KR20110028311A - 서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

- 인쇄 플레이트로 하나 이상의 서류를 인쇄하는 단계,
- 고 해상도로 상기 서류의 한 부분 이상의 한 영상 이상을 캡쳐하는 단계,
- 하나 이상의 캡쳐된 영상 기하학적 특징을 추출하는 단계,
- 상기 인쇄 플레이트가 프린트하기 위해 사용 되었는지를 결정하고자 하는 후보 서류에 대해, 기하학적 특징이 저장되어 있는 서류의 부분에 해당하는 상기 후보 서류 부분 영상을 고 해상도로 캡쳐하는 단계,
상기 저장된 기하학적 특징에 해당하는 후보 서류 영상의 기하학적 특징을 추출하는 단계, 그리고
- 상기 후보 서류에 대한 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 상관관계 측정이 예정된 한계 값 보다 큰가를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 방법.

Description

서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR IDENTIFYING A PRINTING PLATE FOR A DOCUMENT}

본 발명은 서류 인쇄 플레이트(printing plate)를 식별하기 위한 방법 및 장치에 대한 것이다. 특히, 고유의 방법으로 서류를 식별시키고, 이를 인증하며, 즉 그 복사(copying)를 검사할 수 있으며 서류 상에 이 같은 서류와 관련된 정보를 담고 있는 가를 검사 할 수 있으며, 이때의 정보는 그 서류와 관련된 지적 재산권 소유자를 식별하는 정보 또는 제조 장소를 식별하는 정보를 포함한다. 본원 명세서에서 '서류'라 함은 가령, 하드카피 서류, 설계도, 포장지, 제조된 아이템, 주민 등록 카드 또는 은행 카드 등과 같은 성형된 아이템 및 카드 등을 포함한다.

각기 다른 종류의 서류 인쇄는 두 개의 그룹으로 나뉘어진다: 그 중 한 가지는 "오프셋(offset)" 아날로그 프린트 처리와 같은 동일한 프린트 마크를 서류 각각이 받아들이는 "정적(static)" 처리로 알려져 있고, 두 번째는 "시어리얼(serialized)" 디지털 처리로 알려져 있는 것으로서, 서류 각각이 개별 프로그램과 일렬 번호를 프린트하기 위한 처리에 의해 제어된 잉크-제트 프린트 처리와 같은 개별적인 정보 항목을 받아들인다.

박스 및 포장지에 대한 가장 널리 사용되는 프린트 방법인 오프셋 인쇄의 경우, 서류 내 프린트된 칼라 각각에 대하여 한 플레이트(plate)가 생성되며, 이 같은 플레이트 내용이 수십만장, 심지어 수백만장 인쇄된다. 그와 같은 경우, 인쇄 플레이트에 삽입된 동일한 내용이 매 서류상에 인쇄되어 프린트 된다. 철판 인쇄, 활판 인쇄, 그리고 그라비어 인쇄가 "정적" 인쇄 방법으로 알려진 다른 예들이다. 정적 인쇄에서 이론상 동일한 마크가 매번 인쇄되기 때문에 서류는 개별적으로 식별될 수 없다. 또한, 인쇄가 정적이고 아날로그 처리를 사용하는 때, 프린트 된 정확한 수의 서류를 조정하는 것이 더욱 곤란하다. 따라서, 지적 재산권 소유자가 권한을 부여한 것보다 많은 양의 서류를 인쇄하여 위조할 상당한 위험이 있다. 생산 주문에 의해 명시된 인쇄 수로서, 통상 플레이트의 사용 한계 보다 작은 수를 어떻게 하면 지키도록 할 수 있는 지가 문제다. 모든 사용되지 않은 인쇄(일렬 시작 또는 종료, 오류, 주문 취소 등) 그리고 모든 플레이트, 필름 그리고 서류가 복원되도록 하는 다른 물체들이 결코 위조자 들의 손에 넘어 가지 않도록 할 수 있는 지가 문제다.

서류 각각이 정밀하게 그리고 명백하게 식별될 수 있도록 허용하는 시어리얼(serialized) 인쇄가 '정적 인쇄'보다 바람직하다. 실제로, 식별자 각각은 직렬 인쇄에서 단 한번 인쇄되기 때문에, 이중 판독은 경보가 트리거 될 수 있음을 의미한다: 이중 이라 함은 앞서 판독된 식별자와 동일한 식별자이다.

일반적으로, 안정성 확보하고 식별자 및/또는 복사 방지(anti-copying) 표시를 보호하기 위해 여러 포인트들이 있다: 소스 파일, 이를 담고 있는 CAP 파일, 그리고 오프셋 인쇄의 경우, 플레이트 그리고 일정 형태 필름.

두 번째 단계에서, 코드화 되지 않은 또는 암호화된 고유 코드 또는 시어리얼 번호를 인쇄함에 의해 정적으로 이미 인쇄된 대상에 복사 방지 표시 시어리얼 인쇄 유사 인쇄를 수행하는 것이 가능하다. 외형상, 이 같은 과정은 개별적으로 서류 각각을 추적하는 것을 가능하게 하며, 복사본 검사를 확실하게 한다. 시어리얼 인쇄를 수용하지 않은 도난된 서류는 유효 식별자를 갖지 않는다.

그러나, 이 같은 접근방법은 모든 문제를 해결하지는 못한다. 실제로, 비행자(위조자)가 프린터가 수행하였기 때문에 위조 서류를 식별할 수 없다 해도, 시어리얼 프린터에 의해 인쇄되며 제한된 인쇄 품질을 제공하는 고유 코드는, 복사를 막도록 보호되지 못한다.

따라서 진짜로 식별될 서류를 소지하고 있는 위조자 들은 하나 또는 둘 이상의 유효 코드를 복사 할 수 있으며, 진짜 인 것으로 식별될 서류에 이들을 다시 복사 할 수 있다.

종래 기술은 고유한 방법으로 각 서류를 특징을 갖도록 하고 식별하기 위해, 측정 가능한 물리적 특징들을 사용하는 여러 방법을 공개한다. 일반적으로, 선택된 측정 가능한 물리적인 특징은 랜덤 방식이며, 현재 기술로는 적어도 큰 비용을 들이지 않고 복사 될 수 없다. 이들 방법은 "유효"한 모든 서류가 컨트롤 될 수 있게 한다: 고유 세트를 포함하는 물리적인 특징이 메모된 서류 들만이 유효한 것으로 본다

가령, 미국 특허 4,423,415는 로컬 투명 특징에 따라 페이퍼 한 장이 식별될 수 있도록 하는 방법을 설명한다. 여러 다른 과정은 상기 서류의 고유한 그리고 옮길 수 없는 서명을 생성시키기 위해, 고유하고 재생할 수 없는 물리적 속성을 입력 함을 기초로 한다. 가령, 서류 WO 2006 016114 그리고 US 2006/104103는 물체의 정밀한 영역으로 가해진 레이저 선에 의해 유도된 회절 패턴 측정을 바탕으로 한다.

비록 상기 언급한 문제들에 대한 흥미로운 해결안을 제공하는 것이기는 하지만, 대상으로부터 서명을 추출하는 것을 기초로 하는 방법은 몇 가지 이유로 사용하기가 곤란하다. 먼저, 서류가 생성되는 때 서명을 기록하는 것은 비싼 광학 판독기를 필요로 하며, 생산라인으로 통합하는 것이 곤란하다. 더구나 이들은 매우 빠른 작업 속도를 갖는다. 일반적으로, 이들 기술은 작은 규모 생산에 적용될 수 있을 뿐이다. 또한, 이 같은 분야에서 검사하기 위해 사용된 판독기는 다수의 응용에는 너무 비싸다. 또한 너무 부피가 크고 사용하기가 용이하지 않으며, 현장에서의 검사가 신속하고 과도하지 않아야 한다. 마지막으로, 모든 대상 재료에 대한 고유 서명을 추출하는 것이 가능하지 않다: 특히 적어도 레이저 회절 측정을 위해 유리 및 지나친 반사 대상 물체는 배제된다.

본 발명은 종래 기술에서의 불편함 그리고 특히 서류 대상의 고유한 물리적 속성에 기초한 공지의 식별 방법을 적용함에 있어 제한을 해결하는 것을 목적으로 한다.

"DAC"라고도 알려져 있는 디지털 인증 코드는, 가령 매체 인쇄 또는 로컬 수정에 의해 매체에 표시되기만 하면, 표시된 영상이 복사되는 때 캡쳐된 영상으로부터 자동으로 측정 가능한 이들의 특징 일부가 수정되도록 디자인된다. 상기 디지털 인증 코드는 복사 단계에서 복사에 민감한 하나 또는 둘 이상의 신호 질이 떨어지는 것을 기초로 하며, 복사에 민감한 측정가능 특징을 갖는 영상 요소들에 의해 신호가 만들어진다. 일정한 종류의 디지털 인증 코드가 또한 이들을 담고 있는 서류가 식별되고 추적될 수 있도록 하는 한 정보 항목을 포함할 수 있기도 하다.

여러 종류의 디지털 인증 코드가 있다. 상기 "CDP"라 불리는 복사 검사 패턴은 의사-랜덤 특성을 갖는 밀도가 높은 영상이다. 이들의 판독 원리는 영상을 비교하는 것이며, 가령 영상 센서에 의해, 원본 복사 검사 패턴과 캡쳐된 복사 검사 패턴 사이 유사성 (또는 비 유사성) 인덱스를 측정하도록 한다: 만약 이 같이 캡쳐된 영상이 복사본이라면, 원본 인 때 보다 낮은 유사성 인덱스를 갖게 될 것이다.

이차원 바아 코드 처럼, "SIM"이라 불리는 안전성이 확보된 정보 매트릭스는 많은 양의 정보를 변질 없이 담고 있도록 디자인 된 영상이다. 그러나, 이차원 바아 코드와는 달리, 안전성이 확보된 매트릭스는 복사에 민감하다. 판독 시, 원본 인 때 보다 복사 본인 때 더욱 높은 오류율이 상기 매트릭스로부터 추출된 코드화된 메시지에 대하여 측정되며, 이들 복사본들이 원본 프린트들로부터 구분되도록 한다.

가령 육안으로 볼 수 없는 잉크와 같이, 특수한 방법으로 표시되지 않는 다면, 복사 본 검사 패턴 그리고 안전성이 확보된 정보 매트릭스는 육안으로 확인된다. 또한, 복사 본 검사 패턴 그리고 안전성이 확보된 정보 매트릭스를 가시적으로 표시하는 것은 비용 또는 생산상의 제한으로 인해 항상 가능한 것은 아니다. 복사 방지 표시의 가시성은 심미학적인 점에서 단점이 될 수 있으며, 일정 경우에는 위조자가 이들의 존재에 대해 정보를 입수 하기 때문에 단점이 될 수 있다.

자연적으로 가시적이지 않은 또는 적어도 쉽게 볼 수 없는 디지털 인증 코드가 있다.

가령, 프린트 된 영상 내로 통합된 몇 가지 디지털 마크("투명무늬"라 알려진)가 가령 포토 카피에 의해 프린트 된 영상이 재생되는 때 손상되도록 디자인된다. 상기 디지털 투명무늬의 손상 정도 측정이 이들 복사본을 검사할 수 있도록 하며, 복사본에서 보다 원본 프린트에서 손상 정도가 낮다.

인쇄에 대한 여러 다른 정도의 민감도를 갖는 여러 투명무늬를 조합함으로써, 각 에너지 레벨을 비교함에 의해, 복사본을 검사하는 것을 가능하게 한다. 그러나 서류의 생산 과정에서 디지털 투명무늬를 통합시키는 것은 더욱 복잡하며, 이들의 사용을 제한한다: 실제로, 복사본 검사 패턴 그리고 안전성이 확보된 정보 매트릭스와는 달리, 디지털 투명무늬는 상기 영상으로 간단히 "추가되지" 못한다; 상기 디지털 투명무늬는 실제로 추가될 메시지에 대한 그리고 원본 메시지에 대한 복잡한 함수관계를 가지며, 상기 디지털 투명무늬의 에너지는 원본 영상의 마스크 특성에 따라 부분적으로 조정된다. 서류 또는 프로덕트에서 디지털 투명무늬를 통합시키는 것은 상기 디지털 투명무늬를 통합시키고 표시된 영상을 다시 되보내는 마킹(marking)/인쇄 중앙 처리 장치로 소스 영상을 보냄을 포함한다. 이 같은 과정은 많은 양의 파일들 그리고 관련된 영상 보안 문제 때문에, 실용적이지 못하다. 이와 달리, 복사본 검사 패턴 또는 안전성이 확보된 정보 매트릭스로 마킹/인쇄하기 위해, 상기 소스 영상은 상기 마킹/인쇄 중앙 처리 장치로 보내질 필요가 없다: 반대로, 수 킬로 바이트의 작은 크기의 복사본 검사 패턴 또는 안전성이 확보된 정보 매트릭스 영상이 서류 또는 프로덕트로 첨부될 영상 파일 폴더로 보내진다. 또한, 디지털 투명무늬 판독을 안정화하는 것이 매우 곤란하며, 이는 서류의 원본으로부터 복사본을 구분하는 결정을 더욱 랜덤 하게 한다. 실제에서, 디지털 투명무늬에서 에러가 발생될 위험은 복사본 검사 패턴 및 안전성이 확보된 정보 매트릭스에서 보다 훨씬 높다.

또한 WO 2006 087351 및 CH 694　233에서 설명된 바와 같은, "AMSM"으로 알려진 비 대칭 변조 공간 마킹(asymmetric modulation spatial marking) 처리가 있다. 디지털 투명무늬에서와 같이, AMSM은 서류가 가시적으로 볼 수 없도록 또는 적어도 눈에 띄지 않게 표시되도록 한다. AMSM은 대개 도트의 패턴이며, 이는 표시될 서류의 추가 층으로 추가된다. 가령, 오프셋 프린트 처리 경우, 단지 AMSM을 갖는 추가 플레이트가 상기 서류 위에 추가로 프린트된다. 이와 같이 하여, 상기 AMSM이 디지털 투명무늬에서 보다 쉽게 서류 생산 처리 내로 통합되며, 상기 소스 영상이 마킹/인쇄 중앙 처리 장치에 의해 요구되지 않는다. 그러나, 복사본 검사 패턴 및 안전성이 확보된 정보 매트릭스에서와는 달리, 상기 AMSM은 추가의 플레이트를 필요로 하며, 이는 이들의 사용을 더욱 복잡하게 하고 더욱 비싸게 한다. 또한, 디지털 투명무늬에서와 같이, 상기 AMSM 검사 방법은 정확하지 않다. 사실, 상기 마킹/인쇄는 표시된 영상의 정확한 위치와 관련하여 아날로그 불확실성을 수반한다. 프린트 된 엘리먼트 도트의 크기 레벨에서 이 같은 불확실성은 표시된 표면이 큰 크기를 갖는 때 복사본 검사에 심각한 영향을 갖는다. 그러나 자동-상관관계 및 크로스-상관관계를 기초로 한 AMSM 검사 방법은 위치에 대한 이 같은 불확실성을 참고로 할 수 없다. 이는 표시(마크)를 판독함에 있어 부정확함을 증가시키며, 결과적으로 원본과 복사본 사이를 구분하는 능력을 줄인다.

상기 캡쳐가 플랫-베드 스캐너(flat-bed scanners)에 의한 때, 큰 캡쳐 표면 그리고 충분한 캡쳐 해상도 모두를 허용하며, 상기 AMSM은 가령 포토 카피와 같은 단순한 복사본이 검사될 수 있도록 하며, 높은 품질 포토 카피도 높은 정밀도 또는 높은 해상도 스캐너로 캡쳐될 수 있으며, 리프린트가 뒤이어 진다. 그럼에도 불구하고, 결연한 위조자 앞에서는, AMSM이 위조를 막는 데 한계가 있다. 실제로, 높은 해상도 캡쳐가 있은 후, 위조자는 검사된 도트 모두를 이들의 초기 형태로 복원하기 위해, 자동 영상 처리 장치("Matlab"와 같은, 등록상표)와 결합된 "Photoshop"(등록상표)와 같은, 수작업에 의한 영상 처리 장치를 사용할 수 있다. 고-품질의 복사본 경우, 상기 도트들은 원본 마크에서 보다 복사된 마크에서 흐리지 않으며, 복사본은 복사본으로 검사되지 않을 높은 확률을 갖는다. 따라서, 결연한 위조자는 AMSM 내에 담긴 정보를 갖는 동일한 복사본을 만들 수 있으며, 이는 이 같은 방법이 장기간 안전한 것으로 판단될 수 없음을 의미한다.

가장 널리 사용되는 인쇄 방법(특히 오프셋)으로서, AMSM(그리고 다른 디지털 인증 코드)이 정적으로 프린트된다. AMSM그리고 디지털 인증 코드에 가장 널리 사용된 인쇄가 정적 인쇄이므로, 프린트 각각에 담긴 메시지 그리고 마크를 변경시키는 것이 가능하지 않다.

그렇지만, 단일의 소스 영상으로부터 프린트 각각을 고유하게 특징화하고 따라서 식별할 수 있음이 바람직하다. 이와 유사하게, 서류를 인쇄하고, 이들 서류가 추적될 수 있도록 하기 위해 사용된 하나 이상의 인쇄 플레이트를 식별하는 것이 바람직하다.

본 발명은 상기 설명한 종래 기술의 문제점 모두 또는 일부를 극복할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

이 같은 목적을 위해, 본 발명의 한 특징에 따라, 본 발명은

- 인쇄 플레이트로 하나 이상의 서류를 인쇄하는 단계,

- 고 해상도로 상기 서류의 한 부분 이상의 한 영상 이상을 캡쳐하는 단계,

- 하나 이상의 캡쳐된 영상 기하학적 특징을 추출하는 단계,

- 상기 인쇄 플레이트가 프린트하기 위해 사용 되었는지를 결정하고자 하는 후보 서류에 대해, 기하학적 특징이 저장되어 있는 서류의 부분에 해당하는 상기 후보 서류 부분 영상을 고 해상도로 캡쳐하는 단계,

상기 저장된 기하학적 특징에 해당하는 후보 서류 영상의 기하학적 특징을 추출하는 단계, 그리고

- 상기 후보 서류에 대한 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 상관관계 측정이 예정된 한계 값 보다 큰가를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 방법을 제공한다.

상기와 같은 발명으로, 일정 서류의 경우, 적법 인쇄 플레이트가 인쇄하도록 사용되는 지 그리고 그 같은 인쇄 자체가 적법하고, 진짜 인 것인지 파악될 수 있다. 특히, 상기 플레이트를 인그레이브 하도록 사용된 디지털 파일이 도난되거나 복제된 경우에도, 이들 파일들로부터 발생된 플레이트가 적법한 서류가 인쇄될 수 없도록 할 것이다.

특정 특징에 따라, 본 발명의 목적인 방법은 상기 플레이트에 의해 만들어진 프린트 또는 인쇄 각각에 대한 전체 기하학적 특징을 결정하는 단계, 상기 기하학적 특징을 저장하는 단계, 그리고 후보 서류에 대하여 상기 저장된 전체 기하학적 특징에 해당하는 전체 기하학적 특징을 결정하는 단계, 그리고 상기 후보 서류의 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 가장 높은 상관관계를 결정하는 단계를 더욱 포함한다.

이와 같이하여 프린트하기 위해 사용된 인쇄 플레이트 식별에 추가하여, 서류가 식별될 수 있다.

특정 특징에 따라, 본 발명의 목적인 방법은 상기 플레이트로 프린트 되어질 영상을 발생시키는 단계를 더욱 포함하며, 상기 영상이 서로 터치하지 않는 다수의 도트를 포함한다.

이들 방법의 제공으로, 플레이트 및/또는 서류의 서명 결정, 또는 기하학적 특징이 더욱 확실하게 된다.

특정 특징에 따라, 기하학적 특징을 추출하는 각 단계 중에, 영상 처리에 의해 한 윤곽이 추출된다.

또 다른 특정 특징에 따라, 추출단계 각각에서, 각도에 따라, 윤곽에 의해 둘러싸인 영역의 중심까지 윤곽의 표시에 대한 거리가 결정된다.

이 같은 발명의 제공에 의해, 상기 기하학적 특징의 추출이 용이하고 신뢰 할 수 있다.

또 다른 특정 특징에 따라, 추출 단계 각각에서, 상기 프린트 된 도트의 그레이 스케일이 결정된다.

따라서 상기 플레이트 잉킹(inking) 또는 서류의 노화에 덜 민감한 그레이-스케일이 사용된다.

본 발명의 두 번째 특징에 따라, 본 발명은

- 인쇄 플레이트로 하나 이상의 서류를 인쇄하는 수단,

- 고 해상도로 상기 서류의 한 부분 이상의 한 영상 이상을 캡쳐하는 수단,

- 하나 이상의 캡쳐된 영상 기하학적 특징을 추출하는 수단,

- 상기 추출된 기하학적 특징을 저장하는 수단, 그리고

- 상기 인쇄 플레이트가 프린트하기 위해 사용 되었는지를 결정하고자 하는 후보 서류에 대해, 기하학적 특징이 저장되어 있는 서류의 부분에 해당하는 상기 후보 서류 부분 영상을 고 해상도로 캡쳐하고,

상기 저장된 기하학적 특징에 해당하는 후보 서류 영상의 기하학적 특징을 추출하며, 그리고

- 상기 후보 서류에 대한 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 상관관계 측정이 예정된 한계 값 보다 큰가를 결정하도록 디자인된 제어 수단을 포함함을 특징으로 하는 서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 장치를 제공한다.

본 발명의 세 번째 특징에 따라, 본 발명은 컴퓨터 시스템 내에 적재 될 수 있는 프로그램을 포함하며, 상기 프로그램은 앞서 간단히 설명된 본 발명의 방법이 사용될 수 있도록 하는 지시를 포함한다.

본 발명의 네 번째 특징에 따라, 본 발명은 컴퓨터 프로그램 지시를 보유하고, 제거가능하기도 하며 제거 불가능 하기도 한, 컴퓨터 또는 마이크로 프로세서에 의해 판독될 수 있는 데이터 캐리어를 제공하며, 이는 상기 간단히 설명된 본 발명 방법이 사용될 수 있도록 한다.

본 발명 장치의 특정 특징, 장점 그리고 목적으로서, 이 같은 컴퓨터 프로그램 그리고 이 같은 데이터는 앞서 간단히 설명된 본 발명 방법의 특징, 장점 그리고 목적과 유사하며, 여기서 다시 반복하지 않는다.

본 발명의 다른 장점, 목적 및 특징이 하기에서 첨부 도면을 참조로 하여 상세히 설명된다.

도 1은 약 20 배로 확대된 디지털 마크를 표시하는 도면
도 2는 인쇄 후 확대된 도 1에 도시된 마크를 도시한 도면.
도 3은 도 2에 도시된 인쇄된 마크의 확대된 사진을 도시한 도면.
도 4는 도 2에 도시된 인쇄된 마크의 확대된 고 품질 사진을 도시한 도면.
도 5는 확대된 VCDP를 나타내며, 가변 특징이 이 경우 도트 높이임을 도시한 도면.
도 6은 인쇄된 뒤, 도 5의 VCDP 일부 약 200배 확대를 도시한 도면.
도 7은 인쇄 전 일정 도트 크기를 갖는 싱글 VCDP의 두 확대된 프린트를 도시한 도면.
도 8은 그 센터에서 VCDP를 포함하는 확대된 안전한 정보 매트릭스를 도시한 도면.
도 9는 VCDP에 둘러싸인 확대된 안전한 정보 매트릭스를 도시한 도면.
도 10은 네 개의 코너가 근접한 네 개의 도트로 구성된, 확대된 VCDP를 도시한 도면.
도 11은 네 사이드에서 도트의 라인들을 갖는 확대된 VCDP를 도시한 도면.
도 12는 그리드의 형태로 확대된 VCDP 일부를 도시한 도면.
도 13은 도 12에서 도시된 VCDP의 2차원 푸리에 변환 절대값을 도시한 도면.
도 14는 정보의 코드 항목을 나타내는 VCDP에 대한 확대 세부사항을 도시한 도면.
도 15는 본 발명 장치의 특정 실시를 도시한 도면
도 16A - 도 20은 본 발명 방법에 대한 다양한 특징에 대한 특정 실시에서 사용된 단계를 도시한 논리도.
도 21은 고밀도 VCDP의 확대 부분을 도시한 도면.
도 22는 도트 크기 경사도 VCDP의 일부 확대도.
도 23은 본 발명 방법에 대한 특정 실시에서 사용된 단계들을 도시한 논리도.
도 24는 본 발명 방법에 대한 특정 실시에서 사용된 디지털 식별자 패턴을 확대 도시한 도면.
도 25는 시리즈 첫 번째 프린트에서 대상물에 프린트된 것으로서, 도 24의 디지털 식별자 패턴 확대 도시 도면
도 26은 시리즈 두 번째 프린트에서 대상물에 프린트된 것으로서, 도 24의 디지털 식별자 패턴 확대 도시 도면
도 27은 도 25 및 26에서 도시된 프린트 식별자 패턴 하나로부터 캡쳐된 영상에 대하여 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)을 도시한 도면.
도 28A - 28C는 본 발명 방법에 대한 특정 실시 예에서 사용된 단계에 대한 논리도.
도 29는 본 발명의 방법에 대한 특정 실시 예에서 사용된 두 그룹의 식별자 패턴에 대한 스코어 분산을 도시한 도면.
도 30은 프린트 되어진 도트 분산을 도시한 도면.
도 31은 도 30에서 도시된 도트 분산 프린트 상단 좌측 부분 확대 프린트 영상을 도시한 도면.
도 32는 도 30에서 도시된 도트 분산에 대한 도트 형상 상관관계 측정 스케터 다이아그램을 도시한 도면.
도 33은 프린트 시에 얻어지는 최적의 오차율에 대한 결정 중에 얻어진 그래프를 도시한 도면.
도 34는 서류를 프린트 하기 위해 사용된 플레이트를 결정하는 방법에서 사용된 단계를 도시한 논리도.

본 발명에 대한 다양한 특정 실시 예 세부사항을 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용될 정의에 대하여 하기에서 설명한다;

- "정보 매트릭스": 이는 한 메시지에 대한 기계-판독 가능 물리적 표시로서, 일반적으로 고체 표면에 고정된다(인쇄될 디자인의 픽셀들 가치를 수정하는 투명무늬, 또는 디지털 투명무늬와 달리). 상기 정보 매트릭스 정의는 가령 2D 바아 코드, 일차원 바아 코드 그리고 "데이터글립스(Dataglyphs)"(데이터 표시)와 같은 정보를 표시하는 방해 수단이 두드러지지 않은 다른 수단 등을 포함한다.

- "서류": 이는 정보 매트릭스를 지니는 물리적인 대상 물체를 말한다.

- "표시(마킹)" 또는 "인쇄": 디지털 영상(정보 매트릭스, 서류 등을 포함하는)으로부터 실제 현실 상태로 표시하도록 하는 프로세스: 이 같은 프로세스로는 잉크-제트, 레이저, 오프셋 및 열 프린팅, 그리고 엠보싱, 레이저 도안 및 홀로그램 생성 등을 비 제한적으로 포함한다. 보다 복잡한 프로세스들이 포함될 수 있기도 한데, 디지털 영상이 먼저 몰드 내에 그려 넣어 지고, 다음에 대상 물체 각각으로 성형된다. "성형된" 영상은 그 디지털 표시가 2 차원을 포함하여도 실제 현실 상태에서는 3차원을 나타내게 된다. 언급된 여러 처리로는 가령 스탠다드 오프셋 인쇄("컴퓨터-플레이트(computer-to-plate)"오프셋과 다르다)과 같은 여러 변환을 포함하는 데, 필름의 생성을 포함하고, 상기 필름은 플레이트를 생성하도록 하며, 상기 플레이트는 인쇄 에 사용된다. 다른 프로세스로는 가시 스펙트럼 바깥 주파수를 사용하거나, 상기 표면 내에 정보를 새겨 넣음으로써 비-가시적 영역 내에 일정 정보 항목이 프린트 되도록 한다.

- "식별자 패턴" 또는 "IP": (디지털) 소스 영상으로부터 프린트 되고, 디자인 및 프린트 되어, 소스 영상의 프린트 각각이 높은 개연성으로 식별될 수 있다.

- "고유 특징": 식별자 패턴의 고유 물리적 속성으로서, 동일한 소스 영상으로부터의 다른 프린트로부터 구분될 수 있도록 한다.

- "임프린트(imprint)": 측정된 특징의 모든 값 또는 가치들로서, 한 식별자 패턴이 표시되도록 하고 다른 식별자 패턴과 비교되도록 한다.

- "캡쳐(capture)": 실제 현실의 디지털 표시가 얻어질 수 있도록 하는 프로세스로서, 정보 매트릭스를 포함하는 물리적 서류에 대한 디지털 표시를 포함한다.

- "셀(cell)": 이는 가변 특징 도트 패턴(VCDP)(variable characteristic dot pattern)을 갖는 직사각형 또는 정사각형의 레귤러 영역이다. 사전에 정해진 수의 도트가 있으며, 사전에 정해진 수라 함은 표시된 변수가 아닌 것을 말한다.

- "제너레이션 픽셀(Generation pixel)": VCDP를 발생시키는 가장 작은 영역.

- "도트(Dot)": 매우 작은 크기를 가지며, 가변적이고, 백그라운드와 대비를 만들며, 도트가 하나 또는 둘 이상의 생성 픽셀 표시이다.

- "캡쳐 픽셀" 또는 "영상 픽셀": 영상이 영상 센서의 감광성 엘리먼트 도트 또는 픽셀에 해당하는 영역.

- "10배(Order of magnitude)": A의 값이 B 값의 1/10 과 10배 사이이라면 , 물리적 크기 A는 물리적 크기 B와 대략 같은 크기이다.

도 24 내지 29와 관련하여 하기에서 설명된 본 발명의 실시 예에서, 다음 설명이 사용된다:

-단계 701 내지 703은 식별자 패턴을 디지털 식으로 디자인한다.

-단계 711 내지 715는 식별자 패턴의 임프린트를 계산한다(그 밖의 설명에서 설명된 한 방법에 따른다)

-단계 720 내지 726은 식별자 패턴의 인쇄를 최적으로 한다.

-단계 731 내지 734는 서류의 임프린트 또는 고유 특징을 저장하고 다시 재현한다.

-단계 741 내지 749는 데이터베이스를 사용하여 상기 임프린트를 식별한다.

-단계 751 내지 756은 데이터베이스 없이 임프린트를 검사한다.

-단계 761 내지 763은 식별자 패턴과 디지털 인증 코드의 혼합된 사용이다.

-단계 771 내지 780은 서류를 확보한다.

디지털 식으로 한 식별자 패턴을 디자인하고 식별자 패턴의 프린트 파라미터를 결정함과 관련하여, 본 발명 특정 특징의 근원(origin)에서, 확보된 정보 매트릭스 단일 소스 영상이 여러 번 프린트되면, 이는 프린트 각각에서 다른 에러에 의해 영향을 받게 될 것이라는 것이 확인되었다. 이와 동일한 영향이 복사 검사 패턴에 대하여 밝혀졌다. 일반적으로, 충분한 밀도를 갖는 영상의 경우, 1) 그와 같은 영상을 프린트 하면 그 질이 떨어지며, 2) 이는 프린트 각각에서 다른 질 저하에 의해 영향을 받게 될 것이다.

더욱 정확히 표현하자면, 이 같은 현상은 디지털 인증 코드로 한정되지 않는다. 실제로, 디지털 영상의 밀도에 관계없이, 랜덤 프로세스가 인쇄(printing)에서 사용됨으로 프린트 각각은 모든 다른 프린트와는 상이할 것이다. 단지, 낮은 밀도 영상의 경우, 그 차이는 훨씬 작으며 심각하지 않다. 따라서 훨씬 높은 캡쳐 해상도가 때로는 미미한 차이를 캡쳐하기 위해 필요하다. 이와는 반대로, 적절한 해상도로 프린트 된 디지털 인증 코드의 경우, 특히 높은 해상도를 사용할 것을 필요로 하지 않는다(인치당 1,200 도트 스캐너이면 충분하다). 또한, 그 차이가 매우 클 때, 고유 특징의 추출은 매우 큰 정밀 도로 실행될 필요가 없으며, 이는 판독 알고리즘의 비용과 안정도에 있어서 유리하다.

식별자 패턴은 디자인되고 프린트 된 영상들이며, 단일 소스 식별자 패턴 프린트 각각 사이의 차이를 최대로 하도록 한다. 바람직하게는, 이들 영상들은 의사 무작위 방식(가령 하나 또는 둘 이상의 암호 표기법 키를 사용하여)으로 디지인 되며, 그러나 이들은 완전히 무작위 일 수 있기도 하다. (차이점은 두 번째 경우, 암호표기법 키가 없거나, 그 같은 키가 보존되지 않는 다는 것이다) 그러나 이론상 원본 디지털 식별자 패턴은 철저한 안전성을 갖는 것으로 알려져 있다. 사실 데이터베이스에 기록된 식별자 패턴만이 (이들의 임프린트와 함께) 적법하며, 그리고 이론상 인쇄 시 예기치 않은 일을 제어하는 것은 불가능하다. 따라서, 상기 원본 영상을 소지하는 것이 서류 위조자에게 실질적인 어떤 이익을 제공하지는 않으며, 이는 안전성과 관련하여 식별자 패턴의 또 다른 장점이 된다.

상기 질 저하는 성질상 임의적이나, 단일 소스 영상의 프린트 각각에 대하여 다른 결과를 발생시키며, 식별자 패턴의 프린트 각각은 다시 재생되거나 전달될 수 없는 고유한 특징을 갖는다. 따라서, 단일 식별자 패턴을 갖는 프린트 각각은 모든 다른 프린트들과 다르며, 따라서 그 자체로는 명백하게 이를 식별시키기 위한 수단을 갖는다. 따라서 식별자 패턴의 임프린트(imprint)는 이를 담고 있는 서류의 안전성, 특히 식별과 검사 모드에 있어서 서류의 안전성을 증가 시키기 위해 다른 방법으로 계산되고 사용될 수 있다.

식별자 패턴은 이들의 검사를 쉽게 하는 경계선으로 둘러싸인 단순한 직사각형이 될 수 있으며, 그러나 로고와 같은 특별한 형상을 할 수 있기도 하다. 그러나, 상기 직사각형 형상은 판독에 있어 장점을 갖는 것으로 알려져 있으며(이는 쉽게 식별될 수 있다), 일차 또는 이차원 바 코드와 같은 디지털 인증 코드 또는 다른 코드들 형상과 호환성이 있는 장점을 갖는다.

식별자 패턴을 디자인하는 알고리즘이 하기 설명된다.

-단계 701에서, 암호표기법 키(key)가 수신되며, 가령 32-바이트 (256비트) 시퀀스 이고,

-단계 702 에서, 되풀이되는 암호화 또는 해싱 함수(hashing function)을 사용하여, 상기 알고리즘이 암호표기법 키를 사용하여 초기화되며, 필요한 랜덤 비트 수가 발생된다. 예를들면, 10,000-픽셀 블랙-화이트 식별자 패턴(픽셀 마다 1 비트), 10,000 비트가 필요하다; 그레이-스케일 식별자 패턴의 경우에는 8배 이상이 필요하다(스케일 각각은 개연성이 같다). SHA-1 해싱 기능이 사용된다 할 때(256-비트 입력 및 출력), 그와 같은 기능은 필요한 비트를 얻기 위해 40 배(픽셀 당1비트) 혹은 320 배(픽셀 당 8비트) 보다 조금 적은 배수로 불려진다. (40 x 256 >= 10,000 또는320 x 256 >= 80,000 이므로) 사용자는 FIPS("연방 정보 처리 스탠다드(Federal Information Processing Standard)"의 두문자어) 및 AES("어드팬스드 암호화 스탠다드(Advanced Encryption Standard)"의 두문자어) 스탠다드를 사용할 수 있다.

-단계 703 에서, 상기 비트가 가령 경계선에 의해 완성된 100 x100 도트의 한 영상으로 모아진다.

도 24는 인쇄 전 그와 같은 식별자 패턴을 도시한다. 도 25 및 26은 도 24에서 도시된 두 개의 다른 식별자 패턴 프린트를 도시한다.

디지털 인증 코드의 디자인 및 프린트 특징이 식별자 패턴에 필요한 특징들과 유사하기 때문에 한 디지털 인증 코드의 함수가 식별자 패턴 함수들과 결합될 수 있다. 예를들면, 암호표기법 키를 필요로 하는 복사 검사 패턴의 디자인 알고리즘은 비록 그 결과가 매우 다른 것이기는 하나, 앞서 설명된 알고리즘과 유사하다. 안전성이 확보된 정보 매트릭스의 디자인 알고리즘과 관련하여, 이들 알고리즘은 하나 또는 둘 이상의 암호표기법 키 그리고 하나 또는 둘 이상의 메시지들을 필요로 한다. 그러나 그 결과는 유사하다. 즉 의사-랜덤 값을 갖는 영상이다. ,

하기에서 설명된 바와 같이, 식별자 패턴에 대한 이상적인 프린트 컨디션은 디지털 인증 코드에 대한 이상적인 프린트 컨디션과 유사함이 판명되었다. 따라서 디자인과 프린트된 결과 모두와 관련하여, 디지털 인증 코드의 함수들을 식별자 패턴 함수들과 결합시키는 것이 가능하다.

추출시키는 방법과 관련하여, 그리고 서류를 검사하는 때 식별자 패턴의 임프린트를 비교하는 방법과 관련하여, 우선 총괄적인 추출 및 비교 방법이 하기에서 설명되며, 캡쳐된 식별자 패턴의 한 세트 도트 값들을 추출함을 포함한다.

- 단계 711 에서, 프린트 서류 영상 내 식별자 패턴의 위치가 결정된다. 직사각형 형상 식별자 패턴의 경우, 상기 식별자 패턴의 네 가장자리 위치(높이, 폭)가 추출된다.

- 단계 712에서, 추출되어질 정해진 수의 도트에 대하여, 상기 영상의 위치가 결정되며, 이들 도트 각각의 값이 추출된다. 가령, FET(고속 푸리에 변환) 또는 DCT(이산 코사인 변환)이 나중에 사용된다면, 수평으로 256개의 도트 그리고 수직으로 256 개의 도트, 총 256²(제곱 승이 된 다수의 도트)가 바람직하다. 상기 도트의 위치는 종래 기술로부터 알려져 있는 스탠다드 기하학적 기술을 사용하여 결정된다: 기준 도트 위치(가령, 직사각형인 경우 식별자 패턴의 네 가장자리)를 결정하고, 다음에 캡쳐된 영상이 아핀(affine) 또는 투시도 변환을 사용한다 가정하여 도트의 위치를 결정한다. 가령 상기 값들은 0 내지 255 이며, 캡쳐된 영상이다. 상기 위치들은 부분적일 수 있으며, 도트의 값은 "가장 가까운 값"이고 매우 비싸지는 않지만 매우 정확하지도 않다. 필요한 정밀도에 따라 비용이 증가하는 보간법 알고리즘(Interpolation algorithms)이 사용될 수 있다: 바이큐빅(bicubic), 쌍 일차식 (bilinear), 보간법. 그 결과는 256 x 256 매트릭스 정수(가장 근사값) 또는 플로팅-포인트(보간법) 값이다.

- 단계 713에서, 매트릭스 이차원으로 이산 코사인 변환이 계산된다. 상기 이산 코사인 변환은 적은 수의 컴포넌트들로 신호 에너지를 크게 압축시키는 것이 가능하기 때문에 바람직하다.

- 단계 714에서, 정해진 수의 계수가 선택되며, 가령 가장 낮은 주파수 계수로서 10 x 10가 선택되며, 위치(0, 0)에서 "DC" 계수로 알려진, 상수를 제거시킨다.

- 단계 715에서, 상기 계수가 안전성이 확보된 정보 매트릭스 임프린트를 구성시키는 한 벡터 내로 다시 시퀀스 된다.

상기에서 설명된 방법은 어떠한 비밀도 사용하지 않으며, 결과적으로 어느 누구도 상기 임프린트를 계산할 수 있도록 한다. 이는 안전성의 위험이 문제가 되지 않는 경우에 바람직하다. 이와 반대로, 안전성의 위험이 문제가 되는 경우에는 권한이 있는 자만이 상기 임프린트를 계산할 수 있도록 함이 바람직하다. 이와 같이 하기 위해, 암호표기법 키가 사용되며, 비밀이 유지되고, 상기 임프린트를 구성하는 계수를 결정함을 가능하게 한다. 이때의 키는 상기 임프린트를 다시 구성시키도록 권한을 받은 자에게만 공개된다. 종래 기술이 상기 키로부터 계수를 선택함과 관련하여 당업자에게 잘 알려져 있으며, 해싱 알고리즘 또는 암호화 알로그즘을 사용한다.

다음에 분리된 캡쳐에 해당하는 두 개의 임프린트가 여러가지 방법으로 비교될 수 있으며, 유사성의 측정 혹은 역으로 거리의 측정을 얻을 수 있도록 한다. 가령 이들 사이의 상관관계 계수를 측정함으로써, 유사성 측정이 얻어지며, 이는 뒤에 가서 "스코어(score)"라 인용될 것이다.

고유 특징을 추출시키는 이 같은 방법을 유효하게 하기 위해, 10 x 10 픽셀의 식별자 패턴이 생성되었으며, 인치 당 600 도트 레이저 프린터에서 100 배로 프린트 되었다. 인치 당 1200 도트 "프랫베드(flatbed)" 스캐너가 사용되어 프린트 된 식별자 패턴 각각에 대하여 세 개의 캡쳐를 수행하도록 하였다. 다음에 하나의 임프린트가 300 개 캡쳐 각각에 대하여 계산되었다. 다음에 44,850 쌍의 임프린트 각각에 대하여 점수가 계산된다 (계산된 수는 다음과 같다: 300*(300-1)/2). 이들 44,850 임프린트 쌍은 두 그룹으로 분리된다.

- 600 쌍의 임프린트 그룹 A는 동일한 프린트 식별자 패턴을 갖는 여러 다른 캡쳐에 해당한다. 그리고

- 44,250 쌍의 임프린트 그룹 B는 각기 다른 프린트 식별자 패턴을 갖는 캡쳐에 해당한다.

- 그룹 A의 경우 점수는 0.975 과 0.998 사이이며, 그룹 B의 경우 0.693 와 0.945 사이이다. 도 29는 그룹 A와 B에 대한 이들 점수의 분포를 도시한다. 이들 점수들에 기초하여 이들 두 그룹의 쌍들 사이에 어떠한 혼동도 가능하지 않다. 따라서 상기 설명한 임프린트 계산 방법을 사용함으로써, 100 개의 프린트 가운데 어느 프린트가 상기 캡쳐된 영상의 소스인가 하는 것이 명확하게 결정될 수 있다.

"임프린트 분리 정도"가 계산되며, 이는 그룹 A 및 B(여기서 0.992 와 0.863 각각)에 대한 점수 평균 차이를 계산하고, 본원 명세서에서는 0.005인 그룹 A 점수 표준 편차로 표준화함을 포함한다. 25.8 값이 얻어진다. 하기에서 설명되는 바와 같이, 이 같은 색인은 최고 결과를 제공하는 프린트 그리고 디자인 파라미터를 결정하는 데 유용하다.

상기 안전성이 확보된 정보 매트릭스(secured information matrices)에 대한 임프린트를 추출하는 두 번째 방법이 하기에서 설명된다. 이 같은 방법은 특히 상기 식별자 패턴이 안전성 확보된 정보 매트릭스 함수를 갖는 때 적용된다. 캡쳐되고 안전성이 확보된 정보 매트릭스의 스크램블 메시지가 어떻게 추출되는 가를 설명한다. 이 같이 스크램블 된 메시지는 비-제로 오류율을 가지며 이 같은 오류 구조가 한 임프린트로 사용된다.

이 같은 방법의 장점은 안전성이 확보된 정보 매트릭스를 판독하도록 디자인된 소프트웨어를 사용하는 것이 가능하도록 한다는 것이다. 이와 같이 함으로써 필요한 계산의 비용을 최소가 되도록 한다.

그러나, 안전성이 확보된 정보 매트릭스에 대한 정확한 판독은 블록들을 생성하도록 하는 키(key)가 정렬될 것을 필요로 한다. 이와 같은 키를 공개하는 것은 모든 경우 요구되는 것은 아니다. 또한, 프린트 각각에 특정된 내부 정렬 변화는 가능하면 제거된다. 안전성이 확보된 정보 매트릭스의 각기 다른 프린트들을 구분시키는 역할을 하기 때문에, 상기와 같은 변화 제거가 바람직한 것은 아니다.

식별자 패턴을 발생시키고 프린트하기 위한 최적 파라미터를 결정하는 방법과 관련하여, 단일 소스 식별자 패턴의 다양한 프린트가 쉽게 분리될 수 있도록 하는, 최적 수준의 질 저하(degradations)가 존재한다. 따라서, 인쇄에서 질 저하 레벨이 1% 또는 2% 와 같이 매우 낮다면(상기 식별자 패턴의 셀 또는 픽셀 가운데 1% 또는 2%가 완전한 캡쳐(capture)로부터 잘못 판독된다면), 단일 식별자 패턴의 다양한 프린트가 서로 매우 유사하며, 매우 정밀한 캡쳐 및/또는 매우 정밀한 분석 알고리즘이 없다면 이들을 용이하게 식별시키는 것이 곤란하다. 이와 유사하게, 상기 질 저하의 레벨이 매우 높다면, 가령 45% 또는 50%(상기 식별자 패턴의 셀 또는 픽셀 45% 또는 50%가 완전한 캡쳐로부터 잘못 판독되고, 50%는 매트릭스 판독과 소스 매트릭스 사이에 어떠한 통계적인 상관관계가 존재하지 않음을 의미한다), 상기 프린트 된 식별자 패턴은 서로 거의 분간되지 않는다. 실제로, 질 저하의 최적 레벨은 25%에 근사하며, 적용 조건이 허락한다면, 이 같은 레벨에 근사하도록 하는 것이 바람직하다. 실제로, 25% 질 저하의 경우, 프린트 변화 따라서 상기 질 저하가 예측된다면, 프린트 된 식별자 패턴 도트 각각에 대하여, 다른 식별자 패턴과는 다를 가능성이 최대로 된다.

두 번째 분석이 사용 인쇄 수단에 따라 프린트 되어질 영상을 발생시키는 때에 대하여 오류율과 관련하여 하기에서 설명된다.

복사에 대한 검사가 최 적합하게 될 수 있도록 하는 VCDP가 어떻게 생성될 수 있는 가를 결정하기 위해, 결정 이론을 바탕으로 하는 모델이 하기에서 설명된다. 영상(또는 도트)에서 측정된 특징들이 신호에 의해 표시된다. 상기 분석을 간단히 하기 위해, 인쇄 전에 디지털 신호가 이진 수 값을 가진다 가정하며, 이는 이진 수 값(가령, 도트의 두 측면, 두 위치 등)을 가질 수 있는 특징에 해당한다. 이 같은 가정은 대부분의 프린트 처리가 이진수 영상을 처리한 다는 사실에 의해 정당화된다. 이 같은 분석에 대한 결론은 도트 특징에 대하여 여러 가능한 값을 갖는 경우와 같이 보다 복잡한 경우로 확대 적용될 수 있다. VCDP 에 대한 인쇄가 가우스 잡음을 추가하여 모델화 된다. 복사본들은 같은 프린트 처리로 만들어 지며, 상기 복사에 대한 인쇄가 또한 동일한 에너지의 가우스 잡음을 추가하여 모델화 된다. 또한, 복사를 인쇄하기 전에 신호를 캡쳐하는 위조자는 오류의 개연성을 최소로 하는 초기 값을 평가하여 이진수 신호를 다시 구축하도록 강제된다.

이 같은 모델은 1x1 픽셀 또는 1x2 픽셀 크기의 도트(가령 2400 dpi로 인쇄)를 갖는 VCDP에 해당하며, 위조자는 이 같은 VCDP에 대하여 측정된 그레이 스케일 또는 도트의 평가 표면적에 따라 스캔으로부터 재 구축된 영상 내 도트 크기 하나를 선택하여야 한다. 상기 모델은 VCDP에 해당하며 위치는 가령 1 픽셀마다 변한다.

이 같은 모델로부터, 최적의 검사기, 상기 검사기 값에 대한 통계적 분포, 그리고 복사 검사를 최대화 하는 파라미터 값들이 얻어진다.

다음 테이블은 여러 변수들을 요약한다.

보편성을 상실함 없이, 상기 소스 신호는 같은 개연성을 갖는다. 즉

,

, 및

. 프린트 잡음은 가우스 분산에 따른다

_.

모델에 대한 가정은 다음과 같이 요약된다:

위조자가 오류에 대한 개연성을 최소로 하는 가는

.사이 가장 가까운 값으로 신호를 복원하여 용이하게 검사될 수 있다.

결과적으로, 상기 검사 문제는 다음 두 가정을 구분함을 포함한다.

여기서

및

는 수신된 신호가 각각 원본과 복사라는 가정이다.

상기 위조자가 그 값을 올바르게 평가했다는 개연성은 다음과 같다:

여기서

.

수신 신호에 대한 개연성 분산은 다음과 같으며, 가정

에서 두 가우스 분산에 대한 혼합이 있다.

단순한 코리레이터(correlator)가 최적의 분류 함수를 제공하는 지 여부가 검사될 것이다. 네이먼-피어슨(Neyman-Pearson) 검사기 검사가

를 검사하며, 개연성 비(likelihood ratio)는 한계값

초과한다:

상기 개연성 비는 다음과 같이 정해진다:

다음의 알고리즘, 그리고 새로운 한계값

를 택하여, 다음을 얻는다:

따라서 상기 분류 함수는 단순한 코리레이터 T'이며, 그 값은 상기 신호를 복사로 분류하기 위한 한계값 이하이어야 한다.

상기 가정 모두에 대한 T'의 통계 자료가 결정된다. T'는 가우스 분산에 따르며(N 하이(high)는 진실), 그 평균과 변수가 두 가정으로부터 유도된다:

가정

에 대한 변수 두 번째 항, (

)는 상기 복사본이 동일한 원본으로부터 만들어 진다면 제거될 수 있다. 특히, 위조자는 많은 수의 복사본을 생산하기 위해 하나의 원본 만을 사용하여 이들 작업을 최소화하기 때문에, 이 같은 항을 제거하는 것이 이유가 있다.

변수가 동일한 경우, 상기 검사 수행은 반사 계수

에 의해 특징될 수 있으며, 두 가정에 대하여 함수 T'사이 차이에 해당하며, T'변수에 의해 정상화된다:

여기서

는 신호 대 잡음 비의 제곱근이다.

검사 수행은 회절 계수에 따라 증가하기 때문에, 그 목적은 식

을 최대로 하는

값을 결정하는 것이다.

도 33은

.에 따른 표현 값을 나타낸다. 이는 다음과 같이 해석될 수 있다. 제로에 근접하는

.값은 상기 신호와 관련하여 매우 높은 잡음에 응답하며: 잡음이 매우 높은 때, 상기 신호는 처음 인쇄에서 너무 질이 떨어지며, 위조자가 다수의 평가 오류를 발생시키는 데, 이는 너무 질이 떨어진다. 이와 반대로, 너무 높은

의 경우, 상기 신호는 충분히 질이 떨어지지 않으며, 대부분의 경우 위조자는 평가 오류를 발생시키지 않는다. 이들 두 극단의 사이에서, 그 값이

로 평가되는 최적의 값이 존재한다.

상기와 같은 값의 경우, 위조자가 올바르게 그 값을 결정하지 않은 개연성은 약 22.6%.이다.

실제로, 신호 대 잡음 비

를 0.752² , 즉 0.565로 함을 포함한다.

이 같은 신호 대 잡음 비를 어떻게 목표로 할 것인 가를 더욱 잘 이해하기 위해 예를 들어 본다. 두 개의 가능 도트 크기(픽셀 수로 표시됨)를 갖는 VCDP가 발생됨을 가정하며, 상기 도트의 크기는 9개의 픽셀(가령, 3x3 픽셀)에 해당한다. 상기 도트 크기는 많은 수의 알고리즘을 사용하여, 가령 그레이 스케일 에 대한 지역 적응 한계값에 의해 측정될 수 있으며, 상기 한계 값 이하의 픽셀을 계수하여 측정될 수 있다. 9 개 픽셀의 도트는 충분한 회수로 프린트된다. 캡쳐된 영상에서, 각 도트의 픽셀 수에 대한 평균 및 표준 편차가 측정된다. 평균 값이 12이고(33 %의 평균 이득이 관찰된다), 그리고 표준 편차는 4인 것으로 가정한다. 이 같은 표준 편차는 본 발명 모델의 경우 공식에서 노이즈를 나타내는 σ 에 해당한다. 따라서 대략 3의 값이 신호 α에 대하여 목적으로 되며, 비

를 얻도록 하고, 이는 최적 값에 매우 근접한다. 이 같은 신호 값을 얻기 위해, 15 및 6 픽셀의 두 개 도트가 예로서 규정될 수 있다.

프린트 파라미터를 가장 적합하게 하기 위한 가능한 알고리즘은 다음과 같다.

- 스텝 720 에서, 식별자 패턴에 이용될 수 있는 표면적이 수용되며, 가령 1/6 인치 정사각형이다.

- 단계 721에서, 식별자 패턴을 갖는 여러 디지털 영상이 다양한 프린트 해상도에 해당하는 각기 다른 크기로 생성된다; 가령 인치 당 400 도트이며 66 x 66 픽셀의 한 식별자 패턴, 인치 당 600 도트이며 100 x 100 픽셀의 한 식별자 패턴, 인치 당 800 도트이며 133 x 133 픽셀의 한 식별자 패턴, 인치 당 1200 도트이며 200 x 200 픽셀의 한 식별자 패턴,

- 단계 722에서, 각기 다른 디지털 크기를 갖는 식별자 패턴 각각이 여러 번, 가령 100번 인쇄되며, 프린트 크기가 이용가능 표면적에 해당하도록 적절한 해상도를 갖는다.

- 단계 723에서, 각 타입에 대해, 프린트 된 식별자 패턴 각각이 여러 번, 가령 3번 캡쳐되며,

- 단계 724에서, 식별자 패턴의 임프린트 각각이 계산되고,

- 단계 725에서, 유사성 스코어가 동일한 프린트 해상도를 갖는 캡쳐된 식별자 패턴 모든 쌍들에 대해 계산되며, 그리고

- 단계 726에서, 일반 임프린트 추출 검사(generic imprint extraction)에서 설명된 방법이 프린트 해상도 각각에 대한 "임프린트 분리 정도(imprint separation degree)"를 측정하도록 하며, 그리덜 이 같은 분리 정도에 대하여 최대 값을 제공하는 프린트 해상도가 선택된다.

한 변경 실시에서, 여러 안전성이 확보된 정보 매트릭스가 각기 다른 프린트 해상도로 프린트되며, 본 원 명세서에서 설명된 한 알고리즘으로 계산되어 25% 에러 율을 발생시키는 프린트 해상도가 결정된다.

한 변경 실시에서, 프린트 해상도가 선택되는 데, 이 때의 해상도는 동일한 프린트에 해당하는 임프린트들을 비교하여 계산된 상기 스코어에 대한 가장 낮은 값과 각기 다른 프린트에 해당하는 임프린트들을 비교하여 계산된 상기 스코어에 대한 가장 높은 값 사이 가장 큰 차이가 있는 때이다.

특징을 나타내고 저장하는 방법과 관련하여, 임프린트 데이터 볼륨을 가급적 줄이는 것이 바람직하다. 식별을 하는 경우, 이는 임프린트를 데이터베이스 내에 저장된 매우 큰 수의 임프린트와 비교함을 포함하는 데, 이는 매우 큰 비용이 든다. 이 같은 비용은 특히 부동-점 수(floating-point numbers)를 사용함을 피함으로써, 비교되어질 임프린트의 크기를 줄임으로써 줄어든다.

일반 임프린트 추출 방법 경우를 생각해본다. 캡쳐된 식별자 패턴으로부터 추출된 초기 데이터 벡터는 256 x 256 매트릭스의 추출된 값이며, 계수를 선택한 후, 이산 코사인 변환에 의한 표시는 10 x 10 값을 갖는다. 값 마다 1 바이트를 갖는 매트릭스 값을 나타내는 것이 바람직하며, 따라서 100 바이트이다.

단계 727에서, 적어도 한 대상이 안전성이 확보된 서류를 발생시키도록 한 식별자 패턴과 함께 프린트된다.

한편, 상기 이산 코사인 변환의 계수는 포지티브이거나 네가티브이며, 이론상 제한이 없다. 일정한 양의 정보를 갖는 이 같은 값들을 나타내기 위해, 상기 값들은 이진 값으로 나타내도록 양으로 표시되어야 한다. 한 가능한 방법은 다음과 같다.

- 단계 731에서, 최소 값 그리고 최대 값이 각 계수에 대해 미리 결정된다. 일반적으로, 최소 값과 최대 값은 동일한 절대 값이다.

- 단계 732에서, 각 값이 표시되도록 하는 비트와 바이트 수가 결정된다. 그리고

- 정상화 단계 733에서, 상기 이산 코사인 변화 계수 각각에 대해, 최소 값이 감산되며, 다음에 나머지가 최대 값으로 나뉘어 진다.

- 단계 734에서, 상기 결과가 각 값에 대하여 1 바이트가 사용된다면 양으로 표시된 데이터, 가령 256와 같은 수로 곱하여 진다. 상기 결과의 정수가 원본 양으로 표시된 값과 비교된다.

변경 실시 예에서, 양으로 표시하는 단계는 양으로 표시하는 에러를 최소로 하도록 최 적합하게 된다.

데이터베이스 식별 방법과 관련하여, 상기 식별의 경우에, 한 식별자 패턴이 데이터베이스 식별자 패턴 각각과 비교되어야 하며, 상기 데이터베이스 식별자 패턴 하나와 일치하는 가를 결정하도록 하고, 일치하는 경우 상기 식별자 패턴은 유효한 것으로 판단되고, 관련된 추적 가능성 정보가 회수될 수 있다. 만약 그렇지 않다면, 상기 식별자 패턴이 유효하지 않은 것으로 판단된다.

실시 예에서, 다음과 같은 단계가 사용된다:

- 단계741에서, 캡쳐된 영상 내에 담긴 식별자 패턴 임프린트가 결정되고,

- 단계742에서, 상기 데이터베이스에서 저장된 임프린트 각각을 사용하여 얻어진 임프린트(obtained imprint) 스코어 또는 유사성을 계산하며,

- 단계743에서, 얻어진 최대 유사성(maximum similarity)이 결정되고,

- 단계744에서, 상기 최대 유사성이 상기 한계값 이상이면, 상기 식별자 패턴은 유효한 것으로 판단되고, 단계 745에서, 관련된 추적 가능성 정보(traceability information)가 회수되며,

- 만약 그렇지 않다면, 단계746에서, 상기 식별자 패턴은 유효하지 않은 것으로 판단된다.

변경 실시 예에서:

- 단계747에서, 만약 상기 식별자 패턴이 디지털 인증 코드 기능을 갖는 다면, 상기 추적 가능성 정보가 추출되며,

- 단계748에서, 조사 공간이 줄어들도록 하는 추적 가능성 정보가 또 다른 소스, 가령 관련된 바 코드, 제어기로부터의 정보 등으로부터 올 수 있으며, 그리고

- 단계 749에서, 이 같은 정보가 사용되어 상기 데이터베이스 내 조사 공간을 줄이도록 한다.

가령, 생산 주문 정보가 이 같은 생산 주문에 해당하는 임프린트 서브-세트와 비교되어질 임프린트를 사전에 선택하는 것이 가능하게 한다.

데이터베이스 없이 검사하는 방법과 관련하여, 서류에 저장되어질 식별자 패턴의 사전 계산된 임프린트를 필요로 한다. 가령, 적법한 서류 각각의 임프린트를 계산하는 단계에서, 이들은 데이터베이스 에 저장되도록 되며 안전성이 확보된 방법으로 상기 서류에 저장되도록 된다.

서류 상에서 임프린트를 저장하는 것은 가변 인쇄, 즉 서류 각각에 대해 각기 다른 인쇄에 의해 상기 플라이(fly)상에서 수행됨이 바람직하다. 상기 임프린트는 품질이 제한 될 수 있는 프린트 수단에 따라, 일차원 또는 이차원 바 코드로 또는 디지털 인증 코드로 저장될 수 있다.

안전성이 확보된 방법(in a secured way)으로 상기 임프린트를 저장하는 것이 바람직하며, 이는 가령, 비밀 암호화 키가 있는 암호표기법 알고리즘을 사용하여 저장하게 된다. 이와 같이하여, 기준 데이터베이스에 연결되어야 할 필요 없이, 위조자가 비 합법적인 서류를 사용하는 상기 위험이 피하여진다. 이 같은 목적을 위해 다음 단계가 사용된다:

- 단계751에서, 캡쳐된 영상 내에 담긴 식별자 패턴 임프린트가 결정되며,

- 단계752에서, 사전 계산된 임프린트가 수신되고,

- 단계753에서, 스코어 또는 유사성이 얻어진 임프린트를 사전에 계산된 임프린트와 비교하여 계산되며,

- 단계754에서, 상기 최대 유사성이 한계 값 이상이면, 상기 식별자 패턴은 유효한 것으로 보고,

- 단계756에서, 만약 그렇지 않다면, 상기 식별자 패턴이 무효인 것으로 본다.

식별자 패턴을 디지털 인증 코드의 기능과 결합하여 사용함과 관련하여, 고유 특징 서류 종래 기술은 데이터베이스를 사용하지 않고는 해석될 수 없는 특징을 사용한다. 반면, 식별자 패턴은 아무런 의미도 없는 영상일 수 있으며, 이들은 다른 기능을 포함하는 영상 일 수도 있다. 특히, 이들은 디지털 인증 코드일 수 있으며, 이 경우 이들은 안전성이 확보된 정보(이들을 판독하기 위해서는 하나 또는 둘 이상 키가 요구된다)를 포함할 수 있으며, 인증 특징(원본과 복사본을 구분하기 위한)을 갖는다.

상기 식별자 패턴의 임프린트는 서류를 식별할 정도로 충분히 정밀하게 그러나 재생할 수 없을 정도로는 충분하지 않게 디자인될 수 있다. 각각 1 바이트씩 표시된, 계수가100인 저 주파수 DCT R계수를 바탕으로 하여 임프린트를 결정하는 일반 방법을 생각해본다. 이론상, 누구든 이들 계수를 추출할 수 있으며, 이들 계수를 역으로 함으로써, 식별자 패턴과 같은 크기의 영상을 발생시킬 수 있다. 이해할 수 있는 바와 같이, 이 같은 영상은 프린트 된 식별자 패턴과는 매우 다르다. 그럼에도 불구하고, 인버스 영상 캡쳐로부터 계산된 임프린트와 원본 임프린트를 비교함으로써 얻어진 스코어는 0.952이다. 이 같은 스코어는 동일하게 프린트 된 식별자 패턴 임프린트를 비교함으로부터 얻어진 모든 스코어보다는 작지만, 각기 달리 프린트 된 식별자 패턴의 임프린트를 비교함으로부터 얻어진 스코어 보다는 크다. 따라서 위조자가 적법한 식별자 패턴 임프린트를 재생하려는 위험이 있다.

더욱 좋은 영상 캡쳐 및/또는 미세한 영상 캡쳐는 그와 같은 위조 작업 위험을 줄이거나 제거하는 것을 가능하게 한다. 그러나, 이 것이 항상 가능한 것은 아니다. 그와 같은 경우, 식별자 패턴이 한 디지털 인증 코드이라면, 다음과 같은 단계를 사용하여 그 인증 특성을 동시에 사용하는 것이 바람직하다:

- 단계761에서, 상기 식별자 패턴이 식별되거나 조사되고,

- 단계762에서, 상기 디지털 인증 코드를 인증하도록 요구된 키 또는 키들이 수신되며, 그리고

- 단계763에서, 상기 디지털 인증 코드가 원본인지 또는 복사본인지가 결정된다.

상기 디지털 인증 코드는 하나 또는 둘 이상의 물리적인 복사-방지 특징 질 저하를 바탕으로 하며, 이 같은 특징은 상기 복사 단계 중에 복사에 민감하다.

따라서, 상기 디지털 투명무늬가 복사본에서 낮은 에너지 레벨을 가지며, 혹은 복사본에 매우 민감하지 않은 투명무늬와 인쇄에 특히 민감한 투명무늬 사이 각기 다른 에너지 레벨 비를 갖기도 한다. 공간 마킹 기술에서와 유사하게, 낮은 수준의 에너지 또는 상관관계는 복사본인 것으로 판단된다. 상기 복사본 검사 패턴과 관련하여, 영상 비교를 바탕으로하여, 상기 원본 복사 검사 패턴과 캡쳐된 복사 검사 패턴 사이 유사성(또는 비 유사성) 인덱스가 계산된다: 만약 그것이 복사본이라면, 상기 유사성 인덱스는 낮을 것이다. 마지막으로, 안전성이 확보된 정보 매트릭스의 경우, 에러 율이 매트릭스로부터 추출된 코드화된 메시지에 대하여 측정되며; 이 같은 에러 율은 복사본의 경우 더욱 높을 것이다(코드화 된 메시지의 중복 덕택으로, 보내진 메시지는 에러 없이 해독 가능하다).

이들 방법 각각에 대해, 연속적이며 서류(원본 또는 복사본)의 본질을 특정하지 않은 하나 또는 둘 이상의 값이 측정된다. 원본과 복사본을 구분시키는 사전 정의된 기준이, 가령 상기 얻어진 값(들)과 하나 또는 둘 이상의 "한계"값을 비교함으로써 적용되어, 상기 측정된 값(들)이 "복사본" 또는 "원본"에 해당하는 지를 결정하도록 한다.

식별자 패턴을 바탕으로 서류의 안전성을 확보하기 위한 방법의 실시 예와 관련하여, 다음 단계가 사용될 수 있다:

- 단계771에서, 서류에 대한 권한이 있는 소유자(이하 '서류 권한 소유자'가 일정 수의 서류를 처리기가 생산하도록 하는 라이선스를 허락하고,

- 단계772에서, 서류 권한 소유자가 서류에 프린트 되어질 디지털 영상의 형태로, 디지털 인증 코드 기능을 갖는 하나 또는 둘 이상의 식별자 패턴을 상기 처리기에 보내며, 상기 식별자 패턴은 디지털 서류 디자인 일부 이거나, 혹은 분리하여 보내질 수 있다. 변경 실시 예에서, 상기 처리기는 서류 권한 소유자에 의해 허락 받은 제 3자로부터 식별자 패턴을 수신할 수 있으며,

- 단계773에서, 처리기가 명시된 수의 서류를 프린트하고, 서류 각각에는 상기 명시된 식별자 패턴(들)이 있으며,

- 단계774에서, 상기 명시된 수의 프린트된 서류가 서류 권한 소유자에게 보내진다.

한 변경 실시 예에서, 상기 서류들이 서류 권한 소유자에 의해 권한을 위임 받은 어셈블러로 보내진다. 한 변경 실시 예에서, 상기 명시된 수의 프린트된 서류들이 단계 774에서 변경 실시 예에서 설명한 바와 같이, 단계 774 중에 처리기에 의해 직접 처리된다.

- 단계775에서, 서류 권한 소유자/어셈블러가 최종 프로덕트(여러 서류를 담고 있는)를 어셈블하며,

- 단계776에서, 식별자 패턴(들)의 하나 또는 둘 이상의 영상이 캡쳐된다. 이론적으로, 이 같은 처리는, 가령 프로덕트는 산업용 카메라 렌즈 아래 컨베이어 벨트 위에서 이동하는 동안 자동으로 수행된다. 상기 산업용 카메라는 자동으로 또는 센서로부터 오는 외부 신호를 통해 트리거된다.

- 단계777에서, 식별자 패턴의 캡쳐된 영상 각각은 관련된 정보(생산 주문, 날짜 등)와 함께 데이터베이스 내에 저장되며,

- 단계778에서, 실시간 또는 지연되어, 하나 또는 둘 이상의 임프린트가 유효하게 캡쳐된 식별자 패턴 영상 각각에 대해 계산되고,

- 단계779에서, 검사 모드 내 식별자 패턴을 사용하는 가능한 목적으로 (데이터베이스 연결 없이), 가장 작은 데이터 볼륨을 점유하는, 임프린트 하나가 양으로 표시되고 압축되어 콤팩트한 표시를 얻을 수 있도록 한다. 키 도움으로 안전성이 확보된 정보 매트릭스(데이터매트릭스, 바 코드, 안전성이 확보된 정보 매트릭스 SIM 등)이 임프린트 표시를 포함하여 발생된다. 상기 정보 매트릭스는 식별자 패턴을 포함하는 서류에 프린트 되며, 그리고

- 단계 780에서, 필요하다면, 계산된 임프린트 세트가 안전성이 확보된 링크에 의해 중심 서버로 보내지며, 중심 서버에서 조사자가 연결되어 상기 임프린트 유효성을 조사하도록 한다.

변경 실시 예에서,

- 식별자 패턴의 영상이 캡쳐되는 위치가 프린터 또는 처리기 내에 위치할 있으며, 제품 내로 통합될 수 있는 장점과 노출된 영역 내에 있다는 단점이 있다. 임프린트를 계산하고 저장하기 위해 사용된 기계가 안전성이 확보되도록 만들어 질 수 있으며,

- 상기 위치가 권한 소유자에 의해 권한을 받은 제 3자에게서 위치할 수 있으며, 사용된 식별자 패턴의 공급자와 같다.

도 23은 다음과 같이 도시한다:

- 단계 605에서는 인증될 대상과 관련된 정보 항목을 나타내는 도트 매트릭스를 결정하고,

- 단계 610에서는 첨부된 마크가 마킹 단계에서 사용된 수단의 물리적인 특징 때문에 예측할 수 없는 에러를 제공하도록 상기 대상에 마크를 첨부(affixing)하도록 하며,

- 단계 615에서는 상기 마크 영상을 캡쳐하고,

- 단계 620에서는 상기 영상을 처리함에 의해 예측할 수 없는 에러의 물리적 특징을 결정하며,

- 단계 625에서는 상기 예측할 수 없는 에러의 물리적 특징을 나타내는 정보 항목을 메모리 하고, 그리고

- 단계 630에서는 러바스트 마킹 단계(robust marking step)(630)로서, 상기 예측 할 수 없는 에러의 물리적인 특징과 관련된 정보를 담고 있는 러바스트 마크가 상기 대상에 첨부된다.

단계 605에서, 매트릭스 영역의 형태로 상기 정보 매트릭스가 결정되며, 각각이 수백의 도트를 지니며, 이진수 정보 항목을 나타낸다. 프로덕트와 관련된 정보의 항목은 가령 제조자의 성명, 프로덕트 제조 주문 또는 제조 날짜이다.

단계 610에서, 마크가 도트 매트릭스로 형성되며, 그와 같은 마크가 마크 도트 가운데 2% 이상이 오리지날 도트 매트릭스와 비교하여 에러이도록 하는 해상도를 갖도록 첨부된다. 가령, 프린터 최대 해상도가 사용된다. 이 같은 해상도의 효과는, 특히 대상을 인쇄하며, 이는 상기 마크를 인쇄함을 포함하고, 가령 광학적 또는 포토그래픽 처리에 의하는 데, 오리지날 마크와 비교하여 복사된 마크에서 에러 레벨을 50% 이상 증가시킨다.

단계 620에서, 상기 마크 내 상기 에러의 분산 특징이 결정되는 데, 이는 상기 예측할 수 없는 에러의 물리적인 특징으로 결정된다. 가령, 상기 마크의 중심으로부터 마크에 의해 발생된 에러의 무게중심(barycenter)으로의 벡터가 결정되며, 다음에 이들의 위치에 따라 가중이 상기 에러로 할당되고, 상기 마크의 중심으로부터 에러의 무게중심으로의 새로운 벡터가 결정되며 가중이 할당되는 등과 같이 결정된다.

단계 630에서, 러바스트 마크(robust mark)는 가령 datamatrix(데이터 매트릭스)(등록 상표) 명칭으로 알려진, 데이터 매트릭스 일차 또는 이차원 바아 코드이다. 이 같은 이차 마크는 민감하지 않기 때문에, 모방 인쇄를 막을 수 있으며 대상이 식별될 수 있도록 한다. 바람직하게는, 단계 630 에서, 예측할 수 없는 에러의 물리적인 특징의 코드 키, 바람직하게는 공공 코드 키(code key)가 사용된다.

본 발명 사용 덕택으로, 동일한 마킹 처리가 수정 없이 가령 많은 대상에 에칭 또는 인쇄에 의해 사용된다 해도, 마킹 에러의 물리적인 특징은 마크 각각, 따라서 관련된 대상 각각이 고유한 식별을 갖게 될 수 있다.

새로운 영상 캡쳐가 마크된 대상으로 수행되는 때 그리고 새로운 영상 처리가 적용되는 때, 이 같은 영상 처리의 결과가 메모리 된 정보와 비교되어 상기 대상 식별을 회수하도록 한다.

상기 에러의 양은 의미가 있게 되며 상기 마크와 대상이 고유하게 식별되도록 한다.

상기 마크를 지니는 대상과 관련된 데이터 판독은 오리진(origin)을 제공하거나, 에러의 물리적인 특징 데이터베이스로의 접근 수단을 제공한다.

상기 마크의 새로운 영상이 어떤 조건에서 캡쳐되든, 상기 에러 분산 특징이 회수될 수 있다.

본 발명의 일정 실시 예 사용의 경우, 본 발명자는 일정 프린트 특징이 원본이 복사본으로부터 매우 효과적으로 구분되도록 함을 발견하였다. 특히, 상기 마크된 도트들 정확한 위치 또는 형상 크기 또 "사이즈" 변동이, 원본들이 복사본들로부터 구분될 수 있도록 하는 매트릭(metric)으로 측정되고 해석될 수 있다. 스크린닝(screening) 때문에, 프린트 될 상기 영상 내 칼라 레벨(또는 그레이 스케일) 내 변동은 형상 또는 크기 변동에 해당함을 주목해야 한다. 앞서 설명된 디지털 인증 코드는 이들 특징을 정확하게 측정하도록 디자인 되지 않는다. 그와는 반대로, 공지 타입의 모든 디지털 인증 코드는 인쇄 시에 예기치 않았던 알려지지 않은 사실들로 인해 위치 변화에 의해 손상을 받는 성능을 가지며, 상기 변화는 사용된 측정에 방해가 된다. 본 발명 방법은 이 같은 문제점을 제거하도록 사용된다. 또한, 상기 디지털 투명무늬 그리고 AMSM이 신호의 전체 특징(가령 에너지)을 측정하는 것을 가능하도록 디자인 되지만, 이는 원본과 복사본 사이 구분에 정확하지 않다.

도 1은 블랙 경계선(115)으로 둘러싸인 랜덤 위치를 갖는 한 세트의 도트(110)로 구성된 디지털 마크(105)를 도시한다. 이 같은 원본 마크 내 도트(110)는 한 영상에 한 픽셀이 있도록 프린트 되며 600픽셀/인치 프린트 된 것으로서, 모두가 같은 크기 이다. 도 2는 이 같은 디지털 마크의 프린트(120)이다. 도 3은 이 같은 마크의 사진 복사이다. 상기 사진 복사(125)에서, 상기 도트(110)는 사라졌다. 상기 마크 내에 아직 존재하는 도트 수와 같은 간단한 측정으로, 전자 영상 센서에 의해 또는 기준 마크와의 상관관계 정도에 의해 그 영상이 캡쳐되며, 원본(120)을 사진 복사(125) 또는 낮은 품질 복사와 구분하는 것이 가능하다.

도 4는 고 품질 복사(130)를 도시한다. 이 같은 복사는 스캐너를 사용하여 한 영상에 대한 고 품질 캡쳐를 바탕으로 하여 만들어지며, 캡쳐는 통상 "스캔"이라 불리며, 자동으로 검사된 도트(110)를 이들의 원본 상태로 복원시키도록 한다(가령 Matlab software system(등록 상표)를 사용하여). 상기 도트는 블랙이고 크기가 1/600 인치인 것으로 본다. 도 2에서 원본으로 존재하는 도트(110) 모두는 도 4에서 존재한다. 위조자의 작업은 모든 도트가 같은 크기를 갖는 사실에 의해 더욱 쉬워지며, 그 크기 또는 도트의 그레이 스케일은 측정될 필요가 없고 도트들이 단지 본래의 크기로 재 구성될 수 있는 것이다(이는 많은 세트에 대하여 결정하기가 용이하다).

바람직하게는 본 발명의 일정 특징을 사용함으로써, 존재하는 도트의 수를 세는 것만으로는 원본을 복사본으로부터 구분하는 것이 충분하지 않다. AMSMs 에 의해 사용되는 바와 같이, 상관관계 또는 에너지 레벨 또한 양호한 품질 복사를 검사하는 데 효과적이지 못하다. 이 같은 목적으로 인해, 바람직한 실시 예에서, 도트 패턴 사용에 대한 기회를 넓히기 위해, 서류의 진정성을 결정하는 것은 종래 기술 방법과는 달리, 로컬 레벨에서 검토된 도트의 기하학적 특징에 특별한 주의를 기울임을 포함한다. 특히, 도트의 정확한 위치, 형상 및/또는 크기가 복사를 검사하고, 정보를 저장하며 서류를 고유하게 특징 짖도록 하기 위해 사용된다. 본 발명의 특정 실시 대상인 VCDP는 도트의 정확한 위치, 형상, 크기가 가변적인 특징을 갖는다. 바람직하게, 이 같은 VCDP 내 도트 분산을 발생시키기 위해, 적어도 하나의 기하학적 특징이 가변적인 도트가 만들어지며, 도트 변화 기하학적 크기는 적어도 도트 일 부분 평균 크기 이다.

하기에서는 다음에 대한 설명이 뒤따른다:

- VCDP(가변 특징 도트 패턴) 디지털 디자인 방법,

- VCDP 기하학적 특징을 측정하는 방법,

- 원본 VCDP가 복사된 VCDP로부터 구분 될 수 있도록 하는 메트릭(metric) 내 VCDP의 측정된 기하학적 특성을 결합시키는 방법,

- VCDP의 인쇄를 최적화하는 방법,

- 기하학적 특징을 바탕으로 VCDP를 식별시키는 방법,

- VCDP을 검사하는 방법,

- VCDP내에 정보를 저장하는 방법,

- 서류를 안전성을 확보하는 방법.

우선, 가변적인 특징 도트 패턴을 발생시키는 방법이 하기에서 설명된다. VCDP를 발생시키기 위해, 상기 서류에 VCDP를 인쇄하기 위해 사용될 프린트 시스템 프린트 품질이 단계(300)에서 사전에 결정된다. 상기 프린트 품질은 원치 않은 알려지지 않은 사실의 결과로 인쇄에 의해 발생된 프린트 도트, 한 도트 한 도트에서 적어도 하나의 기하학적 특징을 갖는 예측하지 못한 변화를 나타낸다.

다음에 이 같은 VCDP를 인쇄하기 위해 이용될 수 있는 표면적, 이 같은 프린트 시스템의 해상도 그리고 원하는 도트의 최대 밀도가 단계(302) 중에 결정된다. 가령, 상기 이용 가능한 크기는 약 1/6 x 1/6 인치이며, 밀도는 1/100(약 100개 픽셀 가운데 하나가 인쇄된다). 상기 최대 밀도는 VCDP에 대한 허용된 가시성 정도에 달려 있으며, 이는 적용 조건(잉크 칼라, 매체, 인쇄 종류, 서류 외관 등)의 함수이다. 상기 밀도는 더욱 클 수 있으며, 1/16 내지 1/9의 밀도가 가능하며, 1/4의 밀도도 가능하다. 상기 VCDP는 인쇄된 도트들이 "터치(touch)"하지 않도록 생성된다.

일정 경우, 상기 이용가능 크기는 훨씬 클 수 있으며, 가령 수 평방 인치가 될 수 있기도 하다. 그러나, 어레이 영상 센서를 포함하는 카메라와 같은 캡쳐 수단 대부분은 이 같은 면적이 커버되도록 하지 못하는 캡쳐 표면적을 제공한다(서류 또는 프로덕트가 "in the field(인 더 필드)"라고 읽혀지는 때 이용될 수 없다). 이 같은 경우, 상기 VCDP는 "타일(tiled)" 될 수 있으며, 즉, 동일한 VCDP가 나란히 놓일 수 있거나, 각기 다른 VCDP가 안전성 이유로 나란히 놓일 수 있다. 다음 설명에서는 이들 두 타입의 VCDP 병렬 놓임(동일하거나 각기 다른 VCDP)이 "타일링(tiling)"이라 불린다.

상기 캡쳐 툴이 상기 프린트 영역에서 임의로 적용될 수 있다 가정하자, 하나 이상의 VCDP가 상기 캡쳐 표면적 내에 완전히 포함될 수 있도록 하기 위해 상기 VCDP 최대 크기가 상기 캡쳐 표면적 가장 작은 측면 절반과 같아지도록 한다. 1220 도트/인치 (1.33 cm x 1 cm 의 표면적)로 640 x 480 CCD의 앞서 설명된 예에서, 상기 VCDP는 0.5 센티미터 일 측면을 초과해서는 안 된다.

상기 VCDP는 다음과 같이 생성된다:

-상기 분배 도트들 절반 이상의 상기 도트 분산 다른 네 도트 들에 측면으로 나란히 놓이며, 그리고

-상기 도트 분산의 도트 적어도 일부 하나 이상의 크기가 상기 예측할 수 없는 변화에 대한 절대 값 평균과 대략 같은 크기를 갖는다.

본 발명은 상기 원본의 프린트가 서류에 대한 더욱 효과적인 안전성 함수(진정함 그리고 식별)를 얻기 위해 크기의 비(ratio of orders of magnitude)를 제공해야 함을 의미한다.

또한, 본 발명은 일정 실시 예에서, 인쇄에서 의도하지 않은 알려지지 않은 사실로 인해 서류를 복사본으로부터 안전성이 확보되도록 하기 위해, 프린트 된 도트의 기하학적 특징에 대한 도트 마다 소위 예측할 수 없는 "복사" 변화 결과로, 도트 분산을 서류에 인쇄할 때에는, 인쇄에서 의도하지 않은 알려지지 않은 사실로 인해, 상기 프린트 도트의 상기 기하학적 특징을 갖는 도트 마다 예측 할 수 없는 "프린트" 변화로 알려진 변화를 발생시키는 것이 바람직하며, 상기 예측할 수 없는 프린트 변화의 평균 크기는 상기 복사의 예측할 수 없는 변화 평균 최소 크기와 거의 같은 크기이다.

"도트"가 2x2 제너레이션 픽셀로 측정되는 1/6 인치 인쇄 표면의 경우, 가령 인치 당 1,200 도트로 인쇄된 200 x 200 픽셀 VCDP가, 상기 예측할 수 없는 변화의 절대 값 평균이 0.2 픽셀과 20 픽셀 사이인 때 사용될 수 있다. 도트가 1 x 1 픽셀인, 인치 당 600 도트로 인쇄된 100 x 100 픽셀인 VCDP 가 비유되는 결과를 제공할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 더욱 높은 영상 해상도 (작은 크기의 인쇄 영역의 경우)는 하기 설명하는 바와 같이 도트 크기 또는 위치를 변경하는 데 더욱 유연성을 허용한다.

바람직하게는, 겹쳐지고, 너무 근접하여 있는 도트들은 피한다. 이 같은 목적으로, 상기 VCDP가 가령 200 x 200 픽셀의 VCDP의 경우, 각각 20 x 20 픽셀의 10 x 10 영역들인 인접 영역들로 나뉘어 진다. 영역 각각의 가장자리 각각에 1 픽셀의 화이트 경계를 남김으로써, 18 x 18 픽셀의 한 영역이 도트에 이용될 수 있다. 따라서 사용가능 영역 내 도트 각각에 대해 17 x 17 = 289의 가능한 위치가 있다 (상기 도트 들은 2 x 2 픽셀을 차지 하며, 이들의 가장 높은 그리고 가장 좌측에 있는 점들은 17개의 측면 위치 그리고 17개의 길이 방향 위치만을 차지 할 수 있다).

안전성을 확보하는 이유 때문에, 상기 VCDP가 의사-랜덤 특성을 갖는 것이 바람직하며, 비밀로 유지 된 키가 공급된 암호표시법 알고리즘으로부터 발생된다. 이 같은 키는 의사-랜덤 수를 발생시키는 알고리즘 초기화 값으로 사용될 수 있으며, 이는 상기 키를 알고 있는 사람에 의해 회수 될 수 있으나, 상기 키를 갖고 있지 않은 사람에게는 찾기가 매우 곤란하다.

도 16A에서 도시된 바와 같이, VCDP를 발생하기 위해, 다음과 같이 실행된다:

- 단계 302에서, 이용될 수 있는 표면적, 그리고 프린트 시스템 해상도 그리고 프린트 밀도를 수신하거나 결정하며,

- 단계 304에서, 가령 32- 바이트 (256 비트) 시퀀스, 암호표기법 키를 수신하고,

- 단계 306에서, 되풀이 암호법(recursive encryption) 또는 해싱 함수(hashing function)를 사용하여 이진 값을 발생시키며, 상기 알고리즘이 암호표기법 키로 초기화된다. 가령, 상기 설명된 실시 예 경우, 상기 도트에 대하여 289 개의 가능한 위치가 있으며, 따라서 예정 영역 내에서 한 도트의 위치를 결정하기 위해 9 비트가 요구된다. 따라서, 이들 각 영역 내에서 100 도트 위치를 결정하기 위해 900 비트가 요구된다. SHA-1 해싱 함수가 사용된다 하면, 256-비트 입력과 출력을 갖는 다 할 때, 상기 함수는 필요한 이진수 데이터를 얻기 위해 4회 불러야 하며, 그리고

- 단계 308에서, 셀 각각에 한 도트를 포함시키며, 한 영역 내로 셀들을 집합시키고, 이 경우 크기는 200 x 200 픽셀이다. 가령, 이 단계 308에서, 연속되는 9- 비트 시퀀스가 사용되어 셀 각각에서의 도트 위치를 결정하도록 한다. 이 같은 시퀀스에 의해 표시된 값이 289 보다 큰 때, 다음 시퀀스가 택해진다. 만약 그렇지 않다면, 가령 가능한 위치 라인 각각 에서 연속 위치에 번호를 부여함으로써, 상기 시퀀스에 의해 식별된 위치에서 도트의 위치가 정해진다. 다음에 상기 셀들이 가령 셀들 라인 각각에서 연속하여 나란하게 놓인다.

단계 308에서, 상기 VCDP가 프린트 필름에서 포함되며 상기 서류가 단계 310에서 인쇄된다.

변경 예에서, 도트 각각이 한 가변 크기를 갖는다. 가령, 상기 도트는 2 x 2 픽셀 보다 크거나 작은 표면적을 가질 수 있다. 따라서, 상기 도트들은 여러 개의 크기를 가질 수 있으며, 위조자가 재생하기 어려운 다른 기하학적 특징을 측정할 가능성을 제공하는 여러 크기를 갖는다. 가령, 상기 도트들은 두 가능한 크기를 가질 수 있으며, 앞서 제공된 바와 같이 2 x 2 이거나, 3 x 3 픽셀 크기를 가질 수 있으며 가령 2 x 3 또는 3 x 2 와 같이 균등하지 않은 수직 및 수평 크기가 가능하기도 하다. 두 정사각형 도트의 경우, 도트의 크기를 식별하기 위해 추가의 이진수 데이터 항목이 필요하며, 이 때의 데이터 항목은 그 같은 항목을 위한 영역 내 도트의 위치를 식별하는 이진수 데이터 9개 항목으로 추가된다. 따라서, 이진수 데이터 10 개 항목이 상기 영역에 필요하며, 100 개 셀에 대해서는 이진수 데이터 1000 개 항목이 필요하다.

도 5는 도트의 크기가 의사 무작위로 변경되는 도트 (2x2 및 3x3 픽셀의 도트)를 갖는 VCDP(135)를 도시하며, 경계선(140)은 VCDP(135)를 둘러싼다. 도 6은 도 6의 VCDP(135)를 프린트 한 결과(145)에 대한 상세한 내용을 도시한다.

변경 실시 예에서, 경계(140), 또는 임의의 형상이 추가되며, 상기 VCDP가 로컬화 된다. 가령, 동기화 블록이 경계에서 혹은 상기 VCDP에서 도트들을 포함하는 영역에 추가 된다.

VCDP 위치 특징 측정과 관련하여, 위조자에 의해 거의 확신을 갖고 VCDP를 포함하는 도트들이 결정되고 재 구성될 수 있으나, 위조자가 도트의 정확한 위치와 관련하여 불확실성(uncertainty)을 줄이는 것이 매우 곤란하다는 것을 발견하였다. 사실, VCDP가 인쇄되는 때, 도트들은 이들의 정확한 위치와 관련하여 프린트 될 필요가 없으며: 이 같은 불확실성은 인쇄 시 예기치 않은 알려지지 않은 사실들로 인하는 것이며 또한 디지털에서 아날로그로 변환되는 동안 발생되는 것이기도 하다. 사실, 인쇄 시 디지털 값에서 아날로그 값으로 변환시킴으로 써, 그리고 다시 영상이 캡쳐되는 때 디지털 값으로 변환됨으로 써, 상기 도트의 위치에서 절반-픽셀(프린트 그리고 영상 캡쳐 픽셀 각각) 둘레에서 평균 불확실 성이 있으며, 두 번째 불확실 성은 인쇄 시 예기치 않은 알려지지 않은 사실 들로 인한 위치 불확실 성과는 독립적이다. 프린트 수단의 안정성에 따라, 추가의 위치 불확실성이 추가 될 수 있다. 고 품질 복사가 생성되는 때, 추가의 재-프린트 위치 불확실성이 이미 존재하는 위치 불확실성에 추가된다. 따라서, 상기 캡쳐된 영상 내 도트 위치와 원본 영상 내 이 같은 도트 위치 사이 변화는 상기 캡쳐된 영상이 복사본이라면 그 것이 원본 인 때보다 평균적으로 크다.

VCDP의 기하학적 위치 특징에 대한 알고리즘이 하기에서 설명된다. 단계(320)에서 VCDP를 포함하는 서류 면적으로부터 캡쳐된 영상 그리고 암호표기법 키가 입력에서 사용된다. 출력 시, 이 같은 알고리즘을 실시하는 단계들로부터, 상기 VCDP 도트들 위치 특징에 대한 벡터가 얻어진다.

- 상기 VCDP 디자인 알고리즘을 적용하여, 상기 도트 들 각각의 원본 위치가 단계 322에서 결정된다.

- 단계 324에서, 캡쳐된 영상 내 한 세트의 위치 기준 형상 위치가 결정되며, 상기 VCDP 자체 또는 그 일부가 알려진 것이기 때문에 기준 형상으로 사용될 수 있다. 가령, 이들 기준 셀들은 코너의 인디케이터, 정사각형의 경계가 될 수 있다. 자동 상관관계 타일 영상(autocorrelating tiled images)과 같이 위치를 결정하기 위한 다른 공지의 기술이 사용될 수 있기도 하다.

- 단계 326에서, 기준 형상으로부터, 한 영상이 재 구성되며, 이는 원본 크기와 같은 크기를 갖거나 몇 배(whole multiple)의 크기를 갖는다;

- 단계 328에서, 셀 각각에 대하여, 도트의 영상이 위치하는 캡쳐된 영상 내 조사 영역이 결정되며(가령, VCDP 가 600 ppi ("인치 당 포인트"에 대한 두문자)로 프린트되며 1,200 dpi("인치 당 도트"의 두문자, 인치 당 캡쳐 픽셀을 나타낸다)로 캡쳐 되면, +/- 5 픽셀 면적이 원본 영역에서 +/- 2.5 픽셀의 면적에 해당한다. 상기 기준 셀들의 초기 위치가 부정확하다면, 상대적으로 큰 조사 영역이 필요하다;

- 도트가 밝은 배경에 어두운 색이면, 단계 330에서, 정의된 면적 내 최소 휘도 값을 갖는 픽셀의, 재 구성된 영상 내 위치 또는 캡쳐된 영상 내 위치가 결정되며, 상기 도트가 어두운 배경에 밝은 색이면, 단계 330에서, 정의된 면적 내 최대 휘도 값을 갖는 픽셀의, 재 구성된 영상 내 위치 또는 캡쳐된 영상 내 위치가 결정된다. 한 픽셀의 이 같은 위치는 상기 캡쳐된 영상 내 상기 도트의 중앙 위치인 것으로 간주된다;

- 상기 두 위치 사이 거리가 각 방향으로 단계 332에서 측정된다; 그리고

- 모든 거리 측정이 단계 334 에서 기하학적 특징 한 벡터로 종합된다.

이와 같이하여, 100 셀의 VCDP 에 대하여 크기가 100 x 2 인 벡터가 얻어진다. 기준 셀들 위치 부정확 때문에, 조직적인 바이어스(bias)가 있을 수 있다. 바람직하게는, 단계 332에서, 이 같은 바이어스가 수평 및 수직 평균을 계산하고 해당 거리(실제로, 위치 부정확의 경우 제로 평균이 기대된다.)로부터 이 같은 평균을 감산하여 보상된다.

변경 실시 예:

- 도트 각각에 대한 다른 특징 값들이 사용되어 그 위치를 결정하도록 한다. 가령 도트 중앙 픽셀의 휘도 값, 픽셀에 해당하는 도트의 필터 응답 값, 등.

- 도트 각각의 정확한 위치에 대한 조사 영역을 결정함에 있어, 도트 위치는 상기 영상을 재 구성하지 않고, 캡쳐된 영상 내 스케일 팩터, 그리고 캡쳐된 영상의 회전 및 평행 이동을 감안하여 결정된다.

위치 특징 벡터를 사용하여 원본 VCDP 그리고 복사된 VCDP 사이 구분, 차등과 관련하여, 다음과 같이 진행 할 수 있다:

- 도트 각각의 경우, 상기 캡쳐된 영상에 따라 계산된 도트 위치와 원본 위치 사이 유클리드(Euclidean) 거리가 단계 340에서 계산된다.

- 단계 342에서, 모든 도트에 대한 평균, 또는 중간이 계산되어 평균 거리의 측정을 얻도록 한다.

- 단계 344에서, 이 같은 평균 거리가 사전에 정의된 한계값 과 비교된다. 그리고

단계 346에서, 상기 VCDP가 원본인지 또는 복사인지 다음과 같이 결정된다:

- 평균 거리가 한계값 이하이면, 상기 VCDP가 원본인 것으로 간주된다.

- 그렇지 않으면, 복사본인 것으로 간주된다.

다음의 예는 상기 제안된 방법을 설명한다. 동일한 원본 VCDP가 프린트되고 다음에 세 번 캡쳐된다. 상기 원본 위치 특징 벡터에 대해 계산된 평균 거리는 0.454, 0.514 및 0.503 영상 픽셀이다. 세 개의 고-품질 복사가 상기 세 개의 프린트 된 VCDP 하나로부터 각각 만들어 진다. 이들 복사들에 대한 위치 특징 벡터에 대해 계산된 평균 거리는 0.965, 1.088 및 0.929 영상 픽셀이다. 상기 평균 거리로부터 한계값 에 의해 원본 VCDP가 복사본 VCDP로부터 용이하게 분리될 수 있다. 가능한 에러("거짓 포지티브": 복사본을 원본인 것으로 검사하거나, "거짓 네가티브": 원본을 복사본인 것으로 검사한다.) 상대적인 코스트에 따라 여러 개의 한계값이 가능하다. 각 에러 타입의 상대적인 코스트가 동등 하다면 0.75 (영상) 픽셀의 한계값이 허용될 수 있다.

가령 통계적 및/또는 형상 인식 방법과 같은 다른 공지의 수학적 기술이 원본 VCDP를 복사본 VCDP로부터 식별하도록 사용될 수 있다.

도트들의 기하학적 특징 값을 사용하여 원본 VCDP와 복사본 VCDP 사이를 식별하거나 차별시킴과 관련하여, 만약 도트들이 일정한 크기를 갖는다면, 위조자가 일치하는 크기를 갖도록 하여 이들을 재생하는 것이 용이하다. 이는 비록 도트들이 원본 마크 크기가 가변적인 것으로 보일 수 있다 해도 마찬가지 이다. 한 실시 예에서, VCDP의 생성시 하나 또는 둘 이상의 도트 크기가 변하도록 만들어 진다.

서류의 진본 여부를 분석하는 동안, 단계 350에서, VCDP 영상을 캡쳐한 후, 도트의 크기가 이들의 중앙 영상 픽셀 휘도 정도에 따라 결정되며, 단계 352에서 영상 픽셀들에 해당하는 하나 이상의 매트릭스 필터에 대한 이들의 응답에 따라 결정된다.

다음에, 상기 원본 디지털 VCDP도트들 크기와 식별될 VCDP 캡쳐된 영상 내 상응하는 도트 크기 사이 유사성 정도에 따라 원본 VCDP가 상기 복사본으로부터 구분된다. 가령 한 예로서 다음과 같이 실시된다:

- 단계 354에서, VCDP 디자인 알고리즘을 적용시킴으로써, 상기 기대된 크기 특징들을 갖는 벡터가 결정된다. 가령, 기대된 특징을 갖는 벡터는 상기 도트 표면적 또는 수평 및 수직 값들 일 수 있다;

- 단계 356에서, 이들 유사성에 대한 색인이 가령 예측된 특징 벡터와 상기 VCDP 캡쳐 영상을 처리한 후 얻어진 특징 벡터 사이에서 상관관계 계수로서 계산된다. 그리고

- 단계 358에서, 상기 VCDP가 진짜인지 여부를, 상기 유사성 색인을 사전에 정의된 한계값과 비교하여 결정한다:

- 색인 값이 상기 한계값보다 크다면, 상기 VCDP는 원본 인것으로 판단되고, 그리고

- 그렇지 않다면, 복사본인 것으로 판단된다.

다음의 예는 상기 제안된 방법을 설명한다. 도 5에서 설명한 동일한 원본 VCDP이 프린트 되며, 다음에 세 번 캡쳐된다. 도트 크기는 2 x 2 픽셀과 3 x 3픽셀 사이에서 변한다. 상기 특징의 벡터는 도트 크기가 2 x 2 픽셀과 3 x 3픽셀인 4와 9 픽셀의 면적 값을 포함한다. 상기 특징 벡터는 상기 도트를 둘러싸는 영역의 평균 휘도 값을 포함하며, 도트의 휘도 값 보다는 적다. 따라서 만약 도트가 3 x 3픽셀 도트에서와 같이, 크게 프린트된다면, 보다 큰 값을 갖게 된다.

계산된 유사성의 색인들은 세 개의 원본 프린트 경우, 0.654, 0.673 및 0.701이다. 다음에, 세 개의 높은 품질의 복사본이 만들어 지며, 각각이 세 프린트 된 VCDP가운데 하나로부터 만들어 진다. 상기 복사본들을 만들기 위해, 상기 도트들의 위치가 결정되며, 다음에, 이들의 휘도 정도가 측정된다. 상기 VCDP 도트의 중간 정도 휘도가 계산되며, 중간 정도 휘도보다 적은 휘도를 갖는 도트가 3 x 3픽셀 크기이고, 중간 정도 휘도보다 큰 휘도를 갖는 도트가 2 x 2픽셀 크기이다. 상기 복사본이 프린트되고 캡쳐된다. 세 개의 복사본 경우, 계산된 유사성 색인은 0.451, 0.423 및 0.446이다. 상기 도트의 특징을 바탕으로하여, 간단히 한계값을 사용하여 원본 VCDP가 본사된 VCDP로부터 쉽게 분리될 수 있다. 가능한 에러에 대한 상대적인 코스트에 따라 여러 개의 한계값이 가능하다. 에러 타입 각각의 상대적인 코스트가 동등하다면 유사성 색인에 대한 0.55인 한계값이 허용 가능한 선이 될 수 있다.

가령 통계적 및/또는 형상 인식 방법과 같은 다른 공지의 수학적 기술이 원본 VCDP를 복사본 VCDP로부터 식별하도록 사용될 수 있다.

상기 제공된 설명은 복사본에 대한 서류 안정성 확보에 대한 것이다. 나머지 설명에서는 두 가지 다른 형태의 서류 안정성 확보를 포함한다. 첫 번째는 "가변(variable)" 프린트 처리에 의해 프린트 되지 않은 서류를 고유하게 식별하도록 하고, 다음에는 가령 기준 번호, 제조 일자, 제조 장소 그리고 제조 주문, 서류와 관련된 지재권 소유자 성명, 또는 그 공급 목적지 등 서류와 관련된 정보 항목을 지니도록 한다.

기하학적 특징을 바탕으로 하여 VCDP를 식별하는 방법이 하기에서 설명된다. 이 경우, 상기 프린트 각각을 단일 소스 디지털 VCDP 영상으로부터 고유하게 식별하기 위해 상기 VCDP의 측정된 특징을 사용함을 설명한다. 실제로, VCDP 프린트 각각은 인쇄시 예기치 않은 알려지지 않은 고유한 사항들을 발생시키며, 이들은 같은 프린트의 각기 다른 캡쳐에서 발견될 수 있다. 따라서, 데이터베이스에서 VCDP의 시어리얼(serialized) 인쇄 특징을 저장함에 의해, 또는 이들을 바람직하게는 안정성 확보하여, 상기 VCDP를 포함하는 서류에서(가령 2D 바아 코드로), 저장함에 의해, VCDP 프린트, 따라서 이를 지니고 있는 프린트된 서류가 영상이 캡쳐된 VCDP 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징 사이 일치 여부를 조사함에 의해 식별될 수 있으며, 고유하게 인식될 수 있다.

바람직하게는, 상기 식별 및 인증이 결합되며, 동일한 장치가 서류의 진정함 및 서류의 식별 표시 모두를 제공하는 영상을 캡쳐하고 처리하도록 한다.

정밀한 위치 또는 휘도 측정, 도트의 크기 그리고 이들의 형상과 같은, 상기 도트에 대한 여러 기하학적 특징이 사용된다. 상기 도트 평균, 중앙 또는 최소 그레이 스케일에 의해 측정된 휘도 정도는 특히 같은 소스 영상의 상이한 프린트에서 크게 예측할 수 없게 변하기 때문에 차별할 수 있다. 상기 도트의 특징들이 프린트 마다 변하도록 하기 위해 상기 소스 VCDP내 가변 크기 또는 형상을 갖는 도트를 사용할 것을 필요로 하지는 않는 다. 이를 설명하기 위해, 도 7은 일정한 도트 사이즈를 갖는 단일 VCDP에 대한 두 프린트를 도시한다: 도트 151은 상측 영상에서보다 아래측 영상에서 더욱 크게 프린트되며, 도트 152는 아래측 영상에서보다 상측 영상에서 더욱 크게 프린트 된다.

세 개의 프린트된 VCDP 각각을 세 번 캡쳐함으로써, 전부 9회의 캡쳐된 영상이 얻어진다. 상기 도트의 최소 휘도 값을 포함하는 특징 벡터가 9 개의 영상 캡쳐 각각에 대하여 계산된다. 다음에 유사성 색인, 즉 9*8/2=36 개의 가능한 쌍의 캡쳐된 영상 각각에 대한 특징 벡터 사이 상관관계 계수가 계산된다. 이들 36쌍 가운데, 9개가 같은 프린트에 대한 각기 다른 캡쳐에 해당하며, 25개는 다른 프린트 캡쳐에 해당한다. 유사성 색인에 대한 평균은 0.9566이고, 첫 번째 그룹 표준 편차는 0.0073이며 최소 값은 0.9474이고, 두 번째 그룹 표준 편차는 0.0272이며 최대 값은 0.6679이다. 두 그룹 간의 유사성 인덱스 차는 매우 크며, 프린트 된 VCDP가 도트 특징 벡터를 바탕으로 명확하게 표시될 수 있음을 보여준다.

도 18은 이 같은 과정에 해당하는 식별 과정에서의 단계를 상세히 설명한다. 단계 402에서, 프린트 된 VCDP 영상이 켭쳐된다. 다음에, 단계 404에서, 상기 도트의 최소 휘도 평균 값을 포함하는 특징 벡터가 계산된다. 이 같은 특징 벡터, 또는 프린트 된 VCDP "서명(signature)" 도트 각각에 대하여, 평균 휘도 측정 그리고 가능하다면 휘도 측정 사이의 표준 편차를 포함한다. 휘도에 대한 일정한 측정은 다른 측정의 평균으로부터의 차이 그리고 다른 측정들 사이 표준 편차를 바탕으로 하여 배제될 수 있다. 다음에 단계 406에서, 특징들의 벡터가 한 데이터베이스에서 서류의 생성 및/또는 순환과 관련한 표시와 함께 저장된다.

단계 410에서 식별을 시도하는 동안, 프린트 된 VCDP 영상이 캡쳐된다. 다음에, 단계 412에서, 특징들의 저장된 벡터에 해당하는 벡터가 계산된다. 단계 414에서, 단계 412에서 계산된 특징 벡터와 가장 가까운 저장된 특징 벡터가 결정되며 관련된 정보가 얻어진다.

변경 실시 예에서, 단계 404에서 결정된 특징 벡터가 서류 자체에 저장되며, 가령 안정성 확보 이유로 암호화된, 2 차원 바아 코드 또는 Datamatrix(등록 상표)로 복사되지 않도록 한다. 이와 같이 하여, 단계 416에서 두 특징 벡터 사이 유사성 인덱스, 그리고 바 코드에 자체가 저장되거나 사전에 정해진 한계값을 비교함으로서 서류의 진위 여부가 결정될 수 있다.

상기 VCDP 내에 정보를 저장하기 위해, 도트 각각에 대한 두 가능한 형상, 두 위치 또는 크기가 가령 할당된 셀 내에서 정의될 수 있으며, 단위 면적당 1 비트씩 저장하도록 한다. 비트 값 ("0" 또는 "1")가 각각의 위치, 크기 또는 형상으로 할당된다.

도 5와 관련하여, 두 도트 사이즈가 있는 VCDP를 설명하며, 작은 사이즈 도트(2x2 픽셀)는 가령 비트 값 "0"을 나타내고, 큰 사이즈 도트(3x3 픽셀)은 "1"비트 값을 나타낼 수 있다.

따라서, VCDP는 100 개의 셀들을 가지며, 100 비트가 중복 없이 저장될 수 있다. 에러를 검사하고 및/또는 에러를 교정하기 위해, 에러-검사 및/또는 에러-교정 코드의 사용이 바람직하다.

상기 위치가 이진 값을 나타내도록 사용되는 경우, 두 값 각각에 해당하는 위치들이 서로 분리되는 것이 바람직하다. 두 위치의 분리를 확실히 하기 위한 가능한 방법은 한 셀을 두 개의 동일한 크기 부분으로 나누고, 그리고 한 위치를 의사 무작위로 코드화 될 비트에 해당하는 면적 내로 할당함을 포함한다. 한 셀 내 도트 위치가 다수의 가능한 위치가 있기 때문에 둘 이상의 이진 값을 나타낼 수 있다. 가령, 상기에서 설명된 바와 같이, 이 같은 위치는 289개의 각기 다른 위치를 통해 8비트를 나타낼 수 있으며, 혹은 각각의 방향으로 두 위치 가운데 한 위치가 배제된다면 6 비트를 나타낼 수 있어서, 판독 시 상기 위치를 해석하는 데 에러가 발생될 위험을 제한 하도록 한다.

상기 VCDP를 판독하는 때, 서브-셀 각각에 대하여 도트의 두 가능한 위치 주변에서 한 조사 영역이 결정될 수 있다. 두 서브-셀 가운데 어느 것이 도트를 포함하는 가를 결정하기 위해, 두 서브-셀 각각에 대하여 최소 휘도 값이 결정된다: 가장 작은 휘도 값을 갖는 영역이 도트가 삽입된 셀로 간주된다. 한 변경 실시 예에서, 상기 두 서브-셀 각각 사이 휘도 차이 또는 비에 따라, 비트 값 각각으로 가중치(weight)가 할당될 수 있다.

변경 실시 예:

- 셀 내 도트의 존재 또는 부재가 사용되어 정보 비트("그리드(grids)"로사용된다)를 나타내도록 한다;

- 2 이상의 이진 값이 셀 마다 세 개 이상의 가능한 도트 위치를 통해 표시된다;

- 2 이상의 이진 값이 셀 마다 세 개 이상의 가능한 도트 크기를 통해 표시된다;

- 2 이상의 이진 값이 셀 마다 세 개 이상의 가능한 도트 형상을 통해 표시된다; 및/또는

- 상기 메시지는 인코딩 하기 전에 암호화한다.

다른 디지털 인증 코드와 통합함과 관련하여, 상기 VCDP가 디지털 인증 코드와 통합될 수 있으며, 서류를 추적하는 추가의 보호 층 및/또는 방해되지 않는 수단을 제공하도록 한다. 도 8은 안정성이 확보된 정보 매트릭스(155)를 도시하며, 이는 그 중심에서 VCDP(156)이 삽입된 한 영역을 포함한다. 도 9는 안전성이 확보된 정보 매트릭스(160)를 도시하며, 이는 VCDP(161)에 의해 둘러 싸인다. 후자의 경우, 상기 디지털 진위 여부 코드(160)를 허용하는 엘리먼트가 코너에서 발견될 수 있으며, VCDP(161) 도트의 개략적인 위치를 찾고 결정하도록 사용될 수 있다.

실시 예에서, 두드러 지지 않은마크를 통해 VCDP를 식별시키는 수단이 사용된다. 실제로 일정 경우, 식별 마크가 가장자리 보다 더욱 두드러지지 않도록 하여, VCDP 의 위치, 존재가 잘 발견되지 않도록 할 수 있다: 가령 절단된 경계 마크 또는 코너 마크가 삽입되거나, 혹은 디지털 진위 여부 코드 또는 다른 관련 기호가 이를 식별하도록 사용될 수 있다.

동일한 도트 패턴이 가령 타일링(tiling)에 의해 여러 번 반복된다면, 자동-상관관계 및 크로스-상관관계 기술로 식별되고 발견될 수 있으며, 그와 같은 기술은 M. Kutter의 문헌, "병진 이동, 회전, 스케일링에 견딜 수 있는 무늬 넣기(Watermarking resisting to translation, rotation and scaling)(Proc. of SPIE: Multimedia systems and applications, Volume 3528, pp.423-431, Boston, USA, November, 1998)에서 설명된다.

두드러지지 않은 기준 마크를 VCDP내로 삽입하는 또 다른 방법은 쉽게 식별할 수 있는 형상 특징을 갖는 한 세트의 도트로 구성된 삽입 셀들로 구성된다. 가령, 한 도트가 기준으로 사용될 것을 필요로 한다면, 용이하게 식별할 수 있는 도트 클라스터를 얻도록, 한 기준 도트에 인접하는 많은 수의 도트가 삽입될 수 있다. 도 10은 한 VCDP(165)를 설명하며, 그 네 개의 코너(166)가 중앙 도트와 네 개의 매우 인접하여 이웃하는 도트로 구성되며, 이들 도트들이 정사각형의 코너를 형성하고, 중앙의 도트에서 중심을 이루게 된다. 검사를 위해, "후보"로서 사용되는 충분히 큰 표면에서 모든 도트를 검사한다. 다음에 도트 각각에 대하여, 사전에 정해진 거리와 같거나 그 보다 적개 떨어져 있는 이웃하는 수가 결정된다. 이는 상기 후보 도트가 한 그리드 상에 배열된다면 신속하게 실행될 수 있으며, 이는 한 윈도우 내에서 이웃하는 수가 신속하게 카운트 될 수 있도록 한다. 제한된 수의 후보, 가령 6 개의 후보가 사용되며, 이는 가장 큰 수의 이웃 후보이다. 다음에 공지의 기하학적 기술이 사용되어 어느 것이 이 경우에는 VCDP 코너인, 기준 도트에 해당하는 후보인가를 결정하도록 한다. VCDP(165)의 경우, 가령 세 개의 유효 후보가 직각 이등변 삼각형을 형성하여야 한다.

두드러지지 않은 기준 마크(unobtrusive reference marks)를 삽입시키는 또 다른 방법은 라인을 따라 도트를 삽입시킴을 포함한다. 도 11은 VCDP(170)을 설명하며, 그 가장자리에서 라인(171)이 상기 VCDP(170) 내에 위치하는 평행 도트들 보다 더욱 많은 수의 도트들을 갖는다. 이들 가장자리 라인들은 각기 다른 검사 알고리즘에 의해, 가령 휴 변환(Hough transform)을 적용함으로써, 및/또는 잡음이 필터되도록 하는 소벨 필터(Sobel filter)를 적용함으로써 검사될 수 있다.

한 변경 실시 예에서, 동일한 VCDP 또는 상이한 VCDP 타일링(tiling)이 도 10에서 도시된 바와 같은 도트 클라스터와 같은 도트 라인 또는 식별가능 마크를 포함한다.

한 바람직한 실시 예에서, VCDP가 규칙적인 그리드 형태로 배열된다. 실제에서, 일정 경우 큰 표면에서, 또는 보호될 서류 전체에서, 타일링에 의해 상기 VCDP를 복제하는 것이 바람직하다. 이와 같이 함으로써, VCDP를 파괴하는 것을 곤란하게 하거나 불가능하게 하며, 영상 캡쳐 위치와 관련한 유연성을 증가시키도록 한다. 특히, 동일한 VCDP가 타일링에 의해 여러 번 삽입될 수 있다. 이와 동일하게, 모든 다른 VCDP와는 적어도 부분적으로 상이한 VCDP가 삽입될 수 있다. 상기 설명된 식별 수단이 사용되어 상기 VCDP를 판독하기 위해 올바르게 위치가 정해지도록 할 수 있다. 그러나, 실제에서, 상기 기준, 동기화 또는 식별 요소들은 올바르게 검사하는 것이 곤란할 수 있다.

하기에서 설명되는 바와 같이, 그리드의 형태로 도트들을 배열함으로써 검사가 더욱 쉽게 될 수 있다. 상기 도트들은 규칙적인 간격으로 삽입되며, 이 간격은 가령 각 방향으로 4와 12 픽셀 사이 간격이다. 이 같은 원리에 기초하여, 상기 정보를 나타내는 여러 가지 방법들이 있다:

- 한 도트의 존재 또는 부재는 정보 비트가 표시될 수 있도록 한다. 이는 도 12에서 VCDP(175)로 도시되며, 도트의 존재는 비트 값 '1'에 해당하며, 도트의 부재는 비트 값 '0'에 해당한다.

- 상기 VCDP의 도트 적어도 하나 크기 보다 작은 크기 형상 또는 오프셋을 사용하여 정보가 제공될 수 있도록 한다. 가령, 네 개의 형상 또는 네 개 크기 선택으로부터 상기 도트를 선택함으로써, VCDP(180)의 도트 각각에서 도 14에서 도시된 두 정보 비트를 표시하는 것이 가능하도록 하며, 상기 도 14는 VCDP(180)의 확대된 세부 사항을 표시한다. 이 같은 VCDP의 도트는 비트 값 "00", "91", "10" 및 "11"에 각각 해당하는 1 x 1, 2 x 2, 1 x 2 및 2 x 1 픽셀 크기 픽셀(첫 번째 숫자는 높이 그리고 두 번째 숫자는 폭)을 갖는다. 물론 많은 다른 도트 크기 및 형상의 조합이 가능하다.

한 변경 실시 예에서, 완전히 규칙적인 그리드 원리에 따라, 도트를 약간 이동하게 되면, 정보가 제공될 수 있도록 한다. 가령, 적어도 두 픽셀 표면적을 만드는 한 도트를 이동시키고, 한 픽셀을 수평으로 및/또는 수직으로 이동시킴은 두 정보 비트가 제공될 수 있도록 한다. 물론 많은 다른 가능성이 존재한다. 도트의 그와 같은 이동은 기하학적 특징을 크게 변경시키지 않으며, 따라서 특히 식별과 관련하여 그리드를 사용하는 장점을 갖는다.

한 그리드는 특히 캡쳐된 영상으로 적용된 회전 각 및 치수 조절 팩터를 결정하도록 한다. 실제에서, 상기 영상에 대한 휴 변환(Hough transform), 또는 푸리에 공간 내 에너지 피트 결정이 특히 사용될 수 있다. 도 13은 도 12 그리드 2차원 푸리에 변환 절대 값을 나타낸 것이며, 라이트 값(light value)은 에너지 피크에 해당한다. 이들 에너지 피크의 검사는 당업자가 영상의 치수 조절 팩터 그리고 회전 각을 계산할 수 있도록 하며, 이 같은 처리를 목적으로 회전 각을 통하여 정상 크기를 얻을 수 있도록 한다.

일단 영상의 회전 및 스케일이 알려지면, 상기 그리드 도트들을 올바르게 정렬하기 위해 상기 영상으로 적용된, 교정된 병진 이동(translation), 즉 이동이 결정된다. 이를 위해 다양한 가능한 방법들이 있다. 이들 모두에 공통인 것은 그리드 도트 한 세트 값을 고정시키는 것이며, 이는 다음에 그리드를 정렬할 수 있도록 한다. 가령, 한 키에 따라 의사 무작위로 선택된 한 세트의 도트 값들이 고정될 수 있다. 상기 그리드의 캡쳐된 그리고 교정된 영상과 공지의 도트 값들로부터 발생된 영상 사이 크로스 상관관계가 상기 그리드 이동에 해당하는 위치에서 상관관계 피크를 발생시킨다.

상기 기록 알고리즘과 관련하여, 당업자에게 알려진 많은 수의 방법이 가능하다. 일례로서, 타일링 되거나 그렇지 않은, 다음의 가정을 바탕으로 하는 20 x 20 셀로 구성된, 한 그리드(grid)가 있다고 가정하자: 인쇄가 인치당 600 도트로 실행되며, 표면적의 1%가 표시될 수 있으며(표시의 가시적 효과를 최소로 하기 위해), 이는 평균 매 10 픽셀 마다 하나의 도트를 만든다. 따라서 상기 타일링은 200 x 200 픽셀이며; 영상 캡쳐의 수단이 인치당 720 픽셀 캡쳐 해상도에서 640 x 480 픽셀 영상을 생성한다. 적어도 하나의 타일링이 상기 캡쳐된 영상 내에 완전히 포함된다.

입력에서, 8 바이트 메시지, 암호표기법 키, 그리고 스크램블링 키(scrambling key)(두 키가 동일하다)가 단계 502에서 수신된다. 상기 메시지가 단계 504 에서 암호화된다. 선택에 따라, 에러-검사 비트가 추가될 수 있으며, 가령 두 바이트가 이를 가능하게 만들어서 에러 위험을 줄이도록 하며, 단계 506에서 2 내지 16 배 팩터(factor)로 메시지를 디코딩 한다. 실시 예에서 10 바이트이며, 에러-검사 코드와 연결된 암호화된 메세지로부터, 에러가 심한 메시지가 돌림형 부호(convolutional code)를 적용하여 단계 508에서 계산된다. 메모리가 7이고 비가 2인 돌림형 부호의 경우, 입력에서 8 바이트에 대해, 142 비트의 코드가 얻어진다. 20x20 도트 = 400 위치가 이용될 수 있다면, 이 같은 메시지는 두 배 복제되며, 따라서 단계 510에서 284 비트의 복제된 메시지를 얻을 수 있다. 따라서, 400 - 284 = 116 의 사용되지 않은 위치가 이용될 수 있으며, 이는 하기에서 설명되는 바와 같이, 상기 타일(tile)을 정렬하기 위한 검사에서 사용된다. 상기 복제된 메시지가 단계 512에서 스크램블되며, 즉, 순서적으로 배타적-OR 함수에 의해 스와핑되고 변환된다. 상기 배타적- OR 함수 에서 사용된 스와핑 및 비트 값들이 상기 스크램블링 키로부터 계산된다. 이와 같이 하여, 284 개의 스크램블된 비트들이 얻어진다.

상기 116 동기화 비트들이 한 키(key)로부터 의사 랜덤식으로 발생되며, 그리고 이들의 위치가 역시 의사 랜덤식으로 결정될 수 있어서, 이들이 단계 514에서 상기 타일링에 의해 균일하게 분산되도록 한다.

상기 VCDP의 영상은 비트 '1'에 대하여 한 도트를 정해진 위치로 추가시킴으로써(비트 '0'에 대해서는 어떠한 수정도 없다) 간단히 변경된다. 주지 하는 바와 같이, 상기 도트는 앞서 설명된 방법에 따라, 하나의 가변 위치, 형상 및/또는 하나 또는 두 개의 크기를 갖도록 만들어 질 수 있다.

큰 면적을 커버함이 필요하다면, 단계 516에서 상기 타일링이 서로 추가된다. 다음, 변경 실시 예에 따라, 동일한 타일이 항상 사용될 수 있으며, 혹은 상기 메시지가 타일 각각에 대하여 변경될 수 있다. 이 같은 두 번째 변경 실시 예에서, 상기 메시지의 한 부분이 고정되며, 또 다른 부분, 가령 1 바이트가 각 타일(tile)에 대하여 임의로 결정된다. 90 도 각도의 랜덤 회전이 타일 각각으로 적용될 수 있으며, 위조자가 코드를 분석하는 것을 더욱 어렵게 하도록 한다. 또한, 도트가 삽입된 위치가 인버트되는 동기화 비트의 경우, 동기화 비트 또는 이들 인버스가 임의로 삽입될 수 있다. 이 같은 접근 방법의 장점은 가능한 구성의 수가 하기에서 설명하는 바와 같이 증가하지만, 판독이 더욱 복잡해지지 않는 다는 것이다. 방향 설정 변경을 감안하여, 상기 동기화 비트를 위한 8개의 가능한 구성이 있을 수 있으며, 이는 위조자의 공격과 관련하여 이들의 분석을 더욱 복잡하게 만든다.

상기 설명한 바와 같이, 실시 예의 200 x 200 그리드가 복제될 수 있다.

다음에 단계 518에서 상기 VCDP가 프린트 필름 내로 삽입되며, 서류가 프린트된다.

판독 알고리즘과 관련하여, 다음이 수행된다:

- 서류의 영상을 캡쳐하는 단계 548,

- 사전 처리 단계 550: 상기 영상을 사전 처리는 하는 것이 바람직하며, 특히 후보 도트를 결정하기 위한 다음 단계를 위해 바람직하다. 상기 사전 처리를 통해, 위조 잡음과 조명 일탈을 제거할 수 있다. 전 방향 고역 통과 필터를 적용함으로써, 그 결과 초기 영상으로 가중되며, 가령 밝기 벗어나기(illumination deviations)를 줄일 수 있도록 하고, 그리고 중간 필터의 적용이 고립된 픽셀 잡음을 줄일 수 있도록 한다.

- 단계 552에서 후보 도트가 결정 된다: 상기 후보 도트는 영상 픽셀에 해당하며, 그 휘도가 한계값 이하의 값이다. 이 같은 한계 값이 가령 1%와 같은 히스토그램 퍼센트이고, 픽셀의 최고 1%가 후보 도트 이도록 한다. 너무 인접하여 있는 후보(가령, 5 픽셀 이하의 거리)는 제거되어, 영역 내 가장 낮은 값을 갖는 후보들만이 유지되도록 한다.

단계 554에서, 이웃하는 후보 도트들 벡터가 결정되며, 회전 각 및 스케일 팩터가 평가된다: 이웃하는 후보 사이 거리에 대하여 제한 값이 제공되며, 한계값 이하의 거리를 갖는 모든 도트 쌍들이 리스트된다. 이 같은 한계값이 충분히 낮다면, 한 도트의 직접 이웃하는 네 개의 도트 만이 한 벡터 내에서 관련될 수 있으며, 그렇지 않다면, 간접적으로 이웃하는 도트(대각선으로)들이 관련된다. 이웃하지 않는 도트들은 관련되게 하는 것을 피하는 것이 바람직하다. 이 같은 목적을 위해, 너무 높은 한계값은 피한다. 다음에 벡터 각각의 각을 0 과 90도 사이 값으로 함으로써 회전각이 평가될 수 있다;

- 간접적으로 이웃하는 도트들이 포함되면, 단계 556에서, 이들 크기(간접적으로 이웃하는 도트들 경우 2 제곱근 팩터로 더욱 크다)에 따라 벡터들이 두 그룹으로 나뉘어 지며, 간접적으로 이웃하는 도트들에 대하여 계산된 각도로부터 45도가 감산된다. 상기 스케일 팩터는 단일 그룹 도트들 사이 평균 거리를 측정하여 평가될 수 있으며, 만약 알려져 있다면 원본 영상 에서의 거리로 나뉘어진 다.

-. 한 선택으로, 단계 558에서, 상기 영상은 원본 크기 또는 원본 크기 수배로 회전 없이 한 영상을 형성하도록 저장된다;

- 단계 560에서, 한 매트릭스가 추출되며, 상기 도트들에 의해 표시된 값들을 나타낸다: 도트들 사이 평균 거리, 가령 10 픽셀, 그리고 재 구성된 영상의 크기, 가령 500 x 500 픽셀이 알려져 있다. 따라서 50 라인 x 50 칼럼 테이블이 발생되며, 상기 재구성된 영상의 크기들 사이 관계 그리고 상기 도트들 사이 평가된 거리가 상기 영상 내에 존재하는 도트 수에 대한 최대 한계값에 해당한다. 실제에서 상기 캡쳐된 영상 내 도트들 그리드가 상당한 회전 각을 갖는다면, 상기 재구성된 영상 내 도트 수는 크게 낮아질 것이다.

- 상기 메시지 평가 값으로 이 같은 테이블을 채우기 위해, 단계 562에서, 상기 영상을 스캔하기 위한 시작 도트를 찾는다. 이 같은 도트는 가령 상기 영상 상단 좌측 에서 검사된 제 1 후보 도트, 또는 한 도트(가령 가장 낮은 그레이 스케일을 갖는 도트)일 개연성이 가장 높은 후보 도트일 수 있다. 도트 선택시 실수를 하지 않는 것이 가장 중요하며; 한 에러가 나머지 계산에서 불행한 결과를 가져올 수 있다. 상기 메시지를 판독하는 다음 단계가 성공적이지 않다면 상기 선택된 시작 도트에서 반복함으로써 진행할 수 있다. 상기 선택된 도트를 위해 상기 테이블 내에 한 값이 저장되며, 중앙 위치 주변 일정 영역 내에 그레이 스케일 또는 가장 낮은 그레이 스케일 값이 저장되어, 상기 도트의 평가(예측) 위치가 실제 위치에 대하여 다소 오프셋 된다면 에러 측정을 피할 수 있도록 한다. 이 같은 오프셋은 복사본 존재를 검사하도록 된 의사-랜덤 오프셋으로 인하며, 위치를 정함과 관련한 다른 부정확으로 인한 것이다. 상기 값이 상기 테이블 내 해당하는 위치에 저장되며, 본 실시 예에서 그 위치는 (0,0) 과 (49,49)사이이다: 가령 상기 시작 도트가 상단 좌측에서 첫 번째 도트라면 위치(0,0)에, 또는 개연성이 가장 높은 상기 시작 도트가 위치(322, 204)에 있다면 위치(32,20)에 있다. 다음 상기 시작 도트로부터의 모든 영상의 위치가 스캔되며, 해당 위치에 있는 도트 각각에서 발견된 값을 상기 테이블 내에 저장한다;

단계 564에서, 그리드가 정렬된다; 일반적으로, 상기 값 테이블이 상기 타일 시작과 관련하여 오프셋 된다. 이 같은 오프셋을 무효화하기 위해, 공지의 비트 값, 즉 동기화 비트로서 상기 오프셋이 결정될 수 있도록 하는 비트 값이 사용된다. 따라서, 상기 공지의 동기화 비트가 가능한 오프셋 각각에 대하여, 그리고 네 개의 가능한 방향(general orientation)(0, 90, 180 또는 270 도)에 대하여 테이블 값들과 상관관계를 갖도록 된다. 상기 가장 큰 상관관계 값이 상기 오프셋 그리고 방향을 결정한다. 만약 타일(tile)이 다른 타일에 대하여 네가티브로 인쇄된다면, 상기 결정된 값은 가장 낮거나 절대 상관관계 값일 수 있다. 상기 동기화 비트 또는 이들의 인버스(inverse)가 랜덤하게 삽입되는 경우, 가장 높은 상관관계 절대 값이 사용되어 상기 오프셋을 결정하도록 한다. 상기 상관관계는 푸리에 도메인으로 수행될 수 있어서 계산의 양을 줄이도록 한다. 상기 타일 들은 또한 연속 라인들에 의해 명확해 지거나 정렬 가이드로서 사용될 수 있는 도트들의 특수 농도로 명확해 질 수 있다.

단계(566)에서, 상기 스크램블 메시지가 재구성되며: 상기 스크램블 메시지는 다음에 다시 구성된다. 가령, 20x20 그리드 내에 담긴다면, 20x20 매트릭스가 발생되며 발견된 값들이 그 속으로 삽입된다. 상기 메시지의 디코딩 나머지는 종래 기술의 표준 방법을 사용하여 수행될 수 있다. 일단 상기 스크램블 메시지가 계산되면, 상기 설명된 판독 알고리즘 내에서 설명된 동작의 인버스가 적용된다.

단계 568에서, 다른 측정과 같이 선택적으로, 상기 그리드가 특수한 특징을 가지며 복사본이 검사되도록 하면, 가령 상기 도트의 정밀 위치 또는 크기, 이들 특징이 상기 결정된 그리드에서 측정될 수 있으며, 서류의 본질(원본 또는 복사본)에 대하여 또는 서류의 고유 특징/식별에 대하여 결정할 수 있도록 한다.

도 21은 고-밀도 VCDP 확대 부분을 나타내며, 도트 매트릭스 각 라인은 백색 배경 만큼이나 많은 검정 색 도트를 이 같은 VCDP 가 갖도록 하며, 이들은 코드화 정보를 나타내기도 하고 그렇지 않기도 한다. 상측 라인(185)에서, 각 도트 측면 위치는 가변적이며, 이에 반해, 라인(186)에서, 도트의 크기는 가변적이며, 이 경우에 두 값들은 3 x 3 픽셀 그리고 2 x 2 픽셀에 해당한다. 이 같은 VCDP는 한 서류 내에 정해진 수의 도트들을 삽입시키는 데 콤팩트 장점을 제공하며, 크기, 위치 및/또는 형상 변화로 인해 장점이 있고, 그 평균 크기는 도트 일부의 한 크기 이상이거나, 바람직하게는 이 같은 크기보다 작다. 이 같은 VCDP 도트 절반 이상이 네 개의 다른 도트에 나란히 놓이지 않는다. 이와 대조하여, 도트 절반 이하는 다른 도트와 접촉하지 않는다.

도 22는 도트 크기 경사도 VCDP(190) 확대 부분을 도시한다. 이 같은 부분은 한 VCDP 코너에 해당하며, 연속적인 링(rings)을 통해, 본 명세서에서는 한 라인의 두께, 그러나 실제에서는 여러 라인의 두께, 도트의 크기가 줄어든다. 가령, 상기 도트 들의 크기는 도 22에서 제공된 부분의 저부 우측 가장 자리 링의 경우 6 x 6 픽셀이며, 다음에 다음의 링의 경우 5 x 5 픽셀이고, 계속해서 4 x 4 픽셀과 같이 이어진다.

이 같이 특별한 배치 덕택에, 적어도 링의 하나에 대하여, 도트 들의 적어도 한 기하학적 특징을 갖는 도트 마다의 예측할 수 없는 변화의 평균 크기는 이 같은 링의 도트 들 한 크기와 같은 크기를 갖는다.

이 같은 VCDP는 한 서류에 정해진 수의 도트들을 삽입시킴에 있어 콤팩트 평균을 제공하며, 크기, 위치 및/또는 형상 변화 평균으로부터 장점이 있으며, 그 평균 크기는 도트들의 일부 적어도 한 크기와 같은 크기를 가지며, 바람직하게는 이와 같은 크기보다 작은 크기를 갖는다.

같은 영상을 많은 회수 프린트하기 위해 한 플레이트가 사용되는 프린트 처리의 경우, 이 같은 플레이트로부터의 이들 프린트 각각은 이와 같은 플레이트의 다른 프린트 모두로부터 구분 될 수 있도록 한다: 이들 임프린트를 추출하고 비교하며, 또한 이들 임프린트의 고유함을 발생시키고 최대화하기 위한 여러 가지 방법이 제공된다.

본 발명자는 플레이트 각각이 고유한 임프린트를 소유하며, 그와 같은 임프린트가 프린트 각각에서 발견된다는 것을 발견하였다. 프린트의 캡쳐된 영상과 플레이트의 캡쳐된 영상을 비교함으로써 한 프린트가 특정 플레이트로부터 발생된 것인가가 결정될 수 있었다. 더욱더 두 프린트의 캡쳐된 영상을 비교함으로써, 두 개의 프린트가 같은 플레이트로부터 발생된 것인가가 결정될 수 있음이 밝혀졌다.

소스 디지털 영상이 도 30에서 도시되며, 4 x 4의 동일한 도트들로 구성된다. 이 같은 영상은 오프셋 인쇄에 사용된 여러 다른 플레이트 상에 표시되며, 여러 다른 프린트가 이들 플레이트 각각에 대하여 실현되었다. 프린트 각각이 도트 각각에 대한 유일한 형상을 제공하며, 그럼에도 불구하고 동일한 플레이트로부터 다양한 프린트가 주목할 만한 유사성을 제공한다. 도 31은 동일한 영상의 세 프린트 우측 상단 코너에 대한 고 해상도 캡쳐(20,000 ppi로)를 도시한다. 상측에 있는 두 개의 영상은 동일한 플레이트로부터 프린트이며, 하측에 있는 영상은 다른 플레이트로부터 프린트이다. 특히 동일한 플레이트로부터의 두 프린트 도트(801)(802)는 비록 다르지만, 형상에 있어 명백한 유사성을 보여주며, 다른 플레이트로부터의 프린트 도트(803)는 형상에 있어 처음 두 도트들과는 아무런 유사성을 갖지 않는다.

상기 플레이트의 임프린트를 사용하는 것은 위조자의 위조 행위에 맞서는 데에 큰 장점을 갖는다. 실제로, 각 프린트의 임프린트를 사용함으로써 합법적인 프린트가 기록되도록 하며 따라서 효과적인 보호를 가능하게 하지만, 비용 또는 관리(logistical)상의 이유로 이들 임프린트를 기록하는 것이 항상 가능한 것은 아니다. 반면에, 플레이트의 각기 다른 엘리먼트 하나 또는 둘 이상의 영상이 플레이트 자체 위에서 또는 이 같은 플레이트 프린트 위에서 더욱 더 쉽게 캡쳐될 수 있다. 결과적으로 의심이 되는 프린트가 이와 같은 플레이트로부터 발생된 것인지 여부가 결정될 수 있다. 가령 서류의 디지털 데이터를 담고 있는 파일이 도난을 당하고 따라서 이론상으로 완벽한 복사본을 만들도록 사용된다면, 프린트는 또 다른 플레이트로부터 생성된 것이며 따라서 불법인 것으로 결정될 수 있다.

일반적으로, 서명의 차별적인 엘리먼트(요소)들이 텍스트 문자 가장 자리(경계), 바 코드 경계와 같은 트랜지션 영역 에서, SIM과 같은 고 해상도 정보 내 풍부한 영역에서, 또는 AMSM및 VCDP와 같은 프린트된 도트 가장 자리(경계)에서 발견된다. 따라서 차별 정보가 매우 풍부한 작은 영역이 집중 될 수 있으며, 최대의 세부 사항을 추출하기 위해 고-해상도 캡쳐가 수행될 수 있다. 영상이 또한 발생되고 삽입되어 세부사항 변동 다양성을 최대로 한다. 가령, 도 30에서의 영상은 매우 간단하고 동일한 도트를 포함하지만(상기 디지털 영상에서), 상기 플레이트와 관련 있는 서명, 정보가 풍부한 프린트와 관련 있는 서명을 제공한다. 도트의 밀도가 증가 될 수 있으며, 상기 서명의 고유함을 증가시키기 위해 이들이 터치하는 것을 피하는 것이 바람직하다. 상기 영상으로부터 추출된 동일한 특징이 인쇄를 위해 사용된 상기 플레이트를 식별하고, 그리고 그와 같은 플레이트로 만들어진 특정 프린트를 식별하도록 하는 서명을 위해 사용될 수 있음이 지적된다.

도 30에서 제공된 영상이 10개의 상이한 플레이트에서 인쇄되었으며, 다음에 10개의 플레이트 각각이 수많은 회수로 인쇄되었다. 총 120 개의 영상이 2400 dpi로 캡쳐되었으며, 영상 각각에 대하여 한 특징 벡터가 상기 영상의 169개 도트 각각에 대한 그레이 스케일로 구성되는 서명으로 사용되었다. 상기 그레이 스케일 측정은 획득하기가 간단하며, 프린트 밀도 및 도트의 표면적을 나타내는 것이며, 그 자신은 가변적인 상기 플레이트에 표시된 도트의 면적에 종속한다. 물론, 상기 윤곽의 정확한 측정이 바람직한데, 이는 정보가 풍부하기 때문이며, 그러나 2400 dpi 에서는 도트의 캡쳐가 이에 대한 매우 정확한 결정을 허용하지 않는다. 따라서 상기 그레이 스케일은 정보의 질이 매우 떨어지며, 그러나 하기 설명되는 바와 같이, 플레이트 밀도를 결정하고, 혹은 두 프린트가 같은 플레이트로부터 인쇄된 것인지 여부를 조사하는 데는 충분하다.

통계적인 상관관계가 (811)에서 한 프린트의 캡쳐에 대한 특징 벡터와 동일한 프린트의 다른 캡쳐에 대한 특징 벡터, (812)에서 동일한 플레이트로부터의 다른 프린트의 캡쳐에 대한 특징 벡터, (813)에서 다른 플레이트로부터의 프린트 갭쳐에 대한 특징 벡터에 대하여 도 32에서 측정되고 설명된다. (811)에서, 0.6과 0.65 사이에 위치한 동일한 프린트 캡쳐 와의 상관관계가 관찰된다. 상기 캡쳐가 더욱 높은 해상도를 갖거나 더욱 좋은 품질을 갖는다면, 1에 근접한 값이 있어야 한다. (812)에서, 동일한 플레이트로부터의 프린트 영상으로부터 10개의 캡쳐가 있으며, 상관관계는 0.2와 0.3 사이이다. 이들 상관관계가 상대적으로 낮다 해도, 이는 부분적으로 캡쳐 품질 때문인데, 이들은 0과는 크게 다른 것이며, 이는 플레이트의 "타투(tattoo)" 효과에 의해 설명된다. (813)에서는 각기 다른 플레이트 프린트로부터 100개의 캡쳐가 있으며, 기대하는 바와 같이 상관관계는 평균 0이다. 그룹(813)에 대한 모든 상관관계는 그룹(812)에 대한 것들과는 차별된다. 따라서, 가령 0.15와 같이 잘 알려진 한계값의 경우, 같은 플레이트로부터의 영상들이 식별될 수 있다.

도 31에서 설명된 영상과 같은, 매우 높은 해상도 영상이 이용될 수 있다면, 가령 도트에 대한 정확한 윤곽을 사용하여 훨씬 더 정확한 측정이 가능하다. 이들 측정은 보다 차별적이고 보다 품질이 좋은 서명(signature)이 얻어질 수 있음을 의미한다. 특히 당업자에게 알려져 있는 영상 분석 방법이 사용될 수 있다. 가령, 두 대상 사이 유사성을 측정하기 위해, 이들 윤곽 유사성이 사용되며, 각도 방향에 따라 중력 중앙까지 거리를 나타내는 일차 벡터에 의해 표시된다. 이 같은 방법, 그리고 두 대상을 비교하기 위한 동일한 목적을 위해 사용될 수 있는 다른 방법이 E. R. Davies에 의한 "Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities(이론, 알고리즘, 실제)" 에서 설명된다.

첫 번째 실시 예에서, 한 서류에 대한 인쇄 플레이트를 식별하기 위해, 다음 단계가 수행된다:

- 상기 플레이트로 하나 이상의 서류를 인쇄하는 단계,

- 상기 서류의 하나 이상의 부분 한 영상 이상을 높은 해상도로 캡쳐하는 단계,

- 하나 이상의 캡쳐된 영상의 기하학적 특징을 추출하는 단계,

- 추출된 기하학적 특징을 저장하는 단계,

- 상기 인쇄 플레이트가 프린트하기 위해 사용되었는 지를 결정하고자 하는 후보 서류에 대해, 기하학적 특징이 저장된 서류의 일부에 해당하는 상기 후보 서류 일부 영상을 높은 해상도로 캡쳐하는 단계,

- 상기 저장된 기하학적 특징에 해당하는 상기 후보 서류 영상의 기하학적 특징을 추출하는 단계, 그리고

- 상기 후보 서류에 대한 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 상관관계 측정이 사전에 정해진 한계값 보다 큰 지 여부를 결정하는 단계.

실시 예에서, 상기 방법이 상기 플레이트에 의해 만들어진 프린트 각각에 대한 전체 기하학적 특징을 결정하는 단계, 상기 기하학적 특징을 저장하는 단계, 그리고 상기 후보자 서류에 대하여, 상기 저장된 전체 기하학적 특징에 해당하는 전체 기하학적 특징을 결정하는 단계 그리고 상기 저장된 기하학적 특징과 후보자 서류 기하학적 특징의 높은 상관관계를 결정하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 한 단계가 사용되어 상기 플레이트로 프린트 될 영상을 발생시키며, 앞서 설명된 바와 같이, 상기 영상은 서로 터치되지 않는 다수 도트를 포함한다.

도 34는 서류의 프린트를 위해 사용된 플레이트를 결정하는 방법에 대한 또 다른 실시 예 단계들을 도시한다.

우선 첫째로 단계 851은 앞서 설명된 바와 같이, 프린트 될 한 영상, 가령 한 매트릭스를 발생시킨다.

다음에, 단계 852에서, 프린트 플레이트에 프린트 될 영상으로 표시된다.

단계 854에서, 하나 이상의 서류가 상기 플레이트로 프린트된다.

단계 855에서, 높은 해상도로, 단계 854에서 만들어진 프린트를 담고 있는 서류 적어도 한 부분 적어도 한 영상이 캡쳐된다.

단계 856에서, 단계 855에서 캡쳐된 하나 이상의 영상에 대한 기하학적 특징이 추출된다 가령, 프린트 된 영상의 코너가 식별되고 그리고 이 같은 코너에 따라, 상기 프린트 된 영상의 특정 도트가 식별된다. 가령, 상기 도트의 윤곽이 추출되고 한 벡터가 실현되며, 상기 각도에 따라 도트의 중심까지 윤곽의 거리를 나타낸다. 단계 855에서 캡쳐된 여러 영상이 사용되어 각기 다른 영상 내 동일한 도트 특징 평균을 형성하도록 한다.

단계 857에서, 단계 856에서 추출된 기하학적 특징이 가령 데이터베이스에 저장된다.

서류가 합법적인 가 그리고 어느 플레이트가 이를 프린트하도록 사용되었는가 에 대한 조사 동안, 단계 860에서, 고해상도 캡쳐가 단계 855 내지 857 중에 사용된 서류 부분에 해당하는 서류 한 부분 한 영상에 대해 수행된다.

단계 861 에서, 단계 855에서 캡쳐된 영상의 기하학적 특징이 추출된다. 가령, 상기 프린트 된 영상의 코너가 식별되며, 이 같은 코너에 기초하여, 프린트 된 영상의 특정 도트가 식별된다. 바람직하게는 단계 856에서 사용된 알고리즘과 같은 알고리즘이 사용된다. 바람직하게는, 단계 861에서 높은 해상도로 캡쳐된 여러 영상이 사용되어 각기 다른 영상 내 동일한 도트에 대한 특징 평균을 형성하도록 한다.

단계 862에서, 단계 861에서 추출된 기하학적 특징이 가령 단계 857에서 사용된 데이터베이스에서 저장된다.

단계 863에서, 단계 861에서 결정된 기하학적 특징 상호관계 측정 그리고 단계 857로부터 저장된 해당 도트의 기하학적 특징이 수행된다.

단계 864에서, 가장 확률이 높은 상호관계가 결정된다.

단계 865에서, 이 같은 상호관계가 제한 값, 또는 "한계 값" 0.15보다 큰 것이지 결정된다. 만약 그렇다면, 단계 866에서, 서류는 적법하며, 가장 높은 상호관계를 나타내는 도트를 프린트한 플레이트로 프린트 된 것으로 간주된다. 만약 그렇지 않다면, 단계 867에서, 상기 서류는 부적법한 것으로 간주된다. 가능하다면, 두 번째 한계 값과 비교함으로써, 가장 높은 상호관계를 나타내는 도트를 프린트한 플레이트로 프린트 된 서류로부터 복사본이 만들어 졌는가 에 대하여 결정된다.

동일한 플레이트로 수행된 작업으로부터의 여러 결과물 가운데, 한 작업 결과물을 식별하기 위해(제거되지 않은 플레이트 프린트 시리즈) 작업의 한 결과물을 식별하기 위해, 플레이트를 단순히 식별하기 위한 때 보다는 많은 수의 도트 그리고 높은 영상 해상도를 사용하는 것이 바람직하다.

실제로, 플레이트가 초기에 합법적인 경우에도, 도난 당해서 결국 불법 서류를 프린트하도록 사용될 수 있다. 그 기계적인 역사, 그 교정 그리고 오염이 작업 서명에서 발견 될 수 있으며, 이는 플레이트 단순 서명 보다 구분하거나 (식별하는) 것이 더욱 어렵다.

도 15는 본 발명 목적인 장치의 특정 실시 예를 도시한다. 이 같은 장치(201)는 가령 마이크로 컴퓨터 그리고 그 주변 장치이며, 통신 네트워크(202)에 연결된 통신 인터페이스(218)를 포함하여, 디지털 데이터를 송신 및 수신할 수 있도록 한다. 상기 장치(201)는 또한 가령 하드 디스크와 같은 저장 수단(214)을 포함한다. 이는 또한 플로피 디스크 판독기(215)를 포함한다. 상기 플로피 디스크(224)는 처리될 또는 처리되고 있는 데이터 그리고 본 발명을 실행하는 프로그램 코드를 담고 있다. 한 변경 실시 예에 따라, 상기 장치가 본 발명을 사용할 수 있도록 하는 프로그램이 읽기 전용 기억 장치(110)(ROM 이하 함)에 저장된다. 두 번째 변경 실시 예에서, 상기 프로그램이 수용되어, 상기 통신 네트워크(202) 수단에 의해 상기 설명된 방법에서와 같이 저장되도록 한다.

상기 장치(201)는 처리 결과를 보여주고 가령 그래픽 인터페이스에 의해 상기 장치와 상호 작용하는 것을 가능하게 하는 스크린(212)을 갖는다. 키보드(213)에 의해, 사용자는 데이터, 표면적, 밀도, 해상도, 파라미터 또는 키 값을 공급할 수 있으며, 혹은 실현 선택을 할 수 있다. 상기 중앙 처리 장치(211)("CPU"라 한다)는 본 발명의 사용과 관련한 지시, 읽기 전용 메모리(210)에 또는 다른 저장 장치에 저장된 지시를 실행한다. 전원을 공급하는 동안, 가령 ROM(210)과 같이 비 휘발성 메모리 내 저장된 이 같은 발명의 대상인 사용과 관련된 프로그램이 랜덤 액세스 메모리(RAM)(217) 내로 전달되며, 이 같은 램은 이 같은 발명의 대상인 프로그램의 실행 가능 코드 그리고 본 발명을 사용하기 위해 요구된 변수를 메모리 하기 위한 레지스터를 포함한다. 명백한 것은, 플로피 디스크(224)가 콤팩트 디스크 또는 메모리 카드와 같은 데이터 캐리어로 대체될 수 있다는 것이다. 또한 컴퓨터 또는 마이크로 프로세서에 의해 판독 가능한 정보를 저장하는 수단으로서, 상기 장치에 집적되거나 집적되지 않을 수 있으며 제거가 가능한 수단이 본 발명의 대상인 방법을 사용하는 프로그램을 메모리 한다. 상기 통신 버스(221)는 마이크로 컴퓨터 (201)에 포함된 또는 그에 연결된 다양한 요소들 사이 통신을 가능하게 한다. 상기 버스(221)는 제한적인 의미가 아니며, 특히 중앙 처리 유닛 (211)는 직접 또는 상기 마이크로 컴퓨터 (201)의 다른 요소에 의해 상기 마이크로 컴퓨터 어떠한 요소로도 지시를 통신할 수 있다.

Claims (9)

1. - 인쇄 플레이트로 하나 이상의 서류를 인쇄하는 단계,
   - 고 해상도로 상기 서류의 한 부분 이상의 한 영상 이상을 캡쳐하는 단계,
   - 하나 이상의 캡쳐된 영상 기하학적 특징을 추출하는 단계,
   - 상기 인쇄 플레이트가 프린트하기 위해 사용 되었는지를 결정하고자 하는 후보 서류에 대해, 기하학적 특징이 저장되어 있는 서류의 부분에 해당하는 상기 후보 서류 부분 영상을 고 해상도로 캡쳐하는 단계,
   상기 저장된 기하학적 특징에 해당하는 후보 서류 영상의 기하학적 특징을 추출하는 단계, 그리고
   - 상기 후보 서류에 대한 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 상관관계 측정이 예정된 한계 값 보다 큰가를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 플레이트에 의해 만들어진 프린트 각각에 대한 전체 기하학적 특징을 결정하는 단계, 상기 기하학적 특징을 저장하는 단계, 그리고 후보 서류에 대하여 상기 저장된 전체 기하학적 특징에 해당하는 전체 기하학적 특징을 결정하는 단계, 그리고 상기 후보 서류의 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 가장 높은 상관관계를 결정하는 단계를 더욱 포함함을 특징
3. 제 1 또는 2항에 있어서, 상기 플레이트로 프린트 되어질 영상을 발생시키는 단계를 포함하며, 상기 영상이 서로 터치하지 않는 다수의 도트를 포함함을 특징
4. 제 1항 내지 3항 중 어느 한 항에 있어서, 기하학적 특징을 추출하는 각 단계 중에, 영상 처리에 의해 한 윤곽이 추출됨을 특징
5. 제 4항에 있어서, 추출단계 각각에서, 각도에 따라, 윤곽에 의해 둘러싸인 영역의 중심까지 윤곽의 표시에 대한 거리가 결정됨을 특징
6. 제 1항 내지 3항 중 어느 한 항에 있어서, 추출 단계 각각에서, 상기 프린트 된 도트의 그레이 스케일이 결정됨을 특징
7. - 인쇄 플레이트로 하나 이상의 서류를 인쇄하는 수단,
   - 고 해상도로 상기 서류의 한 부분 이상의 한 영상 이상을 캡쳐하는 수단,
   - 하나 이상의 캡쳐된 영상 기하학적 특징을 추출하는 수단,
   - 상기 추출된 기하학적 특징을 저장하는 수단, 그리고
   - 상기 인쇄 플레이트가 프린트하기 위해 사용 되었는지를 결정하고자 하는 후보 서류에 대해, 기하학적 특징이 저장되어 있는 서류의 부분에 해당하는 상기 후보 서류 부분 영상을 고 해상도로 캡쳐하고,
   상기 저장된 기하학적 특징에 해당하는 후보 서류 영상의 기하학적 특징을 추출하며, 그리고
   - 상기 후보 서류에 대한 기하학적 특징과 상기 저장된 기하학적 특징의 상관관계 측정이 예정된 한계 값 보다 큰가를 결정하도록 디자인된 제어 수단을 포함함을 특징으로 하는 서류의 인쇄 플레이트를 식별하기 위한 장치.
8. 제 1항 내지 6항 중 어느 한 항에 따른 방법 사용을 허용하는 지시를 담고 있으며, 컴퓨터 시스템 내에 적재될 수 있는 프로그램.
9. 제 1항 내지 6항 중 어느 한 항에 따른 방법 사용을 허용하며, 컴퓨터 프로그램 지시를 보유하고, 제거가능하기도 하며 제거 불가능 하기도 한, 컴퓨터 또는 마이크로 프로세서에 의해 판독될 수 있는 데이터 캐리어.
   

Images