KR20080069532A - 분산된 미니어처 보안 마크들을 사용하는 위조 억제 - Google Patents

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Abstract

본 방법은 문서 및 이미지 내의 미니어처 보안 마크 구성(miniature security mark configuration)의 탐지에 대하여 개시하며, 여기서 미니어처 보안 마크는 분산된 미니어처 보안 마크의 형태이며, 데이터 마크 또는 데이터 마크와 앵커 마크(anchor mark)의 조합을 포함할 수 있다. 본 방법은 미니어처 보안 마크의 디지털 표현 가능 수용체(들)인 수신된 이미지를 서브-샘플링(sub-sampling)하는 단계를 포함하여, 수신된 이미지의 낮아진-해상도 이미지를 생성한다. 최고/최소 점 탐지(maximum/minimum points detection)가 수행되어 최고/최소 점들 간의 위치 거리에 따라 최고/최소 점들이 하나 이상의 클러스터(cluster)로 그룹화된다. 클러스터를 미리-정의된 템플릿 구성에 매칭하도록 그룹 구성이 체크된다. 그 후 도트(dot) 매개변수 검증이 수행되어, 수신된 이미지와 미리-정의된 템플릿 도트 명세 간의 마크 위치 및 구성을 검증한다.
분산된 미니어처 보안 마크, 위조, 디지털 워터마크, 도트, 탬플릿

Description

분산된 미니어처 보안 마크들을 사용하는 위조 억제{COUNTERFEIT DETERRENCE USING DISPERSED MINIATURE SECURITY MARKS}
본 개시는 일반적으로 위조 방지를 위한 방법 및 시스템에 관한 것이며, 특히 위조 문서 및/또는 이미지들로부터 인증된 문서 및/또는 이미지들을 구별해내기 위해 분산된 미니어처 보안 마크(dispersed miniature security mark)를 사용 및 탐지하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재의 위조 방지 시스템은 주로 디지털 워터마크(digital watermark)의 사용에 기초하며, 이 디지털 워터마크는 디지털 이미지 신호 및 문서에 정보(예를 들어, 저작권 표시, 보안 코드, 식별자 데이터 등)를 삽입하는 것을 허용하는 기술이다. 이러한 데이터는 신호 또는 신호의 작성자에 관한 정보(예를 들어, 이름, 위치 등)를 설명하는 비트들의 그룹 내에 있을 수 있다. 이미지에 대한 대부분의 통상의 워터마킹 방법은 워터마크를 신호에 추가하거나 워터마크를 신호로부터 제거하기 위해 사용되는 다양한 공간 및 주파수 도메인 기술로 공간 또는 주파수 도메인 내에서 동작한다.
공간 디지털 워터마킹에 대하여, 가장 간단한 방법은 그레이 스케일(gray scale) 또는 컬러 이미지 내의 선택된 화소들 중 가장 낮은-순서 비트(the lowest-order bit)를 플리핑(flipping)하는 단계를 포함한다. 이는 이미지가 인간 또는 잡음 수정에 영향을 받지 않을 때에만 잘 동작한다. 가장 강건한 워터마크는 워터마크가 종이에 추가되는 것과 동일한 방식으로 이미지에 임베딩될(embedded) 수 있다. 이러한 기술은 워터마크 심볼을 화상 영역 위에 포갠 후, 워터마크에 대한 몇몇의 고정된 밀도 값을 이미지의 가변 화소 값에 추가할 수 있다. 결과의 워터마크는 워터마크 밀도의 값에 따라(각각 크거나 작음) 가시적이거나 비가시적일 수 있다.
공간적인 워터마킹은 또한 컬러 분리를 사용하여 적용될 수 있다. 이 접근방법에서, 워터마크는 컬러 밴드(color band) 중 단지 하나에만 나타난다. 이 유형의 워터마크는 시각적으로 보이지 않고 보통의 관찰 조건하에서는 탐지하기 어렵다. 그러나, 프린트 또는 제로그라피(xerography)에 대하여 이미지의 컬러가 분리될 때, 워터마크가 즉시 나타난다. 이는 워터마크가 컬러 밴드로부터 제거될 수 없는 한 프린터에 불필요한 문서를 렌더링한다(render). 이 접근법은 보도 기자가 워터마킹되지 않은 버전을 구매하기 전에 포토-제고품목으로부터의 디지털 화상들을 검사하기 위해 상업적으로 사용된다.
디지털 워터마킹 기술을 사용하는데 몇몇의 단점이 있다. 워터마크를 리트리빙하기(retrieve) 위해, 추출 하드웨어 및/또는 소프트웨어가 일반적으로 사용된다. 디지털 워터마크가 보통 매우 큰 풋프린트(footprint)를 갖기 때문에, 디저털 워터마크를 판독하기 위해 사용되는 탐지기는 종종 상당한 버퍼링 저장소를 필요로 하고, 이는 탐지 비용을 증가시킨다.
대안적인 위조 방지 시스템인 미니어처 보안 마크는 이러한 문제점을 고치기 위해 사용될 수 있다. 미니어처 보안 마크(MSM)는 어떤 구성을 형성하는 작고 사실상 비가시적인 마크로 이루어져 있다. MSM은 보호될 문서나 이미지 내에 임베딩될 수 있다. 문서나 이미지가 스캐닝되고 처리되어 프린터로 송신될 때, 이미징 시스템 내의 MSM 탐지기는 임베딩된 MSM 마크들을 인식해내고 위조 시도를 좌절시킨다. MSM는 워터마킹과 같은 기존 기술에 대하여 이점을 가지며, 즉, 그것은 단지 매우 간단하고 저렴한 탐지기만을 요구한다. 그 결과, MSM은 비용-효율적인 방식으로 많은 장치에 적용될 수 있다. MSM 마크는 크기가 매우 작기 때문에 육안의 인간 눈에는 비가시적이거나 거의 비가시적이지만, 보안 향상을 위하여 그들의 가시성을 더욱 낮추는 것이 바람직할 것이다.
개시된 실시예들은 상기 배경기술 및 그것에 언급된 기술에 나타낸 문제점을데 대한 개선된 해결방안의 예를 제공한다. 문서 및 이미지 내의 분산된 미니어처 보안 마크의 탐지에 대한 개선된 방법이 이 예들에서 나타내진다. 분산된 미니어처 보안 마크는 데이터 마크 또는 데이터 마크와 앵커 마크의 조합을 포함할 수 있다. 이 방법은 분산된 미니어처 보안 마크의 디지털 표현 가능 수용체(들)(recipient(s))인 수신된 이미지를 서브-샘플링(sub-sampling)하는 단계를 포함하여, 수신된 이미지의 낮아진-해상도를 생성한다. 최고/최소 점 탐지(maximun/minimum points detection)가 수행되고 최고/최소 점이 최고/최소 점들 간의 위치 거리에 따라 하나 이상의 클러스터로 그룹화된다. 클러스터가 미리-정의된 템플릿 구성에 매칭하도록 그룹 구성이 체크된다. 그 후 도트 매개변수 검증이 수행되어 수신된 이미지와 미리-정의된 템플릿 도트 명세 간의 마크 위치 및 구성이 검증된다.
대안적인 실시예에서, 문서 및 이미지 내의 미니어처 보안 마크 구성의 탐지를 위한 시스템이 개시된다. 미니어처 보안 마크는 분산된 미니어처 보안 마크의 형태이며, 데이터 마크 또는 데이터 마크와 앵커 마크의 조합을 포함할 수 있다. 이 시스템은 복수의 흩어져있는 도트들의 형태인 분산된 미니어처 보안 마크들의 적어도 하나의 가능한 수용체의 디지털 표현의 형태인 수신된 이미지를 서브-샘플링하기 위한 수단을 포함한다. 서브-샘플링은 수신된 이미지의 낮아진-해상도 이미지를 생성한다. 최고/최소 점 탐지를 수행하기 위한 수단 및 최고/최소 점들 간의 위치 거리에 따라 최고/최소 점들을 적어도 하나의 클러스터로 그룹화하기 위한 수단이 제공된다. 클러스터가 미리-정의된 템플릿 구성에 매칭하도록 그룹 구성이 체크된다. 도트 매개변수 검증은 수신된 이미지와 미리-정의된 템플릿 도트 명세 간의 마크 위치 및 마크 구성을 검증하기 위해 수행된다. 미리-정의된 템플릿은 MSM 내의 복수의 흩어져있는 도트들에 대한 설명을 포함한다.
또 다른 실시예에서, 프로그램 코드가 컴퓨터에 의해 실행될 때, 컴퓨터가 문서 및 이미지 내의 분산된 미니어처 보안 마크 구성의 탐지를 위한 방법 단계들을 수행하게 하는, 매체 내에 구현된 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터-판독가능 저장 매체가 개시된다. 분산된 미니어처 보안 마크는 데이터 마크 또는 데이터 마크와 앵커 마크의 조합을 포함할 수 있다. 이 방법은 분산된 미니어처 보안 마크의 디지털 표현 가능 수용체(들)인 수신된 이미지를 서브-샘플링하는 단계를 포함하여, 수신된 이미지의 낮아진-해상도 이미지를 생성한다. 최고/최소 점 탐지가 수행되고, 최고/최소 포인터가 최고/최소 점 간의 위치 거리에 따라 하나 이상의 클러스터로 그룹화된다. 클러스터가 미리-정의된 템플릿 구성에 매칭하도록 그룹 구성이 체크된다. 그 후 수신된 이미지와 미리-정의된 템플릿 도트 명세 간의 마크 위치 및 구성을 검증하기 위해 도트 매개변수 검증이 수행된다.
분산된 MSM는 그들의 가시성의 감소로 인해 표준 MSM에 비해 향상된 보안 특징을 제공한다. MSM는 3가지 면에서 이미지 내용 및 잡음과 구별된다: MSM은 이미지 배경과 상당한 컬러 차를 가짐; 각각의 MSM은 미리-결정된 모양(원, 사각형 등)을 가짐; MSM는 어떤 미리-정의된 패턴을 형성함. 계층구조적 MSM에 대하여, 패턴은 2개의 계층으로 나뉠 수 있는데, 하위 계층은 고정된 패턴을 가지며, 상위 계층은 하위 계층 그룹의 상대적인 위치 및 방향을 특정한다. 여기서 설명의 목적을 위해, 용어 MSM은 계층구조적 및 비계층구조적 MSM 모두를 포함할 것이다. MSM 구조 및 특징들은 Fan("미니어처 보안 마크를 사용하는 위조 방지")에 대한 상호-계류중인 미국 출원 번호 제11/317,716호 및 Fan("계층구조적 미니어처 보안 마크")에 대한 미국 출원 번호 제11/472,695호에 보다 완벽하게 설명되어 있으며, 이 둘 모두는 본 출원의 동일한 대리인에게 할당되었으며 그들 전체가 여기에 참조에 의해 통합된다. 분산된 MSM은 복수의 흩어져있는 도트들로 이루어진 MSM으로서 여기서 목적을 위해 정의된다. MSM 내의 도트들의 분포는 임의적이고, 균일하거나 비균일할 수 있다.
시스템은 마크 매개변수 정보를 저장하는 데이터베이스 및 분석기를 포함한다. 이 탐지 방법은 효율적으로 분석될 수 있는 거친(coarse) 이미지를 준비하기 위해 서브-샘플링 단계를 포함한다. 거친 이미지를 사용하여, 최고/최소 점들이 마크와 배경 간의 컬러 차와 같은 마크 특징을 사용하여 탐지된다. 후보 마크들의 그룹은 격리되고 평가되어 그들이 미리정의된 패턴을 형성하는지 여부가 판정된다. 마크의 도트 매개변수는 그 후 특정된 템플릿에 기초하여 검증된다.
다양한 컴퓨팅 환경은 분산된 MSM에 대한 시스템 및 방법이 존재할 수 있는 네트워크를 지원하는 능력을 포함할 수 있다. 다음의 설명은 이 방법 및 시스템이 구현될 수 있는 적절한 컴퓨팅 환경의 간략하고 일반적인 설명을 제공하도록 의도된 것이다. 요구되는 것은 아니지만, 이 방법 및 시스템은 단일 컴퓨터에 의해 실행되는, 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터-실행가능 명령의 일반적인 문맥에서 설명될 것이다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 태스크를 수행하거나 특정 추상 데이 터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 구성요소, 데이터 구조 등을 포함한다. 또한, 당업자는 이 방법 및 시스템이 핸드-헬드 장치, 멀티-프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그래밍가능 가전 제품, 네트워크화된 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 등을 포함하는 다른 컴퓨터 시스템 구성과 함께 구현될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
도 1을 참조하면, 쉽게 관찰하기 위해 확대된 버전의 표준 MSM의 예시가 나타나있다. 표준 MSM은 원, 삼각형, 사각형 등의 미리-결정된 모양의 0.1 - 1.0 밀리미터의 크기 범위 내의 객체이다. 이 예시에서, 표준 MSM는 부분적인 샘플 문서 상의 패턴 내의 7개의 노란색 마크(110)로 이루어져 있다. 이와 반대로, 여기에 개시된 분산된 MSM는 표준 MSM보다 크기가 훨씬 작은(.08 - 0.25 밀리미터) 흩어져있는 도트들의 그룹으로 이루어져 있다. 분산된 MSM 구성의 일 실시예의 예시적 예가 도 2에 나타나 있으며, 여기서 각각의 MSM는 흩어져있거나 분산된 노란색 도트(210)들의 그룹으로 이루어져 있다. 예시 및 비교의 목적을 위해, 도 1과 유사한 탐지 정확도 및 도 1과 동일한 확대 수준의 동일한 일반적인 구성이 나타나 있다. 분산된 MSM은 예를 들어 미리-결정된 반지름을 갖는 원의 작은 영역 상에 흩어져있는 도트들의 그룹의 형태일 수 있다. 도트의 전체 영역은 판별력, 및 이에 따른 탐지 정확도를 결정한다. 도트의 분포는 임의적이지만, 균일성에 의해 몇몇의 이점이 취해질 수 있다. 도트의 크기는 가시성 및 프린트가능성을 고려하여 결정되는데, 이는 몇몇의 프린트 엔진은 극히 작은 도트들은 프린트하지 못할 수 있기 때문이다. 예시의 목적을 위해, 모든 MSM은 분산되고 유사한 매개변수 세트(마 크당 도트의 개수, 도트 크기 및 도트 분포)인 것으로 나타내져 있지만, MSM 구성은 분산된 및 비분산된 MSM 및 가변적인 매개변수의 MSM 모두를 포함할 수 있다는 것을 명심하자. 더욱 확대된 것이 도 3에 제공되며, 이는 분산된 MSM(310)을 보여준다. 예시를 위해 노란색 분산된 MSM이 제시되어 있지만, 분산된 MSM은 이미지 배경과 상당한 컬러 차를 제공하는 임의의 컬러일 수 있다. 이외에, 각각의 분산된 MSM은 다양한 미리-결정된 도트 매개변수(MSM당 도트의 개수, 도트 크기, 및 도트 분포 등)의 형태를 취할 수 있고, 이들을 사용하여 어떤 미리-결정된 패턴을 형성하는데, 이들 모두는 본원의 명세 및 특허청구범위에 의해 의도된다.
도 4를 참조하면, 문서 및/또는 이미지 내의 분산된 MSM를 탐지하기 위한 시스템의 일 예시적 실시예의 기능 블럭도가 나타나있다. 여기서 사용된 것과 같은 보안 마크는 이미지, 그래픽, 화상, 문서, 텍스트 바디(body of text) 등과 같은 수용체에 적용되는 임의의 마크(예를 들어, 디프레션(depression), 임프레션(impression), 양각(raised), 오버레이(overlay) 등)일 수 있다. 보안 마크는 탐지, 추출 및/또는 해석될 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보를 사용하여, 보안 마크에 포함된 정보가 올바르다는 것을 검증하고, 이에 따라 보안 마크가 적용된 수용체의 신뢰성(authenticity)을 검증함으로써, 위조를 방지할 수 있다.
일례에서, 보안 마크는 적어도 하나의 분산된 데이터 마크 및 적어도 2개의 분산된 앵커 마크를 포함하는 분산된 MSM 구성을 갖는다. 분산된 MSM은 상이한 컬러 및 도트 매개변수를 가질 수 있다. 특히, MSM 구성 내의 앵커 마크는 적어도 하나의 데이터 마크와 상이한 적어도 하나의 속성(예를 들어, 컬러, MSM당 도트의 개수, 도트 크기, 도트 분포 등)을 갖는다. 이 방식에서, 어떤 앵커 마크도 임의의 데이터 마크와 모두 동일한 속성을 가질 수 없다.
하나 이상의 데이터 마크의 위치, 컬러 및/또는 도트 매개변수는 거기에 포함된 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, MSM 구성은 19개의 데이터 마크와 2개의앵커 마크를 포함할 수 있다. 앵커 마크가 서로로부터 구별될 수 있도록 하기 위해 앵커 마크와 데이터 마크 모두의 컬러 및 도트 매개변수가 알려질 수 있다. 이외에, 각각의 MSM 구성 내의 앵커 마크의 위치는 서로에게 알려질 수 있으며, 하나 이상의 데이터 마크에 관련하여 알려질 수 있다. 이 방식에서, 정보는 그것에 연관된 하나 이상의 알고리즘을 사용하여 MSM 구성으로부터 저장되고 추출될 수 있다. 하나 이상의 알고리즘은 적어도 하나의 마크 위치, 컬러 및 도트 매개변수를 사용하여 MSM 구성으로부터 데이터를 저장 및/또는 추출할 수 있다.
앵커 마크를 사용하여 MSM 구성의 탐지 및 추출에 사용되는 연산 오버헤드(computational overhead)의 양을 제한할 수 있다. 예를 들어, 보다 큰 탐지 요구사항이 필요할 수 있는데, 이는 이미지(및 그것에 적용된 MSM 구성)의 회전, 시프트(shift) 및/또는 스케일링(scaling)이 알려지지 않기 때문이다. 그 결과, 마크의 개수가 증가함에 따라 연산 복잡도가 기하급수적으로 증가할 수 있다. 일반적으로, 앵커 마크는 MSM 구성의 위치에 대한 빠른 결정을 허용할 수 있다. 특히, MSM 구성 내에서의 앵커 마크에 관한 적어도 하나의 데이터 마크의 위치가 빠르게 결정될 수 있다. 이 방식에서, 초과 연산 오버헤드가 완화될 수 있다. 또 한, MSM 구성은 디지털 워터마크보다 적은 풋프린트를 생성할 수 있으며, 이는 버퍼링 저장소 요구사항을 낮출 수 있다. 이는 특히 보다 많은 개수의 데이터 및/또는 앵커 마크가 사용될 때 유용하다. 일 양태에서, 탐지기는 우선 앵커 마크를 식별하고, 그 후 그들을 사용하여 위치, 방향 및 스케일링 매개변수를 결정한다. 이들 매개변수는 선형 계산 복잡도에서 데이터 마크를 위치시키는데 적용될 수 있다.
도 4에 나타난 바와 같이, 시스템은 MSM 탐지 모듈(430), 알고리즘 저장소(410) 및 해석 모듈(460)을 포함한다. 이들 장치는 데이터 통신 링크를 통해 서로 연결되는데, 이 데이터 통신 링크는 직접적인 일련의 접속과 같은 데이터의 전송을 허용하는 임의의 링크 유형일 수 있다.
탐지 모듈(430)은 하나 이상의 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 보안 마크에 포함된 정보를 추출할 수 있다. 알고리즘은 하나 이상의 공식, 수학식, 방법 등을 포함하여 특정 보안 마크로 표현된 데이터를 해석할 수 있다. 일례에서, 보안 마크는 데이터가 둘 이상의 앵커 마크 및 하나 이상의 데이터 마크로 표현된 MSM 구성이다. 탐지 모듈(430)은 분석기(440)를 포함하고, 이 분석기(440)는 서로에 관련하여 앵커 마크의 위치뿐만 아니라 서로에 관련하여 및/또는 2개 이상의 앵커 마크에 관련하여 데이터 마크의 위치를 분석하고, MSM 구성이 특정 위치에 있다는 것을 보증한다. 마크를 포함하는 도트의 컬러 및 도트 매개변수 등이 또한 분석되어 하나 이상의 MSM 구성에 포함된 정보를 추출할 수 있다. 탐지 모듈(430)은 또한 각각의 분산된 MSM에 대한 마크 매개변수 정보를 포함하는 데이터베이스(450)를 포함할 수 있다.
알고리즘 저장소(410)를 사용하여, 하나 이상의 알고리즘을 저장, 조직화, 편집, 검토 및 리트리빙하여 추후 사용할 수 있다. 일 양태에서, 탐지 모듈(430)은 알고리즘 저장소(410)로부터의 하나 이상의 알고리즘을 리트리빙하여 MSM 구성에 포함된 정보를 결정할 수 있다. 또 다른 양태에서, 탐지 모듈(430)은 적절한 알고리즘, 방법론 등을 결정하여, 하나 이상의 보안 마크로부터 정보를 추출하고, 이러한 정보를 알고리즘 저장소(410)에 저장하여, 추후 사용할 수 있다.
해석 모듈(460)은 탐지 모듈(430)에 의해 하나 이상의 보안 마크로부터 추출한 데이터에 관련된 의미를 판정할 수 있다. 이러한 판정은 보안 마크의 위치, 보안 마크가 적용되는 수용체, 시스템의 위치, 하나 이상의 미리결정된 조건 등과 같은 하나 이상의 조건에 기초하여 행해진다. 이외에, 룩 업 테이블(look up table), 데이터베이스 등은 보안 마크로부터 추출된 데이터의 의미를 판정하도록 해석 모듈(460)에 의해 사용된다. 일례에서, 보안 마크는 보안 마크가 적용된 수용체에 관련된다. 예를 들어, 100 달러 화폐에 적용될 때와 100 유로 화폐에 적용될 때, 데이터 스트링 "5jrwm38f6ho"는 상이한 의미를 가질 수 있다.
MSM를 탐지하기 위해 수행되는 특정 방법들은 일련의 흐름도를 참조하여 후술된 단계들을 포함한다. 흐름도는 이 방법이 컴퓨터-실행가능 명령들로 구성된 컴퓨터 프로그램을 구성하는 실시예를 나타낸다. 흐름도를 참조하여 이 방법을 설명하는 것은 당업자가 컴퓨팅 시스템 상에서 이 방법을 수행하기 위한 이러한 명령들을 포함하는 소프트웨어 프로그램을 개발하게 하도록 한다. 이러한 프로그램을 작성하기 위해 사용되는 언어는 포트란와 같이 절차적이거나 C++과 같이 객체지향 적인 것일 수 있다. 당업자는 이들 단계들의 조합 또는 변형이 여기에 개시된 것들의 범위로부터 벋어나지 않으면서 만들어질 수 있다는 것을 인식할 것이다.
이제 도 5를 참조하면, 흐름도는 문서 및/또는 이미지 내에 분산된 MSM를 탐지하기 위한 방법의 예시적 실시예를 나타낸다. 단계(510)에서 서프-샘플링이 수행되어, 보다 효율적으로 분석될 수 있는 오리지널 이미지의 낮아진-해상도 버전이 생성된다. 서브-샘플링 및 연관된 로우-패스 프리-스무딩(low-pass pre-smoothing)은 분산된 MSM 마크를 그것의 상세한 정보를 잃어버린 블러된 지점(blurred spot)으로 감소시킨다. 결과의 마스크 크기가 낮아진-해상도 이미지 내의 약 1 화소로 감소되도록 서브-샘플링 인자가 선택된다. 서브-샘플링 처리는 본 기술에서 잘 알려져 있으며, 예를 들어 A. Rosenfeld 및 A. C. Kak에 의한 "디지털 화상 처리"와 같은 책(아카데미 프레스, 1982)에서 발견될 수 있다. 최고/최소 점 탐지가 단계(520)에서 수행되며, 이것은 낮아진-해상도 이미지를 배타적인(disjoint) 윈도우들로 나누고, 각각의 윈도우는 복수의 화소를 갖는다. 각각의 윈도우에서, 최고 및/또는 최소 점들은 잠재적인 MSM 위치로서 탐지된다. MSM 마크 컬러에 따라, 상이한 컬러 공간이 동작될 수 있으며, 최고 또는 최소 점이 식별된다. 예를 들어, 마크가 L*a*b(국제 조명 위원회 컬러 표준) 컬러 공간의 L* 요소 내에서 배경보다 어두우면, L* 내의 최소값 화소가 체크된다. 윈도우 크기는 2개의 마크가 동일한 윈도우 내에 나타나지 않는다는 제약과 함께 가능한 크게 선택된다.
단계(530)에서, 시스템은 최고/최소 점 그룹화를 수행하는데, 이것은 단계(520)에서 탐지된 점들을 그들의 위치 거리에 따라 클러스터로 그룹화하는 단계를 포함한다. 그들 간의 거리가 미리-결정된 임계치보다 작은 2개의 점은 동일한 그룹에 있다고 고려되고, 클러스터에 대한 후보이다. 그룹 구성 체크가 단계(540)에서 수행되어, 단계(530)에서 획득된 그룹들이 미리-정의된 템플릿 구성에 매칭되는데, 이는 도 6를 참조하여 하기에 더욱 완벽하게 설명된다. 단계(550)에서, 시스템은 낮아진 해상도 버전보다 오리지널 해상도에서 도트 매개변수 검증을 수행한다. 그룹 구성 체크를 만족하는 그룹 내의 각각의 점(낮아진-해상도 이미지 내)로부터, 오리지널 이미지 내의 대응하는 위치가 발견된다. 마크 또는 템플릿은 그룹 방향에 따라 회전되고, 도트 매개변수는 템플릿 매칭에 의해 검증된다. 분산된 MSM의 마크가 흩어져있는 도트로 이루어져 있으므로, 템플릿은 흩어져있는 도트들에 대한 설명, 구체적으로, 도트의 개수, 그들의 크기 및 관련 위치이다.
이제 도 6 및 7을 참조하면, 흐름도는 최고/최소 점 그룹화를 통해 획득된 그룹을 각각의 그룹에 대한 미리-정의된 템플릿 구성에 매칭시키는, 그룹 구성 체크에 대한 예시적인 실시예를 나타낸다. 각각의 그룹에 대해서, 시스템은 단계(610)에서 그룹 내의 점들의 개수가 템플릿 내의 점들의 개수와 동일한지 여부를 판정한다. 동일하지 않으면, 단계(620)에서 그룹이 삭제된다. 남아있는 그룹에 대해서, 단계(630)에서 앵커 점이 할당됐는지 여부가 판정된다. 그룹에 포함된 점들의 개수가 상대적으로 적은, 통상 계층구조적 MSM의 경우인, 앵커 점이 할당되지 않으면, 단계(640)에서 그룹 내의 점들 간의 거리는 템플릿 내의 점들 간의 거 리에 매칭되는데, 이는 도 7에 관련하여 하기에 보다 완벽하게 설명된다.
이제 도 7를 참조하면, 그룹 내의 점들을 템플릿 내의 점들에 매칭시키기 위한 방법(상기 단계(640))이 보다 상세하게 설명된다. 단계(710)에서, 그룹 내의 점들의 개수가 체크된다. 단계(720)에서 그룹 내의 점들 간의 거리가 계산되고, NxN 행렬 D 내에 나열되는데, 여기서 N은 그룹 내의 점들의 개수이고, D(i,j)는 점 i 및 점 j 간의 거리이다. 단계(730)에서, 행렬 D가 행렬 T와 비교되는데, 여기서 T는 템플릿 내의 점들 간의 거리를 기록한 또 다른 NxN 행렬이다. 예를 들어 오류 측정을 최소화함으로써 매칭이 수행된다.
Figure 112008005322958-PAT00001
색인 m은 1에서 N으로 확장되고, 색인 n은 M+1에서 N으로 확장되는데, 이는 행렬이 대칭이고, 대각선 값이 항상 0이기 때문이다. 단계(740)에서, 시스템은 E1이 미리-정의된 임계치보다 작은지 여부를 판정한다. 임계치를 초과하지 않으면, 단계(750)에서 그룹이 더욱 테스트될 것이다. 임계치를 초과하면, 단계(760)에서 그룹이 삭제된다. 계층구조적 MSM에 대하여, 정의된 관계에 따르는 동작에 의해 그룹이 어떤 미리-정의된 관계를 형성하는지 여부를 판정하기 위해 추가적인 테스트가 요구된다. 예를 들어, MSM이 3개의 동일한 패턴 그룹을 요구하고, 그들 중 2개는 동일한 방향이고 세번째 그룹은 90도 회전된 것일 때, 그들 중 임의의 것이 θ, θ, θ+90°패턴을 포함하는지 여부를 판정하기 위해 그룹의 방향이 평가될 것이다.
도 6으로 넘어가서, 앵커 점이 정의되면(통상 큰 그룹에 대한 것임), 그룹 내의 앵커 점들은 템플릿 내의 앵커 점들에 매칭된다. 앵커 점들은 전형적으로 나머지 점들(앵커가 아닌 점들)과 컬러가 다르므로, 그들은 용이하게 식별가능하게 렌더링된다. 그 후 단계(650)에서 그룹 내의 앵커 점들은 템플릿 내의 앵커 점들에 매치되며, 이는 그룹 내의 모든 점들이 아니라 단지 앵커 점들에만 적용된다는 점을 제외하고 도 7의 방법을 적용한다. 그룹 및 템플릿 내의 앵커 점이 매칭된 후, 단계(660)에서 그룹 내의 앵커 점들과 나머지 점들 간의 거리가 계산된다. 이들 거리는 KxM 행렬 D1에 나열되는데, 여기서 K 및 M은 각각 앵커 및 앵커가 아닌 점들의 개수이고, D(m,i)는 점 m과 점 i 간의 거리이다. 단계(670)에서, 행렬 D1은 행렬 T1에 매칭하며, 이것은 템플릿에 대한 앵커 및 앵커가 아닌 거리를 기록한다. 이 예시적 실시예에서, 매칭은 오류 측정을 최소화함으로서 수행되는데, 예를 들어,
Figure 112008005322958-PAT00002
이다. 이 시스템은 단계(380)에서 E2가 미리-결정된 임계치보다 작은지 여부를 판정한다. 오류가 임계치보다 작으면, 단계(690)에서 그룹이 더욱 테스트된다. 그렇지 않으면, 단계(620)에서 그룹이 삭제된다.
도 1은 표준 MSM 구성의 일 실시예를 나타내는 도면.
도 2는 분산된 MSM 구성의 일 실시예를 나타내는 도면.
도 3은 확대된 도 2에 따른 분산된 MSM를 나타내는 도면.
도 4는 문서 및/또는 이미지 내의 분산된 MSM의 탐지를 위한 시스템의 일 예시적 실시예의 기능 블럭도.
도 5는 문서 및/또는 이미지 내의 분산된 MSM를 탐지하기 위한 방법의 일 예시적 실시예의 윤곽을 나타내는 흐름도.
도 6은 그룹 구성 체크의 일 예시적 실시예의 윤곽을 나타내는 흐름도.
도 7은 그룹 내의 MSM 위치 점들을 템플릿 구성에 매칭하기 위한 방법의 일 예시적 실시예의 윤곽을 나타내는 흐름도.

Claims (4)

  1. 문서들 및 이미지들 내의 미니어처 보안 마크 구성들(miniature security mark configurations)의 탐지를 위한 방법에 있어서,
    미니어처 보안 마크(MSM)들은 분산된 MSM들의 형태이고, 데이터 마크들 또는 데이터 마크들과 앵커 마크(anchor mark)들의 조합을 포함할 수 있고,
    상기 방법은,
    수신된 이미지를 서브-샘플링(sub-sampling)하는 단계로서, 상기 수신된 이미지는 분산된 미니어처 보안 마크들의 적어도 하나의 가능한 수용체(recipient)의 디지털 표현을 포함하고, 상기 서브-샘플링은 상기 수신된 이미지의 낮아진-해상도 이미지를 생성하고, 각각의 상기 분산된 미니어처 보안 마크는 복수의 흩어져있는 도트(dot)들로 이루어진, 상기 서브-샘플링 단계;
    최고/최소 점들 탐지(maximum/minimum points detection)를 수행하는 단계;
    상기 최고/최소 점들 간의 위치 거리들에 따라 상기 최고/최소 점들을 적어도 하나의 클러스터(cluster)에 그룹화하는 단계;
    상기 클러스터들을 미리-정의된 템플릿 구성(template configuration)에 매칭시키기 위해 그룹 구성을 체크하는 단계; 및
    상기 수신된 이미지와 미리-정의된 템플릿 도트 명세 간의 마크 구성 및 마크 위치를 검증하기 위해 도트 매개변수 검증을 수행하는 단계로서, 상기 마크 구성은 적어도 하나의 분산된 MSM을 포함하고, 상기 미리-정의된 템플릿은 상기 복수 의 흩어져있는 도트들에 대한 설명을 포함하고, 상기 설명은 도트 크기, 상기 MSM 내의 상기 도트들의 개수, 및 상대적인 도트 위치를 포함하는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 멤버를 포함하는, 상기 검증 수행 단계를 포함하는, 미니어처 보안 마크 구성 탐지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 최고/최소 점들 탐지를 수행하는 단계는,
    상기 낮아진-해상도 이미지를 배타적인(disjoint) 윈도우들로 나누는 단계로서, 각각의 상기 윈도우는 복수의 화소들을 포함하는, 상기 나누는 단계; 및
    각각의 윈도우 내의 최고 및/또는 최소 점들을 탐지하는 단계, 상기 최고 및/또는 최소 점들은 잠재적인 MSM 위치들인, 상기 탐지 단계를 포함하는, 미니어처 보안 마크 구성 탐지 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 그룹 구성을 체크하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들의 개수가 상기 미리-정의된 템플릿 내의 점들의 개수와 동일한지 여부를 판정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들의 상기 개수가 상기 템플릿 내의 점들의 개수와 동일하지 않으면, 상기 클러스터를 삭제하는 단계;
    상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들의 상기 개수가 상기 템플릿 내의 점 들의 개수와 동일하면, 앵커 점들이 상기 클러스터 내에 정의됐는지 여부를 판정하는 단계로서, 상기 앵커 점들은 MSM 구성 내의 다른 마크들과 상이한 적어도 하나의 속성을 갖는 마크들을 포함하는, 상기 판정 단계;
    상기 앵커 점들이 정의되지 않았으면, 상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들 간의 거리들을 상기 미리-정의된 템플릿 내의 점들 간의 거리들에 매칭시키는 단계;
    상기 앵커 점들이 정의됐으면, 상기 클러스터 내의 상기 앵커 점들을 상기 미리-정의된 템플릿 내의 앵커 점들에 매칭시키는 단계;
    상기 적어도 하나의 클러스터 내에 남아있는 마크들과 상기 앵커 점들 간의 거리들을 계산하고, 상기 거리들을 조합된 거리 행렬에 배치하는 단계로서, 상기 조합된 거리 행렬은 상기 적어도 하나의 클러스터에 대한 앵커 및 앵커가 아닌 거리들을 포함하는, 상기 행렬 배치 단계;
    상기 조합된 거리 행렬을 조합된 템플릿 행렬과 비교하는 단계로서, 상기 조합된 템플릿 행렬은 상기 미리-정의된 템플릿 내의 점들 간의 앵커 및 앵커가 아닌 거리들을 기록하는, 상기 비교 단계;
    오류 측정을 최소화하는 단계;
    상기 오류 측정이 미리-결정된 임계치보다 작은지 여부를 판정하는 단계;
    상기 미리-결정된 임계치를 초과하면, 상기 적어도 하나의 클러스터를 삭제하는 단계; 및
    상기 미리-결정된 임계치를 초과하지 않으면, 상기 적어도 하나의 클러스터 와 상기 미리-정의된 템플릿 간의 매칭을 검증하도록 테스트 동작들을 더욱 수행하는 단계를 더 포함하는, 미니어처 보안 마크 구성 탐지 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들 간의 거리들을 상기 미리-정의된 템플릿 내의 점들 간의 거리들에 매칭하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들의 개수를 체크하는 단계;
    상기 적어도 하나의 클러스터 내의 점들 간의 거리들을 계산하고, 상기 거리들을 거리 행렬에 배치하는 단계;
    상기 거리 행렬을 템플릿 행렬과 비교하는 단계로서, 상기 템플릿 행렬은 상기 미리-정의된 템플릿 내의 점들 간의 거리들을 기록하는, 상기 비교 단계;
    오류 측정을 최소화하는 단계;
    상기 오류 측정이 미리-결정된 임계치보다 작은지 여부를 판정하는 단계;
    상기 미리-결정된 임계치를 초과하면, 상기 적어도 하나의 클러스터를 삭제하는 단계; 및
    상기 미리-결정된 임계치를 초과하지 않으면, 상기 적어도 하나의 클러스터와 상기 미리-정의된 템플릿 간의 매칭을 검증하기 위해 테스트 동작들을 더욱 수행하는 단계를 포함하는, 미니어처 보안 마크 구성 탐지 방법.
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