JP5720506B2 - 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム - Google Patents
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また、特許文献1のラベルのように、透明プラスチック基材の片面に、少なくとも、光回折構造形成層、粘着剤層、被覆材料が順次形成されたラベルの粘着剤層または光回折構造形成層に微小細粒を混入することによって、真偽判別要素であるホログラムとタガント(追跡用添加物)としての微小細粒を存在させ、偽造防止を図るものや、特許文献2のラベルのように、透明プラスチック基材の片側に、少なくとも、光回折構造層、反射材料層、粘着剤層、被覆材料が順次形成されたラベルのいずれかの層間の一部領域に感温変色材料層を形成するとともに、反射材料層に、光回折構造層より低屈折率の金属材料を形成し、粘着剤層に光学的に検知可能な物質を混入して、偽造防止を図るものが提案されている。そして、上述の微小細粒が、例えば、白色光や紫外線または赤外線を照射することによってある波長範囲で蛍光などの光を放射する特性を有するものを採用した場合は、偽造判定を行う際に微小細粒をルーペ等で拡大し、放射光の特性を確認することで真偽判定を行っていた。
これにより、両画像で影となる領域が差分として認識されず、その結果、実際は影である部位が影として認識されず除去されないという問題を避けることができる。
これにより、個体識別処理の都度、個々の撮影画像に適した閾値を決定できるため、実用的である。
まず、図1を参照して、本発明を適用する物品1について説明する。
図1(a)は物品1の上面図、図1(b)は図1(a)のA−A線断面図である。
物品1は、その基材10上にタガント(taggant:追跡用添加物)分布層11を有する。タガント分布層11には、基材10とは異なる反射性を有する微細物質(以下、タガントという)12がランダムに複数配置されている。タガント分布層11のタガント12は、例えば、印刷インクに混入して基材10に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品1の基材10上に配置される。これにより各タガント12はランダムな位置に配置される。
タガント12は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ(数μm〜数百μm程度)の微細な細粒である。
また、反射性金属層3を透明層とする場合は、屈折率が大きい薄膜とすればよく、硫化亜鉛、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化シリコン、硫化アンチモン等を使用する。
反射性金属層3の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
多層薄膜層4の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
また、光回折構造体層5を透明な被覆層(不図示)で覆い、保護するようにしてもよい。
光回折構造体層5の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
また、反射層6を透明な被覆層で覆い、保護するようにしてもよい。
反射層6の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm〜0.1μmの厚さとすればよい。
まず、図6に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品1のタガント分布層11に付与されたタガント12の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される(ステップS1)。ステップS1で真と判定された物品1について、更に、コンピュータ等の個体識別装置100を用いた微細物質分布解析処理(ステップS2)を施すことにより、真偽が判定される。
そして、図8に示すように、タガント12と基材10との間を光が散乱することにより、タガント12の影9が出来る。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長を持つ色相になるので、タガント12と同じ色相の影9が出来る。
一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長をもつ色相であるので、影9の色相はタガント12の色相と同一となる。ただし、彩度はタガント12よりも影9の方が低いものとなる。例えば、タガント12が青であれば、影9は淡い青となる。
例えば、タガント12を印刷インクに混入して付与した場合は、たとえ同じ機種の印刷装置であっても個々の印刷装置には固有の癖があり、厳密には同じ仕上がり状態を得られない。そのため、印刷装置や、用いるインク、インクの残存量、印刷の設定、更には、印刷時の気温や湿度等の諸条件によって、異なる印刷結果を得る。また、タガントの混入の割合等によってもタガントの分布は異なる。本発明は、予め真の物品のタガント12の分布位置を求め、基準特徴点データとして記憶しておき、比較対象とする物品のタガント12の分布と比較照合することにより個体の一致、不一致(真偽)を判別しようとするものである。
図9は、個体識別装置100のハードウエア構成を示すブロック図である。
個体識別装置100の制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信I/F部106、周辺機器I/F部107及びバス109を含む各装置は、例えばコンピュータ等によって構成される。
CPUは、記憶部102、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス108を介して接続された各部を駆動制御する。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。RAMは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部101が後述する各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
なお、入力部103と表示部104が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。
通信I/F106は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
光源110は、撮影対象とする物品1を撮影する際に、物品1に対して所定の方向から光を照射する。
画像読取装置108と光源110と物品1との位置関係については、後述する(図12〜図14参照)。
バス109は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
図10は、微細物質分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図11は、影除去処理(1)について説明するフローチャート、図12、図13、図14は物品1と画像読取装置108と光源110との位置関係について説明する図、図15は、影除去処理(2)について説明するフローチャート、図16、図17は基準物品及び対象物品と、読み取る画像データの例、図18は、特徴点の相対位置について説明する図、図19は基準画像データ及び対象物画像データから抽出された特徴点の例である。
影除去処理を行うことにより、後述する特徴点の抽出をより精密に行うことが可能となり、個体識別の精度が向上する。
影除去処理の方法としては、例えば(1)2枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する方法(図11参照)、(2)彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去する方法(図15参照)等が考えられ、いずれを採用してもよい。
図12は対象物1の向きを水平に回転させ、各角度でそれぞれ撮影を行う例である。光源110と画像読取装置108の位置は固定とする。光の照射される角度ができるだけ異なる方が影の位置が大きく変化し、影9の検出精度が向上するため、対象物1の回転角は180度とすることが望ましい。
装置構成としては、1つの画像読取装置108に対して、予め2つの光源110a、110bを配置しておくことが望ましい。この場合、一方の光源110aから光を照射して対象物1を撮影した後、他方の光源110aから光を照射して対象物1を撮影することが望ましい。この場合、撮影の都度、光源110及び画像読取装置108、対象物1の位置合わせが不要となり、連続的に複数の画像を撮影することが可能となり、効率よく撮影処理を行える。
ただし、図14のように画像読取装置108の位置を移動させて撮影を行うと、画像読取装置108と対象物1との位置関係が変わり、投影角度が異なることとなり、2つの撮影画像間にタガント12の形状差が生じてしまう。そこで、図14のように画像読取装置108の位置を移動させ、各位置でそれぞれ撮影を行う場合には、コンピュータ(個体識別装置100)は、撮影された画像のうち1の画像を基準として他の画像を補正し、撮影画像に表れるタガント12の形状の歪みを補正する。補正処理としては、例えば、アフィン変換等を行えばよい。
ステップS11において、個体識別装置100の制御部101は、2枚の撮影画像の差分を取り、差分が大きい画素を抽出し、差分領域とする。差分対象は、何らかの画素値であればよく、例えば、色(RGB)、彩度、明度、色相(HSV分解)、グレースケール変換した場合はグレースケール値等のうち、いずれか1つ、またはこれらの値のうち少なくとも2つ以上の値を組み合わせて差分をとるようにすればよい。
パターンA:一方の画像Xの画素がタガントまたは背景、他方の画像Yの画素がタガントまたは背景。
→パターンAの場合、制御部101は両画素に差分なしと判断する。
パターンB:一方の画像Xの画素がタガントまたは背景、他方の画像Yの画素が影。
→パターンBの場合、制御部101は両画素に差分ありと判断し、該当画素を差分領域として抽出する。
パターンC:一方の画像Xの画素が影、他方の画像Yの画素がタガントまたは背景。
→パターンCの場合、制御部101は両画素に差分ありと判断し、該当画素を差分領域として抽出する。
パターンD:一方の画像Xの画素が影、他方の画像Yの画素が影。
→パターンDの場合、本来は影であっても差分領域として抽出されないことになる。
例えば、物品1を中心とし、光源の方位角(0度、180度)の組の各画像から抽出された差分領域と、(90度、270度)の組の各画像から抽出された差分領域と、の和集合となる領域を影として、除去することとする。
より正確に影を抽出したい場合には、差分をとる画像の組み合わせの数を増やせばよい。例えば、光源の方位角を(0度、180度)の組の各画像から抽出された差分領域と、(90度、270度)の組の各画像から抽出された差分領域と、光源の方位角を(45度、225度)の組の各画像から抽出された差分領域と、(135度、315度)の組の各画像から抽出された差分領域と、の計4つの組み合わせから抽出された差分領域の和集合を影として、除去すれば、より正確に影9を除去できる。
ステップS22における閾値αは、例えば以下の方法で決定すればよい。
対象画像全体の彩度の平均値を含む所定の数式から閾値αを決定する。
所定の数式は、例えば、α=ax+b(a、bは係数、xは平均値)等を用いて決定すればよい。
この閾値決定方法(1)を採用する場合は、個体識別処理の都度、個体識別装置100が閾値αを求めるようにする。個々の撮影画像に適した閾値αを決定できるため、実用的である。
事前にタガント12を撮影し、影9の部分を手動で指定して、影9の彩度を求めておく。
この閾値決定方法(2)を採用する場合は、精度よく影9を認識できるが、光源の照度や画像読取装置108の感度等といったデバイスの設定条件を、事前処理と個体識別(基準画像との比較の際)とで同一とする必要がある。
上述の閾値決定方法(1)において、彩度の平均値に加え、光源の照度等を考慮して閾値αを決定するようにしてもよい。
特徴点を抽出するための画像処理としては、例えば、(A)中央値による二値化処理、(B)平均値による二値化処理等を採用することが好適である。以下、各処理について説明する。
以下の式(1)により算出される閾値Scにより、読み取った画像データ(階調画像)を二値化する。
以下の式(2)により算出される閾値Saにより、読み取った画像データ(階調画像)を二値化する。
本実施の形態では、1つのタガント12について一定の面積を有する領域が、タガント12の領域として判別されるため、制御部11は、タガント12の領域として判別された領域の重心を特徴点として抽出する。従って、仮にタガント12の領域の周りの影9の一部が除去しきれずに残っている場合も、除去しきれなかった影9の領域が小さければ、特徴点抽出処理の精度が著しく低下することはない。
ここで、特徴点の位置情報は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。
また、絶対位置情報は、読み取った画像データを所定の画素数で正規化し、正規化後画像データの、例えば中心点を原点として各特徴点の2次元絶対位置座標(X,Y)を求めればよい。
相対位置情報とは、図18に示すように、ある特徴点とその特徴点の周囲の所定数の特徴点との各距離(相対距離)の集合データである。この相対距離の集合データを読取範囲内の各特徴点について繰り返し算出する。
基準特徴点データ算出時(ステップS102)に特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップS104の対象物品の読取りは、基準物品の読取りと同じ画像読取装置108を用い、同じ条件で読み取る。また、図16に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読取りと同一とする。制御部101は、読み取った画像データを対象物画像データとしてRAMに保持する。
すなわち、ステップS101において図11に示す影除去処理(1)を行っている場合は、ステップS105においても図11の影除去処理(1)を実行する。この場合、ステップS104の対象物品の画像読取処理では、複数の画像を読み取る。一方、ステップS101において図15に示す影除去処理(2)を行っている場合は、ステップS105においても図15の影除去処理(2)を実行する。
基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。
その後、次の対象物品があれば、ステップS104〜ステップS110の本処理を繰り返し行い、結果を出力して、微細物質分布解析処理を終了する。
すなわち、制御部101は、図10のステップS102及びステップS106の特徴点抽出処理において、図21に示すノイズ除去処理を適用してもよい。
また、タガント12は印刷インクへの混入や塗布といった簡単な方法で付与できるため、容易に製造でき、本発明の個体識別処理を適用することで、高い精度で個体識別を行うことが可能となる。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。
第2の実施の形態では、所定の形状を人工的に付与したタガント82が基材80の表面に付与された物品8について、本発明に係る個体識別方法を適用する例を説明する。
図22に示すように、物品8は、その基材80上にタガント分布層81を有する。タガント分布層81には、基材80とは異なる反射性を有するタガント82がランダムに複数配置されている。タガント分布層81のタガント82は、例えば、印刷インクに混入して基材80に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品8の基材80上に配置される。これにより各タガント82はランダムな位置に配置される。
例えば、図22(c)に示す例では、表面形状が円形、三角形、四角形、十字型となるタガント82が混在する。このように、異なる形状のタガント82を混ぜ合わせ、タガント分布層81にランダムに配置するようにしてもよい。
異なる形状のタガント82を分布させる場合は、後述する個体識別処理による個体識別性が向上する。一方、同一形状のタガント82を分布させる場合は、異なる形状のタガント82を付与する場合と比べて低コストで実現できる。
図23では、タガント82の形状を六角柱とし、一部に「D」の文字(図案7)が付与されている。
タガント82の基材73には、第1の実施の形態のタガント12と同様に、金属や樹脂等を用いる。
すなわち、まず図6に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品8のタガント分布層81に付与されたタガント12の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定される(ステップS1)。ステップS1で真と判定された物品8について、更に、コンピュータ等の個体識別装置100を用いた微細物質分布解析処理(ステップS2)を施すことにより、真偽が判定される。
基準特徴点データとして特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップS104の対象物品の読取りは、基準物品の読取りと同じ画像読取装置108を用い、同じ条件で読み取る。また、図16に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読取りと同一とする。制御部101は、読み取った画像データを対象物画像データとしてRAMに保持する。
全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上(相関値が類似度の場合)であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体(偽)であると判定する(相関値が類似度の場合)。
その後、次の対象物品があれば、ステップS104〜ステップS110の本処理を繰り返し行い、結果を出力して、微細物質分布解析処理を終了する。
更に、ステップS2の微細物質分布解析処理を行うことで、ランダムに配置されているタガント82の分布位置情報を基準特徴点データとして記憶しておき、これに基づいて対象とする物品の真偽を正確に判定することが可能となる。微細物質分布解析処理では、タガント82の影を除去した後に、タガント82の分布位置情報を特徴点として抽出するため、影9の領域をタガント82の領域と誤認識するおそれがなく、正確に特徴点を抽出できる。
また、画像からタガント12(82)の影を抽出するために、同一物品1について光源を異ならせて撮影した2つの画像の差分をとり、差分領域を除去(背景化)するようにしてもよいし、1つの画像をHSV分解し、彩度が所定の閾値より低い画素を除去(背景化)するようにしてもよい。
更に、光源の異なる2つの画像の差分領域を除去(背景化)する場合には、差分をとる2つの画像の組み合わせを複数組とし、複数の組で求めた各差分領域の和集合を影として除去するようにすればよい。これにより、一方の画像でも他方の画像でも影となる領域が、差分として認識されず影として除去されないという問題を避けることができる。
また、画像をHSV分解し、彩度が所定の閾値より低い画素を除去(背景化)する場合は、タガント12(82)の影9のみならず、ゴミや汚れ、ノイズ等を除去することも可能となり、特徴点抽出の精度が向上する。
101・・・制御部
102・・・記憶部
108・・・画像読取装置
1・・・・・基準物品
11・・・・タガント分布層
12・・・・タガント(微細物質)
3・・・・・反射性金属層
4・・・・・被覆層
5・・・・・光回折構造体層
6・・・・・所定の照射光による反射層
7・・・・・図案(文字、図形、記号、模様、もしくはこれらの組み合わせ)
72・・・・図案形成層
71・・・・反射材料層
8・・・・・物品
81・・・・タガント分布層
82・・・・タガント
9・・・・・タガントの影
15・・・・基準画像データ
16,17,18,19・・・・・・・・対象物画像データ
19−1,19−2,…,19−N・・・比較領域
25・・・・・・・・・・・・・・・・・基準特徴点データ
26,27,28・・・・・・・・・・・対象物特徴点データ
Claims (6)
- 基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品を個体識別する個体識別装置であって、
個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶する記憶手段と、
識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとする影除去手段と、
前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出する対象物特徴点抽出手段と、
前記対象物特徴点抽出手段により抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。 - 前記影除去手段は、光源位置が異なる2枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去するか、或いは、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去することを特徴とする請求項1に記載の個体識別装置。
- 前記影除去手段が、2枚の撮影画像の差分領域を影とみなして除去する場合において、比較する2枚の撮影画像の組み合わせを変えて差分領域の抽出を複数回繰り返して行い、抽出された各差分領域の和集合を影として除去することを特徴とする請求項2に記載の個体識別装置。
- 前記影除去手段が、彩度が閾値以下の画素を影とみなして除去する場合において、前記閾値は、対象画像全体の彩度の平均値を含む所定の数式から決定されることを特徴とする請求項2に記載の個体識別装置。
- 基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品を個体識別する個体識別方法であって、
個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶するステップと、
識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとするステップと、
前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出するステップと、
抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別するステップと、
を含むことを特徴とする個体識別方法。 - コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基材と前記基材の表面と略平行に固着されているタガント分布層とを有する物品について、個体識別の基準となる前記物品である基準物品に付与された前記タガントの分布位置情報の基準特徴点データを記憶するステップと、
識別対象となる前記物品である対象物品の撮影画像からタガントの影を除去し、対象物データとするステップと、
前記対象物データから、前記タガントの分布位置情報を対象物特徴点データとして抽出するステップと、
抽出された対象物特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより前記対象物品と前記基準物品とが同一個体であるか否かを判別するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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