RU2412553C2 - Аутентификация документов путем сличения с эталоном с быстрой масочной нормированной кросс-корреляцией - Google Patents

Аутентификация документов путем сличения с эталоном с быстрой масочной нормированной кросс-корреляцией Download PDF

Info

Publication number
RU2412553C2
RU2412553C2 RU2009102179/09A RU2009102179A RU2412553C2 RU 2412553 C2 RU2412553 C2 RU 2412553C2 RU 2009102179/09 A RU2009102179/09 A RU 2009102179/09A RU 2009102179 A RU2009102179 A RU 2009102179A RU 2412553 C2 RU2412553 C2 RU 2412553C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
captured image
masking
correlation
normalized cross
Prior art date
Application number
RU2009102179/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2009102179A (ru
Inventor
Йиву ЛЕЙ (CA)
Йиву ЛЕЙ
Original Assignee
3М Инновейтив Пропертиз Компани
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
Application filed by 3М Инновейтив Пропертиз Компани filed Critical 3М Инновейтив Пропертиз Компани
Publication of RU2009102179A publication Critical patent/RU2009102179A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2412553C2 publication Critical patent/RU2412553C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20—Testing patterns thereon
    • G07D7/202—Testing patterns thereon using pattern matching
    • G07D7/206—Matching template patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation 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
    • G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20—Testing patterns thereon
    • G07D7/202—Testing patterns thereon using pattern matching
    • G07D7/207—Matching patterns that are created by the interaction of two or more layers, e.g. moiré patterns
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S283/00—Printed matter
    • Y10S283/901—Concealed data

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

Изобретение относится к аутентификации защищенных документов с защитными изображениями, которые включают в себя множество защитных признаков. Техническим результатом является повышение надежности проверки защищенных документов и повышении степени выявления несанкционированных документов. Результат достигается тем, что обеспечивают анализ модифицированной нормированной кросс-корреляции, который маскирует сильные сигналы, вносимые дополнительными защитными признаками, такими как обратно отражающие виртуальные изображения, обеспечивая при этом быстрое и эффективное сопряжение шаблонов, подлежащее выполнению в отношении фонового изображения. 2 н. и 21 з.п. ф-лы, 12 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Данное изобретение относится к автоматизированной идентификации защищенных документов, таких как паспорта, водительские удостоверения, свидетельства о рождении или финансовые документы, на основе подтверждения структуры изображения.
Уровень техники
Автоматизированные методы все в большей степени используются для подтверждения подлинности защищенных документов. Примеры защищенных документов включают в себя паспорта, кредитные карты, идентификационные карты, водительские удостоверения, свидетельства о рождении, коммерческие бумаги и финансовые документы. В некоторых случаях на защищенных документах отпечатаны, оттиснуты, выгравированы или закреплены структуры изображений, чтобы способствовать обнаружению подделки или использования несанкционированных документов в общем. Т.е. защитные изображения могут включать в себя один или несколько защитных признаков, таких как видимые в ультрафиолетовых лучах чернила, возвращающие свет изображения 3М Confirm™ и возвращающие свет виртуальные изображения, которые трудно воспроизвести, что ведет к более надежной проверке защищенных документов и повышает обнаружимость несанкционированных документов.
Раскрытие изобретения
В общем изобретение относится к методам аутентификации защищенных документов с защитными изображениями, в которые встроены многочисленные признаки безопасности. Обычная ситуация в методах сопряжения шаблонов изображений состоит в обнаружении сильной сигнальной структуры из спокойного фона или со слабой шумовой помехой. Препятствие, вызванное другими признаками безопасности, усложняет подтверждение ожидаемого рисунка изображения, в особенности, когда препятствующие объекты имеют более сильный сигнал, нежели рисунок изображения. Данные методы могут быть, в частности, полезны при подтверждении подлинности защищенного документа с защитным изображением, составленным из одного или нескольких «виртуальных» обратно отражающих изображений, сформированных над фоном из повторяющегося обратно отражающего подтверждающего изображения.
Как описано здесь далее, виртуальные обратно отражающие изображения в защитном изображении обеспечивают более сильные сигналы, которые могут доминировать в анализе и подтверждении подлинности фонового обратно отражающего подтверждающего изображения, что приводит к неверной аутентификации. Данные методы обеспечивают модифицированный нормированный кросскорреляционный анализ, который маскирует сильные сигналы, вносимые дополнительными признаками безопасности, такими как одно или несколько виртуальных обратно отражающих изображений, обеспечивая тем не менее быстрое и эффективное сопряжение шаблонов, которое нужно выполнять в отношении фонового изображения.
В одном варианте осуществления способ содержит этапы, на которых: захватывают изображение по меньшей мере части защищенного документа, причем эта часть защищенного документа включает в себя защитное изображение с первой обратно отражающей характеристикой и второй обратно отражающей характеристикой; вычисляют модифицированную нормированную кросс-корреляцию между эталонным изображением, связанным с первой обратно отражающей характеристикой и захваченным изображением с помощью маскирующего изображения, полученного из захваченного изображения; и выводят индикацию одного или нескольких сопряжении между эталонным изображением и захваченным изображением.
В другом варианте осуществления устройство аутентификации защищенного документа содержит интерфейс захвата изображений для приема захваченного изображения по меньшей мере части изделия, причем эта часть изделия включает в себя защитное изображение с первой обратно отражающей характеристикой и второй обратно отражающей характеристикой. Устройство аутентификации также включает в себя модуль быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции (БМНКК) (FMNCC) для вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции между эталонным изображением, связанным с первой обратно отражающей характеристикой, и захваченным изображением с помощью маскирующего изображения, полученного из захваченного изображения; и дисплей для вывода индикации одного или нескольких сопряжении между эталонным изображением и захваченным изображением.
В другом варианте осуществления система аутентификации защищенного документа содержит: прибор захвата изображений, который захватывает по меньшей мере часть изображения изделия, причем эта часть изделия включает в себя защитное изображение с первой обратно отражающей характеристикой и второй обратно отражающей характеристикой; и центральную систему, которая вычисляет модифицированную нормированную кросс-корреляцию между эталонным изображением, связанным с первой обратно отражающей характеристикой, и захваченным изображением с помощью маскирующего изображения, полученного из захваченного изображения, и выводит индикацию одного или нескольких сопряжений между эталонным изображением и захваченным изображением.
В еще одном варианте осуществления способ содержит этап, на котором захватывают изображение по меньшей мере части документа, причем эта часть документа включает в себя изображение с первым признаком и вторым признаком. Способ далее включает в себя этапы, на которых: вычисляют модифицированную нормированную кросс-корреляцию между эталонным изображением, связанным с первым признаком, и захваченным изображением с помощью маскирующего изображения, полученного из захваченного изображения; и выводят индикацию одного или нескольких сопряжении между эталонным изображением и захваченным изображением.
Подробности одного или нескольких вариантов осуществления изобретения изложены ниже в сопровождающих чертежах и описании. Прочие признаки, цели и преимущества изобретения станут понятны из описания и чертежей, а также из формулы изобретения.
Краткое описание чертежей
Фиг.1 является условным представлением, иллюстрирующим примерную систему аутентификации документа, которая анализирует защищенные документы в соответствии с принципами данного изобретения.
Фиг.2 является блок-схемой, иллюстрирующей примерную центральную систему, которая использует метод быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции для анализа защищенных документов в соответствии с принципами данного изобретения.
Фиг.3 представляет собой блок-схему алгоритма, иллюстрирующую примерную работу системы аутентификации документа по фиг.1.
Фиг.4 представляет собой блок-схему алгоритма, иллюстрирующую примерную работу центральной системы по фиг.1.
Фиг.5 представляет собой воспроизведенное изображение, иллюстрирующее примерное захваченное изображение примерного защитного изображения на защищенном документе.
Фиг.6 представляет собой воспроизведенное изображение, иллюстрирующее примерное эталонное изображение.
Фиг.7 является воспроизведением примерного маскирующего изображения, обнаруженного из примерного захваченного изображения по фиг.5.
Фиг.8А-8С показывают действительные результаты, полученные, когда разные методы сопряжения шаблонов выполняются для анализа примерного захваченного изображения по фиг.5, показанного для целей сравнения.
Фиг.9 иллюстрирует примерное выходное окно, представленное центральной системой.
Фиг.10 является примерным выходным окном, представленным центральной системой на дисплее, иллюстрирующее примерные данные сопряжения шаблонов.
Подробное описание
Фиг.1 является условным представлением, иллюстрирующим примерную систему 10 аутентификации документа для анализа защищенного документа 12 в соответствии с принципами данного изобретения. Защищенный документ 12 включает в себя по меньшей мере одно защитное изображение 13, которое содержит один или несколько защитных признаков. Система 10 аутентификации документа может использоваться для аутентификации или подтверждения подлинности защищенного документа 12, как при проверке того, что защищенный документ 12 обладает некоторыми защитными признаками. Этими защитными признаками могут быть, например, обратно отражающие изображения, обратно отражающие виртуальные изображения или изображения иным типов, отпечатанные на защищенном документе 12, выдавленные в нем или прикрепленные к нему.
Защищенный документ 12 может быть, например, паспортом, водительским удостоверением, идентификационной картой, правоустанавливающим документом или иным изделием. Система 10 аутентификации документа может использоваться для проверки аутентичности паспорта путем определения того, содержит ли защитное изображение 13 обратно отражающее изображение, которое сопрягается с сохраненным эталонным обратно отражающим изображением, именуемым также «шаблонное» изображение. Система 10 аутентификации документа может выполнять это определение путем захвата изображения защитного изображения 13 или всей лицевой стороны защищенного документа 12 и анализа захваченного изображения для определения того, присутствуют ли в захваченном изображении один или несколько случаев эталонного изображения. Если эталонное изображение присутствует в захваченном изображении, система 10 аутентификации документа выдает индикацию (к примеру, звуковую и (или) зрительную), что защищенный документ 12 должным образом проверен. Если обратно отражающее изображение не присутствует в захваченном изображении, система 10 аутентификации документа выдает индикацию, что защищенный документ 12 нельзя проверить автоматически, и его можно не принимать.
В некоторых вариантах осуществления защитное изображение 13 может включать в себя дополнительные защитные признаки. Например, в дополнение к содержащимся одной или нескольким областям изображения, сопряженным с эталонным изображением, защитное изображение 13 может включать в себя обратно отражающие виртуальное изображение (к примеру, «плавающее» изображение) в качестве дополнительного защитного признака. Примерные методы для формирования плавающего изображения в защитном изображении 13 описаны в патенте США №6288842, озаглавленном «Защитное покрытие с составным изображением, которое плавает» на имя Florczak et al., настоящим включенное сюда посредством ссылки. В качестве другого примера защитное изображение 13 может включать в себя ультрафиолетовые узоры, отпечатанные видимые узоры или биометрические признаки, такие как отпечатки пальцев.
Обратно отражающее изображение и другие защитные признаки, содержащиеся в защитном изображении 13, могут сделать сопряжение шаблонов более трудным при использовании традиционных методов сопряжения шаблонов. В частности, защитные признаки, такие как обратно отражающее виртуальное изображение, могут выдавать более сильный сигнал в захваченном изображении по отношению к сигналу, представленному эталонным изображением, что затрудняет проверку того, включает ли в себя защитное изображение 13 аутентичное эталонное изображение. По этой причине центральная система 20 системы 10 аутентификации документа использует описанный здесь метод «быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции (БМНКК) (FMNCC) для реального и эффективного маскирования любых сигналов, присутствующих в захваченном изображении из-за дополнительных защитных признаков. Центральная система 20 применяет метод БМНКК к захваченному изображению для обеспечения анализа и аутентификации быстрым сопряжением шаблонов или отклонения защищенного документа 12.
В действии пользователь помещает защищенный документ 12 на просмотровую рамку 14. Просмотровая рамка 14 точно располагает защищенный документ 12 по отношению к другим компонентам системы 10 аутентификации документа. В примерном варианте осуществления по фиг.1 система 10 аутентификации документа включает в себя источник 16 света для освещения защищенного документа 12, помещенного на просмотровую рамку 14. Источник 16 света может размещаться под углом относительно положения просмотра. В некоторых вариантах осуществления система 10 аутентификации документа может включать в себя более одного источника света. Система 10 аутентификации документа включает в себя далее прибор 18 захвата изображений, размещенный в положении просмотра. Прибор 18 захвата изображений может быть фотокамерой, такой как прибор с зарядовой связью (ПЗС) (CCD), линейным сканером или иным прибором оптического ввода. Источником 16 света и прибором 18 захвата изображений может управлять центральная система 20. Интенсивность источника 18 света может регулироваться по диапазону интенсивностей от минимального значения до максимального значения либо автоматически центральной системой 20, либо на основе ввода от пользователя.
После того, как пользователь помещает защищенный документ 12 в просмотровую рамку 14, прибор 18 захвата изображения захватывает изображение защищенного документа 12, которое включает в себя защитное изображение 13. Захваченное изображение может представлять собой весь защищенный документ 12 или его часть при условии, что эта часть включает в себя защитное изображение 13. Прибор захвата изображений передает захваченное изображение по сигнальному тракту 22 к центральной системе 20 для обработки изображения. Захваченные изображения, обработанные центральной системой 20, могут быть отображены для проверки на дисплее (не показан), связанном с центральной системой 20. Центральной системой 20 может быть, например, компьютер, переносной компьютер, мобильный персональный цифровой помощник (PDA) или иная вычислительная система с достаточными ресурсами процессора и памяти для анализа захваченного изображения. Ниже более подробно описаны примерные конфигурация и работа центральной системы 20.
Фиг.2 является блок-схемой, иллюстрирующей примерную центральную систему 20, которая использует метод быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции для анализа защищенных документов в соответствии с принципами данного изобретения. Центральная система 20 анализирует данные изображения, принятые от прибора 18 захвата изображения (фиг.1), чтобы определить, можно ли найти заданное эталонное изображение в захваченном изображении (т.е. сопряженное с захваченным изображением).
Центральная система 20 включает в себя интерфейс 24 захвата изображения для приема данных изображения от прибора 18 захвата изображений по сигнальному тракту 22. Интерфейс 24 захвата изображения может быть, например, последовательным или параллельным аппаратным интерфейсом для связи с прибором 18 захвата изображений и приема данных изображения. В качестве другого примера интерфейс 24 захвата изображения может быть интерфейсом универсальной последовательной шины (USB). Центральная система 20 может сохранять принятые данные изображения в памяти 26 изображений, к примеру в качестве одного или нескольких файлов, и может обновлять базу 30 данных, чтобы отражать местоположение данных изображения в памяти 26 изображений. Память 26 изображений может быть внутренним или внешним энергонезависимым носителем данных, таким как жесткий диск, оптический диск, лента, съемная карточка памяти или тому подобное.
Центральная система 20 может также принимать пользовательский ввод 32 через пользовательский интерфейс 34 и может обновлять базу 30 данных в ответ на пользовательский ввод. Пользовательский ввод 32 может включать в себя, например, выбор эталонного изображения из библиотеки эталонных изображений, хранящихся как шаблоны 28 в памяти 26 изображений. Библиотека эталонных изображений может включать в себя множество эталонных изображений конкретных защитных признаков, связанных с различными типами защищенных документов. Эталонные изображения используются для проверки аутентичности защищенного документа, такого как паспорт, водительское удостоверение, финансовый документ или иной защищенный документ.
Данные изображения, принятые интерфейсом 24 захвата изображения по сигнальному тракту 22, могут представлять захваченное изображение всего защищенного документа 12 или его части. Как обсуждалось выше, захваченное изображение может содержать главные защитные признаки и дополнительные защитные признаки, такие как обратно отражающее виртуальное изображение. Центральная система 20 вычисляет модифицированную нормированную кросс-корреляцию между эталонным изображением и захваченным изображением. В частности, генератор 36 маскирующего изображения генерирует «маскирующее изображение», представляющее области захваченного изображения, содержащие более сильные сигналы, или другие очевидные признаки изображения из-за дополнительных защитных признаков и применяет маскирующее изображение для удаления эффекта дополнительных защитных признаков из вычисления нормированной кросс-корреляции.
Генератор 36 маскирующего изображения динамически строит маскирующее изображение в реальном времени, причем маскирующее изображение имеет ту же самую размерность, что и часть захваченного изображения, связанная с защитным изображением 13. В одном варианте осуществления генератор 36 маскирующего изображения может строить маскирующее изображение путем задания порога изображений захваченного изображения на попиксельной основе для определения местоположений областей с высокой интенсивностью сигнала, т.е. областей изображения, которые являются очень яркими или очень темными. Генератор 36 маскирующего изображения может также выполнять некоторую морфологическую обработку. Например, генератор 36 маскирующего изображения может выдавать маскирующее изображение путем установки пикселов маскирующего изображения либо на самое высокое значение яркости (к примеру, 255 для 8-битового пиксела), либо на самое низкое значение яркости (к примеру, 0) на основе того, попадает ли значение яркости соответствующего пиксела в захваченном изображении внутрь или вне заранее определенного диапазона значений яркости. В качестве одного примера, когда пиксел захваченного изображения имеет значение яркости вне диапазона от 50 до 200 (т.е. менее чем 50 или более чем 200), генератор 36 маскирующего изображения может устанавливать соответствующий пиксел в маскирующем изображении на значение яркости 0 (черный), а если пиксел захваченного изображения имеет значение яркости, которое попадает в диапазон от 50 до 200, генератор 36 маскирующего изображения может устанавливать соответствующий пиксел маскирующего изображения на значение яркости 255 (белый). Несколько циклов расширения и размывания могут значительно улучшить форму маскирующей области. Конкретные диапазон и способ, используемые для построения маскирующего изображения, могут изменяться согласно типу или характеристикам защитного изображения 13 или характеристикам защитных признаков, содержащихся в защитном изображении. Генератор 36 маскирующего изображения может также включать в себя множество заранее определенных диапазонов яркости, которые изменяются в зависимости от типа анализируемого документа. Диапазон значений яркости можно также динамически оценивать. Генератор 36 маскирующего изображения может также заранее статистически предварительно вычислять маскирующее изображение.
Генератор 36 маскирующего изображения обеспечивает маскирующее изображение для модуля 38 быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции (БМНКК). Модуль 38 БМНКК получает захваченное изображение из памяти 26 изображений и применяет маскирующее изображение к захваченному изображению, чтобы получить «маскированное» изображение. Маскированное изображение можно рассматривать как вариант захваченного изображения, но с любыми сильными сигналами, вызванными дополнительными защитными признаками, к примеру, обратно отражающим плавающим изображением, которые по меньшей мере частично отфильтрованы. Модуль 38 БМНКК вычисляет и нормирует кросс-корреляцию между эталонным изображением и маскированным изображением и компенсирует результат путем перемножения на отношение размера шаблона к маскированной площади при соответствующем сопряжении. На основе результата этих вычислений, именуемых совместно как один вариант осуществления БМНКК, центральная система 20 может определить пиксельные области в захваченном изображении, которые в достаточной степени сопряжены с эталонным изображением, именуемым как области сопряжения.
Модуль 38 БМНКК может находить эталонное изображение во множестве областей в маскированном изображении. Когда сопряжение идентифицировано, центральная система 20 выдает положительную индикацию, к примеру, звуковой и (или) визуальный индикатор сопряжения. Например, центральная система 20 может отображать визуальное представление всего захваченного изображения или его части и областей сопряжения в захваченном изображении посредством дисплея 40. Альтернативно, если модуль 38 БМНКК не находит достаточного сопряжения с эталонным изображением в маскированном изображении, центральная система 20 выводит отрицательный индикатор (звуковой или визуальный) для индикации отклонения защищенного документа 13. Например, центральная система 20 может отображать сообщение, указывающее, что никаких сопряжении не было найдено, или другое подходящее сообщение об ошибке.
Фиг.3 является блок-схемой алгоритма, иллюстрирующей примерную работу системы 20 аутентификации документа по фиг.1. Сначала центральная система 20 сохраняет одно или несколько эталонных изображений 28 в память 26 изображений. Далее пользователь помещает защищенный документ 12, такой как паспорт, под прибор 18 (42) захвата изображения. Центральная система 20 принимает и сохраняет захваченное изображение защитного документа 12 с помощью прибора 18 захвата изображения и источника 16 (44) света.
Центральная система 20 может идентифицировать тип защищенного документа 12, аутентифицируемого вручную или автоматически с помощью различных характеристик. На основе этой идентификации центральная система 20 выбирает одно или несколько эталонных изображений для документа этого типа среди шаблонов 28 (46). Например, пользователь может вручную выбрать эталонное изображение посредством пользовательского интерфейса 34. Альтернативно, центральная система 20 может применить автоматический идентификатор документов для автоматического или полуавтоматического выбора эталонных изображений на основе характеристик захваченного изображения (к примеру, размер документа, машиночитаемая зона (МЧЗ) (MRZ), либо иное оптическое распознавание знаков (ОРЗ) (OCR) текста или автоматическое распознавание некоторых заранее определенных меток). В качестве другого примера центральная система 20 может использовать эталонное изображение по умолчанию для каждого типа защищенного документа 12.
После выбора шаблона центральная система 20 выполняет анализ быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции (БМНКК), чтобы найти кросс-корреляцию между захваченным изображением и эталонным изображением (48). В этом случае центральная система 20 определяет, имеются ли один или несколько случаев эталонного изображения в захваченном изображении. Этот анализ более подробно описан ниже. Центральная система 20 может отображать результаты анализа БМНКК на дисплее 40 или выдавать любой иной подходящий звуковой или визуальный индикатор (50).
Фиг.4 является блок-схемой алгоритма, иллюстрирующей более подробно примерную работу центральной системы 20 по фиг.2. Центральная система 20 аутентифицирует защищенный документ 12 путем анализа захваченного изображения, связанного с этим защищенным документом. Как описано выше, центральная система 20 принимает захваченное изображение защищенного документа 12 посредством интерфейса 24 (52) захвата изображения и может сохранять захваченное изображение в памяти 26 изображений. Модуль 38 БМНКК генерирует маскирующее изображение m (х, у) из захваченного изображения, к примеру, путем задания порога захваченного изображения, как описано выше в отношении фиг.2 (54). Помимо этого центральная система 20 выбирает эталонное изображение из шаблонов 28 памяти 26 (56)изображений.
Модуль 38 БМНКК затем использует маскирующее изображение для удаления нежелательных объектов из нормированной кросс-корреляции между эталонным изображением и маскирующим изображением. Конкретнее, модуль 38 БМНКК применяет маскирующее изображение к захваченному изображению, чтобы получить маскированное изображение fm (x, у) (58). Модуль 38 БМНКК может делать это путем введения маскирующего изображения, представленного посредством m (х, у), в вычисления нормированной кросс-корреляции между эталонным шаблонным изображением t (x, у) и захваченным изображением f (x, у). Нормированная кросс-корреляция между шаблонным изображением и захваченным изображением задана уравнением:
Figure 00000001
где
Figure 00000002
есть среднее шаблона, а
Figure 00000003
есть среднее захваченного изображения f(x, у) в области под шаблонным изображением.
Уравнение для нормированной кросс-корреляции γm(х, у) с маскирующим изображением, наложенным на захваченное изображение, задается уравнением:
Figure 00000004
где
Figure 00000002
есть среднее шаблона,
Figure 00000005
есть среднее f(x, у) в области под шаблоном в положении (u, ν), а
Figure 00000006
есть соответствующее среднее маскированного изображения fm (x, у). Преобразованное уравнение (2) дает следующее уравнение:
Figure 00000007
,
где
Figure 00000008
есть нормированная кросс-корреляция между шаблонным изображением t(x, у) и маскированным изображением fm(x, у), а
Figure 00000009
скорректировано модификатором. Знаменатель этого модификатора представляет собой форму кросс-корреляции между маскирующим изображением и эталонным шаблонным изображением. В некоторых случаях можно использовать быстрое преобразование Фурье (БПФ) (FFT) для улучшения эффективности вычислений кросс-корреляции. Однако введение маскированного изображения усложняет дело за счет введения другой свертки в знаменателе, тем самым увеличивая общую вычислительную сложность кросс-корреляции, а также затрудняя улучшение эффективности вычислений.
Чтобы улучшить эффективность вычислений, обнаружено здесь, что знаменатель модификатора представляет собой сумму квадрата каждого пиксела в части захваченного изображения, которая отфильтрована маскирующим изображением, так что модификатор в уравнении (3) представляет отношение суммы квадрата каждого пиксела в эталонном изображении к сумме квадрата каждого пиксела в этой заглушенной части. Во многих вариантах осуществления эталонное изображение состоит из графического узора, который имеет повсюду приблизительно равную яркость. Для этих вариантов осуществления можно предположить, что сигнал равномерно присутствует по всему эталонному изображению, т.е. что сигнал существует равным образом в каждой части эталонного изображения. Предположив, что сигнал равномерно распределен по всему эталонному изображению, можно предположить, что дисперсия σ всего эталонного изображения должна быть близка к дисперсии σm маскированной части.
Таким образом, на основе этого открытия можно упростить уравнение (3) для получения следующего уравнения:
Figure 00000010
Figure 00000011
,
где σ есть дисперсия всего эталонного изображения, σm есть дисперсия маскированной части, Mt и Nt определяют размерности эталонного изображения, а
Figure 00000009
есть нормированная кросс-корреляция эталонного изображения и маскированного изображения. Если допустить, что модификатор, именуемый теперь как модификатор маскирующего эффекта, оценивается отношением размера шаблона к маскированной площади в каждой области сопряжения, уравнение (5) можно обобщить как:
Figure 00000012
где α представляет интенсивность модификации.
На практике использование значения α=1 дает быстрое и хорошее приближение
Figure 00000009
, т.е. нормированной корреляции между эталонным изображением и маскированным изображением. Это упрощение позволяет модулю 38 БМНКК применить БПФ для улучшения эффективности вычисления. Модуль 38 БМНКК получает конечный результат путем вычисления кросс-корреляции между маскированным изображением и эталонным изображением с помощью БПФ (60) и нормирования этой кросс-корреляции (62) (иными словами, вычисления
Figure 00000009
), и модификации этой нормированной кросс-корреляции за счет маскирующего эффекта путем перемножения
Figure 00000009
на модификатор маскирующего эффекта (64). В некоторых вариантах осуществления модель 38 БМНКК может производить эти вычисления со скоростью порядка сотен миллисекунд, если центральная система 20 включает в себя универсальный процессор, к примеру процессор на 2 ГГц.
Центральная система 20 определяет, существуют ли какие-либо области сопряжения, на основе описанных выше результатов анализа быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции. В частности, центральная система применяет результаты описанных выше методов быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции для определения того, сопрягаются ли в достаточной степени какие-либо области в захваченном изображении с эталонным изображением. Центральная система 20 может определять, найдены ли какие-либо области сопряжения в захваченном изображении, на основе заранее заданного оценочного порога. В качестве одного примера этот заранее заданный оценочный порог может требовать оценки корреляции по меньшей мере 75 по шкале от 0 до 100. В некоторых вариантах осуществления центральная система может определять, найдены ли какие-либо области сопряжения в захваченном изображении, на основе минимального требуемого числа сопряжении, имеющих оценку корреляции выше заранее заданного оценочного порога. В качестве одного примера центральная система 20 может быть выполнена так, что для любых подлежащих нахождению областей сопряжения по меньшей мере 3 области сопряжения должны иметь оценку корреляции выше заранее заданного оценочного порога. В некоторых примерных вариантах осуществления могут быть определены различные заранее заданные оценочные пороги для документов разных типов.
В некоторых вариантах осуществления центральная система 20 отображает на дисплее 40 все захваченное изображение или его часть и идентифицирует в нем любые области, которые в достаточной степени сопряжены с эталонным изображением (66). Например, центральная система 20 может отображать захваченное изображение защищенного документа с высвеченными областями сопряжения. В качестве другого примера центральная система 20 может представлять перечень областей сопряжения, к примеру центральный пиксел в области сопряжения захваченного изображения, которая сопрягается с эталонным изображением. Области сопряжения могут быть показаны с соответствующей оценкой корреляции, к примеру от 0 до 100. Модуль 38 БМНКК может идентифицировать области сопряжения, даже если сопряженное изображение повернуто по отношению к эталонному изображению. Центральная система 20 может указывать такой поворот, когда отображаются сопряжения. Альтернативно центральная система 20 может просто давать индикацию прохождения или непрохождения проверки для защищенного документа 12.
Фиг.5 является воспроизведенным изображением, иллюстрирующим пример захваченного изображения 70 примерного защитного изображения на защищенном документе. Захваченное изображение 70 показывает защитное изображение со множеством защитных признаков. В частности, захваченное изображение 70 включает в себя обратно отражающий фоновый узор 72, который включает в себя множество экземпляров эталонного изображения, показанного на фиг.6, а также дополнительный защитный признак в виде обратно отражающего виртуального изображения 74.
Как показано на фиг.5, обратно отражающий фоновый узор 72 включает в себя повторяющийся узор, состоящий из слова «CONFIRM» («ПОДТВЕРЖДЕНИЕ») и рисунка круглой эмблемы. К защищенному документу может быть прикреплен обратно отражающий листовой материал со стеклянными микросферами, в котором сформирован этот повторяющийся узор. Узор может быть обратно отражающим, так что он виден, когда рассматривается под падающим светом. Дополнительный защитный признак обратно отражающего виртуального изображения 74 сформирован над фоновым узором и, в данном примере, представляет собой волновой рисунок с символами «3М», появляющимися вдоль волны. Обратно отражающее виртуальное изображение 74 может быть плавающим изображением, которое может казаться движущимся относительно документа. Захваченное изображение 70 может быть захвачено прибором 18 захвата изображений (фиг.1), когда защищенный документ помещен на просмотровую рамку 14.
Фиг.6 представляет собой воспроизведенное изображение, иллюстрирующее примерное эталонное изображение 76, из которого был создан обратно отражающий фоновый узор 72. В данном примере эталонное изображение 76 включает в себя обратно отражающую защитную эмблему. Эталонное изображение 76 может храниться в структуре 28 шаблонных данных и может быть выбрано вручную оператором центральной системы 20 посредством пользовательского интерфейса 34 (фиг.2) после того, как пользователь просмотрит захваченное изображение 70, либо может быть автоматически выбрано центральной системой 20 путем анализирования характеристик документа. В соответствии с описанными здесь выше методами центральная система 20 обрабатывает захваченное изображение 70, чтобы идентифицировать одну или несколько частей, которые в достаточной степени сопряжены с эталонным изображением 76.
Фиг.7 представляет собой воспроизведение примерного маскирующего изображения 78, обнаруженного из примерного захваченного изображения 70 по фиг.5. В данном примере маскирующее изображение 78 было выработано заданием порога каждого пиксела захваченного изображения 70. Например, каждый пиксел захваченного изображения 70 анализировали для определения того, была ли интенсивность этого пиксела вне заранее заданного диапазона, т.е. был ли пиксел очень светлым или очень темным. На основе этого анализа соответствующий пиксел маскирующего изображения 78 устанавливался на значение 0. Все остальные пикселы маскирующего изображения 78, соответствующие пикселам в захваченном изображении 70, которые попадают внутрь заранее заданного диапазона, были установлены на значение 255. При этом генерировалось маскирующее изображение 78 для заглушения частей захваченного изображения 70, которые доминируют или затеняют нижележащий фоновый узор 72. Способ построения маскирующего изображения может изменяться согласно типу или характеристикам захваченного изображения.
Фиг.8А-8С показывают действительные результаты, полученные, когда выполнялись разные методы сопряжения шаблонов для анализа захваченного изображения 70 по фиг.5, а результаты показаны для целей сравнения. Фиг.8А показывает примерный результат 82 сопряжения, полученный с помощью прямого быстрого преобразования Фурье (БПФ) для вычисления кросс-корреляции, без нормировки и без заглушения обратно отражающего виртуального изображения 74, т.е. с помощью числителя в уравнении (1). Как показано на фиг.8А, результат 82 сопряжения показывает сильную помеху за счет добавочного защитного признака обратно отражающего виртуального изображения, а также неравномерность высвечивания.
Фиг.8 В показывает результат 84 маскирования, полученный с помощью нормированной кросс-корреляции (НКК) (NCC) без заглушения обратно отражающего виртуального изображения 74, т.е. с помощью вышеприведенного уравнения (1). Как показано, неравномерность высвечивания была улучшена, но результаты сверхнормированы вследствие сильного сигнала от обратно отражающего виртуального изображения 74.
Фиг.8С показывает действительный результат 86 сопряжения, полученный с помощью описанных здесь методов быстрой маскированной НКК (БМНКК). Как видно из результатов 86 сопряжения по сравнению с результатами 82 и 84 сопряжения, метод БМНКК обеспечивает гораздо более различимую и корректную оценку сопряжения для всех восьми случаев эталонного изображения 76 в захваченном изображении 70, как показано в белых пиках точек сопряжения.
Фиг.9 иллюстрирует примерное отображенное изображение 90, представленное центральной системой 20. Например, центральная система 20 может выводить отображенное изображение 90 на дисплей 40. В данном примере центральная система 20 представляет отображенное изображение 90 для включения захваченного изображения по фиг.5 и далее включает в себя идентификаторы, маркирующие области сопряжения 92, которые найдены сопряженными в достаточной степени с эталонным изображением 76. Как показано, результаты сопряжения состоят лишь из областей сопряжения, для которых центральная система нашла все эталонное изображение в захваченном изображении. Каждая из областей 92 сопряжения помечена квадратом с номером, указывающим ряд этой области сопряжения и отображенном в середине каждого квадрата. Ряд областей 92 сопряжения, которые были повернуты на 180° от эталонного изображения 76, показаны в скобках.
Фиг.10 представляет собой примерное выходное окно 94, представленное центральной системой 20 на дисплее 40, иллюстрирующее данные сопряжения примерного шаблона. Выходное окно 94 может быть показано на дисплее 40 (фиг.2) после того, как центральная система 20 проанализирует захваченное изображение 70, полученное от защищенного документа 12, либо этот результат может быть объединен с другими частями безопасного подтверждения аутентичности документа. Как показано на фиг.10, выходное окно 94 включает в себя ряд для каждого из шести сопряжении шаблонов, найденных в захваченном изображении 70. Координата местоположения центрального пиксела для каждой области 92 сопряжения отображается в столбце 96 в виде [х, у] с верхним левым углом в качестве начала. Области 92 сопряжения ранжируются согласно их оценке, показанной в столбце 98, которая является числом между 0 и 100, причем 100 является наивысшим числом. Столбец 100 поворота указывает на поворот в градусах каждой области 92 сопряжения по отношению в эталонному изображению 76.
Описаны различные варианта осуществления изобретения. Хотя они описаны для целей пояснения в отношении сопряжения шаблонов обратно отражающих изображений в защищенных документах, описанные здесь методы БМНКК могут быть применены к другим видам защитных признаков и ситуаций сопряжения шаблонов. Эти и иные варианты осуществления находятся в объеме нижеследующей формулы изобретения.

Claims (23)

1. Устройство аутентификации защищенного документа, содержащее:
интерфейс захвата изображений для приема захваченного изображения по меньшей мере части изделия, причем эта часть изделия включает защитное изображение, характеризующееся первой характеристикой обратного отражения и второй характеристикой обратного отражения;
модуль быстрой маскированной нормированной кросс-корреляции (БМНКК) для вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции между эталонным изображением, связанным с первой характеристикой обратного отражения, и захваченным изображением с помощью маскирующего изображения, сгенерированного из захваченного изображения; и
дисплей для вывода индикации одного или нескольких сопряжений между эталонным изображением и захваченным изображением.
2. Устройство аутентификации по п.1, отличающееся тем, что дополнительно содержит:
генератор маскирующего изображения для генерирования маскирующего изображения из захваченного изображения,
при этом модуль БМНКК выполнен с возможностью наложения маскирующего изображения на захваченное изображение для получения маскированного изображения, вычисления нормированной кросс-корреляции между маскированным изображением и эталонным изображением и модификации вычисленной нормированной кросс-корреляцию модификатором эффекта маскирования, который характеризует отношение размера эталонного изображения к маскированной площади каждой области сопряжения.
3. Устройство аутентификации по п.2, отличающееся тем, что маскирующее изображение и захваченное изображение содержат множество пикселов, при этом
генератор маскирующего изображения выполнен с возможностью генерирования маскирующего изображения, устанавливая пиксел маскирующего изображения на первое значение, когда соответствующий пиксел захваченного изображения имеет значение яркости вне заранее определенного диапазона значений яркости, и устанавливая пиксел маскирующего изображения на второе значение, когда соответствующий пиксел захваченного изображения имеет значение яркости в заранее определенном диапазоне значений яркости.
4. Устройство аутентификации по п.1, отличающееся тем, что модуль БМНКК выполнен с возможностью определения области сопряжения в захваченном изображении на основе вычисленной модифицированной нормированной кросс-корреляции, при этом дисплей выполнен с возможностью отображения найденных областей сопряжения и оценки корреляции, соответствующей каждой найденной области сопряжения.
5. Устройство аутентификации по п.1, отличающееся тем, что изделие представляет собой одно из паспорта, водительского удостоверения, идентификационной карты, свидетельства о рождении или защищенного документа.
6. Устройство аутентификации по п.1, отличающееся тем, что модуль БМНКК выполнен с возможностью вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции с помощью быстрого преобразования Фурье.
7. Устройство аутентификации по п.1, отличающееся тем, что дополнительно содержит:
модуль хранения изображений для хранения захваченного изображения и библиотеки эталонных изображений, которая включает в себя эталонное изображение; и
пользовательский интерфейс для приема пользовательского ввода, выбирающего эталонное изображение из библиотеки эталонных изображений, при этом устройство аутентификации выполнено с возможностью извлечения выбранного эталонного изображения из модуля хранения изображений.
8. Устройство аутентификации по п.1, отличающееся тем, что дополнительно содержит:
модуль хранения изображений для хранения захваченного изображения и библиотеки эталонных изображений, которая включает в себя эталонное изображение;
при этом автоматический идентификатор документа выполнен с возможностью выбора эталонного изображения из библиотеки эталонных изображений на основе характеристик захваченного изображения, причем устройство аутентификации выполнено с возможностью извлечения выбранного эталонного изображения из модуля хранения изображений.
9. Способ использования устройства по п.1, содержащий этапы, на которых:
захватывают изображение по меньшей мере части документа, причем эта часть документа включает в себя защитное изображение, характеризующееся первой характеристикой и второй характеристикой;
вычисляют модифицированную нормированную кросс-корреляцию между эталонным изображением, связанным с первой характеристикой, и захваченным изображением с помощью маскирующего изображения, сгенерированного из захваченного изображения; и
выводят индикацию одного или нескольких сопряжений между эталонным изображением и захваченным изображением.
10. Способ по п.9, отличающийся тем, что этап вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции между эталонным изображением и захваченным изображением содержит этапы, на которых:
генерируют маскирующее изображение из захваченного изображения;
накладывают это маскирующее изображение на захваченное изображение для получения маскированного изображения;
вычисляют нормированную кросс-корреляцию между маскированным изображением и эталонным изображением; и
модифицируют вычисленную нормированную кросс-корреляцию модификатором эффекта маскирования, представляющим отношение размера эталонного изображения к маскированной площади в каждой области сопряжения.
11. Способ по п.10, отличающийся тем, что модификатор эффекта маскирования имеет вид
Figure 00000013

где Mt и Nt определяют размер эталонного изображения, m(х, у) представляет маскирующее изображение, а α представляет интенсивность модификации.
12. Способ по п.11, отличающийся тем, что этап модификации вычисленной нормированной кросс-корреляции модификатором эффекта маскирования содержит этап модификации с помощью модификатора эффекта маскирования, в котором α=1.
13. Способ по п.9, отличающийся тем, что этап захвата по меньшей мере части документа содержит этап, на котором захватывают по меньшей мере часть защищенного документа, причем эта часть защищенного документа, включающая в себя изображение, характеризующееся первой характеристикой и второй характеристикой, содержит защитное изображение, характеризующееся первой характеристикой обратного отражения и второй характеристикой обратного отражения.
14. Способ по п.13, отличающийся тем, что вторая характеристика обратного отражения представляет собой обратно-отраженное виртуальное изображение, при этом этап вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции содержит этап, на котором накладывают маскирующее изображение на захваченное изображение для удаления по меньшей мере части обратно-отраженного виртуального изображения из захваченного изображения.
15. Способ по п.10, отличающийся тем, что
маскирующее изображение и захваченное изображение состоят из множества пикселов, при этом этап генерирования маскирующего изображения содержит этапы, на которых устанавливают пиксел маскирующего изображения на первое значение, когда соответствующий пиксел захваченного изображения имеет значение яркости вне заранее определенного диапазона значений яркости, и устанавливают пиксел маскирующего изображения на второе значение, когда соответствующий пиксел захваченного изображения имеет значение яркости в заранее определенном диапазоне значений яркости.
16. Способ по п.15, отличающийся тем, что дополнительно содержит этап, на котором выбирают заранее определенный диапазон значений яркости среди множества заранее определенных диапазонов значений яркости на основе типа защищенного документа.
17. Способ по п.9, отличающийся тем, что дополнительно содержит этап, на котором определяют области сопряжения в захваченном изображении на основе вычисленной модифицированной нормированной кросс-корреляции.
18. Способ по п.17, отличающийся тем, что этап выведения индикации одного или нескольких сопряжений содержит этап, на котором отображают найденные области сопряжения и оценку корреляции, соответствующую каждой найденной области сопряжения.
19. Способ по п.17, отличающийся тем, что этап выведения индикации содержит этап, на котором индицируют невозможность найти какие-либо области сопряжения в захваченном изображении, причем невозможность найти какие-либо области сопряжения определяют на основе заранее заданного оценочного порога и минимального требуемого числа сопряжений.
20. Способ по п.9, отличающийся тем, что этап вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции между эталонным изображением и захваченным изображением содержит этап, на котором вычисляют модифицированную нормированную кросс-корреляцию с помощью быстрого преобразования Фурье.
21. Способ по п.9, отличающийся тем, что первая и вторая характеристики являются первым и вторым ультрафиолетовыми рисунками, при этом этап вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции содержит этап, на котором накладывают маскирующее изображение на захваченное изображение для удаления по меньшей мере части второго ультрафиолетового рисунка из захваченного изображения.
22. Способ по п.9, отличающийся тем, что первая и вторая характеристики являются первым и вторым видимыми рисунками, при этом этап вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции содержит этап, на котором накладывают маскирующее изображение на захваченное изображение для удаления по меньшей мере части второго видимого рисунка из захваченного изображения.
23. Способ по п.9, отличающийся тем, что вторая характеристика является биометрической характеристикой, при этом этап вычисления модифицированной нормированной кросс-корреляции содержит этап, на котором накладывают маскирующее изображение на захваченное изображение для удаления по меньшей мере части биометрической характеристики из захваченного изображения.
RU2009102179/09A 2006-07-24 2007-07-03 Аутентификация документов путем сличения с эталоном с быстрой масочной нормированной кросс-корреляцией RU2412553C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/491,869 2006-07-24
US11/491,869 US8096584B2 (en) 2006-07-24 2006-07-24 Document authentication using template matching with fast masked normalized cross-correlation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009102179A RU2009102179A (ru) 2010-08-27
RU2412553C2 true RU2412553C2 (ru) 2011-02-20

Family

ID=38982185

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009102179/09A RU2412553C2 (ru) 2006-07-24 2007-07-03 Аутентификация документов путем сличения с эталоном с быстрой масочной нормированной кросс-корреляцией

Country Status (15)

Country Link
US (2) US8096584B2 (ru)
EP (1) EP2064865B1 (ru)
JP (1) JP5038415B2 (ru)
KR (1) KR101388824B1 (ru)
CN (1) CN101491074B (ru)
AU (1) AU2007276963B2 (ru)
BR (1) BRPI0713823A2 (ru)
CA (1) CA2658357C (ru)
HU (1) HUE030127T2 (ru)
MX (1) MX2009000840A (ru)
MY (1) MY149102A (ru)
NZ (1) NZ574314A (ru)
RU (1) RU2412553C2 (ru)
TW (1) TWI435277B (ru)
WO (1) WO2008014090A2 (ru)

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8096584B2 (en) 2006-07-24 2012-01-17 3M Innovative Properties Company Document authentication using template matching with fast masked normalized cross-correlation
US8194933B2 (en) * 2007-12-12 2012-06-05 3M Innovative Properties Company Identification and verification of an unknown document according to an eigen image process
US8540158B2 (en) * 2007-12-12 2013-09-24 Yiwu Lei Document verification using dynamic document identification framework
US8401294B1 (en) * 2008-12-30 2013-03-19 Lucasfilm Entertainment Company Ltd. Pattern matching using convolution of mask image and search image
EP2382532B1 (en) * 2009-01-24 2020-10-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for enhancing security printing
CN101908241B (zh) 2010-08-03 2012-05-16 广州广电运通金融电子股份有限公司 有价文件识别方法及其识别系统
KR101723642B1 (ko) * 2011-01-31 2017-04-19 삼성전자주식회사 파노라마 이미지를 촬영하는 촬영 기기 및 그 파노라마 촬영 방법
US8657195B2 (en) * 2011-09-27 2014-02-25 Symbol Technologies, Inc. Document capture with imaging-based bar code readers
US20140046954A1 (en) * 2012-08-07 2014-02-13 3M Innovative Properties Company And A Completed Software tool for creation and management of document reference templates
US9721259B2 (en) 2012-10-08 2017-08-01 Accenture Global Services Limited Rules-based selection of counterfeit detection techniques
KR101346328B1 (ko) 2012-10-22 2013-12-31 인하대학교 산학협력단 저화질 이미지를 이용한 신분증 판별 장치 및 이를 이용한 판별 방법
TWI506250B (zh) * 2013-01-14 2015-11-01 Prec Machinery Res & Dev Ct Angle detection method of angle encoder
US9501718B1 (en) * 2013-01-15 2016-11-22 Marvell International Ltd. Image-based control of lighting systems
TWI512642B (zh) * 2013-01-25 2015-12-11 Delta Electronics Inc 快速圖形比對方法
WO2014179752A1 (en) * 2013-05-03 2014-11-06 Kofax, Inc. Systems and methods for detecting and classifying objects in video captured using mobile devices
ES2549461B1 (es) * 2014-02-21 2016-10-07 Banco De España Método y dispositivo para la caracterización del estado de uso de los billetes de banco, y su clasificación en aptos y no aptos para la circulación
TWI581629B (zh) * 2014-08-07 2017-05-01 A Method and System for Message Transmission without Marked Identification
US20160165227A1 (en) * 2014-12-04 2016-06-09 Arris Enterprises, Inc. Detection of audio to video synchronization errors
US10061980B2 (en) 2015-08-20 2018-08-28 Accenture Global Services Limited Digital verification of modified documents
US10116830B2 (en) 2016-09-15 2018-10-30 Accenture Global Solutions Limited Document data processing including image-based tokenization
WO2018151760A1 (en) 2017-02-20 2018-08-23 3M Innovative Properties Company Optical articles and systems interacting with the same
KR20180099180A (ko) 2017-02-28 2018-09-05 주식회사 소원네트웍스 전자문서의 정보 보안 방법 및 서버
WO2018216813A1 (ja) * 2017-05-26 2018-11-29 凸版印刷株式会社 識別装置、識別方法、および、識別プログラム
WO2019064108A1 (en) 2017-09-27 2019-04-04 3M Innovative Properties Company PERSONAL PROTECTIVE EQUIPMENT MANAGEMENT SYSTEM USING OPTICAL PATTERNS FOR EQUIPMENT AND SECURITY MONITORING
US10997736B2 (en) * 2018-08-10 2021-05-04 Apple Inc. Circuit for performing normalized cross correlation
TWI731711B (zh) * 2020-06-11 2021-06-21 林雨潭 光型快速量測裝置

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3801183A (en) * 1973-06-01 1974-04-02 Minnesota Mining & Mfg Retro-reflective film
JPS63137386A (ja) 1986-11-17 1988-06-09 ライト・シグネイチヤーズ・インコーポレーテツド 書類の認証システム
US6019287A (en) * 1993-10-06 2000-02-01 3M Innovative Properties Company Security reader for automatic detection of tampering and alteration
US5841907A (en) * 1994-11-14 1998-11-24 The University Of Connecticut Spatial integrating optical correlator for verifying the authenticity of a person, product or thing
US6301387B1 (en) 1998-12-18 2001-10-09 University Of Washington Template matching using correlative auto-predictive search
JP2001034754A (ja) * 1999-07-19 2001-02-09 Sony Corp 虹彩認証装置
US6744909B1 (en) * 1999-08-19 2004-06-01 Physical Optics Corporation Authentication system and method
US6678414B1 (en) 2000-02-17 2004-01-13 Xerox Corporation Loose-gray-scale template matching
US6288842B1 (en) * 2000-02-22 2001-09-11 3M Innovative Properties Sheeting with composite image that floats
JP3576987B2 (ja) * 2001-03-06 2004-10-13 株式会社東芝 画像のテンプレートマッチング方法及び画像処理装置
US7149356B2 (en) * 2002-07-10 2006-12-12 Northrop Grumman Corporation System and method for template matching of candidates within a two-dimensional image
US6785405B2 (en) * 2002-10-23 2004-08-31 Assuretec Systems, Inc. Apparatus and method for document reading and authentication
US7529410B2 (en) * 2004-01-07 2009-05-05 Microsoft Corporation Local localization using fast image match
EP1691539A1 (en) 2005-02-15 2006-08-16 European Central Bank Two-dimensional security pattern that can be authenticated with one-dimensional signal processing
US8096584B2 (en) 2006-07-24 2012-01-17 3M Innovative Properties Company Document authentication using template matching with fast masked normalized cross-correlation
TW201238359A (en) 2011-03-01 2012-09-16 Novatek Microelectronics Corp Block matching method

Also Published As

Publication number Publication date
EP2064865B1 (en) 2016-04-20
KR101388824B1 (ko) 2014-04-23
US8485559B2 (en) 2013-07-16
WO2008014090A3 (en) 2008-04-10
BRPI0713823A2 (pt) 2012-12-04
US20080031542A1 (en) 2008-02-07
CN101491074A (zh) 2009-07-22
JP5038415B2 (ja) 2012-10-03
US20120106851A1 (en) 2012-05-03
AU2007276963A1 (en) 2008-01-31
EP2064865A2 (en) 2009-06-03
WO2008014090A2 (en) 2008-01-31
EP2064865A4 (en) 2011-11-02
US8096584B2 (en) 2012-01-17
CA2658357A1 (en) 2008-01-31
CN101491074B (zh) 2012-07-04
TW200818030A (en) 2008-04-16
TWI435277B (zh) 2014-04-21
JP2009545242A (ja) 2009-12-17
MX2009000840A (es) 2009-02-03
KR20090038882A (ko) 2009-04-21
MY149102A (en) 2013-07-15
RU2009102179A (ru) 2010-08-27
AU2007276963B2 (en) 2011-03-24
CA2658357C (en) 2015-05-26
NZ574314A (en) 2011-07-29
HUE030127T2 (en) 2017-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2412553C2 (ru) Аутентификация документов путем сличения с эталоном с быстрой масочной нормированной кросс-корреляцией
Scherhag et al. Detection of face morphing attacks based on PRNU analysis
US7068844B1 (en) Method and system for image processing for automatic road sign recognition
Debiasi et al. PRNU variance analysis for morphed face image detection
US11023708B2 (en) Within document face verification
Wang A simple and effective image-statistics-based approach to detecting recaptured images from LCD screens
US11235613B2 (en) Document authentication by attitude-independent determination of surface appearance using controlled illumination
US10599925B2 (en) Method of detecting fraud of an iris recognition system
KR100774491B1 (ko) 신분증 위조 판별 장치 및 그 방법
Chapel et al. Authentication of holograms with mixed patterns by direct LBP comparison
Merkle et al. Face morphing detection: issues and challenges
Yu et al. Effect of Facial Shape Information Reflected on Learned Features in Face Spoofing Detection
AU2009238260A1 (en) Forgery detection using finger print
Malhotra et al. Iris anti-spoofing under varying illumination conditions
Pedersen et al. Vision Security–the role of imaging for observer and observed
Doyoddorj Forgery Detection and Counter-Forensics for Image Manipulation
Subbarao et al. FPR a Secure and Secured Biometric in Web Banking-Survey

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20140704