RU2018140509A - Способ улучшенной аутентификации материального предмета - Google Patents

Способ улучшенной аутентификации материального предмета Download PDF

Info

Publication number
RU2018140509A
RU2018140509A RU2018140509A RU2018140509A RU2018140509A RU 2018140509 A RU2018140509 A RU 2018140509A RU 2018140509 A RU2018140509 A RU 2018140509A RU 2018140509 A RU2018140509 A RU 2018140509A RU 2018140509 A RU2018140509 A RU 2018140509A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
similarity
fingerprint
fragment
image
vectors
Prior art date
Application number
RU2018140509A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2770174C2 (ru
RU2018140509A3 (ru
Inventor
Ян БУТАН
Тьерри ФУРНЕЛЬ
Original Assignee
Керквест
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from FR1656796A external-priority patent/FR3054057B1/fr
Application filed by Керквест filed Critical Керквест
Publication of RU2018140509A publication Critical patent/RU2018140509A/ru
Publication of RU2018140509A3 publication Critical patent/RU2018140509A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2770174C2 publication Critical patent/RU2770174C2/ru

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/32Circuits or arrangements for control or supervision between transmitter and receiver or between image input and image output device, e.g. between a still-image camera and its memory or between a still-image camera and a printer device
    • H04N1/32101Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title
    • H04N1/32144Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title embedded in the image data, i.e. enclosed or integrated in the image, e.g. watermark, super-imposed logo or stamp
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/758Involving statistics of pixels or of feature values, e.g. histogram matching
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/761Proximity, similarity or dissimilarity measures

Claims (38)

1. Способ определения реляционного отпечатка между двумя изображениями, предусматривающий следующие стадии:
предоставление первого и второго изображений,
фаза вычисления векторов подобия между фрагментами, принадлежащими соответственно к первому и второму изображениям, причем векторы подобия образуют поле векторов отпечатка, и поле векторов отпечатка содержит по меньшей мере одну беспорядочную область в контексте энтропийного критерия,
фаза записи представления для вычисленного поля векторов отпечатка в качестве реляционного отпечатка.
2. Способ по 1, отличающийся тем, что фаза вычисления вектора подобия включает в себя:
стадию определения метки, общей для первого и второго изображений,
стадию определения на первом изображении набора эталонных фрагментов, каждый из которых связан по меньшей мере с одной эталонной точкой, имеющей координаты в общей системе отсчета,
стадию поиска на втором изображении совпадающих фрагментов, каждый из которых сопоставляется с эталонным фрагментом, с которым они имеют определенную степень подобия, и каждый из которых связывается по меньшей мере с одной эталонной точкой, имеющей координаты в общей системе отсчета,
стадию вычисления координат каждого вектора подобия на основании координат эталонных точек каждого эталонного фрагмента и связанного совпадающего фрагмента.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что эталонные фрагменты определяют на основании заданной сетки эталонных фрагментов.
4. Способ по п. 2 или 3, отличающийся тем, что стадия поиска совпадающих фрагментов предусматривает для каждого эталонного фрагмента вычисление группы индексов подобия между частью первого изображения, соответствующей указанному эталонному фрагменту, и инспектируемой частью второго изображения, причем инспектируемая часть смещается во втором изображении для вычисления каждого индекса подобия, и выбор в качестве совпадающего фрагмента, связанного с указанным эталонным фрагментом, инспектируемой части с заданной степенью подобия указанному эталонному фрагменту.
5. Способ по п. 2 или 3, отличающийся тем, что стадия поиска совпадающих фрагментов включает в себя:
определение для второго изображения набора инспектируемых фрагментов,
для каждого эталонного фрагмента:
вычисление группы индексов подобия, причем каждый индекс подобия вычисляют между частью первого изображения, соответствующей указанному эталонному фрагменту, и частью второго изображения, соответствующей инспектируемому фрагменту, причем инспектируемый фрагмент отличается для каждого вычисления индекса подобия,
выбор в качестве совпадающего фрагмента, связанного с указанным эталонным фрагментом, инспектируемого фрагмента с заданной степенью подобия указанному эталонному фрагменту.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что стадию определения наборов эталонных и инспектируемых фрагментов осуществляют путем реализации алгоритма выявления и описания характеристических признаков.
7. Способ по п. 4, отличающийся тем, что степень подобия соответствует рангу инспектируемого фрагмента, сохраненного в качестве совпадающего фрагмента, в группе инспектируемых фрагментов, упорядоченных в соответствии с их индексом подобия эталонному фрагменту в нисходящем порядке.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что векторы подобия вычисляют в плоскости или двухмерном пространстве.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что фаза вычисления поля векторов отпечатка включает в себя перед вычислением поля векторов отпечатка стадию преобразования одного и/или другого из первого и второго изображений.
10. Способ по предшествующему пункту, отличающийся тем, что стадия преобразования представляет собой повторное позиционирование.
11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он предусматривает перед фазой вычисления стадию параметризации, включающую в себя определение одного из по меньшей мере следующих параметров:
размер, форма, положение эталонного и/или совпадающего фрагментов, порядок использования первого и второго изображений,
размер и форма окна оценки для определения существования беспорядочной области.
12. Способ по п. 1, отличающийся тем, что фаза вычисления поля векторов отпечатка включает в себя:
стадию вычисления нескольких полей промежуточных векторов подобия между одним из двух изображений и другим изображением, претерпевшим преобразование, которое отличается от одного промежуточного вектора подобия к другому,
- сравнение полей промежуточных векторов подобия между собой и сохранение поля промежуточных векторов подобия с оптимумом, максимумом или минимумом подобия в качестве поля векторов подобия отпечатка.
13. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он предусматривает перед фазой записи стадию разложения поля векторов подобия на по меньшей мере одну так называемую регулярную часть и одну так называемую беспорядочную часть, которая состоит в распределении каждого из векторов подобия в одну из регулярной и беспорядочной частей в соответствии с областным энтропийным критерием.
14. Способ по п. 1, отличающийся тем, что, когда локальный оптимум подобия выбирают с порядком, равным единице, для рассматриваемого локального ранга, соответствующий вектор подобия добавляют либо в беспорядочную компоненту поля векторов отпечатка, либо в регулярную компоненту поля векторов отпечатка, в зависимости от того, удовлетворяет ли он областному энтропийному критерию, причем нулевой вектор впоследствии добавляют в регулярную компоненту или в беспорядочную компоненту, соответственно.
15. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он предусматривает стадию сжатия поля векторов отпечатка и записи результата сжатия в качестве реляционного отпечатка.
16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он предусматривает стадию применения цифрового представления реляционного отпечатка в качестве относительной или реляционной сигнатуры одного изображения относительно другого изображения.
17. Способ по п. 1, отличающийся тем, что запись реляционного отпечатка связывают с записью по меньшей мере одного из применяемых изображений.
18. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он предусматривает стадию сенсорного представления, предпочтительно визуального, и/или слухового, и/или тактильного, реляционного отпечатка.
19. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он предусматривает стадию сенсорного представления реляционного отпечатка.
20. Способ аутентификации изображения-кандидата относительно аутентичного изображения, предусматривающий:
реализацию способа определения реляционного отпечатка в соответствии с п. 1 с аутентичным изображением в качестве первого изображения и изображением-кандидатом в качестве второго изображения или наоборот,
визуальное отображение поля вектора подобия, соответствующего реляционному отпечатку, определенному на предыдущей стадии,
заключение об по меньшей мере частичной аутентичности в случае наблюдения по меньшей мере одной упорядоченной области в поле вектора подобия реляционного отпечатка.
RU2018140509A 2016-05-17 2017-05-17 Способ улучшенной аутентификации материального предмета RU2770174C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1654385 2016-05-17
FR1654385 2016-05-17
FR1656796A FR3054057B1 (fr) 2016-07-13 2016-07-13 Procede d'authentification augmentee d'un sujet materiel
FR1656796 2016-07-13
PCT/FR2017/051196 WO2017198950A1 (fr) 2016-05-17 2017-05-17 Procédé d'authentification augmentée d'un sujet matériel

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018140509A true RU2018140509A (ru) 2020-05-18
RU2018140509A3 RU2018140509A3 (ru) 2020-09-25
RU2770174C2 RU2770174C2 (ru) 2022-04-14

Family

ID=59070997

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018140509A RU2770174C2 (ru) 2016-05-17 2017-05-17 Способ улучшенной аутентификации материального предмета

Country Status (10)

Country Link
US (1) US10990845B2 (ru)
EP (1) EP3459013A1 (ru)
JP (1) JP7257631B2 (ru)
KR (1) KR102488516B1 (ru)
CN (1) CN109478243B (ru)
AU (1) AU2017266477B2 (ru)
BR (1) BR112018073706A8 (ru)
CA (1) CA3024562A1 (ru)
RU (1) RU2770174C2 (ru)
WO (1) WO2017198950A1 (ru)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3407232B1 (en) * 2017-05-23 2021-07-28 Ordnance Survey Limited Spatiotemporal authentication
CH717251A2 (de) 2020-03-23 2021-09-30 4Art Holding Ag Verfahren zur Beurteilung von Kontrasten von Oberflächen.
CH717252A2 (de) 2020-03-23 2021-09-30 4Art Holding Ag Verfahren zur Wiedererkennung von Oberflächen.
CN112583900B (zh) * 2020-12-02 2023-04-07 深圳市互盟科技股份有限公司 云计算的数据处理方法及相关产品
CN113327105B (zh) * 2021-08-03 2021-10-19 杭州志卓科技股份有限公司 一种基于数字图像处理的b2b在线支付交易方法
FR3126529A1 (fr) 2021-09-01 2023-03-03 Kerquest Procédé de mise en relation d’une image candidate avec une image de référence.
CN115278141B (zh) * 2022-09-27 2023-01-17 成都中星世通电子科技有限公司 一种多制式的模拟图像信号解调还原方法和系统

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7912291B2 (en) * 2003-11-10 2011-03-22 Ricoh Co., Ltd Features for retrieval and similarity matching of documents from the JPEG 2000-compressed domain
JP2005284792A (ja) * 2004-03-30 2005-10-13 Sharp Corp 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
US20060083414A1 (en) * 2004-10-14 2006-04-20 The Secretary Of State For The Home Department Identifier comparison
US20090060348A1 (en) * 2007-08-28 2009-03-05 Donald Martin Monro Determination of Image Similarity
JP4577410B2 (ja) * 2008-06-18 2010-11-10 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
TWI479428B (zh) * 2008-10-14 2015-04-01 Sicpa Holding Sa 用於物品識別之方法及系統
JP5590960B2 (ja) * 2010-05-06 2014-09-17 キヤノン株式会社 画像形成装置、画像形成方法およびプログラム
FR2962828B1 (fr) * 2010-07-19 2012-08-17 Advanced Track & Trace Procedes et dispositifs de marquage et d'authentification d'un produit par un consommateur.
JP5500024B2 (ja) * 2010-09-27 2014-05-21 富士通株式会社 画像認識方法及び装置並びにプログラム
DE102011054658A1 (de) * 2011-10-20 2013-04-25 Bioid Ag Verfahren zur Unterscheidung zwischen einem realen Gesicht und einer zweidimensionalen Abbildung des Gesichts in einem biometrischen Erfassungsprozess
JP2015505983A (ja) * 2011-12-02 2015-02-26 シー・エス・アイ・アールCsir 物質解析システム、方法、および装置
US10033979B2 (en) * 2012-03-23 2018-07-24 Avigilon Fortress Corporation Video surveillance systems, devices and methods with improved 3D human pose and shape modeling
JP5833499B2 (ja) * 2012-05-29 2015-12-16 Kddi株式会社 高次元の特徴ベクトル集合で表現されるコンテンツを高精度で検索する検索装置及びプログラム
US9449384B2 (en) * 2014-04-30 2016-09-20 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for registering deformable images using random Markov fields
CN104283876A (zh) * 2014-09-29 2015-01-14 小米科技有限责任公司 操作授权方法及装置
KR102121534B1 (ko) * 2015-03-10 2020-06-10 삼성전자주식회사 시퀀스 간의 유사성을 결정하는 방법 및 디바이스

Also Published As

Publication number Publication date
KR102488516B1 (ko) 2023-01-13
BR112018073706A8 (pt) 2023-04-04
CN109478243A (zh) 2019-03-15
RU2770174C2 (ru) 2022-04-14
WO2017198950A1 (fr) 2017-11-23
JP2019523474A (ja) 2019-08-22
CN109478243B (zh) 2023-08-18
US20190279029A1 (en) 2019-09-12
JP7257631B2 (ja) 2023-04-14
AU2017266477A1 (en) 2018-12-06
EP3459013A1 (fr) 2019-03-27
BR112018073706A2 (pt) 2019-02-26
RU2018140509A3 (ru) 2020-09-25
KR20190008922A (ko) 2019-01-25
CA3024562A1 (fr) 2017-11-23
US10990845B2 (en) 2021-04-27
AU2017266477B2 (en) 2022-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018140509A (ru) Способ улучшенной аутентификации материального предмета
US11176406B2 (en) Edge-based recognition, systems and methods
CN107590505B (zh) 联合低秩表示和稀疏回归的学习方法
KR101515928B1 (ko) 가변 가중치 결합을 이용하는 얼굴 인식 장치 및 방법
JPWO2019069617A1 (ja) 個体識別装置
JP2015201151A (ja) 三次元モデル検索システム、及び三次元モデル検索方法
JP6403201B2 (ja) 画像特徴量登録装置、方法及びプログラム
WO2019092782A1 (ja) 情報処理装置、制御方法、及びプログラム
Krish et al. Pre-registration for improved latent fingerprint identification
US20160292529A1 (en) Image collation system, image collation method, and program
Abd Elfattah et al. Galaxies image classification using empirical mode decomposition and machine learning techniques
WO2017166156A1 (zh) 一种高光谱图像的分类方法及其系统
McCool et al. 3D face verification using a free-parts approach
CN106056599B (zh) 一种基于物体深度数据的物体识别算法及装置
Li et al. Research on hybrid information recognition algorithm and quality of golf swing
Manap et al. A non-parametric framework for no-reference image quality assessment
RU2490710C1 (ru) Способ распознавания изображений лиц и система для его осуществления
KR20210127257A (ko) 사용자의 생체 특성을 가지는 이미지 내에서 객체를 식별하고 생체 특성을 포함하는 이미지의 일부를 이미지의 다른 부분으로부터 분리함으로써 사용자의 신원을 식별하기 위한 방법(Method for verifying the identity of a user by identifying an object within an image that has a biometric characteristic of the user and separating a portion of the image comprising the biometric characteristic from other portions of the image)
JP6399651B2 (ja) 登録装置及び検索装置並びに方法及びプログラム
CN112801950A (zh) 一种基于几何失真度量的图像适配质量评价方法
KR102054211B1 (ko) 이미지 쿼리 기반의 영상 검색 방법 및 시스템
Aly et al. Adaptive feature selection and data pruning for 3D facial expression recognition using the Kinect
Shylaja et al. Illumination Invariant Novel Approaches for Face Recognition
Srivastava et al. Feasibility of Principal Component Analysis in hand gesture recognition system
Nikonorov et al. Fractal recognition of compact artifacts on color images