JP5447851B2 - Authenticity discrimination method of image forming body - Google Patents

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本発明は、二値配列データが潜像情報として合成された原画像データをもとに作製した画像形成体から、合成された潜像情報を検出し真偽判別を行う技術に関するものであり、証券、証書、紙幣、印紙、証紙、切手、旅券、身分証明書、通行証、会員証、クレジットカードを含む画像形成体の識別や真偽判別に利用できる技術である。   The present invention relates to a technology for detecting authenticity and determining authenticity from an image forming body produced based on original image data in which binary array data is synthesized as latent image information, This technology can be used to identify and authenticate image forming bodies including securities, certificates, banknotes, stamps, stamps, stamps, passports, identification cards, passports, membership cards, and credit cards.

従来、画像データに情報を合成する技術として、振幅変調、周波数変調、位相変調の各変調方式が提案されている。これらの情報合成技術は、通常、ディジタル画像データに表面的には知覚できない形で情報を合成しておき、合成された情報を検出することにより、ディジタル画像データの真偽判別や不正コピーの発見を行うものである。   Conventionally, amplitude modulation, frequency modulation, and phase modulation have been proposed as techniques for combining information with image data. These information synthesis techniques usually synthesize information in a form that cannot be perceived superficially with digital image data, and detect the authenticity of digital image data and discover unauthorized copies by detecting the synthesized information. Is to do.

その一例として、振幅変調を用いた情報の合成例としては、モジュロ演算により振幅変調して情報を合成する方法がある(例えば、特許文献1参照)。   As an example of this, as an example of combining information using amplitude modulation, there is a method of combining information by performing amplitude modulation by modulo calculation (see, for example, Patent Document 1).

また、位相変調を用いた情報の合成例としては、濃度パターン法によるものがある(例えば、特許文献2参照)。   An example of information synthesis using phase modulation is based on a density pattern method (see, for example, Patent Document 2).

また、周波数変調を用いた情報の合成例としては、フーリエ変換を用いたものが提案されている(例えば、特許文献3参照)。   Further, as an example of combining information using frequency modulation, one using Fourier transform has been proposed (for example, see Patent Document 3).

さらに、ハートレー変換を用いて生成された二値配列データ潜像化済み画像データの一部から、潜像化された二値配列のパターンを検出するものが提案されている(例えば、特許文献4参照)。   Further, there has been proposed one that detects a binary array pattern that has been converted into a latent image from a portion of the binary array data that has been generated using the Hartley transform (for example, Patent Document 4). reference).

特許第3593422号公報Japanese Patent No. 3593422 特開平9―252397号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-252397 特開2000―148015号公報JP 2000-148015 A 特許第4296314号公報Japanese Patent No. 4296314

しかしながら、特許第3593422号公報の振幅変調を用いた情報の合成方法は、画像に適用しようとすると、照明ムラ等の影響を受けやすいため、合成した情報を安定して検出することが困難であった。   However, the information synthesizing method using amplitude modulation disclosed in Japanese Patent No. 3593422 is easily affected by illumination unevenness when it is applied to an image, and thus it is difficult to stably detect the synthesized information. It was.

また、特開平9―252397号公報の位相変調を用いた情報の合成方法は、画像に適用しようとすると、情報を検出する際に高精度な位置合わせが必要になるうえ、イメージスキャナやイメージセンサカメラ等を用いて画像を再度ディジタルデータ化する際に、照明ムラ等によって画像データのピクセル値が正しく復元できないと、合成した情報を安定して検出することが困難になる場合があった。   In addition, when the information synthesizing method using phase modulation disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 9-25297 is applied to an image, high-precision alignment is required when detecting information, and an image scanner or image sensor is used. When an image is converted into digital data again using a camera or the like, if the pixel value of the image data cannot be correctly restored due to uneven illumination, it may be difficult to stably detect the combined information.

また、特開2000―148015号公報の周波数変調を用いた情報の合成方法は、処理するシーケンスが実数値の場合、フーリエ変換は複素数値のシーケンスを生成するため、その半分は余分な情報であり、この余分な情報のためにコンピュータのメモリを使用するという欠点があった。   In addition, in the method of synthesizing information using frequency modulation disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2000-148015, when the sequence to be processed is a real value, the Fourier transform generates a complex value sequence, so half of that is extra information. There was the disadvantage of using computer memory for this extra information.

さらに、特許第4296314号公報のハートレー変換を用いた二値画像のパターン検出方法では、画像データをハートレー変換する際、二次元ハートレー変換を行うため、計算負荷が大きく、処理時間が長いという欠点があった。また、一次元ハートレー変換を行う場合に比べ、画像の面積が大きくなるという欠点があった。   Further, the binary image pattern detection method using the Hartley transform disclosed in Japanese Patent No. 4296314 has the disadvantages that the calculation load is large and the processing time is long because the two-dimensional Hartley transform is performed when the image data is subjected to the Hartley transform. there were. In addition, there is a disadvantage that the area of the image becomes larger than that in the case of performing the one-dimensional Hartley transform.

本発明は、前述した問題点を解決することを目的としたもので、真偽判別対象画像を有する画像形成体から読み取った一次元明度データに一次元ハートレー変換を行って一次元実数配列を生成し、この一次元実数配列に所定の処理を施して判別用データを生成し、判別用データと基準データとを比較及び照合して、画像形成体の真偽判別を行うものである。   An object of the present invention is to solve the above-described problems, and generates a one-dimensional real array by performing one-dimensional Hartley transform on one-dimensional lightness data read from an image forming body having an authenticity determination target image. Then, a predetermined process is performed on the one-dimensional real number array to generate discrimination data, and the discrimination data and reference data are compared and collated to determine the authenticity of the image forming body.

また、本発明は、画像形成体の偽造、変造を防止することを目的とした画像形成体の真偽判別方法を提供することを課題とする。   Another object of the present invention is to provide a method for determining authenticity of an image forming body for the purpose of preventing forgery and alteration of the image forming body.

(1)本発明は、真偽判別対象画像を有する画像形成体を読取り一次元明度データF(i)を取得する一次元明度データ取得工程と、一次元明度データF(i)に一次元ハートレー変換を行い、一次元実数配列f(u)を生成する一次元ハートレー変換工程と、一次元実数配列f(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)を生成する数値変換工程と、一次元実数配列fa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行い、判別用データを生成する判別用データ生成工程と、判別用データとあらかじめ定められた基準データとを比較及び照合し真偽判別を行う真偽判別工程とを少なくとも有することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。   (1) The present invention provides a one-dimensional lightness data acquisition step of reading an image forming body having an authenticity determination target image and acquiring one-dimensional lightness data F (i), and a one-dimensional lightness data F (i) A one-dimensional Hartley transform step for performing conversion to generate a one-dimensional real array f (u), and obtaining an absolute value of each real number of the one-dimensional real array f (u), and a one-dimensional real array fa consisting of zero or positive real numbers a numerical value conversion step for generating (u), a determination data generation step for performing predetermined filtering processing and predetermined gradation conversion on the one-dimensional real number array fa (u), and generating determination data; An authenticity determination method for an image forming body comprising at least a true / false determination step of comparing and collating with predetermined reference data to determine authenticity.

(2)本発明は、真偽判別工程において、判別用データと基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体を真正と判別することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。   (2) The present invention is characterized in that, in the authenticity determination step, the image forming body is determined to be authentic when the similarity between the determination data and the reference data is equal to or higher than a predetermined similarity. This is a method for determining the authenticity of a formed body.

(3)本発明は、一次元実数配列f(u)に所定の配列並べ換え処理を行い、一次元実数配列f’(u)を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、数値変換工程において、一次元実数配列f’(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)を生成することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。   (3) The present invention further includes an array rearrangement step of performing a predetermined array rearrangement process on the one-dimensional real number array f (u) to generate a one-dimensional real number array f ′ (u). A method for determining the authenticity of an image forming body, characterized in that an absolute value of each real number in a one-dimensional real number array f ′ (u) is obtained and a one-dimensional real number array fa (u) composed of zero or positive real numbers is generated. .

(4)本発明は、配列並べ換え工程において、一次元実数配列f(u)を二等分して第一の部分配列と第二の部分配列を生成し、第一の部分配列を第二の部分配列の位置に移動し、第二の部分配列を第一の部分配列の位置に移動して、第一の部分配列と第二の部分配列の並べ換えを行い、一次元実数配列f’(u)を生成することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。   (4) According to the present invention, in the array rearranging step, the one-dimensional real array f (u) is divided into two equal parts to generate a first partial array and a second partial array, and the first partial array is converted into the second partial array. Move to the position of the partial array, move the second partial array to the position of the first partial array, rearrange the first partial array and the second partial array, and obtain a one-dimensional real array f ′ (u ) Is generated, the image forming body authenticity determination method.

本発明は、ハートレー変換を用いた真偽判別方法であるため、従来の振幅変調を用いた方法に比べ、照明ムラ等の影響を受けにくくなり、画像形成体の真偽判別を正確に行うことが可能である。   Since the present invention is a true / false discrimination method using the Hartley transform, it is less susceptible to illumination unevenness and the like than the conventional method using amplitude modulation, and the true / false discrimination of the image forming body is accurately performed. Is possible.

また、本発明は、ハートレー変換を用いた真偽判別方法であるため、従来の位相変調を用いた方法のように基準位置の検出やサイズの補正、回転ズレの補正を高精度に行う必要がなく、合成した情報を安定して検出する効果がある。   In addition, since the present invention is a true / false discrimination method using the Hartley transform, it is necessary to detect the reference position, correct the size, and correct the rotational deviation with high accuracy as in the conventional method using phase modulation. And there is an effect of stably detecting the synthesized information.

また、本発明は、ハートレー変換を用いるため、従来のフーリエ変換を用いた方法に比べ、フーリエ変換が生成する情報と同じ情報を生成するのにメモリを半分しか使用しないという利点を有しており、装置の小型化や低コスト化を実現する効果がある。   In addition, since the present invention uses the Hartley transform, it has an advantage that only half of the memory is used to generate the same information as the information generated by the Fourier transform, compared to the conventional method using the Fourier transform. There is an effect of realizing downsizing and cost reduction of the apparatus.

また、本発明は、一次元ハートレー変換を用いるため、帯状のパターンを使用可能であり、従来の二次元ハートレー変換を用いた方法に比べ、画像の小サイズ化や処理の高速化を実現する効果がある。   In addition, since the present invention uses a one-dimensional Hartley transform, a band-like pattern can be used, and the effect of realizing a smaller image size and a higher processing speed than a method using a conventional two-dimensional Hartley transform. There is.

また、本発明は、画像形成体から一次元明度データを読み取り、一次元明度データに一次元ハートレー変換を行って生成した一次元実数配列に所定の処理を行った判別用データを基にして真偽判別を行う技術であるため、証券、証書、紙幣、印紙、証紙、切手、旅券、身分証明書、通行証、会員証、クレジットカード等を含む画像形成体の識別や真偽判別を要する多方面の分野に利用することが可能である。   Further, the present invention is true based on discrimination data obtained by performing predetermined processing on a one-dimensional real array generated by reading one-dimensional brightness data from an image forming body and subjecting the one-dimensional brightness data to one-dimensional Hartley transform. Since it is a technology that makes false determinations, it is necessary to identify and authenticate image forming bodies including securities, certificates, banknotes, stamps, stamps, stamps, passports, identification cards, passports, membership cards, credit cards, etc. It is possible to use in the field.

本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第一実施形態を示すフローチャート。3 is a flowchart showing a first embodiment of a method for determining authenticity of an image forming body according to the present invention. 本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第二実施形態を示すフローチャート。9 is a flowchart illustrating a second embodiment of the image forming body authenticity determination method according to the present invention. 図2のステップST130における、一次元実数配列f(u)の配列並べ換えの詳細を示す図。The figure which shows the detail of arrangement | sequence rearrangement of the one-dimensional real number array f (u) in step ST130 of FIG. (a)砂目状のパターンを有する多値画像F(i,j)の一例を示す図。(b)左右対称、かつ、上下対称のパターンを有する二値配列g(u,v)の一例を示す図。(c)多値画像F(i,j)をハートレー変換した二次元実数配列と二値配列g(u,v)とを合成し、合成後の二次元実数配列を逆ハートレー変換した合成画像C(i,j)の一例を示す図。(a) The figure which shows an example of the multi-value image F (i, j) which has a grain-like pattern. (b) The figure which shows an example of the binary arrangement | sequence g (u, v) which has a left-right symmetric and vertical symmetric pattern. (c) A composite image C obtained by synthesizing a two-dimensional real array obtained by Hartley transform of the multi-valued image F (i, j) and a binary array g (u, v) and performing inverse Hartley transform on the synthesized two-dimensional real array. The figure which shows an example of (i, j). 合成画像C(i,j)の一部を帯状に切り出した合成画像M1(i,j)が付与された画像形成体100を示す図。The figure which shows the image forming body 100 to which the synthetic | combination image M1 (i, j) which cut out a part of synthetic | combination image C (i, j) in strip shape was provided. 合成画像M1(i,j)の帯状パターンにおいて、上から10行目から取得した256画素分の一次元明度データF(i)の一例を示す図。The figure which shows an example of the one-dimensional lightness data F (i) for 256 pixels acquired from the 10th line from the top in the strip | belt-shaped pattern of the synthesized image M1 (i, j). 図1のステップST120において、一次元明度データF(i)を一次元ハートレー変換した一次元実数配列f(u)の一例を示す図。The figure which shows an example of the one-dimensional real number array f (u) which carried out the one-dimensional Hartley transform of the one-dimensional lightness data F (i) in step ST120 of FIG. 図1のステップST140において、一次元実数配列f(u)の各実数の絶対値を求めて生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)の一例を示す図。The figure which shows an example of the one-dimensional real number array fa (u) which consists of zero or a positive real number, which was generated by obtaining the absolute value of each real number in the one-dimensional real number array f (u) in step ST140 of FIG. 図1のステップST150において、一次元実数配列fa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す図。The figure which shows an example of the data for discrimination | determination produced | generated by performing predetermined filtering process and predetermined gradation conversion to the one-dimensional real number array fa (u) in step ST150 of FIG. 図1のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す図。The figure which shows an example of the reference data read from the data storage means in step ST160 of FIG. 図2のステップST120において、一次元明度データF(i)を一次元ハートレー変換して一次元実数配列f(u)を生成し、その後、図2のステップST130において、一次元実数配列f(u)の配列並べ換えを行って生成した一次元実数配列f’(u)の一例を示す図。In step ST120 of FIG. 2, the one-dimensional lightness data F (i) is one-dimensional Hartley transformed to generate a one-dimensional real array f (u), and then in step ST130 of FIG. 2, the one-dimensional real array f (u) The figure which shows an example of the one-dimensional real number array f '(u) produced | generated by rearranging the arrangement | sequence of (). 図2のステップST140において、一次元実数配列f’(u)の各実数の絶対値を算出する数値変換によって生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)の一例を示す図。FIG. 2 shows an example of a one-dimensional real array fa (u) consisting of zero or positive real numbers generated by numerical conversion for calculating the absolute value of each real number in the one-dimensional real number array f ′ (u) in step ST140 of FIG. Figure. 図2のステップST150において、一次元実数配列fa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す図。The figure which shows an example of the data for discrimination | determination produced | generated by performing a predetermined filtering process and predetermined gradation conversion to the one-dimensional real number array fa (u) in step ST150 of FIG. 図2のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す図。The figure which shows an example of the reference | standard data read from the data storage means in step ST160 of FIG. 本発明に係る真偽判別装置_1の全体構成を説明するための図。The figure for demonstrating the whole structure of the authenticity determination apparatus_1 which concerns on this invention. 本発明に係る真偽判別装置_2の全体構成を説明するための図。The figure for demonstrating the whole structure of the authenticity determination apparatus_2 which concerns on this invention.

以下、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法の実施形態を、図面を参照して説明する。なお、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法の実施の態様は、以下に示す実施例に限定されるものではなく、本発明に係る特許請求の範囲に記載した技術事項の範囲内であれば各種の態様を採用することができる。   Embodiments of an image forming body authenticity determination method according to the present invention will be described below with reference to the drawings. The embodiment of the authenticity determination method of the image forming body according to the present invention is not limited to the following examples, but within the scope of the technical matters described in the claims of the present invention. If it exists, various aspects can be adopted.

本発明の真偽判別対象となる画像形成体とは、原画像に対して、通常の観察環境下では観察不可能な秘匿情報が埋め込まれた形成体であり、具体的には、原画像をハートレー変換し、秘匿情報として埋め込む二値画像と合成し、逆ハートレー変換したものである。なお、この画像形成体についての詳細は、本出願人が先に出願している特許第4296314に記載されているので、省略する。   The image forming body that is the object of authenticity determination of the present invention is a forming body in which confidential information that cannot be observed in a normal observation environment is embedded in the original image. Hartley transform, synthesized with binary image embedded as confidential information, and inverse Hartley transform. The details of the image forming body are described in Japanese Patent No. 4296314 filed earlier by the applicant of the present application, and will be omitted.

この画像形成体については、通常の観察条件下では埋め込まれている秘匿情報を確認することは不可能であるが、所定の処理を施すことにより確認することが可能となる。この秘匿情報の確認方法としては、前項にて記載した本出願人が先に出願している特許第4296314号に同様に記載されているところであるが、「発明は解決しようとする課題」で述べたように、秘匿情報を読み取る際の処理が、二次元ハートレー変換を行なうことであり、計算負荷が大きく、処理時間が長いという問題があった。そこで、計算負荷の低減を目的に、一次元ハートレー変換を用いて真偽判別を行うものが、本発明である。   With respect to this image forming body, it is impossible to confirm the confidential information embedded under normal observation conditions, but it is possible to confirm by performing a predetermined process. This method of confirming confidential information is described in the same manner in Japanese Patent No. 4296314 filed earlier by the applicant of the present invention described in the previous section, but is described in “Problems to be solved by the invention”. As described above, the processing when reading the confidential information is to perform the two-dimensional Hartley transform, and there is a problem that the calculation load is large and the processing time is long. In view of this, the present invention performs true / false discrimination using a one-dimensional Hartley transform for the purpose of reducing the calculation load.

以下、発明における前述した画像形成体の真偽判別方法を、図面を用いて説明する。   Hereinafter, the above-described authenticity determination method for an image forming body according to the present invention will be described with reference to the drawings.

(本発明に係る真偽判別方法の第一実施形態)
図1は、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第一実施形態を示すフローチャートである。図1のフローチャートに順じて、真偽判別方法について説明する。
(First embodiment of authenticity determination method according to the present invention)
FIG. 1 is a flowchart showing a first embodiment of an image forming body authenticity determination method according to the present invention. The authenticity determination method will be described in accordance with the flowchart of FIG.

図1のステップST110では、画像形成体100から一次元明度データF(i)110を取得する。ここで、一次元明度データF(i)110は、配列要素数が2の累乗の一次元配列である。   In step ST110 of FIG. 1, one-dimensional brightness data F (i) 110 is acquired from the image forming body 100. Here, the one-dimensional lightness data F (i) 110 is a one-dimensional array in which the number of array elements is a power of two.

図1のステップST120では、一次元明度データF(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列f(u)120を生成する。ここで、一次元明度データF(i)110(i=0,1,...,N-1,Nはデータ数)の一次元高速ハートレー変換出力である一次元実数配列f(u)120(u=0,1,...,N-1,Nはデータ数)は、数1で定義される。   In step ST120 of FIG. 1, one-dimensional Hartley transformation is performed on the one-dimensional lightness data F (i) 110 to generate a one-dimensional real number array f (u) 120. Here, a one-dimensional real array f (u) 120 which is a one-dimensional high-speed Hartley transform output of the one-dimensional lightness data F (i) 110 (i = 0, 1,..., N−1, N is the number of data). (U = 0, 1,..., N−1, N is the number of data) is defined by Equation 1.

Figure 0005447851
Figure 0005447851

図1のステップST140では、一次元実数配列f(u)120の各実数の絶対値を求めて、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)140を生成する。   In step ST140 in FIG. 1, the absolute value of each real number in the one-dimensional real number array f (u) 120 is obtained, and a one-dimensional real number array fa (u) 140 composed of zero or positive real numbers is generated.

図1のステップST150では、一次元実数配列fa(u)140に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って判別用データ150を生成する。   In step ST150 of FIG. 1, the discrimination data 150 is generated by performing a predetermined filtering process and a predetermined gradation conversion on the one-dimensional real number array fa (u) 140.

本発明においては、ステップST150におけるフィルタリング処理として、一次元実数配列fa(u)140の高周波ノイズを取り除くために、移動平均処理を用いた。   In the present invention, moving average processing is used as filtering processing in step ST150 in order to remove high-frequency noise from the one-dimensional real number array fa (u) 140.

フィルタリング処理には、移動平均処理、周波数領域処理、加算平均処理等がある。移動平均処理とは、得られたデータ配列を直接処理するもので、空間フィルタリング処理、メディアンフィルタリング処理等の処理方法がある。   Filtering processing includes moving average processing, frequency domain processing, addition averaging processing, and the like. The moving average process directly processes the obtained data array and includes processing methods such as a spatial filtering process and a median filtering process.

周波数領域処理とは、得られたデータ配列に対して、フーリエ変換等を行って周波数変換し、適当なフィルタ(ガウス、ハミング、ハニングウィンドウ等)をかけた後、逆フーリエ変換等を行う処理である。また、加算平均化処理とは、繰り返し入力を行った後に各配列要素単位に平均化する処理で、平滑化処理とは異なり、信号と雑音との周波数特性の差を必要としない特色がある。フィルタリング処理では、前述した処理方法を一つ用いることにより達成されるが、例えば、平滑化処理と加算平均化処理とを組み合わせて用いることも可能である。   Frequency domain processing is processing that performs frequency transformation on the obtained data array by performing Fourier transformation, etc., applies an appropriate filter (Gauss, Hamming, Hanning window, etc.), and then performs inverse Fourier transformation, etc. is there. In addition, the addition averaging process is a process of averaging each array element after repeated input. Unlike the smoothing process, there is a feature that does not require a difference in frequency characteristics between a signal and noise. The filtering process is achieved by using one of the processing methods described above. For example, a smoothing process and an addition averaging process can be used in combination.

階調変換とは、フィルタリング処理後の一次元実数配列fa(u)140に対して、特定の配列要素の実数値と他の配列要素の実数値との差を大きくするために、コントラスト増幅処理を行うことである。階調変換を行うことで、一次元実数配列fa(u)140のコントラストが増幅し、一次元実数配列fa(u)140の特定の配列要素の実数値が強調される。それにより、安定して真偽判別を行うことが可能となる。   The gradation conversion is a contrast amplification process for increasing the difference between the real value of a specific array element and the real value of another array element with respect to the one-dimensional real array fa (u) 140 after the filtering process. Is to do. By performing the gradation conversion, the contrast of the one-dimensional real number array fa (u) 140 is amplified, and the real value of a specific array element of the one-dimensional real number array fa (u) 140 is emphasized. This makes it possible to perform authenticity determination stably.

なお、フィルタリング処理を行わずに、ノイズの多い一次元実数配列fa(u)140に対して、階調変換を行った場合には、ノイズも強調されてしまう。そのことから、フィルタリング処理を行なった後に、階調変換を行うことで、安定した真偽判別を行うことが可能となる。   Note that if tone conversion is performed on the one-dimensional real array fa (u) 140 with much noise without performing filtering processing, noise is also emphasized. Therefore, stable authenticity determination can be performed by performing gradation conversion after performing the filtering process.

図1のステップST160では、判別用データ150を基準データ160と、比較及び照合する。   In step ST160 of FIG. 1, the discrimination data 150 is compared and collated with the reference data 160.

基準データ160とは、真正な画像形成体100を用いて、前述した判別用データ150と同じ生成方法により生成した、基準となる真正なデータのことである。基準データ160は、適宜作製することが可能であるが、例えば、複数(10個)の真正な画像形成体100を用いて、各々前述した判別用データ150と同じ生成方法により、基準となる真正なデータを生成したのち、統計的に処理することで作製することも可能である。また、基準データ160は、作製後に、真偽判別を行うユーザが適宜補正することで、必要に応じ適切な基準データに変更しても良い。   The reference data 160 is the authentic authentic data that is generated by the authentic image forming body 100 by the same generation method as the determination data 150 described above. The reference data 160 can be appropriately created. For example, a plurality of (10) authentic image forming bodies 100 are used, and the reference data 160 is generated by the same generation method as the above-described determination data 150. It is also possible to create data by generating statistical data and statistically processing it. In addition, the reference data 160 may be changed to appropriate reference data as needed by a user who performs authenticity determination after the preparation, as appropriate.

図1のステップST170では、判別用データ150と基準データ160との類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。   In step ST170 of FIG. 1, when the similarity between the determination data 150 and the reference data 160 is equal to or higher than a predetermined similarity, the image forming body 100 is determined to be authentic, and the authenticity determination result 200 is output. .

図1及び後述する図2のステップST170における真偽判別方法としては、例えば、正規化相関などのパターンマッチング手法を用いて、判別用データ150と基準データ160との類似度を数値化し、この類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別する。   As the authenticity determination method in step ST170 of FIG. 1 and FIG. 2 to be described later, for example, the similarity between the determination data 150 and the reference data 160 is quantified by using a pattern matching method such as normalized correlation, and the similarity. When the degree is equal to or higher than a predetermined similarity, the image forming body 100 is determined to be authentic.

類似度は、適宜設定することが可能であるが、例えば、類似度を示す指標として数2で表される類似度Rを用いることが可能である。   The degree of similarity can be set as appropriate. For example, the degree of similarity R expressed by Equation 2 can be used as an index indicating the degree of similarity.

Figure 0005447851
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なお、数2において、(2)は判別用データ150のベクトルであり、(3)は基準データ160のベクトルである。また、(4)は(2)に示した判別用データ150のベクトルのノルムであり、(5)は(3)に示した基準データ160のベクトルのノルムである。ノルムとは、ベクトル成分の2乗の和の平方根をとったものである。類似度Rは、−1.0〜+1.0までの値をとり、+1.0に近い方が、類似度が高いと判定される。   In Equation 2, (2) is a vector of the discrimination data 150, and (3) is a vector of the reference data 160. Further, (4) is the norm of the vector of the discrimination data 150 shown in (2), and (5) is the norm of the vector of the reference data 160 shown in (3). The norm is the square root of the sum of the squares of the vector components. The similarity R takes a value from −1.0 to +1.0, and the closer to +1.0, the higher the similarity is determined.

図1のステップST170は、算出した類似度Rがあらかじめ定められた値以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。また、ステップST170は、算出した類似度Rがあらかじめ定められた値未満となるときに、画像形成体100を偽物と判別し、真偽判別結果200を出力する。   Step ST170 in FIG. 1 determines that the image forming body 100 is authentic when the calculated similarity R is equal to or greater than a predetermined value, and outputs a true / false determination result 200. In step ST170, when the calculated similarity R is less than a predetermined value, the image forming body 100 is determined to be fake, and the authenticity determination result 200 is output.

(本発明に係る真偽判別方法の第二実施形態)
図2は、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第二実施形態を示すフローチャートである。図2のフローチャートに順じて、真偽判別方法について説明する。
(Second embodiment of authenticity determination method according to the present invention)
FIG. 2 is a flowchart showing a second embodiment of the image forming body authenticity determination method according to the present invention. The authenticity determination method will be described in accordance with the flowchart of FIG.

図2のステップST110では、画像形成体100から一次元明度データF(i)110を取得する。ここで、一次元明度データF(i)110は、配列要素数が2の累乗の一次元配列である。   In step ST110 of FIG. 2, one-dimensional lightness data F (i) 110 is acquired from the image forming body 100. Here, the one-dimensional lightness data F (i) 110 is a one-dimensional array in which the number of array elements is a power of two.

図2のステップST120では、一次元明度データF(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列f(u)120を生成する。ここで、一次元明度データF(i)110(i=0,1,...,N-1,Nはデータ数)の一次元高速ハートレー変換出力である一次元実数配列f(u)120(u=0,1,...,N-1,Nはデータ数)は、前述した数1で定義される。   In step ST120 of FIG. 2, one-dimensional Hartley transformation is performed on the one-dimensional lightness data F (i) 110 to generate a one-dimensional real number array f (u) 120. Here, a one-dimensional real array f (u) 120 which is a one-dimensional high-speed Hartley transform output of the one-dimensional lightness data F (i) 110 (i = 0, 1,..., N−1, N is the number of data). (U = 0, 1,..., N−1, N is the number of data) is defined by the above-described formula 1.

図2のステップST130では、一次元実数配列f(u)120に、所定の配列並べ換え処理を行い、一次元実数配列f’(u)130を生成する。所定の配列並べ換え処理について、図3を用いて説明する。図3(a)は、前述した、図2のステップST120において、数1の数式を用いて生成した一次元実数配列f(u)120の一例を示す図である。横軸の配列要素の位置は周波数を表している。図3(a)に示すように、配列並べ換え処理前の一次元実数配列f(u)120については、中心部(V)が高周波成分であり、周辺部(W)が低周波成分である。   In step ST130 of FIG. 2, a predetermined array rearrangement process is performed on the one-dimensional real number array f (u) 120 to generate a one-dimensional real number array f '(u) 130. The predetermined array rearrangement process will be described with reference to FIG. FIG. 3A is a diagram showing an example of the one-dimensional real number array f (u) 120 generated by using the mathematical formula 1 in Step ST120 of FIG. 2 described above. The position of the array element on the horizontal axis represents the frequency. As shown in FIG. 3A, for the one-dimensional real number array f (u) 120 before the array rearrangement process, the central portion (V) is a high frequency component and the peripheral portion (W) is a low frequency component.

まず、図3(a)に示した一次元実数配列f(u)を、図3(b)に示した中心(P)において二等分し、第一の部分配列(P1)と第二の部分配列(P2)を生成する。次に、第一の部分配列(P1)を、図3(b)における第二の部分配列(P2)の位置に移動し、第二の部分配列(P2)を、図3(b)における第一の部分配列(P1)の位置に移動する。図3(c)は、配列並べ換え工程後の一次元実数配列f’(u)130を示したものである。図3(c)に示した一次元実数配列f’(u)130は、中心部(V)が低周波成分であり、周辺部(W)が高周波成分である。   First, the one-dimensional real array f (u) shown in FIG. 3A is divided into two equal parts at the center (P) shown in FIG. 3B, and the first partial array (P1) and the second array A partial array (P2) is generated. Next, the first partial array (P1) is moved to the position of the second partial array (P2) in FIG. 3B, and the second partial array (P2) is moved to the second partial array (P2) in FIG. Move to the position of one partial sequence (P1). FIG. 3C shows the one-dimensional real number array f ′ (u) 130 after the array rearrangement process. In the one-dimensional real number array f '(u) 130 shown in FIG. 3C, the central portion (V) is a low frequency component and the peripheral portion (W) is a high frequency component.

配列の並べ換えを行う理由としては、画像をハートレー変換して生成した二次元実数配列を表示する際、標準表示又は光学表示が用いられる。標準表示においては、中心が高周波成分で周辺部が低周波成分となるように表示する。一方、光学表示においては、中心部が低周波成分で周辺部が高周波成分となるように表示する。人間の目は、画像の低周波成分には敏感で見えやすく、高周波には鈍感で見えづらい特性がある。そのことから、中心部の見えやすい個所が低周波成分となる光学表示が一般的に用いられる。配列の並べ換えを行うことで、図3(c)に示すように、一次元実数配列f’(u)130における、中心部(V)が低周波成分で周辺部(W)が高周波成分となり、光学表示に適した配列となる。   As a reason for rearranging the array, standard display or optical display is used when displaying a two-dimensional real array generated by Hartley transform of an image. In the standard display, display is performed such that the center is a high frequency component and the peripheral portion is a low frequency component. On the other hand, in the optical display, display is performed so that the center portion has a low frequency component and the peripheral portion has a high frequency component. The human eye is sensitive to the low frequency components of the image and easily visible, and has a characteristic that the high frequency is insensitive and difficult to see. For this reason, an optical display in which a portion where the central portion is easily visible has a low frequency component is generally used. By rearranging the array, as shown in FIG. 3C, in the one-dimensional real array f ′ (u) 130, the center (V) is a low frequency component and the periphery (W) is a high frequency component. The arrangement is suitable for optical display.

なお、この配列の並べ換えを行わなければ本発明の効果がなくなるというものではなく、配列の並べ換えを行わなくとも、判別用データ150を得ることは可能である。   It should be noted that the effect of the present invention is not lost unless the arrangement is rearranged, and the discrimination data 150 can be obtained without rearranging the arrangement.

図2のステップST140では、一次元実数配列f’(u)130の各実数の絶対値を求めて、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)140を生成する。   In step ST140 of FIG. 2, the absolute value of each real number in the one-dimensional real number array f '(u) 130 is obtained, and a one-dimensional real number array fa (u) 140 composed of zero or positive real numbers is generated.

図2のステップST150では、一次元実数配列fa(u)140に、前述した所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って判別用データ150を生成する。   In step ST150 of FIG. 2, the above-described predetermined filtering process and predetermined gradation conversion are performed on the one-dimensional real number array fa (u) 140 to generate the determination data 150.

図2のステップST160では、判別用データ150を基準データ160と、比較及び照合する。   In step ST160 of FIG. 2, the discrimination data 150 is compared and collated with the reference data 160.

図2のステップST170では、判別用データ150と基準データ160との類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。   In step ST170 of FIG. 2, when the similarity between the determination data 150 and the reference data 160 is equal to or higher than a predetermined similarity, the image forming body 100 is determined to be authentic, and the authenticity determination result 200 is output. .

ここで、図1及び図2のステップST170における真偽判別方法としては、例えば、正規化相関などのパターンマッチング手法を用いて、判別用データ150と基準データ160との類似度を数値化し、この類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別する。   Here, as the authenticity determination method in step ST170 of FIGS. 1 and 2, for example, using a pattern matching method such as normalized correlation, the similarity between the determination data 150 and the reference data 160 is quantified, and this When the similarity is equal to or higher than a predetermined similarity, the image forming body 100 is determined to be authentic.

図4(a)に、砂目状のパターンを有する多値画像F(i,j)の一例を示す。図4(a)の例では、F(i,j)のサイズは、256画素×256画素である。ここで、F(i,j)のサイズは、2の累乗×2の累乗である必要はあるが、形状については正方形でも長方形でもよい。   FIG. 4A shows an example of a multi-valued image F (i, j) having a grain pattern. In the example of FIG. 4A, the size of F (i, j) is 256 pixels × 256 pixels. Here, the size of F (i, j) needs to be a power of 2 × power of 2, but the shape may be square or rectangular.

図4(b)に、左右対称、かつ、上下対称のパターンを有する二値配列g(u,v)の一例を示す。図4(b)のg(u,v)は、図4(a)のF(i,j)と同じサイズである。   FIG. 4B shows an example of a binary array g (u, v) having a bilaterally symmetric and vertically symmetric pattern. 4 (b) has the same size as F (i, j) in FIG. 4 (a).

図4(c)に、図4(a)のF(i,j)を数3の数式でハートレー変換した二次元実数配列f(u,v)と図4(b)のg(u,v)とを数4の数式で合成し、合成後の二次元実数配列e(u,v)を数5の数式で逆ハートレー変換した合成画像C(i,j)の一例を示す。図4(c)のC(i,j)は、図4(a)のF(i,j)と同じサイズである。ここで、数4の数式において、αは実数である。   4 (c) shows a two-dimensional real array f (u, v) obtained by Hartley transform of F (i, j) in FIG. 4 (a) by the mathematical formula 3 and g (u, v) in FIG. 4 (b). ) And the mathematical expression 4 and an example of a composite image C (i, j) obtained by performing inverse Hartley transform on the two-dimensional real array e (u, v) after the synthesis using the mathematical expression 5. C (i, j) in FIG. 4 (c) has the same size as F (i, j) in FIG. 4 (a). Here, in the mathematical expression of Expression 4, α is a real number.

Figure 0005447851
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図5は、合成画像M1(i,j)が付与された画像形成体100を示す図である。図5において画像形成体は、商品券としている。図5に示した合成画像M1(i,j)は、図4(c)の合成画像C(i,j)の一部を帯状に切り出した画像であり、上から118行目から137行目までの20行分を切り出した帯状の画像である。画像形成体100は、帯状のパターンである合成画像M1(i,j)を含んでおり、この帯状のパターンから一次元明度データF(i)を取得する。図5において、合成画像M1(i,j)のサイズは、256画素×20画素である。ただし、合成画像M1(i,j)については、合成画像C(i,j)のどの行から切り出してもよく、切り出す行数も、一次元明度データF(i)を取得可能な大きさであれば、20行に限定されず、任意である。このように、本発明における合成画像M1(i,j)は、従来の二次元明度データを取得したのち、真偽判別を行う方法と比較して、例えば帯状パターンのように、画像形成体100に付与する合成画像M1(i,j)の面積を、小さくすることが可能である。   FIG. 5 is a diagram showing the image forming body 100 to which the composite image M1 (i, j) is given. In FIG. 5, the image forming body is a gift certificate. The composite image M1 (i, j) shown in FIG. 5 is an image obtained by cutting out a part of the composite image C (i, j) of FIG. 4C in a band shape. This is a strip-shaped image obtained by cutting out up to 20 lines. The image forming body 100 includes a composite image M1 (i, j) that is a band-shaped pattern, and acquires one-dimensional lightness data F (i) from the band-shaped pattern. In FIG. 5, the size of the composite image M1 (i, j) is 256 pixels × 20 pixels. However, the synthesized image M1 (i, j) may be cut out from any row of the synthesized image C (i, j), and the number of rows to be cut out is large enough to obtain the one-dimensional brightness data F (i). If there is, it is not limited to 20 lines and is arbitrary. In this way, the composite image M1 (i, j) in the present invention is compared with the conventional method of performing authenticity determination after obtaining the two-dimensional lightness data, for example, an image forming body 100 like a belt-like pattern. It is possible to reduce the area of the composite image M1 (i, j) to be given to.

図6に、図5の合成画像M1(i,j)の帯状パターンにおいて、上から10行目から取得した256画素分の一次元明度データF(i)の一例を示す。   FIG. 6 shows an example of one-dimensional lightness data F (i) for 256 pixels acquired from the 10th row from the top in the strip pattern of the composite image M1 (i, j) in FIG.

図7に、図1のステップST120において、数1の数式を用いて図6の一次元明度データF(i)を一次元ハートレー変換した一次元実数配列f(u)の一例を示す。前述の通り、横軸の配列要素の位置は周波数を表しているが、周辺部は低周波成分で、中心部は高周波成分である。   FIG. 7 shows an example of a one-dimensional real array f (u) obtained by performing one-dimensional Hartley transform on the one-dimensional lightness data F (i) of FIG. 6 using the mathematical formula 1 in step ST120 of FIG. As described above, the position of the array element on the horizontal axis represents the frequency, but the peripheral portion is a low frequency component and the center portion is a high frequency component.

図8に、図1のステップST140において、図7の一次元実数配列f(u)の各実数の絶対値を算出する数値変換によって生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)の一例を示す。   FIG. 8 shows a one-dimensional real array fa (zero or positive real number fa () generated by numerical conversion for calculating the absolute value of each real number of the one-dimensional real number array f (u) in FIG. 7 in step ST140 of FIG. An example of u) is shown.

図9に、図1のステップST150において、図8の一次元実数配列fa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す。ここで、フィルタリング処理に関しては、256個の配列要素を有する一次元実数配列fa(u)において、近傍の5個の配列要素の平均を求めて平滑化する移動平均処理を行った。また、階調変換に関しては、ルックアップテーブルを用いて、移動平均処理後の各配列要素の対数を4乗する処理を行った。   FIG. 9 shows an example of discrimination data generated by performing predetermined filtering processing and predetermined gradation conversion on the one-dimensional real array fa (u) of FIG. 8 in step ST150 of FIG. Here, with respect to the filtering process, a moving average process is performed in which the average of five neighboring array elements is obtained and smoothed in a one-dimensional real array fa (u) having 256 array elements. As for tone conversion, a process of raising the logarithm of each array element after moving average processing to the fourth power using a lookup table.

図10に、図1のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す。図1のステップST170では、図9の判別用データと図10の基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、図1の画像形成体100を真正と判別する。   FIG. 10 shows an example of the reference data read from the data storage means in step ST160 of FIG. In step ST170 in FIG. 1, when the similarity between the determination data in FIG. 9 and the reference data in FIG. 10 is equal to or higher than a predetermined similarity, the image forming body 100 in FIG. 1 is determined to be authentic.

図11に、図2のステップST120において、数1の数式を用いて図6の一次元明度データF(i)を一次元ハートレー変換して一次元実数配列f(u)を生成し、その後、図2のステップST130において、前述の配列並べ換え工程に基づいてf(u)の配列の並べ換えを行って生成した一次元実数配列f’(u)の一例を示す。図11において、横軸の配列要素の位置は周波数を表しているが、周辺部は高周波成分で、中心部は低周波成分である。   In FIG. 11, in step ST120 of FIG. 2, the one-dimensional lightness data F (i) of FIG. An example of the one-dimensional real number array f ′ (u) generated by rearranging the array of f (u) based on the above-described array rearrangement process in step ST130 of FIG. 2 is shown. In FIG. 11, the position of the array element on the horizontal axis represents the frequency, but the peripheral portion is a high-frequency component and the center portion is a low-frequency component.

図12に、図2のステップST140において、図11の一次元実数配列f’(u)の各実数の絶対値を算出する数値変換によって生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)の一例を示す。   FIG. 12 shows a one-dimensional real array fa consisting of zero or positive real numbers generated by numerical conversion for calculating the absolute value of each real number of the one-dimensional real number array f ′ (u) in FIG. 11 in step ST140 of FIG. An example of (u) is shown.

図13に、図2のステップST150において、図12の一次元実数配列fa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す。ここで、フィルタリング処理に関しては、一例として、256個の配列要素を有する一次元実数配列fa(u)において、近傍の5個の配列要素の平均を求めて平滑化する移動平均処理を行った。また、階調変換に関しては、一例として、ルックアップテーブルを用いて、移動平均処理後の各配列要素の対数を4乗する処理を行った。   FIG. 13 shows an example of discrimination data generated by performing predetermined filtering processing and predetermined gradation conversion on the one-dimensional real array fa (u) of FIG. 12 in step ST150 of FIG. Here, with respect to the filtering process, as an example, a moving average process for obtaining and smoothing the average of five neighboring array elements in a one-dimensional real array fa (u) having 256 array elements was performed. Regarding gradation conversion, as an example, a process of raising the logarithm of each array element after moving average processing to the fourth power is performed using a lookup table.

図14に、図2のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す。図2のステップST170では、図13の判別用データと図14の基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、図2の画像形成体100を真正と判別する。   FIG. 14 shows an example of the reference data read from the data storage means in step ST160 of FIG. In step ST170 in FIG. 2, when the similarity between the determination data in FIG. 13 and the reference data in FIG. 14 is equal to or higher than a predetermined similarity, the image forming body 100 in FIG. 2 is determined to be authentic.

(本発明の第一適用例)
次に本発明の第一適用例について説明する。図15は、本発明に係る真偽判別方法の第一実施形態を適用した真偽判別装置_1(10000)の構成を示すブロック図である。図15に示す真偽判別装置_1(10000)は、一次元明度データ取得部2110と、一次元ハートレー変換部2120と、数値変換部2140と、判別用データ生成部2150と、記憶部2160と、真偽判別部2170から構成されている。
(First application example of the present invention)
Next, a first application example of the present invention will be described. FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of the authenticity determination apparatus_1 (10000) to which the first embodiment of the authenticity determination method according to the present invention is applied. The authenticity determination apparatus_1 (10000) shown in FIG. 15 includes a one-dimensional brightness data acquisition unit 2110, a one-dimensional Hartley conversion unit 2120, a numerical value conversion unit 2140, a determination data generation unit 2150, and a storage unit 2160. The authenticity determination unit 2170 is configured.

図15の一次元明度データ取得部2110は、イメージスキャナやイメージセンサカメラ等を備えており、画像形成体100に含まれる真偽判別対象画像を読み取って、一次元明度データF(i)110を生成する。ここで、一次元明度データF(i)110は、配列要素数が2の累乗であるピクセルの一次元配列である。   The one-dimensional lightness data acquisition unit 2110 in FIG. 15 includes an image scanner, an image sensor camera, and the like. Generate. Here, the one-dimensional lightness data F (i) 110 is a one-dimensional array of pixels in which the number of array elements is a power of two.

図15の一次元ハートレー変換部2120は、一次元明度データF(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列f(u)120を生成する。   The one-dimensional Hartley conversion unit 2120 in FIG. 15 performs a one-dimensional Hartley conversion on the one-dimensional lightness data F (i) 110 to generate a one-dimensional real array f (u) 120.

図15の数値変換部2140は、一次元実数配列f(u)120の各実数の絶対値を求めて、ゼロまたは正の実数からなる一次元実数配列fa(u)140を生成する。   15 obtains the absolute value of each real number in the one-dimensional real number array f (u) 120, and generates a one-dimensional real number array fa (u) 140 consisting of zero or positive real numbers.

図15の判別用データ生成部2150は、一次元実数配列fa(u)140に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って、判別用データ150を生成する。   The discrimination data generation unit 2150 in FIG. 15 generates discrimination data 150 by performing predetermined filtering processing and predetermined gradation conversion on the one-dimensional real number array fa (u) 140.

図15の記憶部2160は、データ記憶手段を備えており、真偽判別に用いる基準データ160の書き込み、記憶、読み出しを行う。   The storage unit 2160 in FIG. 15 includes data storage means, and writes, stores, and reads reference data 160 used for authenticity determination.

データ記憶手段とは、基準データ160の書き込み及び記憶を行う手段である。データ記憶手段には、コンピュータの有するRAM、ROM、HDD等の記憶手段、光磁気ディスク、CD−R等のデータを書き込んだのち保存可能なデータ格納手段等がある。   The data storage means is means for writing and storing the reference data 160. The data storage means includes storage means such as RAM, ROM, HDD, etc. of the computer, data storage means that can be stored after writing data such as magneto-optical disk, CD-R, and the like.

図15の真偽判別部2170は、判別用データ150と予め定められた基準データ160とを比較、照合して真偽判別を行い、判別用データ150と基準データ160との類似度が予め定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。   The true / false discriminating unit 2170 in FIG. 15 compares and collates the discriminating data 150 with the predetermined reference data 160 to perform authenticity discrimination, and the similarity between the discriminating data 150 and the reference data 160 is predetermined. When the degree of similarity is equal to or higher, the image forming body 100 is determined to be authentic, and the authenticity determination result 200 is output.

なお、前述した記憶部2160において、あらかじめデータ記憶手段に記憶させておいた基準データ160を読み出したのち、判別用データ150と比較及び照合を行ったが、他の形態としては、真偽判別装置_1(10000)にデータ記憶手段を設けずに、基準データ160を、必要に応じその都度作製したのち、その作製した基準データと判別用データ150とを比較及び照合する構成としても良い。   In the storage unit 2160 described above, after reading the reference data 160 stored in advance in the data storage means, comparison and comparison with the determination data 150 was performed. Instead of providing data storage means in _1 (10000), the reference data 160 may be generated whenever necessary, and the prepared reference data and the determination data 150 may be compared and verified.

(本発明の第二適用例)
次に本発明の第二適用例について説明する。図16は、本発明に係る真偽判別方法の第二実施形態を適用した真偽判別装置_2(11000)の構成を示すブロック図である。図16に示す真偽判別装置_2(11000)は、一次元明度データ取得部2110と、一次元ハートレー変換部2120と、配列並べ換え部2130と、数値変換部2140と、判別用データ生成部2150と、記憶部2160と、真偽判別部2170から構成されている。
(Second application example of the present invention)
Next, a second application example of the present invention will be described. FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of the authenticity determination apparatus_2 (11000) to which the second embodiment of the authenticity determination method according to the present invention is applied. The authenticity determination apparatus_2 (11000) shown in FIG. 16 includes a one-dimensional brightness data acquisition unit 2110, a one-dimensional Hartley conversion unit 2120, an array rearrangement unit 2130, a numerical value conversion unit 2140, and a determination data generation unit 2150. And a storage unit 2160 and a true / false determination unit 2170.

図16の一次元明度データ取得部2110は、イメージスキャナやイメージセンサカメラなどを備えており、画像形成体100に含まれる真偽判別対象画像を読み取って、一次元明度データF(i)110を生成する。ここで、一次元明度データF(i)110は、配列要素数が2の累乗であるピクセルの一次元配列である。   The one-dimensional lightness data acquisition unit 2110 shown in FIG. 16 includes an image scanner, an image sensor camera, and the like. Generate. Here, the one-dimensional lightness data F (i) 110 is a one-dimensional array of pixels in which the number of array elements is a power of two.

図16の一次元ハートレー変換部2120は、一次元明度データF(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列f(u)120を生成する。   The one-dimensional Hartley conversion unit 2120 in FIG. 16 performs a one-dimensional Hartley conversion on the one-dimensional lightness data F (i) 110 to generate a one-dimensional real number array f (u) 120.

図16の配列並べ換え部2130は、一次元実数配列f(u)120を二等分して第一の部分配列と第二の部分配列を生成し、第一の部分配列を第二の部分配列の位置に移動し、第二の部分配列を第一の部分配列の位置に移動して、第一の部分配列と第二の部分配列の並べ換えを行い、一次元実数配列f’(u)130を生成する。   The array rearrangement unit 2130 in FIG. 16 bisects the one-dimensional real number array f (u) 120 to generate a first partial array and a second partial array, and converts the first partial array into the second partial array. , The second partial array is moved to the position of the first partial array, the first partial array and the second partial array are rearranged, and the one-dimensional real array f ′ (u) 130 Is generated.

図16の数値変換部2140は、一次元実数配列f’(u)130の各実数の絶対値を求めて、ゼロまたは正の実数からなる一次元実数配列fa(u)140を生成する。   16 obtains the absolute value of each real number in the one-dimensional real number array f ′ (u) 130 and generates a one-dimensional real number array fa (u) 140 composed of zero or positive real numbers.

図16の判別用データ生成部2150は、一次元実数配列fa(u)140に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って判別用データ150を生成する。   The discrimination data generation unit 2150 in FIG. 16 generates the discrimination data 150 by performing predetermined filtering processing and predetermined gradation conversion on the one-dimensional real number array fa (u) 140.

図16の記憶部2160は、データ記憶装置を備えており、真偽判別に用いる基準データ160の書き込み、記憶、読み出しを行う。   The storage unit 2160 in FIG. 16 includes a data storage device, and writes, stores, and reads reference data 160 used for authenticity determination.

図16の真偽判別部2170は、判別用データ150と予め定められた基準データ160とを比較、照合して真偽判別を行い、判別用データ150と基準データ160との類似度が予め定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。   The true / false discriminating unit 2170 in FIG. 16 compares and collates the discriminating data 150 with the predetermined reference data 160 to perform authenticity discrimination, and the similarity between the discriminating data 150 and the reference data 160 is predetermined. When the degree of similarity is equal to or higher, the image forming body 100 is determined to be authentic, and the authenticity determination result 200 is output.

以上、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法の実施の形態を具体的な実施例に基づいて説明してきたが、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法の実施の態様は上記の実施例に限定されるものではなく、本発明に係る特許請求の範囲に記載した技術事項の範囲内であれば各種の態様を採用することができる。   As mentioned above, although the embodiment of the authenticity determination method of the image forming body according to the present invention has been described based on the specific examples, the embodiment of the authenticity determination method of the image forming body according to the present invention has been described above. However, the present invention is not limited to these embodiments, and various embodiments can be adopted as long as they are within the scope of the technical matters described in the claims of the present invention.

100 画像形成体
110 一次元明度データF(i)
120 一次元実数配列f(u)
130 一次元実数配列f’(u)
140 一次元実数配列fa(u)
150 判別用データ
160 基準データ
200 真偽判別結果
2110 一次元明度データ取得部
2120 一次元ハートレー変換部
2130 配列並べ換え部
2140 数値変換部
2150 判別用データ生成部
2160 記憶部
2170 真偽判別部
10000 真偽判別装置_1
11000 真偽判別装置_2
ST110 一次元明度データの取得
ST120 一次元ハートレー変換
ST130 配列の並べ換え
ST140 数値変換
ST150 判別用データの生成
ST160 基準データの読み出し
ST170 真偽判別
100 Image forming body
110 One-dimensional brightness data F (i)
120 One-dimensional real array f (u)
130 One-dimensional real array f '(u)
140 One-dimensional real array fa (u)
150 Data for discrimination
160 Reference data
200 True / false discrimination result
2110 One-dimensional brightness data acquisition unit
2120 One-dimensional Hartley converter
2130 Array reordering part
2140 Value converter
2150 Data generator for discrimination
2160 Storage unit
2170 Authenticity discriminator
10000 True / False Discriminator_1
11000 Authenticity discrimination device_2
ST110 Obtaining one-dimensional brightness data
ST120 One-dimensional Hartley transform
ST130 Array reordering
ST140 Numeric conversion
Generation of ST150 discrimination data
Reading ST160 reference data
ST170 Authenticity discrimination

Claims (4)

原画像をハートレー変換し、秘匿情報として埋め込む二値画像と合成し、逆ハートレー変換した秘匿情報が、通常の観察環境下では観察不可能に埋め込まれた画像形成体の真偽判別方法であって、
前記画像形成体を読取り一次元明度データF(i)を取得する一次元明度データ取得工程と、
前記一次元明度データF(i)に一次元ハートレー変換を行い、一次元実数配列f(u)を生成する一次元ハートレー変換工程と、
前記一次元実数配列f(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列fa(u)を生成する数値変換工程と、
前記一次元実数配列fa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行い、判別用データを生成する判別用データ生成工程と、
前記判別用データとあらかじめ定められた基準データとを比較及び照合し真偽判別を行う真偽判別工程とを少なくとも有することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法。
The original image is Hartley transformed, combined with a binary image that is embedded as confidential information, and the inverse Hartley converted confidential information is a method for determining the authenticity of an image forming body that is embedded in an unobservable state under a normal observation environment. ,
A one-dimensional brightness data acquisition step of reading the image forming body and acquiring one-dimensional brightness data F (i);
A one-dimensional Hartley conversion step of performing one-dimensional Hartley conversion on the one-dimensional lightness data F (i) to generate a one-dimensional real number array f (u);
A numerical conversion step of obtaining an absolute value of each real number of the one-dimensional real number array f (u) and generating a one-dimensional real number array fa (u) composed of zero or positive real numbers;
A determination data generation step of performing predetermined filtering processing and predetermined gradation conversion on the one-dimensional real number array fa (u) to generate determination data;
A method of determining authenticity of an image forming body, comprising at least a true / false determination step of comparing and comparing the determination data with predetermined reference data to determine authenticity.
前記真偽判別工程において、
前記判別用データと前記基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、前記画像形成体を真正と判別することを特徴とする請求項1記載の画像形成体の真偽判別方法。
In the authenticity determination step,
2. The authenticity of the image forming body according to claim 1, wherein the image forming body is determined to be authentic when the similarity between the determination data and the reference data is equal to or higher than a predetermined similarity. How to determine.
前記一次元実数配列f(u)に所定の配列並べ換え処理を行い、一次元実数配列f’(u)を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、
前記数値変換工程において、
前記一次元実数配列f’(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又正の実数から成る前記一次元実数配列fa(u)を生成することを特徴とする請求項1記載の画像形成体の真偽判別方法。
A rearrangement step of performing a predetermined rearrangement process on the one-dimensional real number array f (u) to generate a one-dimensional real number array f ′ (u);
In the numerical value conversion step,
2. The image forming body according to claim 1, wherein an absolute value of each real number of the one-dimensional real number array f ′ (u) is obtained and the one-dimensional real number array fa (u) composed of zero or positive real numbers is generated. Authenticity discrimination method.
前記配列並べ換え工程において、
前記一次元実数配列f(u)を二等分して第一の部分配列と第二の部分配列を生成し、前記第一の部分配列を前記第二の部分配列の位置に移動し、前記第二の部分配列を前記第一の部分配列の位置に移動して、前記第一の部分配列と前記第二の部分配列の並べ換えを行い、前記一次元実数配列f’(u)を生成することを特徴とする請求項3記載の画像形成体の真偽判別方法。
In the rearrangement step,
Bisecting the one-dimensional real number array f (u) to generate a first partial array and a second partial array, moving the first partial array to a position of the second partial array, and The second partial array is moved to the position of the first partial array, and the first partial array and the second partial array are rearranged to generate the one-dimensional real array f ′ (u). The method of determining authenticity of an image forming body according to claim 3.
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