大きい場合においても、複数のエリア５１１Ｆ’に区分して真贋判定を行うことができる。
＜第８実施形態＞
図１７～図１９を参照して、判定システム１０の他の実施形態に係る判定システム２０について説明する。なお、以下では、上述した構成と同様の構成については、説明を省略する場合がある。
図１７は、本発明の一実施形態に係る判定システム２０の構成を示すブロック図である。
図１７に示すように、判定システム２０の情報端末１００は、撮像部１１０、表示部１２０、および通信部１３０を含む。また、判定システム２０のサーバ２００は、制御部２１０、記憶部２２０、および通信部２３０を含む。制御部２１０は、プログラムを実行し、特徴量データ生成部２１２、識別情報取得部２１３、および判定部２１４を機能させる。記憶部２２０は、登録特徴量データベース２２２を含む。
図１８は、本発明の一実施形態に係る判定システム２０で実行される判定コード５００の真贋判定処理を示すシーケンス図である。また、図１９は、本発明の一実施形態に係る判定システム２０の真贋判定処理の一部を説明する模式図である。
判定システム２０で実行される判定処理は、情報端末１００上で真贋判定処理のプログラムが実行されることによって開始する。
ステップＳ２００では、撮像部１１０が、撮影された判定コード５００の第１識別子５１０に対応する第１画像を生成する。
ステップＳ２１０では、生成された第１画像が、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ２２０では、撮像部１１０が、撮影された判定コード５００の第２識別子５２０に対応する第２画像を生成する。
ステップＳ２３０では、生成された第２画像が、通信部１３０を介して情報端末１００からサーバ２００に送信される。
ステップＳ２４０では、特徴量データ生成部２１２が、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。本実施形態に係る判定システム２０の真贋判定処理では、第１画像を複数の領域に分割することなく、第１画像の全体での特徴量が生成される。特徴量は、例えば、図１９（Ａ）～図１９（Ｃ）に示すように、Ｒ画素、Ｇ画素、およびＢ画素のそれぞれの画素値の頻度を表すヒストグラムである。このようなＲＧＢのヒストグラムは、第１画像のＲＧＢそれぞれにおけるコントラストまたは明るさなどの特徴を含み、それらの特徴が分布形状として表されている。
ステップＳ２５０では、識別情報取得部２１３が、第２画像を読み取り、第２識別子５２０に含まれる第２識別情報を取得する。
ステップＳ２６０では、判定部２１４が、第１特徴量データを用いて、第１識別子５１０が示す第１識別情報を特定する。また、特定された第１識別情報とステップＳ２６０で取得された第２識別情報との対応関係を判定し、判定結果情報を生成する。
第１識別情報の特定においては、第１特徴量データと、登録特徴量データベースに登録された登録特徴量データとの類似度を算出する。類似度の算出は、登録特徴量データごとに行われる。例えば、判定部２１４は、ヒストグラムのピークの位置もしくは数、重畳する面積の割合、平均値、または中間値などに基づいて、類似度を算出する。また、判定部２１４は、類似度が最大値を有する登録特徴量データに紐付けられた登録識別情報を、第１識別子５１０が示す第１識別情報として特定する。
また、判定部２１４は、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定する。第１識別情報と第２識別情報とが一致するとき、判定部２１４は、判定コード５００が真正である旨の判定結果情報を生成する。一方、第１識別情報と第２識別情報とが一致しないとき、判定部２１４は、判定コード５００が偽造である旨の判定結果情報を生成する。
ステップＳ２７０では、生成された判定結果情報が、通信部２３０を介してサーバ２００から情報端末１００に送信される。
ステップＳ２８０では、表示部１２０が、判定結果情報に基づき、画面に判定結果を表示する。例えば、判定結果情報が真正である場合には、表示部１２０は、画面に「判定ＯＫ」を表示し、判定結果情報が偽造である場合には、画面に「判定ＮＧ」を表示する。
以上、第８実施形態に係る判定システム２０は、判定コード５００の第１識別子５１０を撮影した第１画像に基づき、第１識別子５１０の特徴量を含む第１特徴量データを生成する。第１特徴量データは、登録特徴量データベース２２１の登録特徴量データとの類似度が算出され、第１識別子５１０の第１識別情報が特定される。また、判定システム１０は、判定コード５００の第２識別子５２０を撮影した第２画像を読み取り、第２識別子５２０の第２識別情報を取得する。さらに、判定システム２０は、特定された第１識別子５１０の第１識別情報と取得された第２識別子５２０の第２識別情報との対応関係を判定する。例えば、第１識別情報と第２識別情報とが一致するか否かを判定し、第１識別情報と第２識別情報とが一致するときは、判定コード５００が真正であると判定される。
第８実施形態に係る判定システム２０による真贋判定では、判定コード５００の第１識別子５１０が示す第１識別情報をユーザの目視に依存することなく特定することができるため、真贋判定におけるユーザ依存が抑制され、判定コード５００の真贋判定の判定精度が向上する。また、複数の領域に分割することなく、第１特徴量データが生成されるため、真贋判定処理の計算量が削減され、サーバ２００の負荷を低減することができる。
なお、第８実施形態に係る判定システム２０では、複数の領域の各々の特徴量として、ヒストグラムを用いて真贋判定を行うこともできる。例えば、特徴量データ生成部２１２は、所定の複数の領域、または特徴的なパターンを有する領域と特徴的なパターンを有しない領域とに区分された複数の領域などにおいて、複数の領域の各々のヒストグラムを含む第１特徴量データを生成することができる。
本発明の実施形態として上述した各実施形態は、相互に矛盾しない限りにおいて、適宜組み合わせて実施することができる。また、各実施形態を基にして、当業者が適宜構成要素の追加、削除、または設計変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。
また、上述した各実施形態によりもたらされる作用効果とは異なる他の作用効果であっても、本明細書の記載から明らかなもの、または、当業者において容易に予測し得るものについては、当然に本発明によりもたらされるものと理解される。
１０、２０：判定システム、 １００：情報端末、 １１０：撮像部、 １２０：表示部、 １３０：通信部、 １４０：センサ部、 ２００：サーバ、 ２１０：制御部、 ２１１：画像処理部、 ２１２：特徴量データ生成部、 ２１３：識別情報取得部、 ２１４：判定部、 ２２０：記憶部、 ２２１、２２１Ｂ、２２１Ｃ：登録特徴量データベース、 ２３０：通信部、 ５００、５００Ｆ、５００Ｆ’：判定コード、 ５１０：第１識別子、 ５１１、５１１Ｆ’：エリア、 ５１１Ｆ’－１：第１のエリア、 ５１１Ｆ’－２：第２のエリア、 ５１１Ｆ’－３：第３のエリア、 ５２０、５２０Ｆ：第２識別子、 ５２０Ｆ’－１：第１の第２識別子、 ５２０Ｆ’－２：第２の第２識別子、 ５２０Ｆ’－３：第３の第２識別子、 ６１０：第１画像、 ６１０－１：第１の領域、 ６１０－８：第８の領域、 ６１１Ｄ：パターン領域、 ６１１Ｄ－１：第１のパターン領域、 ６１１Ｄ－２：第２のパターン領域

Claims (26)

  1. 第１識別子および第２識別子を含む判定コードの前記第１識別子を撮影して得られる第１画像から複数の領域を抽出する画像処理部と、
    複数の前記領域の各々の特徴量を含む第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、
    前記判定コードの前記第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得する識別情報取得部と、
    前記第１特徴量データに基づき前記第１識別子が示す第１識別情報を特定し、前記第１識別情報と前記第２識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む、判定システム。
  2. 前記判定部は、前記第１識別情報と前記第２識別情報とが一致する場合、前記判定コードが真正である旨の判定結果情報を生成する、請求項１に記載の判定システム。
  3. 前記第１識別情報は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと前記第１特徴量データとの類似度が判定されることによって特定される、請求項１または請求項２に記載の判定システム。
  4. ｎ個（ｎは自然数）のエリアに区分された第１識別子および前記第１識別子の第ｎのエリアのそれぞれに割り当てられた第ｎの第２識別子を含む判定コードの前記第ｎのエリアおよび前記第ｎの第２識別子を撮影して得られる画像から、前記第ｎのエリアに対応する第ｎの第１画像および前記第ｎの第２識別子に対応する第ｎの第２画像を抽出し、前記第ｎの第１画像から複数の領域を抽出する画像処理部と、
    前記第ｎの第１画像の複数の前記領域の各々の特徴量を含む第ｎの第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、
    前記第ｎの第２画像から第ｎの第２識別情報を取得する識別情報取得部と、
    前記第ｎの第１特徴量データに基づき前記第ｎのエリアが示す第ｎの第１識別情報を特定し、前記第ｎの第１識別情報と前記第ｎの第２の識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む、判定システム。
  5. 前記判定部は、前記第ｎの第１識別情報と前記第ｎの第２識別情報とがｎ個のエリアの全てで一致する場合、前記判定コードが真正である旨の判定結果を生成する、請求項４に記載の判定システム。
  6. 前記判定部は、前記第ｎの第１識別情報と前記第ｎの第２識別情報とが所定のエリアで一致する場合、前記判定コードが真正である旨の判定結果を生成する、請求項４に記載の判定システム。
  7. 前記所定のエリアは、複数のエリアである、請求項６に記載の判定システム。
  8. 前記第ｎの第１識別情報は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと前記第ｎの第１特徴量データとの類似度が判定されることによって特定される、請求項４乃至請求項７のいずれか一項に記載の判定システム。
  9. 前記登録特徴量データは、撮影方向の角度が異なる複数の特徴量を含む、請求項３または請求項８に記載の判定システム。
  10. さらに、前記撮影方向の角度を検出し、角度データを生成するセンサ部を含み、
    前記判定部は、前記角度データに基づき、前記登録特徴量データの複数の角度のうちの１つを選択する、請求項９に記載の判定システム。
  11. 前記登録特徴量データは、光照射強度が異なる複数の特徴量を含む、請求項８に記載の判定システム。
  12. 前記特徴量は、前記領域に含まれる複数の画素の画素値に基づいて生成される、請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の判定システム。
  13. 前記特徴量は、ＲＧＢ値で表される、請求項１２に記載の判定システム。
  14. 前記特徴量は、グレースケール値で表される、請求項１２に記載の判定システム。
  15. 前記特徴量は、白黒２値で表される、請求項１２に記載の判定システム。
  16. 前記第１識別子は、ホログラムである、請求項１乃至請求項１５のいずれか一項に記載の判定システム。
  17. 前記第２識別子は、ＱＲコード（登録商標）である、請求項１乃至請求項１６のいずれか一項に記載の判定システム。
  18. 第１識別子および第２識別子を含む判定コードの真贋判定方法であって、
    前記判定コードの第１識別子を撮影して得られる第１画像から複数の領域を抽出し、
    複数の前記領域の各々の特徴量を含む第１特徴量データを生成し、
    前記判定コードの前記第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得し、
    前記第１特徴量データに基づき前記第１識別子が示す第１識別情報を特定し、
    前記第１識別情報と前記第２識別情報との対応関係を判定する、判定コードの真贋判定方法。
  19. 前記対応関係の判定において、前記第１識別情報と前記第２識別情報とが一致する場合、前記判定コードが真正である旨の判定結果情報が生成される、請求項１８に記載の判定コードの真贋判定方法。
  20. 前記第１識別情報の特定は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと前記第１特徴量データとの類似度が判定されることによって行われる、請求項１８または請求項１９に記載の判定コードの真贋判定方法。
  21. ｎ個（ｎは自然数）のエリアに区分された第１識別子および前記第１識別子の第ｎのエリアのそれぞれに割り当てられた第ｎの第２識別子を含む判定コードの真贋判定方法であって、
    前記第ｎのエリアおよび前記第ｎの第２識別子を撮影して得られる画像から、前記第ｎのエリアに対応する第ｎの第１画像および前記第ｎの第２識別子に対応する第ｎの第２画像を抽出し、
    前記第ｎの第１画像から複数の領域を抽出し、
    前記第ｎの第１画像の複数の前記領域の各々の特徴量を含む第ｎの第１特徴量データを生成し、
    前記第ｎの第２画像から第ｎの第２識別情報を取得し、
    前記第ｎの第１特徴量データに基づき前記第ｎのエリアが示す第ｎの第１識別情報を特定し、
    前記第ｎの第１識別情報と前記第ｎの第２の識別情報との対応関係を判定する、判定コードの真贋判定方法。
  22. 前記対応関係の判定において、前記第ｎの第１識別情報と前記第ｎの第２識別情報とがｎ個のエリアの全てで一致する場合、前記判定コードが真正である旨の判定結果情報が生成される、請求項２１に記載の判定コードの真贋判定方法。
  23. 前記対応関係の判定において、前記第ｎの第１識別情報と前記第ｎの第２識別情報とが所定のエリアで一致する場合、前記判定コードが真正である旨の判定結果が生成される、請求項２１または請求項２２に記載の判定コードの真贋判定方法。
  24. 前記第ｎの第１識別情報の特定は、予めデータベースに登録された登録特徴量データと前記第ｎの第１特徴量データとの類似度が判定されることによって行われる、請求項２１乃至請求項２３のいずれか一項に記載の判定コードの真贋判定方法。
  25. 第１識別子および第２識別子を含む判定コードの前記第１識別子を撮影して得られる第１画像の画素値のヒストグラムを含む第１特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、
    前記判定コードの前記第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得する識別情報取得部と、
    前記第１特徴量データに基づき前記第１識別子が示す第１識別情報を特定し、前記第１識別情報と前記第２識別情報との対応関係を判定する判定部と、を含む、判定システム。
  26. 第１識別子および第２識別子を含む判定コードの真贋判定方法であって、
    前記判定コードの前記第１識別子を撮影して得られる第１画像の画素値のヒストグラムを含む第１特徴量データを生成し、
    前記判定コードの前記第２識別子を撮影して得られる第２画像から第２識別情報を取得し、
    前記第１特徴量データに基づき前記第１識別子が示す第１識別情報を特定し、
    前記第１識別情報と前記第２識別情報との対応関係を判定する、判定コードの真贋判定方法。
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JP5534207B2 (ja) * 2010-08-31 2014-06-25 カシオ計算機株式会社 情報読取装置及びプログラム
US9082062B2 (en) * 2011-10-10 2015-07-14 Zortag, Inc. Method of, and system and label for, authenticating objects in situ
FR3002057B1 (fr) * 2013-02-11 2016-09-30 Novatec Procede de realisation d'une etiquette d'identification et d'authentification et dispositif associe
JP2021015489A (ja) * 2019-07-12 2021-02-12 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 画像解析装置、画像解析システム、画像解析方法及び画像解析プログラム
CN112543933B (zh) * 2019-07-22 2024-09-10 乐天集团股份有限公司 信息处理系统、信息码产生系统、信息处理方法及信息码产生方法

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