KR102488516B1 - 피검물의 확장 인증 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 2개의 이미지들 간의 상관적 임프린트를 판정하기 위한 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은 다음의 단계들: - 제1 이미지 및 제2 이미지의 구현 - 제1 이미지 및 제2 이미지에 각각 속하는 타일들 간의 유사도 벡터들을 계산하는 페이즈 -- 상기 유사도 벡터들은 임프린트 벡터들의 필드를 형성하고, 상기 임프린트 벡터들의 필드는 엔트로피 기준의 의미에서 적어도 하나의 무질서한 영역을 포함함 --, - 임프린트 벡터들의 계산된 필드의 표현 값을 상관적 임프린트의 모습으로(in the guise of) 기록하는 페이즈를 포함한다. 본 발명은 또한, 본 발명에 따른 상관적 임프린트를 판정하기 위한 방법을 구현하는 진정 이미지에 대해 후보 이미지를 인증하기 위한 방법에 관한 것이다.

Description

피검물의 확장 인증 방법

본 발명은 피검물들(material subjects)의 인증(authentication) 및 정합성 검정(integrity checking)의 기술분야뿐만 아니라 시각 암호화(visual cryptography)의 기술 분야에 관한 것이다. 바람직하지만 한정되지 않은 적용에서, 본 발명은 피검물들의 일원화된 인증(unitary authentication)의 기술분야에 관한 것이다.

시각적 서보잉에서의 오브젝트 인식/위치 측정(localization) 또는 로봇 공학에서의 내비게이션, 입체이미지(stereoscopy)에서의 서로 다른 시점들로부터의 동일한 장면의 재구성, 파노라마 사진에서의 부분적인 중첩 경관의 조립, 또는 이미지 검색/이미지 데이터베이스 인덱싱에서의 형상 인식을 목적으로 한 이미지 매칭 방법이 알려져 있다. 시간 경과에 따른 오브젝트 추적 방법도 존재한다. 하지만, 이들 모든 방법은 이미지들, 또는 이미지들이 얻어지거나 이미지들이 획득되는 피검물들의 인증 없이 2개의 이미지들 간에 존재하는 보다 높거나 또는 낮은 유사도를 판정하기 위하여 검색한다.

그러므로 적어도 2개의 이미지들 중 하나에 존재하는 고유한 해저드를 고려할 수 있거나, 또는 또한 2개의 이미지들에 존재하는 고유한 해저드를 고려할 수 있으면서 또한, 비교에 의해 이것을 설명할 수 있는, 2개의 이미지들을 관련시키기 위한 방법에 대한 필요성이 제기되었다. 다시 말해서, 특히, 서로 다른 스케일로, 텍스처 및 콘투어들과 같은 속성들의 단수 변동성을 설명하고 사용하는 것을 가능하게 하는 2개의 이미지들을 관련시키기 위한 방법에 대한 필요성이 제기되었다.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 2개의 이미지들 간의 상관적 임프린트(relational imprint)를 판정하기 위한 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은

- 적어도 하나의 피검물의 제1 및 제2 이미지들의 구현

- 상기 제1 및 제2 이미지들에 각각 속하는 타일들 간의 유사도 벡터를 계산하는 페이즈 - 유사도 벡터는 엔트로피 기준의 의미에서 적어도 하나의 무질서한 영역을 포함하는 임프린트 벡터들의 필드를 형성함 -,

- 이전 단계에서 계산된 임프린트 벡터들의 필드의 표현을 상관적 임프린트로서 기록하는 페이즈를 포함한다.

본 발명에 따른 상관적 임프린트는, 다양한 애플리케이션들, 예를 들어 피검물의 이미지를 획득한 후에 이미지 또는 피검물을 인증, 식별, 검사하는데 사용될 수 있다.

본 발명은, 한편으로는 피검물로부터 비롯되는 재료(matter)의 단일성(unicity), 비-재현성(non-reproducibility) 및 예측 불가능성의 (unpredictability)의 속성들을 구현하는 장점을 가지며, 특히 제2 이미지에 대한 제1 이미지의 소위 상관적 임프린트를 판정하기 위해 이미지들의 표시(view)와의 관련성을 사용하며, 여기서 적어도 이미지들 중 하나는 피검물의 이미지이다. 이 상관적 임프린트으로부터, 디지털 컨디셔닝을 통해 자동 인증 작업을 목적으로 한 상관적 서명(signature)이 도출될 수 있다. 이 상관적 임프린트로부터 또한, 인지 조정을 통해, 사전 훈련이나 특정의 물질 없이도 인간 사용자의 감각들 중 적어도 하나를 대상으로 하고 하는 인증을 가능케 할 관계 자극(relational stimulus)이 도출될 수 있으며, 후자의 능력을 사용하여 현상의 존재와 품질을 계측하거나 판단한다. 이것은 "확장 인증"이라고 칭하여진다.

본 발명의 의미에서, "벡터들의 필드"는 하나 또는 여러 개의 스칼라 필드들로서 이해될 수 있으며, 또한 차수 0의 텐서가 스칼라이고 차수 1의 텐서가 벡터인 것을 알면 본 발명의 사상을 변경하지 않고서, 보다 일반적으로는 하나 또는 여러 개의 텐서 필드들로서 이해될 수 있다. 따라서, 본 발명의 의미에서, 용어 "벡터들의 필드"는 용어 "텐서들의 필드"와 등가인 것으로서 이해되어야 하며, 여기서 달리 언급되지 않는 한 2개의 용어는 차별 없이 사용될 수 있다. 서로 다른 차수의 경우에는, 동일한 상관적 임프린트를 판정하기 위한 텐서들의 필드를 구현하는 본 발명의 변형 예가, 상기 방법의 구현의 서로 다른 특성(characteristics)과 양립할 수 없는 것이 아닌 한, 고려될 수 있다.

제1 및 제2 이미지들에 각각 속하는 타일들 간의 유사도의 벡터들을 계산하는 페이즈 동안에 계산된 유사도 벡터들의 세트는, 적어도 하나의 벡터들의 필드와 비교 가능한데, 그 이유는 각각의 포인트에서 그리고 각각의 유사도 벡터에 대해, 한 유형의 유사도 지표(indicator) 및 유사도 랭크(rank)에 의해 정의된 계산 방법을 사용함으로써, 참조 이미지의 임의의 포인트에서 하나 또는 여러 개의 유사도 벡터들을 계산하는 것이 이론적으로 가능하기 때문이다. 엄밀한 의미에서는, 필드를 근사시키는 또는 재구성하는 참조 이미지의 다른 모든 포인트들에서, 보간법(interpolation) 또는 외삽법(extrapolation) 또는 사전에 값들이 고정된 벡터 함수에 의해 계산될 수 있는 필드의 부분을 완료하는 것이 또한 가능하다.

본 발명의 의미에서, 임프린트 벡터들의 필드는 엄밀한 의미에서 유사도 벡터들의 하나 또는 여러 개의 필드로 이루어진, 벡터들의 필드의 샘플화된 버전이며, 상기 필드(들)는 동일 계산 방법에 따라 애플리케이션의 그들의 포인트들에서 각각 계산된 유사도 벡터들로 이루어진다.

따라서, 본 발명의 의미에서, 임프린트 벡터들의 필드는 유사도 벡터들의 필드 또는 유사도 벡터들의 필드들의 중첩(superimposition)으로 구성될 수 있다. 따라서 임프린트 벡터들의 필드를 형성하기 위해 유사도 벡터들의 여러 개의 필드가 중첩될 수 있다.

유사도 벡터들의 필드들의 중첩에 의해, 예를 들어, 애플리케이션의 동일 포인트에서, 그들의 각각의 유사도 벡터들의 벡터 합 및/또는 애플리케이션의 임의의 포인트에서, 그들의 각각의 유사도 벡터들의 병치(juxtaposition)가 만들어진다.

경우에 따라서는, 위에서 노출된 유사도 벡터들의 필드의 처리(handling)는 임프린트 벡터들의 필드를 구성하는 유사도 벡터들 및 그들의 개별적인 계산 방법에 포인트-투-포인트(point-to-point)를 그대로 반복하는(echo) 것으로 이해된다.

또한, 본 발명의 소정의 실행에서는, 특히 상관적 임프린트를 끝마치고 그것의 구성 요소들을 분류하기 전에 수행된 처리 동작들(각각의 유사도 벡터에 대해, 그것을 획득하기 위한 계산 방법 및 다른 벡터들과의 가능한 조합)의 히스토리를 유지하는 것이 유용할 수 있다.

본 발명의 방법에 따라, 임프린트 벡터들의 필드는 적어도 하나의 무질서한 영역, 그리고 경우에 따라서는 하나의 규칙적인 영역을 포함한다.

설명된 방법에 따라 계산된 임프린트 벡터들의 필드(들)의 표현은, 상관적 임프린트를 형성하기 위해 경우에 따라 다음 구성들을 포함한다 :

- 계산된 유사도 벡터들의 세트,

- 계산된 유사도 벡터의 오직 일부,

- 계산된 유사도 벡터들의 조합에 의해 생성된 벡터들의 전부 또는 일부.

또한, 상관적 임프린트는 특히, 고려된 각 유사도 벡터에 대해, 엔트로피 기준의 의미에서, 그것의 계산 방법 및/또는 그것의 무질서하거나 그렇지 않은 특성(character)을 포함할 수 있다.

본 발명의 방법에 따르면, 상관적 임프린트는 서로 다른 형태들하에서의 다양한 구성에서의 인증과 같은 기능 수행에 바람직한 형태하에 놓여진다.

따라서, 상관적 임프린트는 그들이 무질서한 특성인지 아닌지 및/또는 하나의 계산 방법 또는 다른 방법에 따라 획득되는지, 및/또는 이미지에서 하나의 방식 또는 다른 방식으로 지리적으로 분산되어 있는지, 및/또는 서로로부터 독립적인지 아닌지 및/또는 안정적인지 아닌지에 따라, 유사도 벡터들의 하나 또는 여러 개의 클래스로 이루어질 수 있다.

상관적 임프린트는 임프린트 벡터들의 계산된 필드를 형성하는 유사도 벡터들의 전부 또는 일부에 의해 이루어진, 유사도 벡터들의 오직 하나의 클래스만을 포함할 수 있다.

한 세트의 피검물 이미지들의 상관적 임프린트는 동일한 피검물 이미지와 관련될 수 있다. 경우에 따라서는, 동일한 피검물 이미지가 또 하나의 참조 이미지를 참조하는 제2 또는 제n 세트의 피검물 이미지들에 속할 수 있다.

피검물 이미지의 상관적 임프린트는 서로 다른 클래스의 참조 이미지(예컨대, 페이퍼의 일부(piece) 또는 사람의 피부의 일부의 이미지인 참조 이미지와 관련된 다공질(cellular) 물질의 피검물 이미지)와 관련될 수 있다.

또한, 피검물 이미지의 상관적 임프린트는 동일한 클래스의 이미지(예컨대, 스텁이 있는 티켓의 이미지) 또는 그 자체와도 관련될 수 있다. 이 후자의 경우, 피검물 이미지는 임프린트 벡터들의 필드의 유사도의 제1 랭크에서의 계산을 가능케 하는 참조 이미지를 생성하도록 변환될 수 있으며, 그것의 영역은 무질서하다. 바람직한 실시예에 따르면, 유사도 벡터들을 계산하는 페이즈를 적용하기 전에, 피검물 이미지는 네거티브(잠재적 렌더링 디바이스의 동적 범위와 호환 가능함)로 변환된다.

피검물 이미지의 상관적 임프린트는, 경우에 따라서는, 동적 텍스쳐들(textures)의 생성 방법과 같은 이미지 합성 방법에 의해 적어도 부분적으로 형성되거나 및/또는 기술된, 주어진 클래스의 이미지와 관련될 수도 있다. 이미지 합성 방법이 (의사)-랜덤 입력 이미지의 반응-확산 방법의 경우와 같이, 큰 크기의 세트에 속하는 적어도 하나의 입력 파라미터를 사용할 때에는, 상기 입력 파라미터(들)는, 비밀인 경우에는, 대응하는 참조 이미지를 필요에 따라 생성하기 위한, 시드(seed)로서 역할을 수행할 수 있다.

또한, 상관적 임프린트는 하나 또는 여러 개의 참조 이미지들에 따라 판정될 수 있고, 이로써, 환경들 간에 긴장(tightness)을 유지하면서, 각각이 동일한 참조 이미지를 사용하는 수 개의 환경에서 본 발명의 방법을 사용하는 것을 가능하게 한다.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은 기록하는 페이즈 이전에, 유사도 벡터들을 적어도 하나의 소위 무질서한 클래스와 하나의 소위 규칙적인 클래스로 분류하는 단계를 포함하고, 지역 엔트로피 기준 및 분류 임계 값에 따라 클래스들 중 어느 하나에 유사도 벡터들의 각각을 할당하는 것으로 이루어진다.

본 발명의 특징에 따르면, 1(one)과 동일한 랭크에서 유사한 지표를 계산하는 것이 선정될 때에는, 각각의 유사도 벡터는 그것이 상기 엔트로피 기준을 충족하는 지의 여부에 따라 무질서한 클래스 및 규칙적인 클래스의 어느 하나에 낙착되거나 추가되며, 여기서 널(null) 벡터는 이후 보완으로서 규칙적인 클래스 또는 무질서한 클래스에 각각 도입/추가될 수 있다.

상관적 임프린트는 예를 들어 유사도 벡터들이 속한 클래스에 따라 그것들의 참조 포인트들에 연결된(linked) 유사도 벡터들의 세트들의 목록으로서 기록될 수 있다.

본 발명의 특징에 따르면, 상관적 서명은 그의 사용을 위해 바람직하게는 데이터베이스 또는 심지어 그래픽 코드 내에 기록된다.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은 임프린트 벡터들의 필드를 압축하고 상관적 임프린트로서 압축 결과를 기록하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특징에 따르면, 상관적 임프린트의 기록은 사용된 이미지들 중 적어도 하나를 기록하는 것과 관련된다.

본 발명의 의미에서, 정확하지는 않지만, 용어 "기록"은 광의의 의미로 이해되고, 물론 본 발명의 상응하는 구현과 호환 가능해야 하는 것으로 이해되어야 함을 유의해야 한다. 따라서, 본 발명의 의미에서, 용어 "기록"은 디지털 또는 아날로그 형태하에서 임의의 적절한 방식으로 기록하는 것을 목적으로 한다. 본 발명과 호환 가능한 기록 모드들 중에서, 특히: 임의의 컴퓨터 및/또는 전자 포맷하에서의 기록, 본 발명의 구현에 적합한 지지체 상의 프린트된 형태하에서의 기록, 컬러 또는 흑백의 사진 기록, 홀로그램 형태하에서의 기록, 특히 레이저에 의한 새겨진 형태하에서의 기록이 언급될 수 있지만, 이 리스트는 제한적이거나 한정적이지 않다.

본 발명의 의미에서, 피검물의 구조 또는 미세구조(microstructure)에 관한 공간 정보를 포함하는 마킹된 이미지(예를 들어, 자연적으로 존재하는 비균질성(inhomogeneity))의 일부 및/또는 합성물 구조 성질(nature)(예를 들어, 합성된 패턴 또는 의사-해저드)의 일부 및/또는 이 구조 또는 미세구조 공간 정보에 근거하여 계산된 로컬 특성(예를 들어, 로컬 불변(invariant) 기술자(descriptors))를 "타일"로 이해하여야 한다. 본 발명의 체계 내에서, 용어들 "텍스쳐" 또는 "마이크로텍스쳐"는 이미지상에서 가시적이거나 관찰 가능한 것에 관련되는 반면, 용어들 "구조" 또는 "미세구조"는 피검물 자체와 관련된다. 따라서, 인증 영역의 텍스처 또는 마이크로텍스쳐는 인증 영역의 구조 또는 미세구조의 이미지에 대응한다.

유사도 벡터들을 계산하는 페이즈는, 제1 및 제2 이미지들에 공통인 마크를 판정하는 단계; 상기 제1 이미지에서, 참조 타일들의 세트를 판정하는 단계 - 각각이 공통 참조 시스템에서 좌표들을 갖는 적어도 하나의 참조 포인트와 관련됨 -; 제2 이미지에서, 각각이 참조 타일과 매칭되는 일치 타일들(concordance tiles)을 검색하는 단계 - 일치 타일들(concordance tiles)은 참조 타일과 어느 정도의 유사도를 가지며 각각이 공통 참조 시스템에서 좌표들을 갖는 적어도 하나의 참조 포인트와 관련됨 -; 각 참조 타일 및 관련된 일치 타일의 참조 포인트들의 좌표에 근거하여 각 유사도 벡터의 좌표를 계산하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특징에 따르면, 유사도 벡터들은 평면 또는 2차원 공간에서 계산된다.

참조 타일들은 전체의 지원 이미지를 커버할 수도 또는 커버하지 않을 수도 있고, 서로 중첩할 수도 또는 서로 분리될 수도 있어서, 지원 이미지의 일부분이 커버되지 않는 상태로 만든다.

참조 타일들 및/또는 그들의 공간 분포는 미리 판정되거나 자동 적응 성질(auto-adaptive nature)일 수 있다. 동일한 이미지에 대해서는 이들 2개의 구성을 결합하는 것도 심지어 생각할 수 있다.

그들은 예를 들어 다음에 근거하여 미리 판정될 수 있다:

- 주어진 그리드, 이 그리드는 규칙적인 또는 비-규칙적인(무질서한 그리드) 형상, 크기 및 위치의 타일들로 이루어질 수 있음이 알려져 있음.

- 또는 중첩 여부에 관계없이, 규칙적인 또는 비-규칙적인 형상, 크기 및 위치의 별개의 통합된 한 세트의 타일들.

참조 타일들 및/또는 그것의 공간 분포는 또한, 자동 적응 방식으로, 예를 들어 로컬 특성의 검출 알고리즘의 구현시에 자동으로 판정될 수 있다.

참조 포인트들 및/또는 그것의 공간 분포는 미리 판정되거나 자동 적응 성질일 수 있다. 같은 이미지에 대해서는, 이들 2개의 구성을 결합하는 것도 심지어 생각할 수 있다.

그들은 예를 들어 다음에 근거하여 미리 판정될 수 있다.

- 주어진 그리드의 노드들, 이 그리드가 규칙적 아니면 비-규칙적(왜곡된 그리드)일 수 있음이 알려져 있음.

- 또는 한 클라우드의 포인트들.

참조 타일들 및/또는 그것의 공간 분포는 또한 자동 적응 방식으로, 예를 들어 로컬 특성의 검출 알고리즘의 구현시에 자동으로 판정될 수 있다.

일치 타일들을 검색하는 단계는, 각각의 참조 타일에 대해, 참조 타일에 대응하는 제1 이미지의 부분과 제2 이미지의 검사(inspection) 부분 간의 일련의 유사도 지수의 계산을 사용할 수 있으며, 상기 검사 부분은 제2 이미지에서 각각의 유사도 지수에 대해 그리고 상기 참조 타일과 관련된 일치 타일로서 상기 참조 타일과 현저한 정도의 유사도를 갖는 검사 부분을 선정함으로써 대체된다.

일치 타일들을 검색하는 단계는, 또한 제2 이미지에서 한 세트의 검사 타일들을 판정하는 것, 그리고 각각의 참조 타일에 대해:

- 일련의 유사도 지수들을 계산하는 것, --각 유사도 지수는 참조 타일에 대응하는 제1 이미지의 부분과 검사 타일에 대응하는 제2 이미지의 부분 간에 계산되고, 검사 타일은 각 유사도 지수에 대해 서로 다름 --,

- 상기 참조 타일과 관련된 일치 타일로서, 상기 참조 타일과의 소정 정도의 유사도를 갖는 검사 타일을 선정하는 것을 포함한다.

참조 및 검사 타일들의 세트들의 판정은, 예를 들어 다음과 같은 방법들(A - KAZE, SURF, SIFT, ORB)에 통합된, 예를 들어 시공간적(spatiotemporal) 필터들, 또는 Law, 또는 로컬 2진 패턴들(LBP), 또는 신호 레벨 구배(gradient), 또는 분포(distribution)로부터 비롯되는 특성 검출 및 기술(description)의 알고리즘을 구현함으로써 자동 적응 방식으로 수행될 수 있다.

일치 타일을 검색하는 단계는 또한, 상술한 2개의 접근법을 순차적으로 및/또는 동시에 조합함으로써 수행될 수 있다.

본 발명의 의미에서, 2개의 타일 간의 유사도는 유사도 지표 및 선정된 유사도 랭크 n(n = 1이면 제1 최대 값, n = 2이면 제2 최대 값, 등)에 의하여, 계산 방법에 따라 평가되며, 유사도 지수(양수 또는 절대 값)라고 칭해지는 그것의 값은 타일들이 서로 유사하기 때문에 모두 더 크다. 유사도의 현저한 정도는 주어진 참조 타일 및 계산 방법에 대해 계산된 일련의 유사도 지표의 최대 유사도 지수이다.

본 발명의 특징에 따르면, 유사도의 정도는 검사 타일들의 참조 타일과의 유사도 지수에 따라 내림차순으로 정돈된 일련의 검사 타일들에서 일치 타일로서 유지되는 검사 타일의 랭크에 대응한다.

표준화된 상관관계 또는 차이에 의한 상관관계는 유사도 지표의 유형으로서 사용될 수 있다. 보다 일반적으로는, 적절한 거리 또는 발산(divergence)의 역수가 유사도 지표로서 사용될 수 있다. 유사도 지표는, 또한 예를 들어 Law 또는 로컬 2진 패턴들(LBP), 신호 레벨 구배, 또는 배포, 또는 시공간적 필터들로부터 비롯되는 타일들 간의 로컬 기술자들에 의해 검출되고 정량화된 관심 있는 특징 포인트들의 매칭에 적용될 수 있다. 따라서, 이하의 방법들(A-KAZE, SURF, SIFT, ORB ...)에 통합된 비교 수단이 본 발명의 의미에서 유사도 지표로서 사용될 수 있다.

본 발명의 특징에 따르면, 제1 이미지와 제2 이미지 간의 유사도 벡터들을 계산하는 페이즈 동안에, 로컬 유사도 지표는 하나 이상의 로컬 랭크에서 선정된다.

본 발명의 특징에 따르면, 구현된 2개의 이미지는 서로 동일하고, 상관적 임프린트의 판정에서 유사도 벡터를 계산하도록 랭크 2의 유사도 지표가 선정된다.

본 발명의 방법에 따르면, 유사도 벡터들은 엔트로피 기준의 의미에서 적어도 하나의 무질서한 영역을 포함하는 임프린트 벡터들의 필드를 획득하기에 충분히 높은 랭크까지 계산된다.

본 발명의 의미에서, 엔트로피 기준은, 미리 정의된 형상 및 크기를 가지고 있고, 부근들 중 한 곳에 위치한 유사도 벡터들에 대한 후보 유사도 벡터의 무질서하거나 그렇지 않은 특성을 판정하기 위한 것이다. 이 2진 기준은, 유사도 벡터들의 지향(orientation)의 (정규화된) 히스토그램의 엔트로피와 같은, 부근에서 평가된, 예측 불가능한 지수에 미리 정의된 임계값을 적용하는 것으로 이루어지며, 경우에 따라서는, 그들의 규범(norm)에 의해 가중치가 부여된다. 이어서 예측 불가능한 지수가 임계 값(예컨대, 1 BIT)보다 크거나 (또는 동등)할 때에는, 엔트로피 기준은 확증되고 후보 유사도 벡터는 무질서한 것으로 간주될 것이다(즉, 무질서한 벡터들의 클래스에 위치됨). 반대의 경우에는, 후보 유사도 벡터는 규칙적인 클래스에 위치할 것이다. 또 하나의 방법으로는, 후보 유사도 벡터의 부근에 있는 유사도 벡터들의 모듈들의 표준 편차에 대한 평균치의 비율(the ratio of the mean to the standard deviation)은, 엔트로피 기준으로서 고려될 수 있다. 1보다 큰 경우는, 전형적으로 후보 유사도 벡터는 무질서한 클래스에 가게 될 것이고, 반대의 경우에는, 유사도 벡터는 규칙적인 클래스에 오게 될 것이다. 물론, 주변의 크기와 차별의 입도(fineness) 간의 절충안을 찾아야 한다. 마찬가지로, 주변의 형상은 선, 기둥 또는 직사각형 타일들 상에서 작업하는 지의 여부에 따라 중요할 수 있다. 다른 엔트로피 기준이 본 발명의 체계 내에서 적용 가능하다. 본 발명의 의미에서, 랭크 n의 유사도 벡터들의 필드의 영역이, 연결된 영역에서, 혼돈된 양상의 기본 규칙의 부재라는 의미에서, 모두가 무질서한 유사도 벡터들의 조밀 세트를 포함할 때에는, "랭크 n의 무질서"라고 한다. 반대의 경우에는, 기본 규칙의 존재의 의미에서, 예를 들어 그것이 나타내는 벡터들의 기본 필드의 규칙성 및 필드의 관련된 라인들의 연속성이다는 의미에서, "규칙적인"이라고 한다. 이것은 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 오른쪽에서 각도 분포가 약간 흩어져있는 한, 정돈된 클래스라고 말할 수 있지만, 무질서한 클래스에서는, 각도 분포가 삼각법에 의한(trigonometric) 원의 360°에 걸쳐 완전히 흩어져 있다. 마찬가지로, 도 14에 도시된 바와 같이, 14-B에서는 적용되는 규칙이 "공백 프린트 영역에서의 가장 많은 대응(correspondence)"인 한, 규칙적인 클래스라고 말할 수 있지만, 14-A에서는 고려된 구역에 아무런 대응이 없으므로, 묵시적으로 대응의 무질서(disorder of correspondence)이라고 말할 수 있다.

본 발명의 방법이 구현하는 이미지들은, 제1 이미지의 참조 타일들과 제2 이미지의 검사 부분 또는 타일들 간에, 유사도 지표의 의미에서, 유사성을 상당한 정도로 평가하는 것을 가능케 하기 위해, 부분적으로 가변적인 공간 구조를 갖는 소정의 영역에 적어도 위치하여야 한다. 본 발명의 의미에서, "국소적 가변 구조물"에 의해, 윤곽 및/또는 텍스처와 같은 이미지 속성들의 존재가, 경우에 따라서는, 피검물 이미지가 한 클래스의 이미지에 속한다는 것을 특징으로 하거나 동일한 이미지 클래스 내의 피검물 이미지를 특징으로 하는 다중 스케일로 이해되어야 한다.

본 발명의 특징에 따르면, 각각의 피검물을 위한 참조 이미지는 피검물 이미지의 반전된 이미지이며, 참조 이미지는 상관적 임프린트를 판정하는 방법에 사용된다.

본 발명의 특징에 따르면, 참조 이미지는 고려되는 모든 피검물에 대해 동일하다.

본 발명의 특징에 따르면, 여러 개의 이미지의 연속(concatenation)이 참조 이미지로서 사용될 수 있는데, 이것은 여러 개의 피검물, 예를 들어 피검물들 및 합성 이미지들과 관련하여 동일한 시작 이미지상에서 유사도 벡터들을 계산하는 것에 해당한다.

용어 "이미지"는 광의의 의미로 이해되어야 하며, 특히 가시광선 방사의 인증 영역에의 적용에 기인하는 광학 이미지의 단일한 의미로 한정되지 않아야 한다. 따라서, 인증 및 검증 이미지들은 적절한 획득 체인과 관련하여 인증 영역 상의 임의의 유형의 간구(solicitation)에 의해 획득될 수 있으며, 동작의 동일한 유형 또는 동일한 성질이 인증 및 검증 이미지들 둘 다를 획득하기 위해 구현된다고 이해된다. 상상할 수 있는 유형의 동작들 또는 획득 모드들 중에서, 특히: 초음파, 원적외선, 테라-헤르츠, X 또는 감마선, X-선 또는 레이저 단층 촬영(tomography), X-선 방사선 촬영, 자기 공명이 언급될 수 있지만, 상기 목록은 제한적이거나 한정적이지 않다. 또한, 본 발명의 의미에서, "이미지"는 고려되는 피검물의 안정적이고, 본질적이고, 유일하며 재현 불가능한 미세구조를 나타내는 적절한 미세구조를 갖는 피검물의 3D 표현으로 이해될 수 있다.

따라서 이미지를 개선하기 위한 광학 및/또는 디지털 전처리가, 더 좋은 신호 대 잡음비 및/또는 더 좋은 시각적 지각(perception)을 위해 후자에 적용될 수 있다. 따라서, 관찰의 스케일을 보다 잘 선정하기 위한, 광학 줌(가변 초점 거리 장치) 및/또는 디지털 줌, 초점 결함 또는 블러링을 억제하기 위한 이미지의 디콘볼루션(deconvolution), 중간 주파수의 세부 사항을 선정/선호하기 위한 대역 통과 필터링, 콘트라스트를 강조하기 위한 콘트라스트 향상부가 예를 들어 적용될 수 있다. 따라서, 상관적 임프린트의 시각화를 용이하게 하기 위해서는, 인증 및 검증 이미지들이, 표시되거나 또는 심지어 기록되기 전에, 예를 들어 콘트라스트 증가, 광 증가, 그레이 레벨 히스토그램의 균등화, 분해(decomposition) 컬러에서의 히스토그램의 균등화, 대역 통과 필터링과 같은 동작들을 처리하는 하나 또는 여러 개의 개량부를 거칠 수 있다. 이와 관련하여, 본 발명에 따른 방법은 그레이 레벨 이미지들 및/또는 컬러 또는 멀티스펙트럼 이미지들 또는 2진 이미지들로 구현될 수 있음을 기억해야 한다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 인증될 피검물 상의 인증 영역의 위치가 기록된다. 이러한 기록이 필수적인 것은 아니지만 검증 페이즈를 용이하게 하는 것을 가능케 한다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인증될 피검물 상의 인증 영역의 위치가 인증될 피검물 상에 표시된다. 이 표시는 반드시 필요한 것은 아니지만 검증 페이즈를 검증단계를 용이하게 하는 것을 가능케 한다.

본 발명의 특징에 따르면, 임프린트 벡터들의 필드를 계산하는 페이즈는, 임프린트 벡터들의 필드를 계산하기 전에, 제1 및 제2 이미지들 중 하나 및/또는 나머지 이미지를 변환하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특징에 따르면, 적용된 이미지 변환 단계는 선형 변환들 또는 선형 변환들의 조합들 중에서 선정된 이미지에 국부적으로 적용된 적어도 하나의 기하 변환으로 이루어진다. 바람직하게는, 변환은 적어도 하나의 고정된 또는 의사-고정된(quasi-fixed) 포인트에 의한(with) 변환이다. 매우 작은 진폭의 변위를 겪는 포인트가 의사-고정된 포인트로 이해될 것이다.

또 하나의 특징에 따르면, 이미지 변환은 변형(modification) 이전에 인증 영역의 이미지의 변형된 이미지 부분의 축소된 또는 작거나 매우 작은 진폭 변형을 유도한다.

본 발명의 또 하나의 다른 특징에 따르면, 상대 변위(relative displacement)는 병진, 회전, 하나 또는 여러 회전들 및/또는 병진들의 조합이다.

본 발명의 또 하나의 다른 특징에 따르면, 상대 변위의 거리는 감소된 또는 작거나 매우 작은 진폭이다.

본 발명의 특징에 따르면, 변환 단계는 등록(registration)이다.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은 계산 페이즈 이전에, 다음 파라미터들 중 적어도 하나의 판정을 포함하는 파라미터화 단계를 포함한다:

- 제1 이미지에 적용된 참조 타일들 각각의 크기, 형상, 위치,

- 참조 포인트들의 미리 정의된 공간 분포 또는 이용된 알고리즘 및 그들을 판정하기 위한 초기 데이터,

- 제2 이미지에 적용된 검사 타일들 각각의 크기, 형상, 위치,

- 선정된 유사도 지표들 및, 경우에 따라서는 무질서한 영역의 증분 탐색 동안에 초기 값(들)으로 사용될 랭크(들),

- 제1 및 제2 이미지들의 사용 순서(order)(들),

- 엔트로피 기준을 평가하기 위한 주변의 크기, 형상,

- 무질서한 벡터들로 형성된 연결 영역이 무질서한 것으로 선언되는데 근거가 되는 임계 밀도,

- 참조 및/또는 일치 타일들의 크기, 형상, 위치, 제1 및 제2 이미지들의 사용 순서,

- 무질서한 영역의 존재를 판정하기 위한 평가 윈도우의 크기 및 형상.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은 하나의 이미지의 나머지 이미지에 대한 상대적 또는 상관적 서명으로서, 상관적 임프린트의 디지털 표현을 사용하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은 상관적 임프린트를 감각에 의해 표현하는 단계를 포함한다. 이 감각적 표현은 바람직하게는 시각적 및/또는 청각적 및/또는 촉각적이다.

본 발명의 특징에 따르면, 임프린트 벡터들의 필드를 계산하는 페이즈는:

- 상기 2개의 이미지들 중 하나의 이미지와, 하나의 중간 유사도 벡터로부터 다른 중간 유사도 벡터까지 다른 변환을 겪는 나머지 이미지 간의 중간 유사도 벡터들의 여러 개의 필드들을 계산하는 단계;

- 서로 간의 중간 유사도 벡터들의 필드를 비교하고, 임프린트 벡터들의 필드로서 유사도 적절 값, 최대 값 또는 최소 값을 갖는 중간 유사도 벡터들의 필드를 유지하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은, 기록하는 페이지 이전에, 유사도 벡터들의 필드를, 유사도 벡터의 각각을 지역 엔트로피 기준에 따라 규칙적인 부분과 무질서한 부분 중 어느 하나에 할당하는 것으로 이루어진 적어도 하나의 소위 규칙적인 부분 및 소위 무질서 부분으로 분해하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특징에 따르면, 로컬 유사도 최적 값이 고려된 로컬 랭크에 대해, 1(one)과 동일한 차수로 선정될 때에는, 관련(concerned) 유사도 벡터가, 규칙적인 영역 엔트로피 기준을 충족시키는 지의 여부에 따라 임프린트 벡터들의 필드의 무질서한 성분 및 임프린트 벡터들의 필드의 규칙적인 성분 증 어느 하나에, 추가되고, 이후 널 벡터가 규칙적인 성분 또는 무질서한 성분에 각각 추가된다.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은, 참조 이미지에 대한 이미지의 상관적 서명을 획득하기 위해 상관적 임프린트를 부호화하는, 즉 디지털 형상화하는 단계를 포함하며, 이것은 피검물 이미지 또는 이미지화된 피검물의 일원화되고 안정되어 있는 인증자(authenticator)로서의 역할을 수행한다.

이 마지막 경우에, 피검물에 기인하고 단순한 식별자로서 피검물와 일치하지 않는 경우는, 관계 서명은, 모호함 없이 피검물을 단수화하기 위해 의도된 것이지만(단일성과 본질적 특성, 따라서 재현성이 없음), 반면에 새로운 이미지 획득에 근거하여 모든 순간에 재생할 수 있고 그리고 피검물의 정상적인 진화의 체계 내에서 시간에 걸쳐 안정적이다. 참조 이미지는 시작 이미지와 완전히 다른 자연적 또는 자연의 합성 이미지(예컨대, 한 조각의 소결된 청동에 대한 한 장의 페이퍼, 또는 한 장의 가죽의 상관적 서명)일 수 있다.

나아가 상관적 임프린트의 부호화는 상관적 서명을 획득하는 단계를 포함하며, 여기서 유사도 벡터들, 특히 무질서한 클래스의 유사도 벡터들은 "부호화 알파벳의 레터들", 전형적이지만 그러나 비배타적으로 2진, 4진 등에 따라서 정량화된다.

부호화하는 단계는 상관적 임프린트의 유사도 벡터들의 원천인 참조 이미지의 토폴로지에 따라 상관적 임프린트의 유사도 벡터들의 시퀀싱을 보존할 수 있다. 랜덤 임프린트에의 액세스의 계층적 조직의 체계 내에서, 부호화하는 단계는 비밀 시드에 의해 생성된, 획득된 레터들의 의사-랜덤 교환을 사용할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상관적 임프린트의 유사도 벡터들의 부호화는 등각 섹터들로 분할된 나침도(compass rose)에 의해, 일반적으로는 4진(quaternary) 모드 {북-동, 북-서, 남-서, 남-동} 또는 2진 모드 {북-동＼남-서, 북-서＼남-동}로, 그것의 지향에 따라 수행된다. 정량화에 이어서 예를 들어, 그레이 부호 및/또는 (범위들에 의한, 또는 허프만(Huffman) 유형 또는 예를 들어 사전에 의한 알고리즘의,) 압축, 예를 들어 엔트로피 압축에 따른 비트들의 할당이 수행될 수 있다.

바람직한 실시예에서, 상관적 서명은 그것의 유사도 벡터들이 기입된(inscribed) 각도 섹터들 북-동＼남-서 및 북-서＼남-동에 따라 무질서한 클래스의 유사도 벡터들을 부호화함으로써 얻어진, 연속 비트들의 체인이다.

상관적 서명은 한 세트의 이미지들에서 피검물 이미지 또는 한 세트의 피검물들에서 그것의 획득의 피검물 오브젝트를 구별(discriminate) 및/또는 식별(identify)하는데 사용될 수 있다.

상관적 서명은 피검물 이미지의 변환물인 참조 이미지로부터 획득될 수 있다. 상관적 서명은 이후 더 "절대적인(absolute)" 특성을 띄게 된다(take on).

상관적 서명은 실용적인 사용 예시로서, 페이퍼 묶음(paper ream)에서 한 샘플의 페이퍼를 안정적이고 확실하게 구별할 수 있게 해준다: 한 세트의 200개의 피검물 요소들 그리고 이미지화된 페이퍼 시트들의 센티미터 부분들이 본 실시예에서 고려된다. 상관적 서명은, 참조 이미지가 피검물의 표준화된 이미지의 1의 보수인인 한, 보다 "절대적인" 특성을 갖는다. 구현의 파라미터들은: 피치 24 × 24 픽셀의 규칙적인 그리드의 노드들에 따른 참조 포인트들의 분포; 이들 참조 포인트들에 센터링된, 크기 64 x 64 픽셀의, 참조 타일들; 각각의 참조 타일에 대해, 참조 포인트들에 센터링된 128x128 픽셀의 검사 부분을 분할한 64 x 64 픽셀 크기의 4개의 검사 타일들; 계산 방법(고려되는 각각의 검사 타일에 현재의 참조 타일을 중첩시키고 그리고 일치 타일로서 유사도 지수가 가장 높은 것을 선정함으로써 일련의 유사도 지수의 계산)으로서의 랭크 1의 표준화된 센터링 상관(centred correlation), 및 주변 크기 3x3(즉, 현재 벡터를 둘러싼 8개의 유사도 벡터)이 엔트로피 기준을 평가하기 위해 고려된다. 따라서 무질서한 클래스/컴포넌트는 11 x 15 = 165 벡터들(도면에 모두 다른 벡터가 도시됨)로 이루어지며, 그것의 방향이 북-동＼남-서이면 "0"으로 부호화되거나 또는 북-서＼남-동이면 "1"로 부호화되어 165 비트들의 2진 서명을 제공한다. 별개의 피검물들의 서로 다른 피검물 이미지들로부터 비롯되는 서명들 간에 측정된 정규화된 해밍 거리는 평균 (49.987 +/- 4.659)%이고 바이어스는 0.02% 미만이다. 동일한 피검물의 서로 다른 피검물 이미지들로부터 비롯되는 서명들 간에 측정된 해밍 거리는 이미지들을 등록한 후에 평균 (5.454 ± 1.967)%이다. 2개의 분포는 그들의 분산의 절반-합의 제곱근에 의해 정규화된 그들의 평균값들 간에 절대 값의 차이의 의미에서 12.452만큼 정량적으로 분리된다. 이것은 수백만 또는 수십억 명의 개체들(individuals)을 포함하는 군들(families)에서, 피검물의 일원화된 인증의 관점에서 상관적 서명의 자동 사용과 관련된 구별의 힘을 제공한다.

상관적 서명은 예를 들어 의사-난수들(pseudo-random numbers) 또는 이미지들을 생성하기 위한 알고리즘의 입력에서 시드(seed)로서 사용될 수 있다.

상관적 서명은 암호화 메커니즘 내에서 사용될 수 있다.

피검물 이미지가 피검물의 이미지의 획득에 의해 얻어질 때에는, 실제의 해저드를 포함하고 있는 상관적 서명은 알고리즘 프로세싱에 의해 정제(refine)될 수 있다. 상관적 서명은 난수 생성기를 구성하기 위해 (2진이면 트랜스코딩 없이) 폰 노이만 보정 및 한정적 논리합 또는 해쉬 함수, 또는 복원력(resilient) 함수에 따를 수 있다.

이와 같이, 상관적 서명은 시각적 비밀 공유의 체계 내에서 공유될 이미지를 구성할 수 있다(관계 서명이 독립적인 난수들의 시퀀스의 기준을 충족할 때에는 시각적 암호라고 말할 수 있을 것임). 바람직한 실시예에서, 관계 서명은 각도 섹터들 북서(NW 또는 1), 남서(SW 또는 2), 남동(SE 또는 3) 및 동북(NE 또는 4))에 따라 정량화된, 그것의 무질서한 클래스/컴포넌트로 감소된 상관적 임프린트에 기인하며, 여기서 그것의 유사도 벡터들이 기입되어 있다. 각각의 4진 코드를 각각 오른쪽 위, 왼쪽 위, 왼쪽 아래 및 오른쪽 아래에 있는 삼각형 서브-행렬로 대체함으로써, 이렇게 구성된 공유 이미지는 삼각형 기본 형상들을 가진 텍스처를 갖는다. 두 명의 참가자들(participants) 간의 비밀 공유에 있어서, 예를 들어, 이 위치에서의 비밀 메시지의 비트가 0이면 동일한 위치에 있는, 제1 공유 이미지에서 채택된 것과 동일한 삼각형을 고려하고 그리고 그 위치에서의 비밀 메시지의 비트가 1이면 맞은편의(opposite) 삼각형(예를 들어, 제1 공유 이미지의 삼각형이 NW이었다면 SE)을 고려함으로써, 제2 공유 이미지가 구성될 수 있다. 피검물 이미지가 피검물의 이미지의 획득에 의해 얻어질 때에는, 제1 공유 이미지는 저장되지 않고 피검물의 새로운 획득으로부터 재구성될 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 공유 이미지들의 삼각형 텍스처는 공유 이미지들에 대한 부정-방지(anti-fraud) 메커니즘을 도입하는 것을 가능케 할 수 있다. 추가 이미지가 공유될 이미지를 구성할 때에는, 신뢰할 수 있는 제3 기관(trusted third-party))에 의해 보유된 추가 이미지는 비밀 메시지의 해독시 사용될 수 있다. 공유 이미지와 동일한 크기의, 이 추가 이미지는, 서쪽(W), 남쪽(S), 동쪽 또는 북쪽(N)을 제외한 널 서브-행렬에 의해, 제2 공유 이미지의 구성 후 제1 공유 이미지에서 각 4진 부호와 관련된 삼각형의 정반대의 삼각형을 포인트하기 위한 것이다. 제2 공유 이미지는, 메시지 비트가 0이면, 2개의 공유 이미지의 중첩이 이 위치에서 (그) 삼각형을 생성하도록 제1 공유 이미지의 해당하는 삼각형을 다시 복사함으로써, 그리고 메시지 비트가 1이면 2개의 공유 이미지의 중첩이 이 위치에서 노치(정사각형이 아님)를 생성하도록 서로 다르지만 반대가 아닌(not opposite) 삼각형을 랜덤하게 또는 의사-랜덤하게 선정함으로써 구성된다. 이 장소에서 추가 이미지는 2개의 공유 이미지에 중첩되어, 얻어진 형상이 메시지 비트가 0이면 코너가 되고, 메시지 비트가 1이면 각각 정사각형(직사각형)이 되도록 구성된다. 도시의 방식으로: 상관적 서명의 위치(i)의 부호가 1이면, (사각형 서브-행렬 내의) 이 위치에 제1 공유 이미지의 삼각형 NW가 생성된다. 메시지 비트가 0이면 추가 이미지의 동쪽 (또는 [의사]-랜덤 추첨(draw)에 따라서는 남쪽)을 제외하고, 제2 공유 이미지의 삼각형 NW 및 (동일 크기의) 널 서브-행렬이 동일한 위치에 생성된다. 메시지 비트가 1이면, 추가 이미지의 동쪽(각각 남쪽)을 제외하고, 제2 공유 이미지의 삼각형 SW(또는 [의사]-랜덤 추첨에 따라 NE) 및 널 서브-행렬이 동일 위치에 생성된다. 이렇게 하면, 하나의 삼각형을 공유 이미지의 또 하나의 삼각형으로 부정하게 대체하는 것은: 2개의 공유 이미지들의 중첩시에는, 메시지의 위치에서 노치 대신 평균적으로 반 시간에 정사각형을 표시하게 하고, 2개의 공유 이미지들과 추가 이미지의 중첩시에는 배경(메시지를 보완하는 구역)의 위치에 있는 코너 대신에 평균적으로 반 시간에 노치를 표시하게 한다.

관계 신호는 또한 지식 누설(divulgation) 없이도 프로토콜에 따라 피검물 이미지를 인증하는 것을 가능케 할 수 있다. 관계 신호는 피검물 및 참조 이미지들의 구조를 보여주지 않기 때문에, 상관적 서명은 참조 이미지들의 클래스의 합성 모델에 존재하는 문제에 대한 해답으로서 바람직하게 사용될 수 있다. 생성된 참조 이미지와 피검물 이미지 간의 상관적 임프린트 및 그것으로부터 관련된 상관적 서명을 판정하기 전에, 공유되거나 상관적 서명으로부터 유도된 비밀 시드는 (방정식에 의해 시드 내에서 반응 - 확산의 전형적인 경우로 정의) 모델에 따라 참조 이미지를 생성하기 위한 시도의 수령시 사용될 수 있다. (미리 정의된 조건에서) 피검물 이미지가 획득 스케일에서 복제 가능하지 않은(unclonable) 피검물의 이미지의 획득으로부터 얻어질 때에는, 해당 피검물가 이전 시도들/답변들 쌍을 통해 그것의 인증을 위해 의도된 물리적 비복제 함수(Unclonable Function)로서 사용될 수 있다.

본 발명의 특징에 따르면, 동일한 참조 이미지는 한 세트의 이미지들을 위해 체계적으로 제1 및 제2 이미지로서 각각 사용되며, 이로써 동일한 참조 이미지에 따라서 한 세트의 상관적 서명을 계산하는 것을 가능케 한다.

본 발명의 특징에 따르면, 상관적 임프린트의 판정 방법은 고유하고 랜덤한 마이크로텍스처를 갖는 구역을 나타내는 피검물의 적어도 하나의 이미지에 의해 구현된다. 특정 실시예들에서, 고유하고 랜덤한 마이크로텍스처를 갖는 이 구역은 인증 구역으로서 자격이 부여될 수 있다. 이 점에 있어서, 본 발명자들은, 이들 구역이 고유하고 랜덤한 미세-텍스쳐의 크기보다 훨씬 큰 크기의 형상, 윤곽 또는 패턴을 갖는 것이 요구되지 않는다면, 본 발명의 의미에서, 상관적 임프린트가 고유하고 랜덤한 미세-텍스쳐 영역의 이미지에 근거하여 판정될 수 있음을 입증할 수 있는 장점(virture)을 가졌다.

본 발명의 의미에서, 미세-텍스쳐는 고유적이고 랜덤한데, 그 이유는 그것이 인증 영역의 성질 자체로부터 기인하기 때문이다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 인증될 각각의 피검물은 본질적으로 랜덤한 고유 구조를 포함하는 적어도 하나의 인증 영역을 포함하는 피검물 군에 속하며, 그것은 쉽게 재생 불가능한데, 즉, 그것의 재생이 어렵거나 불가능할 수도 있는데, 그 이유는 특히 이것이 관측 스케일에서 예측할 수 없는 프로세서에 기인하기 때문이다. 본질적으로 랜덤하고 쉽게 재현할 수 없는 고유의 연속 매체 구조를 가진 이러한 인증 영역은 특히 호르헤 구아자르도 논문의 영어판 암호화 및 보안 백과사전(01/2011판 929 ~ 934페이지)에서 정의된 것과 같이 물리적인 비복제 함수(Physical Unclonable Functions)(PUFs)에 해당한다. 바람직하게는, 본 발명에 따른 피검물의 인증 영역은 전술한 문헌에서 "고유의 PUF"로 지칭되는 고유의 물리적인 비복제 함수에 대응한다.

본 발명자들은, 인증 영역의 미세구조의 랜덤 성질이 정교, 개발 또는 성장의 그것의 모드에 기인하기 때문에 그 랜덤 성질이 피검물의 본질 자체에 내재적이거나 고유적이라는 사실을 이용하므로, 인증 영역에 특정 구조물, 특히 프린트물 또는 조각물(engravement)을 추가하는 것이 필요하지 않다. 하지만, 그것은 예를 들어, 등록 및/또는 상대적인 스케일링, 또는 한 이미지를 나머지 이미지로 변환하는 임의의 기타 변환을 용이하게 하기 위한, 자연적 또는 추가된 특이점(singularities)의 사용을 배제하는 것은 아니다.

또한, 본 발명자들은, 유사도 벡터들의 규칙 필드가, 랜덤 구조의 이미지들이 축소된 변형들 내에서 동일할 때만 시각적으로 나타나고 그리고 그 이미지들이 동일하지 않을 때에는 (경우에 따라서 변환 또는 작은 변형들 내에서) 나타나지 않거나, 또는 피검물의 동일한 인증 영역의 획득에 기인하지 않는다는 것을 보여주었다. 시각적으로는, 유사도 벡터들의 규칙적인 필드의 유사도 벡터들이 필드의 기본(underlying) 선들에 의해 수행되어 나타난다는 것에 주의해야 한다.

따라서, 본 발명은 상관적 임프린트 및 감각 컨디셔닝(sensorial conditioning)을 통한 일원화된 시각적 인증을 제공할 수 있지만, 반면에 상술한 바와 같이 상관적 서명을 통해 자동의 일원화된 인증을 가능케 할 수 있다.

또한, 유사도 벡터들의 충분히 조밀하고(dense-enough), 규칙적이거나 그렇지 않은 필드의 시각화는, 본 발명의 체계 내에서, 인증될 피검물의 진위(authenticity)를 검증하기 위한 오퍼레이터의 판정을 보증하거나 강화하는 것을 가능하게 한다. 이 점에서, 본 발명은 유사도 벡터들의 규칙적인 필드가 관찰되는 한, 인증될 피검물의 진위에 관한 의심을 해소하는 것을 가능하게 한다는 것이 강조되어야 한다. (구현 조건들이 올바르게 존중된다면) 진위에 대한 확실성이 있다. 반면에, 벡터들의 규칙적인 필드가 관찰되지 않는 경우에는, 구현의 엄격한 파라미터들이 존중되었다는 명백한 조건에서, 그리고 피검물가 그것의 기록과 그것의 검정 간에 너무 해로운 변형들을 겪지 않았다면, 가짜(non-authenticity)로 확실하게 결론 내릴 수 있다.

또한, 본 발명자들은, 피검물가 시간에 걸쳐 충분한 물질 안정성을 갖는 한, 며칠, 몇 개월 또는 몇 년으로 분리될 수 있는 서로 다른 인스턴트들을 만든 이미지들이, 본 발명에 따라, 유사도 벡터들의 이러한 규칙적인 필드들을 생성하게 할 수 있다는 사실을 강조했다. 또한, 본 발명에 따르면, 인증될 피검물은, 인증 이미지를 기록한 후에 변형들을 겪을 수 있지만, 반면에 인증 지역의 일부가 자발적이든 그렇지 않든 이들 변형에 의해 크게 영향을 받지 않는 한, 인증 가능성을 유지할 수 있다.

본 발명의 특징에 따르면, 판정 임계 값에 도달하면, 후보 상관적 서명을 기록된 상관적 서명과 유사하다고 고려하는 것을 가능하게 하는 유사도의 통계적 기준에 따라, 후보 상관적 서명은 예를 들어 데이터베이스에 이전에 기록된 진정한 상관적 서명과 자동으로 비교된다.

본 발명의 특징에 따르면, 구현된 각각의 상관적 서명에 대하여, 상관적 서명을 생성하는 것을 가능하게 하는 적어도 하나의 이미지는, 피검물의 참조 구역으로부터 오는 획득물들이며, 상기 참조 구역은 또한 비-복제의 물질 구조(또는 "물리적인 비-복제 함수"를 위한 PUF)로 칭해지는 고유의 랜덤 미세구조를 갖는다. 이 체계 내에서, 판정 임계 값의 도달에 따른 확증(validation)은, 또한 후보 피검물가 참조 피검물와 유사하거나 동일하다는 것을 의미한다. 그 다음에 후보 피검물와 관련한 상관적 서명은, 고유의 랜덤 미세구조를 갖는 후보 피검물의 인증 구역 또는 영역의 적어도 하나의 이미지에 근거하여 설정된다. 유사하게, 참조 또는 인증 피검물와 관련한 상관적 서명은, 고유한 랜덤 미세구조를 갖는 인증 피검물의 인증 구역 또는 영역의 적어도 하나의 이미지에 근거하여 설정된다. 인증 구역들이 동일하거나 유사하면, 상관적 서명들이 동일하거나 유사할 것이다. 본 발명의 의미에서, 상기 이미지는 고유의 랜덤 미세구조 영역을 가진다고 이해해야 하는데, 그 이유는 상기 이미지가 적어도 상기 구역을 포함하지만 반드시 이 구역만으로 구성되는 것은 아니기 때문이다.

본 발명의 특징에 따르면, 인증 및/또는 검증 이미지들은 본 발명의 의미에서, 구현 이전에 비스크린링(desceening) 및/또는 필터링(예를 들어, 대역 통과 필터링)을 거친다. 이 특징으로 인해, 진정한 피검물의 경우 실행 가능한(viable) 상관적 임프린트 또는 상관적 서명을 판정하는 서로 다른 단계의 좋은 실행을 간섭하거나 방해할 가능성이 있는 잠재적인 주기적 패턴들을 제거할 수 있게 된다.

상관적 임프린트를 통해 2개의 이미지들 간의 특성 관계에 관심이 있는 방법으로 인해, 2개의 이미지들 간의 유사도의 전체 또는 부분적인 정도를 "한눈에" 검정하기 위해 후자의 인지(cognitive) 표현을 사용하는 것이 가능해진다. 이것은 상관적 임프린트의 컨디셔닝, 인지적 형상화이어서, 감각적인 인증 프로세스 내에서 인간, 또는 심지어 휴머노이드에 의해 인식되거나 해석될 수 있다. 이 컨디셔닝은 상관적 서명의 형태로 컨디셔닝을 보완한다: 제1 보완은 주로 사용자가 직관적인 판정을 내릴 수 있도록 설계되어 있는 반면, 제2 보완은 주로 기계에 의한 자동 판정을 내릴 수 있도록 설계되어 있다. 이들 컨디셔닝은, 시각 암호화 목적을 위해 본 발명의 방법에 따라 상관적 서명들이 구현될 때, 그리고 사용자가 취득된 결과(이해할 수 있는, 잠재적인 공격, 미적인 측면...)를 판단해야 할 때, 또는 더 일반적으로는 상관적 서명이 사용자가 인지할 수 있는 효과를 생성하는데 사용될 때에는 서로 결합할 수 있다.

이 문서에서, 우리는 "상관적 자극(relational stimulus)"을, 평균적인 사용자의 감각 시스템에 의해 지각되고 그/그녀가 그것을 해석할 수 있게 하는 신호로서의 상관적 임프린트의 컨디셔닝이라고 부른다. "지각(perception)"이란 전적으로 또는 부분적으로, 별도로 또는 동시에, 시각적, 청각적, 후각적, 촉각적, 미각적, 시간적, 공간적 성격을 의미한다. 일반적인 경우에, 감각 인증에 대하여 기술될 것이고, 그리고 사용자의 시각적, 촉각적, 음향적 ... 능력을 사용하는 지의 여부에 따라 각각 시각적, 촉각적, 음향적 ... 인증에 대하여 기술될 것이다.

상관적 자극을 형상화하는 단계 동안, 바람직한 모드는 사용자의 시각(SVH) 및/또는 청각 및/또는 촉각 및/또는 시청각 및/또는 시공간(spatiotemporal) 지각 능력에 달려 있다.

주어진 상관적 임프린트에 근거한, 상관적 자극의 예시는 하나 또는 여러 개의 1D, 2D 또는 심지어 3D 영역들을 가지고 후자를 컬러 또는 비-컬러의 이미지로서 표현할 수 있으며, 이것은 사용자의 시각적 인지 능력을 목표로 할 것이다.

상관적 임프린트의 구성 클래스(들)에 따라 서로 다른 컬러들로 표현할 수 있다.

진정 이미지에 대한 후보 이미지의 시각적인 인증 방법으로서의 본 발명의 구현 모드는 다음의 단계들을 포함하는 것을 특징으로 한다:

- 진정(authentic) 이미지를 제1 이미지로, 후보 이미지를 제2 이미지로 또는 반대로, 상관적 임프린트를 판정하는 방법을 구현하는 단계,

- 구현된 2개의 이미지들 중 하나에 상관적 임프린트를 구성하는 하나 또는 여러 개의 클래스의 유사도 벡터들을 시각적으로, 그래픽으로 표시하는 단계,

- 판정된 상관적 임프린트로부터 비롯되는 시각화에서 적어도 하나의 정돈 된 영역을 관찰하는 경우에, 진위(authenticity)에 있어서 진정 이미지와 관련하여 후보 이미지가 적어도 부분적 또는 지역적이라고 결론내리는 단계.

시각적 검증 페이즈는, 표시하는 단계 전에, 후보 이미지와 비교될 진정 이미지를 검색하는 단계를 포함할 수 있다. 이 단계는 후보 이미지의 상관적 서명을 판정하고, 이어서 판정된 상관적 서명을 서버에 송신하고, 이 송신에 응답하여 그리고 상관적 서명에 근거하여, 표시하는 단계에 사용될 하나 또는 여러 개의 인증 이미지를 자동으로 전자 검증 디바이스로 어드레싱하는 단계일 수 있다. 서버는 이후 상관적 서명 및 가능하게는 인증될 피검물의 식별자에 근거하여 인덱싱된 인증 이미지들의 베이스를 포함할 것이다. 검증은 후보 피검물로부터 추출된 서명과, 데이터베이스에서 참조로 포인팅된 서명(일대일 인증), 또는 가장 가까운 서명들 및/또는 가장 가능성 있는 인증 피검물들로서 데이터베이스에서 식별(1- 대 -n 식별)된 n 개의 서명의 서브-세트(작은 n, 통상적으로는 1 대 10의 차수의 작은 n))를 정량적으로 비교하는 것으로 이루어지며, 여기서 대응하는 인증 이미지들은, 이후 오퍼레이터에 의해 시각적으로 인식될 수 있거나 또는 오퍼레이터가 본 발명의 방법 목적을 실행하도록 그 자체로서 송신될 수 있다.

위에 기술된 사용의 연속물(continuation)은 다음을 포함한다:

- 상관적 임프린트를 구성하는 하나 또는 여러 개의 클래스의 유사도 벡터들의 시각화가 적용된 지원(support) 이미지, - 지원 이미지는 후보 및 진정 이미지들의 병합(알파 채널에 따른 혼합)으로 구성됨 -,

- 최소한 부분적으로 글라스(Glass) 유형의 효과를 나타낼 수 있도록 구현된 이미지들.

따라서, 글라스 유형(Glass type)의 현상(phenomenon)이 충분히 강하지 않거나 또는 사용자가 그것의 검출에 충분히 민감하지 않을 때에는 사용자에게 특히 주목할만한 추가의 보조 수단이 제공된다.

본 발명에 따른 방법을, 진정 이미지와 관련하여 후보 이미지를 인증하기 위한 방법으로서 사용하는 또 하나의 모드는, 관계 자극에 대한 시각 이외의 성질에 의해, 다음 단계들을 통과하고 그리고 포함한다:

a. 기록(RECORDING):

- 진정 이미지와 선정된 참조 이미지 간의 상관적 임프린트를 판정하는 단계,

- 진정 이미지와 선정된 참조 이미지 간에, 상관적 임프린트에 근거하여 적어도 하나의 선정된 유형의 지각을 목표로 하고 있는 상관적 자극을 판정하는 단계,

- 사용자가 인식하거나 또는 이해할 수 있는, 선정된 유형의 지각과 호환 가능한 지원 콘텐츠를 구현하는 단계,

- 관계 자극의 전부 또는 일부로써 상기 지원 콘텐츠를 변조하는(modulating) 단계 -- 상기 변조 결과는 일반적으로 사용자가 거의 또는 전혀 인식할 수 없거나 이해할 수 없음 --.

- 지원 콘텐츠 변조의 결과를 기록하고, 경우에 따라서는, 상기 선정된 유형의 지각과 함께 진정 이미지 및/또는 선정된 참조 이미지로써 인덱싱하는 단계.

b. 검정(CHECKING):

- 후보 이미지와 선정된 참조 이미지 간의 상관적 임프린트를 판정하는 단계,

- 후보 이미지와 선정된 참조 이미지 간에, 진정 이미지의 기록 동안에 진정 이미지와 함께 사용된 것과 동일한 유형의 지각을 목표로 하는 상관적 임프린트에 근거한 상관적 자극을 판정하는 단계,

- 진정 이미지에 대응하는 변조 결과를 구현하는 단계,

- 후보 이미지에 근거하여 판정된 상관적 자극의 전부 또는 일부로써 변조 결과를 복조하려고 시도하는 단계 -

- 후보 이미지에 의해 복조된 지원 콘텐츠의 적어도 일부의 사용자에 의해 명확하거나 이해할 수 있는 지각의 경우, 진정 이미지에 대한 후보 이미지의 진위를 결론내리는 단계.

또한, 본 발명은 한 세트의 피검물들의 각 피검물의 일원화된 인증 방법에 관한 것으로서, 그 세트의 각 피검물에 대해,

- 피검물의 진정 이미지와 참조 이미지 간에 전술한 바와 같은 상관적 임프린트를 판정하는 방법을 구현하는 것,

- 피검물의 진정 이미지와 관련하여 계산된 상관적 임프린트를 기록하는 것, 그리고

- 피검물의 인증 동안에, 본 발명에 따른 인증 방법을 구현하는 것으로 이루어진다.

본 발명의 사상을 변경하지 않고도, 상관적 임프린트 대신에 구현되는 상관적 서명을 사용하는 것을 완벽하게 생각해낼 수 있다.

인증은 상관적 자극을 통해 수행될 수 있으며, 특히 사용자의 기억들 중 하나를 구현함으로써 인간의 인지 기능들을 이용할 수 있다.

바람직하게는, 전술한 단계들은 시간적 및/또는 공간적 방식으로 터치 및/또는 언어(speech) 및/또는 시력(vision)의 감각을 사용하는 디바이스와 상호 작용하는 사용자에 의해 반복적으로 또는 연속적으로 구현될 수 있음이, 또한 제공될 수 있다. 실시간으로 재미있는 효과가 이후 생성되어, 사전 관계가 없는 동작을 위하여 판정을 개선(refine)하거나 및/또는 2개의 이미지, 2개의 제품, 사용자와 제품 간의 관계를 설정할 수 있게 한다.

스마트폰 또는 터치 태블릿 또는 휴대용 컴퓨터 유형의 단말기의 사용은, 사용자로 하여금 이 애플리케이션 및 이 애플리케이션의 에디터를 이용하여 이 사용자에 대한 지식을 들을 수 있게 하는, 전용의 응용 프로그램/컴퓨터 프로그램을 통해, 이런 상호 작용에 특히 관련이 있는 것으로 보이며, 단말기에 캡쳐되거나 존재하는 데이터를 통해, 그것의 네트워크 등에 특히 관련이 있는 것으로 보인다.

본 발명은, 또한 본 발명에 따른 인증 방법의 구현들 중 어느 하나, 특히 검증 페이즈에 사용되기 쉬운 전자 디바이스에 관한 것이다. 바람직하게는 그러나 반드시 필수적이지는 않지만, 전자 디바이스가 시각화 터치 스크린을 포함하고, 터치 스크린상의 2개의 접촉 포인트의 변위(displacement)에 의한 검증 이미지 및/또는 인증 이미지의 시각화 배율의 수정을 가능케 하도록 구성되어야 하는 것은 아니다. 터치 스크린은 또한, 바람직하게는 구현된 이미지들의 상대적인 변위를 제어하는데 사용될 수 있다.

본 발명의 많은 구현 방식이 특히 보안 및 마케팅 환경에서 가능하며, 또한 NFC 또는 RFID 칩들에 결합되어, 제품군, 즉 1D 또는 2D 바코드들 또는 기타의 인식을 통합할 수도 있다.

본 발명은 서로 다른 필드들에서, 예를 들어 서로 다른 참가자들(생산자, 유통업자, 소매업자, 소비자)이 이런 통제를 가능하게 하기 위해 그들의 처분에 맡겨져 있는 서로 다른 재정적이고 기술적인 수단을 이용하여 진위를 통제함으로써 모든 관심을 가지고 있는 공급망의 추적성 프로세스에서, 애플리케이션을 찾을 수 있다. 지적 재산권을 보유한 생산자는, 또한 검정된 제품이 공급망(병렬 시장들의 통제)에서 좋은 위치에 있는지를 아는 데 관심을 둘 수 있는 반면, 소비자는 문제의 제품이 효과적으로 진정한 것인지 또는 그가 조언을 통해 진정한 제품과 연결된 장점들의 혜택을 볼 수 있는지를 아는 것을 먼저 우려하고 있다. 전체적인 것은 본 발명에서 기술된 바와 같이, 일원화된 자동 인증 수단(상관적 서명 및/또는 식별자) 및 감각적인 인증 수단의 공동 도움으로써 위에서 표시된 바와 같이 구현될 수 있다.

본 발명은 인증, 식별, 정합성 검정 및 시각적 암호화의 다양한 애플리케이션의 체계 내에서 구현될 수 있다. 이 점에 있어서, 본 발명의 체계 내에서, 용어들 "인증", "식별" 및 "정합성 검정"은 예견된 애플리케이션 따라 동등할 수 있음이 고려되어야 한다.

상관적 임프린트의 중요한 사용은, 참조 이미지와 관련된 피검물의 이미지가 본 발명의 방법에 따라 계산될 때이고, 이 상관적 임프린트의 전부 또는 일부가 참조 이미지와 관련된 피검물의 이미지를 등록하는데 사용된다는 것이다. 일반적으로, 이것은 상관적 서명 또는 상관적 자극의 판정에 앞서 수행된다.

이 바람직한 모드는 한 세트의 피검물들로부터 비롯되는 한 세트의 이미지들에 대해 구현될 수 있으며, 따라서 등록은 동일한 참조 이미지에 따라 자동으로 동작한다. SIFT, SURF, ORB 또는 A-KAZE와 같은 탐지기/기술자(descriptor) 유형의 유사도 지표들의 사용은 그 목적에 특히 유용할 수 있다.

한편으로는, 피검물로부터 비롯되는 이미지들의 등록을 위해, 상관적 임프린트에 존재하는 별개의 클래스들의 유사도 벡터를 사용할 수도 있고, 그러나 하나의 또는 여러 개의 상관적 서명들 및/또는 하나 또는 여러 개의 상관적 자극을 계산할 수도 있다.

본 발명은 또한, 특히 아마도 동일한 피검물 또는 동일한 군에 속하는 피검물 물질로부터 비롯되는 진정 이미지와 후보 이미지 간의 시각적 인증을 사용하여, 정합성 검정을 수행하는 것을 가능케 한다. 이들 비교된 영역이 정합성을 갖는다면, 규칙성이, 주요한 불연속성 없이도, 이들 영역에 대응하는 유사도 벡터들의 적어도 한 필드에 나타날 것이지만, 반면에 이들 영역의 일부가 변형되면, 이 위치에서, 필드의 국부적 불규칙성의 존재에 의해 변형된, 비-유사성(dissimilaritie)이 나타나야 한다.

본 발명에 따른 인증 방법의 구현에 적합한 인증 영역을 포함하는 중요한 피검물들 중에서, 특히 페이퍼 및 판지 패키지; 섬유 재료; 금속, 플라스틱, 세라믹 또는 기타 소결 재료; 폐포(alveolar) 또는 다공질 재료; 가오리 가죽을 포함한 가죽; 나무; 금속, 특히 가공, 주조(coined), 성형(moulded), 주입 또는 압연된 것; 글라스, 분말 글라스; 플라스틱 재료; 고무; 직포 또는 부직포(가능한 디스크린링을 가짐); 특정 모피 또는 깃털; 자연 풍경의 이미지, 예를 들어 풍경 이미지, 건물 이미지, 벽 또는 도로 포장 이미지; 생체 인식 프린트, 외피(skin) 또는 지문, 눈의 홍채; 예술 작품(work of art); 분말 제품 또는 재료가 언급될 수 있지만, 이 목록은 제한적이지도 한정적이지도 않다.

물론, 본 발명에 따른 방법의 서로 다른 특성들, 변형들 및 실시예들은 서로에 대해 호환되지 않거나 한정적이지 않은 한, 다양한 조합에 따라 서로 관련될 수 있다.

본 발명의 다양한 다른 특징은 본 발명의 비-제한적인 실시예를 도시하는 첨부된 도면을 참조하여 주어진 다음의 설명으로부터 나타날 것이다.

도 1은 주어진 랭크에서 유사도 벡터들을 계산하는 모드를 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 방법의 구현의 체계 내에서 얻어진 유사도 벡터들의 필드의 예시를 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 구현의 체계 내에서 얻어진 유사도 벡터들의 필드의 또 하나의 예시를 도시한다.
도 4는 유사도의 벡터들의 필드들의 중첩으로부터 생성된 임프린트 벡터들의 필드를 도시한다.
도 5는 페이퍼 시트에 의해 형성된 피검물의 이미지들의 구현으로부터 생성된 임프린트 또는 유사도 벡터의 또 한 필드를 도시한다.
도 6은 도 5에 도시된 상관적 임프린트의 표현을 도시한다.
도 7은 도 5의 임프린트 벡터들의 필드의 유사도 벡터들의 무질서한 클래스 및 규칙적인 클래스의 각도 분포를 도시한다.
도 8은 상관적 임프린트의 유사도 벡터의 2진 또는 4진 부호화 방법을 도시한다.
도 9는 상관적 임프린트를 2진 부호화하여서 상관적 임프린트들을 형성하여 얻어진 통계 결과들을 도시한다.
도 10은 본 발명에 따른 상관적 임프린트의 나침도에 따른 4진 부호화를 도시한다.
도 11은 본 발명에 따른 상관적 서명으로부터 구성된 시각적 암호화 유형의 방식을 설명한다.
도 12는 4차 상관적 서명에 근거하여 신뢰할 수 있는 제3 기관에 의한 정합성 검증을 위해 이미지를 갖는 시각 암호화 유형의 또 하나의 방식을 도시한다.
도 13은 본 발명에 따른 상관적 임프린트의 인지 컨디셔닝(cognitive conditioning)에 기인한 2가지 경우의 상관적 자극(여기서는 시각적)을 도시한다.
도 14는 컬러 세그먼트들의 그래프로서 상관적 자극의 또 하나의 유형을 도시한다.
도 15는 프린트된 패턴의 정합성을 검정하기 위한 애플리케이션을 도시한다.
도 16은 2개의 서로 다른 외피 임프린트 획득들 간의 상관적 임프린트를 시각적으로 표시하여 생체 인증 모드를 도시한다.

본 발명의 의미에서, 제1 이미지와 제2 이미지 간 또는 이들 이미지의 부분들 간의 유사도는, 제1 이미지와 제2 이미지, 또는 그들 각각의 부분들이 서로 유사하므로 모두 더 높은 포지티브 값을 제공하는 유사도 지표에 의해 평가된다.(통계적 의미에서) 표준화된 상관 계수의 방법은, 본 발명에 대한 바람직한 유사도의 지표를 구성한다. 일반적으로 차이에 의한 상관 지표로서의 상관 지표들의 방법들은 다른 유사도 지표들의 예시들이다. 이미지들 또는 그들의 부분 간의 (수학적 의미에서) 거리 또는 발산의 역수는 유사도 지표들의 여전히 가능한 다른 군들을 구성한다.

따라서, 서로 다른 계산 방법들이 구현될 수 있다. 지표 및 비-제한적 방식에 의해, 도 1은 크기 1637 x 1601를 갖는, 가죽 가방의 이미지를 제1 이미지(1-A)로서 구현함으로써 랭크 2의 (유사도 지표로서) 표준화된 센터링 상관 계수에 따른 유사도 벡터의 제1 계산 예를 도시한다. 이 상황에서, 가죽 가방은 피검물이다.

이 제1 예시에 따르면, 크기 768 × 825의 제2 이미지(1-B)는 반-경질 폼으로 만들어진 패키징의 부분의 이미지다. 크기 128 × 128의, 제1 이미지(1-A)의 참조 타일과 제2 이미지(1-B)의 검사 타일들(1, 2 및 3) 간의 유사도 지수가 계산된다. (유사도 지수들로서) 얻어진 표준화된 센터링 상관 계수의 값들은 각각 -0.029(타일 1), -0.050(타일 2) 및 0.032(타일 3)이다. 초승달의 순서로 이들 유사도 지수들(indics)의 절대 값들을 정리함으로써, 랭크 1은 타일 2에, 랭크 2는 타일 3에, 랭크 3은 타일 2에 대응한다. 그리고 나서 참조 포인트, 즉 참조 타일(a)의 센터에 적용된 랭크 2의 유사도 벡터는, 랭크 2의 일치 타일의 센터, 여기서는 타일(3)의 센터를 가리키며, 이들 2개의 센터의 좌표들은 동일한 직교(orthonormal) 참조 시스템에서 판정되고 유사도 벡터의 표준은 1에서 정규화된다라고 여겨진다.

도 1은 또한, 제1 이미지로서 동일한 이미지(1-A), 그리고 제2 이미지(2-C)로서 1142 x 1162 크기의 세라믹 이미지를 구현함으로써, (유사도 지표로서) 표준화된 센터링 상관 계수에 따른 유사도 벡터의 계산의 제2 예시를 도시한다. 이어서, 참조 타일(b)은 1 픽셀씩 차례로 변환된 128 x 128 크기의, 타일에 대응하는 일련의 검사 타일들 각각에 연속적으로 비교된다. (유사도 지수들로서) 얻어진 표준화된 센터링 상관 계수의 값은 그레이 레벨 이미지(1-D) 또는 그레이 레벨 표면(1-E)으로 표현되는 서로 다른 랭크의 로컬 극한치를 갖는 상관도 255 x 255를 구성한다. 그리고 나서 참조 포인트, 즉 참조 타일 b의 센터에 적용된 랭크 2의 유사도 벡터는, 계산된 상관 계수(유사도 지수들)의 값들 중에서 랭크 2의 로컬 최대 값을 제공하는 일치 타일의 센터를 가리킨다.

도 2에 도시된 본 발명의 구현의 제3 예시에 따르면, 유사도 벡터들은, 가죽 가방 구성 요소의 피검물 이미지(2-A) 및 반-경질 폼으로 이루어진 패키징 요소의 참조 이미지(2-B)가 전체 라인들, 각각 점선들로 표시된, 참조 타일(128 x 128)과 검사 부분(128 x 128) 간에 대역 통과 필터(여기서는 가보르 웨이브렛의 실수 부분)(2-C)에 의해 필터링된 후, 피검물 이미지(2-A) 및 참조 이미지(2-B) 상에서 (유사도 지수로서) 표준화된 센터링 상관 계수에 따라 유사도 벡터들이 계산되며, 필터링된 이미지들(2-D 및 2-E)로부터 추출된다. 상관도들의 2차 (각각 1차) 로컬 맥시마와 관련된 랭크 2 (각각 랭크 1)의 유사도 벡터들은, 전체 라인들의 대응하는 상관도(2-F)에 그리고 점선들의 대응하는 상관도(2-G)에 흰색 (각각 검은색)으로 표시된다.

도 3에 도시된 본 발명의 구현의 제4 예시에 따르면, 제1 이미지(3-A)로서 확산 조명하에서 반사되어 획득된 크기 384 x 384의 젖빛 글라스로부터 만들어진 피검물의 이미지가 사용된다. 이 제4 예시를 위해서, 제2 이미지 또는 참조 이미지로서 시드로부터 반응 확산에 의해 합성된 동일 크기의 이미지(3-B)가 사용된다. 이미지(3-C)는 유사도 지표로서 랭크 1의 표준화된 센터링 상관을 사용하고, 이미지(3-B)의 크기(32 x 32)의 검사 타일들과 피치(32 x 32)의 규칙적인 그리드의 한 노드에 각각 센터링된 크기(32 x 32)의 이미지(3-A)의 참조 타일들을 비교하여 계산된, 랭크 1의 유사도 벡터들의 필드를 도시한다. 각각의 유사도 벡터는 이후 참조 타일의 센터에 적용되고 상기 참조 타일과 가장 높은 유사도 계수를 갖는 검사 타일의 센터를 지향하게 된다. 각각의 유사도 벡터의 표준은 상기 유사도 계수의 값에 대응하고, 이들 2개의 센터의 좌표들은 동일한 직교 참조 시스템에서 판정되는 것으로 이해된다.

도 4는 랭크 k(상부)의 제1 방법에 의한 규칙적인 그리드에 따라 계산된 유사도 벡터들의 필드와 랭크 l(중간)의 또 하나의 방법에 의한 관심 포인트들에 따라 계산된 유사도 벡터들의 필드의 중첩에 의해 형성된 임프린트 벡터들(하부)의 필드를 도시한다. 유사도 벡터들 각각은 임프린트 벡터들의 필드에서의 그것의 애플리케이션 포인트(point of application)에서 보고되고, 경우에 따라서 이 동일한 포인트에서 적용되는 유사도 벡터들과 함께 벡터로 합산된다.

도 5는 임프린트 벡터들의 필드를 형성하는, 제1 이미지와 제2 이미지 또는 참조 이미지의 비교에 의해 획득된 랭크 1의 유사도 벡터들의 필드의 그래픽 표현을 도시하며, 제1 이미지의 피검물은 프린트 패턴을 갖는 제1 페이퍼 문서이고, 제2 이미지 또는 참조 이미지의 피검물은 동일한 프린트 패턴을 갖지만 제1 이미지와는 별개인 제2 페이퍼 문서이다. 유사도 벡터들의 필드는 최대의 최대 값(maxima maximorum) 부근에서의 상관 피크의 보간법을 이용하여, 참조 그리드(64 x 64)의 노드들에 센터링된, 참조 타일들과 검사 부분들의 상관 관계에 의해 계산된다.

도 6은 도 5로부터 추출된 상관적 임프린트의 표현을 도시하며, (도 6-A)에는 유사도 벡터들 각각의 좌표들(u 및 v)이 픽셀들로 목록화(list)되어 있는데, 그것의 (참조) 애플리케이션 포인트들은 피치 64 x 64이고 x = 0 및 y = 175에서 시작하여 x = 1856 및 y = 1455에서 끝나는 규칙적인 그리드(도 6-B)에 따라, 즉, 엔트로피 기준(도 7 참조)을 사용한 후 유사도 벡터들의 3개의 클래스(도 5의 주요 부분을 차지하는 무질서한 클래스, 이후 다음 상부/좌측과 하부/우측에 각각 프린트된 패턴이 있는 구역들에 해당하는 2개의 일반 클래스)에 따라 분포된다. 그래프 (도 6-C)는 도 5의 벡터들에 사용된 바와 같은 시각화를 위한 스케일 인자(factor)의 적용 없이, 포인트들(x + u, y + v)의 계산에 대응하며, 이것은 또한, 한눈에 이미 언급한 3개의 클래스를 주목하는 것을 가능케 한다. 사용된 그리드(x, y)의 피치들은 관련된 파라미터의 파일에 저장될 수 있거나 또는 상관적 임프린트 자체의 선정에 따라 저장될 수 있음에 유의해야 한다.

도 7은 부근 1 x 5에서 각각의 유사도 벡터에 대한 유사도 벡터들의 각도 분포의 히스토그램과 같은 엔트로피 기준을 이용하여 얻어지는, 위에서 언급한 바와 같은 무질서한 클래스 및 규칙적인 클래스의 각도 분포를 도시한다 (여기서, 2개의 유사도 벡터들은 에지 효과를 제외하고는 고려된 유사도 벡터의 양쪽에 정렬됨). 삼각 원은 각각 45도의 8개 각도 섹터들로 분리되고, 분포는 그 부근의 유사도 벡터들의 각도들이 이것 또는 이러한 각도 섹터에 속하는 지의 여부에 따라 분석된다. 임계 값으로서, 이용 가능한 8개 중(over) 적어도 3개 섹터가 동일한 부근에서 활성화되면, 센터 벡터는 무질서한 클래스에 속해야 하며; 그렇지 않으면, 그것은 유사도 벡터들의 정돈된 클래스에 속할 것이다.

도 8은 상관적 임프린트의 유사도 벡터의 2진 또는 4진 부호화 방법을 도시한다. 유사도 벡터의 방위에 따라, 4진 부호화에서는, 북-서, 남-서, 북-동 또는 남-동의 나침도의 값이 제공될 것이다. 2진 부호화에서는 북-서 또는 남-동 방위의 벡터이면 차별 없이(indifferently) 값 "1"을 취하고, 북-동 또는 남-서 방위의 벡터이면 차별 없이 값 0을 취하는 것이 고려되거나 그 반대가 고려될 것이다.

도 9는 상관적 임프린트들을 2진 부호화하고 따라서 상관적 서명을 형성하여 얻어진 통계 결과들을 도시한다.

이들 결과를 얻기 위해, 동일한 연(ream)에 속한 200개의 페이퍼 시트들의 상관적 임프린트들을 1cm² 차수의 요소에 이미지화했다. 상관적 임프린트들 각각은 피치 24 × 24 픽셀의 규칙적인 그리드에 따라, 64 × 64 픽셀의 검사용 부분들과 연속적인 참조 타일들 간, 즉 그것의 표준 편차에 의해 정규화된 센터링 피검물 이미지와 참조 이미지로서의 1의 보수 이미지(이미지 분석의 의미에서 피검물 이미지의 반전) 간의 상관 관계에 의해 계산된, 랭크 1의 유사도 벡터들의 필드로 형성된다. 각각의 상관적 임프린트에 있어서는, 11 x 15 유사도 벡터들은 상술한 바와 같이 2진 부호화를 거치고, 그 결과 165 비트들이 연결되어 상관적 서명을 형성한다.

그래프(9-A)는 동일한 페이퍼 요소들(점선들)의 획득으로부터 추정된, (각각 165 비트들의) 상관적 서명들의 200쌍에 걸쳐 계산된 해밍 거리와, (전체 라인에서의) 서로 다른 페이퍼 요소들의 획득으로부터 추정된, (각각 165비트들의) 상관적 서명들의 200쌍에 걸쳐 계산된 해밍 거리를 나타낸다. 그래프(9-B)는 서로 다른 페이퍼 요소들의 획득으로부터 추론된 상관적 서명들 간의 해밍 거리들의 히스토그램을 도시한다. 평균 거리는 (49,99 +/- 4.66)%이다. 이들 통계는 제안된 방법에 의해 서로 다른 또는 동일한 페이퍼 요소들의 양호한 잠재적인 차별을 보여준다.

그래프(9-C)는 동일한 페이퍼 요소들의 획득으로부터 추정된 상관적 서명들 간의 해밍 거리들의 히스토그램을 도시한다. 평균 거리는(45 +/- 1.97)%이다.

도 10은 나침도의 방향들(SW, SE, NE, NW)을 이용하여 정방위(oriented) 이등변 삼각형을 일대일로(bijectively) 관련시킴으로써, 참조 이미지와 관련하여 피검물 이미지의 상관적 임프린트의 나침도에 따른 4진 부호화를 도시한다.

도 11은 4진 상관적 서명에 근거하여 구성된 시각적 암호 유형의 방식을 설명한다. 상기 도 11-A의 상관적 서명으로부터의 (2진) 메시지 이미지의 시각 암호화 유형의 공유 이미지(211-B)의 구성은, 다음과 같이 공유 이미지 1에 연계된다: (2진) 메시지의 현재 비트의 값이 1(resp.0)이면, 이미지 2의 해당 삼각형이 공유 이미지 1의 현재 삼각형에 결합하여 사각형(resp. 삼각형)을 형성하도록 선정된다.

2개의 이전의 공유 이미지들의 중첩/스태킹으로부터 생성된 이미지는, 메시지(11-C)를 드러낸다.

도 12는 4진 상관적 서명으로부터 신뢰할 수 있는 제3 기관에 의한 정합성 검증 이미지를 이용하여 시각 암호화 유형의 또 하나의 방식을 도시한다.

섬네일(12-A)은 공유 이미지(1)로서 기능하는 상관적 서명을 나타낸다. 섬네일(12-B)은 공유 이미지(2)를 나타낸다. 섬네일(12-C)은 (신뢰할 수 있는 제3 기관에 의해 보유된) 정합성 검증 이미지이다. 섬네일(12-D)은 공유 이미지들(1 및 2)의 중첩 후의 이미지에 대응하고, 섬네일(12-E)은 검증 이미지와 공유 이미지들(1 및 2)의 중첩 후의 이미지에 대응한다. 섬네일(12-F)은 검증 이미지와 공유 이미지(2)의 중첩 후의 이미지에 나타낸다. 섬네일(12-G)은 공유 이미지(2)를 부정하게 처리하는 경우(..."0"을 대신에 ..."8"로 변경함)의 결과를 나타낸다. 섬네일(12-H)은 검증 이미지와 공격받은 공유 이미지들(1, 2)의 중첩 후의 이미지를 나타내고, 12-I는 검증 이미지와 공격받은 공유 이미지(2)의 중첩 후의 이미지를 나타내며: 공격이 발생한 곳에서 이상 부위들(anomalies)이 보인다. 섬네일(12-J)은 검증 이미지와 공격받지 않은 공유 이미지(1)의 중첩 후의 이미지이다. 1 : 전체 이미지에 어떤 변칙도 보이지 않는다.

도 13은 상관적 임프린트의 인지 컨디셔닝으로부터 생성된 상관적 자극(여기서는 시각적)의 2개의 경우를 도시한다.

이미지(13-A)는 서로 다른 페이퍼 문서의 이미지와 관련하여 프린트된 패턴을 갖지만 동일의 프린트된 패턴(임프린트 벡터들의 필드의 상관적 임프린트는 랭크 1에서 상호 상관을 유사도 지표로서 사용하여 계산되며, 참조 포인트들은 규칙적인 그리드의 노드들임)를 갖는 페이퍼 문서의 이미지의 상관적 임프린트의 무질서하고 규칙적인 클래스들의 화살표들의 그래프로서의 시각적인 상관적 자극을 도시한다. 이것은 무질서한 영역, 즉 유사도 벡터들인 무질서한 영역을 나타낸다. 이 영역은 2개의 샘플 상에서 페이퍼의 미세구조만을 볼 수 있는 영역에 해당한다. 규칙적인 유사도 벡터들을 포함하는 2개의 규칙적인 영역이, 이미지의 상부/좌측과 하부/우측의 프린트된 영역에 나타난다. 2개의 샘플 중 하나가 진정의 것이면, 프린트된 패턴은, 한편으로 (물질에 의한 변조들 내에서) 제2 샘플 상에서 인증되지만, 제2 샘플의 미세구조들이 아니므로, 이것은 구성적인 물질의 관점에서는 진정의 것과는 다른 후보이다. 이 경우의, 지원 이미지는 방법에서 구현된 2개의 샘플 중 하나이다.

이미지(13-B)는 또한, 시각적 상관적 자극을 그래픽으로 도시하지만, 프린트된 패턴을 갖는 동일한 페이퍼 문서의 2개의 획득들 간의 시각적 상관적 자극을 그래픽으로 도시한다. 이것은 동일한 페이퍼 샘플의 ((이 경우 수동)으로 얻을 수 있는 측정에 의해 유발된 왜곡 내에서) 2개의 똑같은 이미지들 간의 규칙적인 유사도 벡터들을 도시한다. 2개의 샘플 중 하나가 진정의 것이면, 프린트된 패턴은 제2 샘플 상에서는 인증되지만 또한 제2 샘플의 미세구조들이므로 이것은 구성적인 물질의 관점에서 진정의 것이다.

도 14는 컬러 또는 그레이-레벨 세그먼트들의 그래프와 같은 또 하나의 유형의 상관적 자극을 도시한다. 이미지(14-A)는 서로 다른 페이퍼 문서의 이미지와 관련하여 프린트된 패턴을 갖지만 동일한 프린트된 패턴(임프린트 벡터들의 필드의 상관적 임프린트는 유사도 지표로서 이미지의 대역 통과 필터링 후의 검출기/기술자(A-KAZE)를 사용하여 계산됨)을 갖는 페이퍼 문서의 이미지의 상관적 임프린트의 유사도 벡터들의 표현을 나타낸다. 인지 컨디셔닝의 세그먼트들 각각은, 피검물 이미지에서 검출된 특징적인 참조 포인트를, 2개의 이전 이미지들을 연결함으로써 얻어진 이미지의 참조 이미지 내의 그것의 대응하는 부분에 결합시킨다. 이것은, 이 다른 형태의 표현에서, 2개의 서로 다른 샘플들이 이미지의 상부/좌측과 하부/우측의 프린트된 영역에서만 유사한 포인트들 간의 연결을 생성하고, 반대로 2개의 샘플들 상에서 페이퍼의 미세구조만이 보이는 위치에서는 아무것도 생성하지 않는다는 것을 보여준다. 이 경우에, 지원 이미지는 샘플들의 병치(juxtaposition)이다.

이미지(14-B)는 유사한 표현을 나타내지만, 프린트된 패턴을 갖는 동일한 페이퍼 문서의 2개의 획득들 간의 유사한 표현을 나타낸다. 이것은 2개의 똑같은 샘플들이 샘플 전체(프린트된 부분 및 미세구조에서 비롯된 부분)에 걸쳐 그리고 이전의 경우와 관련하여 (이전보다 10-20배의 차수의) 매우 큰 수로 분포된 유사한 포인트들 간의 연결들을 생성한다.

도 15는 프린트된 패턴의 정합성을 검정하기 위한 애플리케이션 프로그램을 도시한다. 이 검정에서, 상관적 임프린트의 시각적 표시는 무질서 유사도 벡터들의 지배적인 로컬 발생에 의해 변환된(translated) 비-유사도의 구역들을 표시한다. 상관적 임프린트는 유사도 지표로서 상호 상관 및 랭크 1을 사용하여 얻어졌고(참조 포인트들은 규칙적인 그리드로부터 비롯됨), 이 경우에, 지원 이미지는 상기 방법에서 구현된 원본 이미지이다. 이 애플리케이션에 따르면, 섬네일(15-A)은 원본 이미지에 대응하고, 섬네일(15-B)는 변경 이미지를 나타내고, 반면에 섬네일(15-C)은 이들 2개의 이미지의 비교의 결과로 얻어진 상관적 임프린트의 시각적 표시이다.

도 16은 서로 다른 외피 임프린트들의 2개의 획득들과 진정 참조 획득 간의 상관적 임프린트의 시각적 표시에 의한 생체 인증의 모드를 도시한다. 후자는 유사도 지표로서 상호 상관 및 랭크 1을 이용하여 얻어지고 참조 포인트들은 규칙적인 그리드로부터 비롯되며, 그리고 원본 이미지에 대한 후보 이미지들의 검출기/기술자 방법에 의한 등록은 유사도 벡터들의 계산 이전에 수행된다

이것은 서로 다른 2개의 임프린트가 유사도 벡터들의 광범위하게(widely) 무질서한 필드(왼쪽, 케이스 후보 이미지(2) 대 원본 이미지)를 생성하고 그리고 2개의 임프린트들이 공통의 인증 영역을 가질 때 유사도 벡터들의 작은 규모의 필드들(오른쪽, 케이스 후보 이미지(1) 대 원본 이미지 )이 나타난다는 것을 도시한다. 등록된 이미지들의 그레이 구역과 블랙 구역 간의 경계는 또한 정합성 검정 애플리케이션에서 말한 것과 유사하게 이들 유사도 벡터 상에 나타난다. 지원 이미지는 이 경우에 상기 방법에서 구현된 원본 이미지이다.

"등록된" 이미지는 본 발명의 의미에서 적절한 시각적 표현일 수 있는데, 이것은 케이스 2에서 외피 유형의 이미지와 더 이상 비교할 수 없지만, 반면에 특징적인 지문 미세구조가 획득(1)에서 항상 인식된다는 것에 유의해야 한다.

도 16에서, 섬네일(16-A)은 원본의 진짜 이미지를 나타내고, 섬네일(16-B)는 원시 후보 이미지(1)를 나타내고, 섬네일(16-C)은 "등록된" 후보 이미지(2)를 나타내고, 섬네일(16-D)은 등록된 후보 이미지(1)에 대응하고, 섬네일(16-E)는 원본 이미지와 비교된 이미지(2)의 시각적 표시이며, 섬네일(16-F)은 원본 이미지와 비교된 이미지(1)의 시각적 표시이다.

도 17은 동일한 피검물의 2개의 획득들 중 하나에 적용된 상태 변환들의 예시를 도시하며, 유사도 벡터들의 필드의 광범위하게 규칙적인 도면들을 도시하고 그리고 사용자가 계산들 및 시각적 표시들과 동시에 동작하면 터치 스크린 상에서 실시간으로 구현 가능성을 도시한다. 섬네일들은 각각 다음을 도시한다:

- 17-A 5%만큼 확장(expansion)

- 17-B 등록(의사-널(quasi-null) 변환)

- 17-C 병진(translation)과 조합된 5도만큼 회전

- 17-D 간단한 병진.

Claims (32)

1. 2개의 이미지들 간의 상관적 임프린트(relational imprint)를 결정하기 위한 방법으로서,
   피검물 이미지 및 상기 피검물 이미지와는 다르게 선택된 참조 이미지를 구현하는 단계,
   임프린트 벡터들의 필드를 구하기 위해 선택된 유사도 지표와 유사도 랭크에 의해서, 상기 피검물 이미지에 속하는 타일들과 상기 참조 이미지들에 속하는 타일들 간의 각각의 유사도 벡터들을 계산하는 단계 - 상기 임프린트 벡터들의 필드는, 상기 유사도 벡터들에 의해 형성되며, 엔트로피 기준의 의미에서 적어도 하나의 무질서한 영역을 포함함 -,
   상기 계산하는 단계에서 계산된 상기 임프린트 벡터들의 필드의 상기 적어도 하나의 무질서한 영역의 표현값을 상관적 임프린트로서 기록하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 유사도 벡터들을 계산하는 단계는:
   상기 피검물 이미지와 상기 참조 이미지에 공통인 마크를 결정하는 단계,
   상기 피검물 이미지와 상기 참조 이미지인 상기 2개의 이미지들 중 하나의 이미지에서, 각각이 공통 기준계(a common reference system) 내의 좌표들을 갖는 적어도 하나의 참조 포인트에 관련된 참조 타일들의 세트를 결정하는 단계,
   다른 하나의 이미지에서 일치 타일들(concordance tiles)을 검색하는 단계 - 상기 일치 타일들 각각은, 상기 일치 타일들과 일정 정도의 유사도를 가지는 참조 타일에 매칭되고 또한 상기 공통 기준계 내의 좌표들을 갖는 적어도 하나의 참조 포인트와 관련됨 -,
   각각의 참조 타일과 상기 관련된 일치 타일의 참조 포인트들의 좌표들에 근거하여, 각각의 유사도 벡터의 좌표들을 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 참조 타일들은, 특정 그리드의(a given grid of) 참조 타일들에 근거하여 미리결정되는, 방법.
4. 제2항에 있어서,
   상기 참조 타일들은,
   중첩 여부에 관계없으며 규칙적이거나 비-규칙적인 형상, 크기 및 위치의, 특유한 단일의(distinct unitary) 타일들의 세트에 근거하여 미리결정되는, 방법.
5. 제2항에 있어서,
   상기 참조 타일들은, 특성 검출 및 기술(description)의 알고리즘을 구현함으로써, 자동-적응 방식으로 미리결정되는, 방법.
6. 제2항에 있어서,
   상기 일치 타일들을 검색하는 단계는,
   각각의 참조 타일에 대해, 상기 참조 타일에 대응하는 상기 하나의 이미지의 부분과 상기 다른 하나의 이미지의 검사 부분 간의 일련의 유사도 지수들의 계산값을 사용하고,
   상기 검사 부분은, 각각의 유사도 지수를 계산하기 위해 상기 다른 하나의 이미지 내에서 변위되고(displace), 그리고 상기 참조 타일과 특정 정도의 유사도를 갖는 검사 부분을 상기 참조 타일과 관련된 일치 타일로서 선택함으로써 변위되는, 방법.
7. 삭제
8. 제2항에 있어서,
   상기 일치 타일들을 검색하는 단계는:
   상기 다른 하나의 이미지에 대해, 검사 타일들의 세트를 결정하는 것,
   각각의 참조 타일에 대해:
   일련의 유사도 지수들을 계산하는 것 - 각각의 유사도 지수는 상기 참조 타일에 대응하는 상기 하나의 이미지의 부분과 검사 타일에 대응하는 상기 다른 하나의 이미지의 부분 간에서 계산되고, 상기 검사 타일은 유사도 지수의 각각의 계산에 대해 서로 다름 -,
   상기 참조 타일과 특정 정도의 유사도를 갖는 상기 검사 타일을, 상기 참조 타일에 관련된 일치 타일로서 선택하는 것을 포함하는, 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 참조 타일들의 상기 세트와 상기 검사 타일들의 상기 세트를 결정하는 단계는, 특성 검출 및 기술(description)의 알고리즘을 구현함으로써 수행되는, 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 유사도 벡터들은, 평면 또는 2차원 공간에서 계산되는, 방법.
11. 제2항에 있어서,
    상기 유사도 벡터들을 계산하는 단계에 앞서서,
    상기 하나의 이미지와 상기 다른 하나의 이미지 중 적어도 하나를 변환하는(transforming) 단계를 포함하는, 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 변환하는 단계는, 등록하는 것(registration)인, 방법.
13. 제2항에 있어서,
    상기 유사도 벡터들을 계산하는 단계에 앞서서,
    다음 파라미터들:
    - 상기 참조 타일 및 상기 일치 타일 중 적어도 하나의 크기, 형상, 위치, 상기 이미지들의 사용 순서,
    - 무질서한 영역의 존재여부를 결정하기 위한 평가 윈도우의 크기 및 형상,
    중 적어도 하나의 결정을 포함하는 파라미터화(parameterization) 단계를 포함하는, 방법.
14. 제1항에 있어서,
    상기 임프린트 벡터들의 필드를 계산하는 단계는:
    상기 2개의 이미지들 중 상기 하나의 이미지와, 하나의 중간 유사도 벡터(intermediate similarity vector)로부터 다른 하나의 중간 유사도 벡터로, 다른 변환(transformation)을 거친 상기 다른 하나의 이미지 간에, 중간 유사도 벡터들의 수 개의 필드들을 계산하는 단계;
    상기 중간 유사도 벡터들의 필드들을 서로 간에 비교하고, 최적값, 최대값 또는 최소값의 유사도를 갖는 상기 중간 유사도 벡터들의 필드를 임프린트 유사도 벡터들의 필드로서 유지하는 단계를 포함하는, 방법.
15. 제1항에 있어서,
    상기 기록하는 단계에 앞서서,
    상기 유사도 벡터들의 필드를, 규칙적인 부분과 무질서한 부분 중 적어도 하나로 분해하는 단계 - 상기 분해하는 단계는, 지역 엔트로피 기준(regional entropy criterion)에 따라, 상기 유사도 벡터들의 각각을 규칙적인 부분과 무질서한 부분 중 어느 하나에 할당하는 것을 포함함 - 를 포함하는, 방법.
16. 제15항에 있어서,
    로컬 유사도 최적값이, 고려된(considered) 로컬 랭크에 대해, 1(one)과 동일한 차수(order)로 선택된 때에는,
    상기 유사도 벡터들의 각각은, 그것이 상기 지역 엔트로피 기준을 충족하는지 여부에 따라, 임프린트 벡터들의 필드의 상기 무질서한 부분 또는 상기 임프린트 벡터들의 필드의 상기 규칙적인 부분에 추가되고,
    그리고 나서, 널(null) 벡터가, 상기 규칙적인 부분 또는 상기 무질서한 부분에 각각 추가되는, 방법.
17. 제1항에 있어서,
    상기 임프린트 벡터들의 필드를 압축하고, 압축 결과를 상관적 임프린트로서 기록하는 단계를 포함하는, 방법.
18. 제1항에 있어서,
    상기 참조 이미지에 대하여, 상기 피검물 이미지의 상대적 서명 또는 상관적 서명으로서, 상기 상관적 임프린트의 디지털 표현값을 사용하는 단계를 포함하는, 방법.
19. 제18항에 있어서,
    상기 상관적 서명은 나중의 사용을 위해 기록되는, 방법.
20. 제18항에 있어서,
    상기 참조 이미지에 대하여 상기 피검물 이미지의 제1 상관적 임프린트를 계산하는 제1 계산 단계,
    상기 제1 상관적 임프린트에 근거하여, 상기 참조 이미지에 대하여 상기 피검물 이미지를 등록하는 단계, 및
    그러고 나서, 상기 참조 이미지에 대하여 상기 등록된 피검물 이미지의 제2 상관적 임프린트를 계산하는 또하나의 계산 단계 - 상기 제2 상관적 임프린트는 상기 상관적 서명을 결정하는 데에 사용됨 - 를 포함하는, 방법.
21. 제18항에 있어서,
    상기 참조 이미지에 대하여 상기 피검물 이미지의 제1 상관적 임프린트를 계산하는 제1 계산 단계,
    상기 제1 상관적 임프린트에 근거하여, 상기 참조 이미지에 대하여 상기 피검물 이미지를 등록하는 단계,
    그러고 나서, 상기 참조 이미지에 대하여, 상기 등록된 피검물 이미지의 제2 상관적 임프린트를 계산하는 제2 계산 단계,
    상기 제2 상관적 임프린트에 근거하여, 상기 참조 이미지에 대하여 상기 등록된 피검물 이미지를 등록하는 단계, 그러고 나서,
    상기 참조 이미지에 대하여 상기 등록된 피검물 이미지의 제3 상관적 임프린트를 계산하는 또하나의 계산 단계 - 상기 제3 상관적 임프린트는 상기 상관적 서명을 결정하기 위해 사용됨 - 를 포함하는, 방법.
22. 제1항에 있어서,
    상기 상관적 임프린트를 기록하는 단계는,
    사용된 상기 이미지들 중 적어도 하나를 기록하는 것과 관련되는, 방법.
23. 제1항에 있어서,
    상기 상관적 임프린트를, 시각, 청각 및 촉각 중 적어도 하나의 감각으로 표현하는 단계를 포함하는, 방법.
24. 제21항에 있어서,
    시각적 암호화 방식으로 사용되는, 방법.
25. 제1항에 있어서,
    상기 상관적 임프린트는, 그들이 속하는 클래스에 따라, 그들의 참조 포인트들에 링크된 유사도 벡터들의 세트들의 리스트로서 기록되는, 방법.
26. 제1항에 있어서,
    상기 상관적 임프린트의 인지 조절(cognitive conditioning)을, 상기 참조 이미지에 대하여 상기 피검물 이미지의 상관적 자극(relational stimulus)으로서 사용하는 단계를 더 포함하는, 방법.
27. 피검물의 단일성 인증(unitary authentication) 방법으로서,
    인증될 각각의 피검물은, 본질적으로 랜덤이고, 재생이 어렵고, 고유한 연속 매체 구조(intrinsic continuous medium structure)를 가지는, 인증 영역을 포함하는 피검물들(subjects)의 패밀리들에 속하고,
    동일한 참조 이미지가 피검물들의 세트를 인증하기 위해 사용되고,
    
    상기 방법은:
    상기 참조 이미지와 제21항의 방법에 따른 상기 피검물의 인증 영역의 적어도 하나의 이미지 간의 상관적 임프린트를, 각각의 피검물에 대해 결정하는 단계,
    각각의 상관적 임프린트로부터 상관적 서명을 결정하는 단계,
    상기 참조 이미지와 관련된 상기 상관적 서명을, 인증 상관적 서명들(authentic relational signatures)의 세트로서 기록하는 단계,
    후보 피검물(candidate material subject)을 인증하는 단계를 포함하고,
    
    상기 후보 피검물을 인증하는 단계는:
    상기 참조 이미지와 제21항의 방법에 따른 상기 후보 피검물의 인증 영역의 이미지 간의 상관적 임프린트를 결정하는 것,
    상기 상관적 임프린트로부터, 상기 후보 피검물의 상관적 서명을 결정하는 것,
    상기 후보 피검물의 상기 상관적 서명을 상기 인증 상관적 서명들의 상기 세트의 상기 상관적 서명들과 비교하고, 상기 후보 피검물의 상기 상관적 서명이 상기 인증 상관적 서명들의 상기 세트 중 하나의 상관적 서명과 임계값 레벨에 의거하여 유사하면, 상기 후보 피검물을 진정하다고(authentic) 간주하는 것을 포함하는, 방법.
28. 제27항에 있어서,
    상기 피검물의 이미지는 상기 참조 이미지에 대하여 등록되는, 방법.
29. 제27항에 있어서,
    상기 피검물들 상의 상기 인증 영역의 위치가 기록되는, 방법.
30. 제27항에 있어서,
    상기 피검물들의 이미지들이 기록되는, 방법.
31. 삭제
32. 제27항에 있어서,
    상기 후보 피검물을 인증하는 단계는,
    시각적 터치 스크린을 포함하고 상기 이미지들의 시각적 배율을 수정하도록 또는 상기 터치 스크린 상의 2개의 접촉점을 변위시킴에 의해 상기 이미지들을 변위시키도록 구성된 전자 디바이스를 사용하여 수행되는, 방법.

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