RU2661528C1 - Способы и вычислительное устройство для определения, является ли знак подлинным - Google Patents

Способы и вычислительное устройство для определения, является ли знак подлинным Download PDF

Info

Publication number
RU2661528C1
RU2661528C1 RU2018101250A RU2018101250A RU2661528C1 RU 2661528 C1 RU2661528 C1 RU 2661528C1 RU 2018101250 A RU2018101250 A RU 2018101250A RU 2018101250 A RU2018101250 A RU 2018101250A RU 2661528 C1 RU2661528 C1 RU 2661528C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
profile
sign
filtered
genuine
spatial frequency
Prior art date
Application number
RU2018101250A
Other languages
English (en)
Inventor
Маттиас ВУА
Майкл Л. СОБОРСКИ
Рафик АЙЮБ
Original Assignee
Сис-Тек Солюшнз, Инк.
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 Сис-Тек Солюшнз, Инк. filed Critical Сис-Тек Солюшнз, Инк.
Application granted granted Critical
Publication of RU2661528C1 publication Critical patent/RU2661528C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5838—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/53—Querying
    • G06F16/532—Query formulation, e.g. graphical querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06018—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking one-dimensional coding
    • G06K19/06028—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking one-dimensional coding using bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06037—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking multi-dimensional coding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06046—Constructional details
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10544—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum
    • G06K7/10821—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum further details of bar or optical code scanning devices
    • G06K7/10861—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum further details of bar or optical code scanning devices sensing of data fields affixed to objects or articles, e.g. coded labels
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1413—1D bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/22—Character recognition characterised by the type of writing
    • G06V30/224—Character recognition characterised by the type of writing of printed characters having additional code marks or containing code marks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K2019/06215—Aspects not covered by other subgroups

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Изобретение относится к средствам проверки подлинности защитных знаков. Технический результат заключается в повышении точности. Вычислительное устройство принимает изображение знака-кандидата и использует изображение для создания профиля признака знака, отфильтровывает из профиля все компоненты пространственных частот за исключением первой полосы компонентов пространственных частот, что дает в результате первый отфильтрованный профиль для признака, повторяет данный процесс фильтрации для второй полосы компонентов пространственных частот, что дает в результате второй отфильтрованный профиль для признака и может повторять данный процесс фильтрации для дополнительных полос пространственных частот, сравнивает первый отфильтрованный профиль знака-кандидата с эквивалентным первым отфильтрованным профилем подлинного знака, и может повторять данный процесс для дополнительных отфильтрованных профилей. 3 н. и 17 з.п. ф-лы. 15 ил.

Description

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
[0001] По настоящей заявке испрашивается приоритет предварительной заявки на патент США 62/180477, поданной 16 июня 2015 г., которая во всей своей полноте включена в настоящее описание по ссылке.
ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0002] Настоящее раскрытие, в целом, относится к технологии защиты от подделок и, в частности, к способам и вычислительному устройству для определения того, является ли знак подлинным.
ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0003] Контрафактные продукты, к сожалению, являются широко доступными и их часто трудно обнаружить. Когда контафакторы изготавливают поддельные товары, они, как правило, копируют этикетки и штрихкоды в дополнение к фактическим продуктам. На внешнем уровне этикетки и штрихкоды могут казаться подлинными и даже дают достоверные данные при сканировании (например, декодируются в соответствии с Универсальным Кодом Продукта). Несмотря на то, что в настоящее время доступно много технологий для противодействия такому копированию, большая часть таких решений включает введение различных типов кодов, узоров, микро волокон, микро точек и других литер, чтобы помешать контрафакции. Такие методики, требуют от изготовителей использования дополнительного оборудования и материалов и добавляют уровень сложности в процесс производства.
ЧЕРТЕЖИ
[0004] Несмотря на то, что прилагаемая формула изобретения конкретно излагает признаки таких методик, эти методики вместе с их задачами и преимуществами могут быть лучше поняты из нижеследующего подробного описания, взятого совместно с сопроводительными чертежами, на которых:
[0005] Фиг. 1 является примером системы, в которой могут быть реализованы различные варианты осуществления раскрытия;
[0006] Фиг. 2 является другим примером системы, в которой могут быть реализованы различные варианты осуществления раскрытия;
[0007] Фиг. 3 показывает архитектуру вычислительного устройства в соответствии с вариантом осуществления;
[0008] Фиг. 4 показывает пример знака в соответствии с вариантом осуществления;
[0009] Фиг. 5 является блок-схемой процесса, выполняемого одним или более вычислительных устройств в соответствии с вариантом осуществления;
[0010] Фиг. 6 является блок-схемой процесса, выполняемого одним или более вычислительных устройств в соответствии с другим вариантом осуществления;
[0011] Фиг. 7A и Фиг. 7B показывают пример того, каким образом вычислительное устройство вычисляет проецируемые средние значения пикселя в соответствии с вариантом осуществления;
[0012] Фиг. 8 показывает пример знака в соответствии с другим вариантом осуществления;
[0013] Фиг. 9A и Фиг. 9B показывают другой пример того, каким образом вычислительное устройство вычисляет проецируемые средние значения пикселя в соответствии с вариантом осуществления;
[0014] Фиг. 10 показывает пример графика профиля края в соответствии с вариантом осуществления;
[0015] Фиг. 11 показывает пример профиля края с Фиг. 10 после того, как вычислительное устройство применило полосовой фильтр в соответствии с вариантом осуществления; и
[0016] Фиг. 12 и Фиг. 13 показывают примеры профилей корреляции спектра пространственных частот в соответствии с различными вариантами осуществления.
ОПИСАНИЕ
[0017] Настоящее раскрытие, в целом, направлено на способы и вычислительное устройство для определения того, является ли знак подлинным. В соответствии с различными вариантами осуществления вычислительное устройство (или его логическая схема) принимает (например, через камеру или через сеть связи) изображение знака-кандидата (например, одномерный или двумерный штрихкод), использует изображение для проведения измерений (например, линейности, цвета или отклонения от оптимально подогнанной сетки) характеристики признака (края, ячейки, штриха, подзоны, пустой зоны или искажения) знака-кандидата, что дает в результате профиль для того признака. Вычислительное устройство отфильтровывает из профиля признака все компоненты пространственных частот за исключением первой полосы компонентов пространственных частот (например, посредством применения полосового фильтра), что дает в результате первый отфильтрованный профиль для признака. Вычислительное устройство повторяет данный процесс фильтрации для второй полосы компонентов пространственных частот (например, посредством применения второго полосового фильтра к исходному профилю признака), что дает в результате второй отфильтрованный профиль для признака. Вычислительное устройство может повторять данный процесс фильтрации для дополнительных полос пространственных частот. Вычислительное устройство сравнивает первый отфильтрованный профиль знака-кандидата с эквивалентным первым отфильтрованным профилем подлинного знака (например, отфильтрованным профилем, который вычислительное устройство получило от применения того же самого полосового фильтра к измерениям той же самой характеристики того же самого признака в подлинном знаке). Вычислительное устройство также сравнивает второй отфильтрованный профиль знака-кандидата с эквивалентным вторым отфильтрованным профилем подлинного знака. Вычислительное устройство определяет, является ли знак-кандидат подлинным (например, является ли знак-кандидат, фактически, подлинным знаком). Вычислительное устройство также может использовать эти сравнения, чтобы определять, был ли знак-кандидат напечатан с той же самой печатной формы, что и подлинный знак (например, чтобы идентифицировать знак, который был напечатан, используя украденную печатную форму).
[0018] В варианте осуществления признаком, который измеряет вычислительное устройство, является край знака, а характеристикой края, которую измеряет вычислительное устройство, является его проецируемые средние значения пикселя. Например, вычислительное устройство может определять проецируемые средние значения пикселя на участке знака-кандидата, который включает в себя край (например, вдоль одного или более краев штрихкода), что дает в результате профиль для края. Вычислительное устройство отфильтровывает из профиля края все компоненты пространственных частот за исключением первой полосы компонентов пространственных частот (например, посредством применения полосового фильтра), что дает в результате первый отфильтрованный профиль для края. Вычислительное устройство повторяет данный процесс фильтрации для второй полосы компонентов пространственных частот (например, посредством применения второго полосового фильтра к исходному профилю края), что дает в результате второй отфильтрованный профиль для края, и может повторять данный процесс фильтрации для дополнительных полос пространственных частот. Вычислительное устройство сравнивает первый отфильтрованный профиль знака-кандидата с эквивалентным первым отфильтрованным профилем подлинного знака (например, отфильтрованным профилем, который вычислительное устройство получило от применения такого же самого полосового фильтра к первому профилю того же самого края подлинного знака). Вычислительное устройство также сравнивает второй отфильтрованный профиль знака-кандидата с эквивалентным вторым отфильтрованным профилем подлинного знака. Вычислительное устройство определяет, является ли знак-кандидат подлинным на основании этих сравнений.
[0019] В варианте осуществления для каждого сравнения, которое вычислительное устройство делает между отфильтрованным профилем знака-кандидата и отфильтрованным профилем подлинного знака, вычислительное устройство назначает показатель корреляции. Посредством построения карты полосовых фильтров, примененных к профилям признака (знака-кандидата и подлинного знака) по показателям корреляции (например, составляя график каждого показателя корреляции как функции полосового фильтра, который был применен, чтобы создать сравниваемые отфильтрованные профили), вычислительное устройство создает профиль корреляции спектра пространственных частот. Вычислительное устройство определяет, является ли знак-кандидат подлинным на основании его анализа профиля корреляции спектра пространственных частот.
[0020] В соответствии с различными вариантами осуществления вычислительное устройство анализирует только подучасток профиля корреляции спектра пространственных частот для того, чтобы идентифицировать происхождение знака-кандидата. Например, вычислительное устройство может фокусироваться на самых нижних (например, нижних четырех) полосах профиля корреляции спектра пространственных частот для того, чтобы определять, является ли знак-кандидат фотокопией подлинного знака.
[0021] Данное раскрытие часто будет ссылаться на «знак». Используемый в данном документе «знак» является видимым индикатором, который умышленно помещен на физический объект. Знак может быть чем-то, что идентифицирует торговую марку (например, логотип), чем-то что несет информацию, как например, штрихкод (например, двумерный («2D») штрихкод, как указано в стандарте Международной Организации по Стандартизации («ISO») и Международной Электротехнической Комиссии («IEC») ISO/IEC 16022), срок годности или информация отслеживания, такая как серийный номер), или художественным оформлением. Знак является видимым в некотором участке электромагнитного спектра, хотя и не обязательно невооруженным глазом. «Признак» знака является чем-то на знаке, что является видимым (либо вооруженным, либо невооруженным глазом). «Характеристика» признака является некоторым измеримым аспектом признака, таким как его линейность, цвет или отклонение от оптимально подогнанной сетки.
[0022] «Профиль» является набором измерений одной или более характеристик признака. В различных вариантах осуществления одно или более вычислительных устройств, описанных в данном документе, могут использовать один или более профилей, чтобы определять, является или нет знак подлинным. Следующее является неисчерпывающим списком типов профилей: профиль края, профиль ячейки, профиль подзоны и профиль искажения.
[0023] Понятие «искажение», используемое в данном документе, является признаком знака, который был создан машиной или процессом, который создал знак, но не в соответствии с замыслом или намерением (т.е., иррегулярность). Искажение может иметь характеристики, которые могут быть измерены. Примеры искажений и их характеристик, которые могут быть измерены, включают в себя: (a) отклонение среднего цвета подзоны (например, ячейки 2D штрихкода) от среднего, полученного из знака (которое может быть средним для соседних ячеек того же самого номинального цвета), (b) наклон в позиции подзоны относительно оптимально подогнанной сетки соседних подзон, (c) зоны отличающегося одного из по меньшей мере двух цветов от номинального цвета ячеек, (d) отклонение от номинальной формы непрерывного края внутри знака, и (e) дефекты или другие вариации, полученные в результате печати знака, такие как посторонние знаки или пустоты. В некоторых вариантах осуществления искажение является неконтролируемо воспроизводимым.
[0024] Понятие «логическая схема», используемое в данном документе, означает схему (тип электронного аппаратного обеспечения), разработанную для выполнения комплексных функций, определенных в понятиях математической логики. Примеры логической схемы включают в себя микропроцессор, контроллер или проблемно-ориентированную интегральную микросхему. Когда настоящее раскрытие относится к вычислительному устройству, выполняющему действие, следует понимать, что это также может означать, что логическая схема, интегрированная с вычислительным устройством, фактически, выполняет действие.
[0025] Понятие «устройство мобильной связи», используемое в данном документе, является устройством связи, которое выполнено с возможностью отправки и приема информации через беспроводную сеть, такую как сотовая сеть или сеть WiFi. Примеры устройства мобильной связи включают в себя сотовые телефоны (например, смартфоны), планшетные компьютеры и портативные сканеры с функциональной возможностью беспроводной связи.
[0026] Понятие «пространственная частота», используемое в данном документе, относится к периодичности вариации цвета пикселя (например, цвета в оттенках серого) по расстоянию. Единицами пространственной частоты являются пиксели из расчета на единицу линейного расстояния. Для удобства, пространственная частота также может быть выражена в данном документе в понятиях длины волны (например, расстояние между смежными пиками в вариации оттенка серого пикселя). Например, применение полосового фильтра, чтобы пропускать только компоненты, чьи длины волн находятся между 0.3 миллиметрами и 3 миллиметрами, эквивалентно применению полосового фильтра, чтобы пропускать только компоненты, чьи пространственные частоты находятся между 3.33 пикселей на миллиметр и 0.33 пикселей на миллиметр. Таким образом, когда в данном документе используется понятие «полоса пространственных частот», оно может включать в себя диапазон пространственных длин волн.
[0027] На Фиг. 1 наносящее знак устройство 100 наносит подлинный знак 102 («знак 102») на легальный физический объект 104 («объект 104»). В некоторых вариантах осуществления объект 104 является изделием, таким как предмет одежды, сумка или модный аксессуар. В других вариантах осуществления объект 104 является этикеткой, такой как этикетка штрихкода или упаковка для некоторого другого физического объекта. Знак 102 может быть чем-то, что идентифицирует торговую марку (например, логотип), чем-то, что несет информацию (например, штрихкод), или художественным оформлением. Возможные варианты осуществления наносящего знак устройства 100 включают в себя печатающее устройство (например, лазерное или термографическое печатающее устройство), устройство травления, гравировальное устройство, наносящее теснение устройство, выжигающее устройство, наносящее вышивку устройство и устройство термопереноса. Наносящее знак устройство 100 наносит знак 102 посредством, например, печати, травления, гравировки, теснения, прожига, вышивки или термопереноса знака 102 на объект 104. Знак 102 включает в себя одно или более искажений. В некоторых вариантах осуществления знак 102 также включает в себя намеренно созданные антиконтрафактные признаки, такие как микроскопические узоры.
[0028] Первое устройство 106 захвата изображения (например, камера, устройство машинного зрения или сканер) захватывает изображение знака 102 после того, как знак 102 наносится. Осуществляется управление обстоятельствами, при которых первое устройство 106 захвата изображения захватывает изображение знака 102, так что существует обоснованная уверенность в том, что изображение является, фактически, тем, что и у подлинного знака 102. Например, интервал времени между тем, как наносящее знак устройство 100 наносит знак и первое устройство 106 захвата изображения получает изображение знака 102, может быть небольшим, и первое устройство 106 захвата изображения может физически располагаться рядом с наносящим знак устройством 100 по упаковочной линии. Таким образом, когда используется понятие «подлинный знак», оно относится к знаку, который был нанесен наносящим знак устройством на легальном источнике (т.е. не скопирован нелегально или тайно).
[0029] Первое устройство 106 захвата изображения передает захваченное изображение первому вычислительному устройству 108. Возможные варианты осуществления первого вычислительного устройства 108 включают в себя настольный компьютер, сервер в стоечном исполнении, компьютер класса лэптоп, планшетный компьютер и устройство мобильной связи. В некоторых вариантах осуществления первое устройство 106 захвата изображения интегрировано с первым вычислительным устройством 108, и в этом случае первое устройство 106 захвата изображения передает захваченное изображение логической схеме первого вычислительного устройства 108. Первое вычислительное устройство 108 или логическая схема в нем принимает захваченное изображение и передает захваченное изображение второму вычислительному устройству 110. Возможные варианты реализации второго вычислительного устройства 110 включают в себя все те устройства, что перечислены в отношении первого вычислительного устройства 108.
[0030] После приема захваченного изображения второе вычислительное устройство 110 генерирует один или более отфильтрованных профилей одного или более признаков подлинного знака 102. Действия, которые второе вычислительное устройство может выполнять при выполнении данной задачи в варианте осуществления, являются теми, что приведены на Фиг. 5, которая будет описана более подробно ниже. Второе вычислительное устройство 110 сохраняет отфильтрованные профили в устройстве 112 хранения мультимедиа.
[0031] Продолжая с Фиг. 1, непроверенный физический объект 114 («непроверенный объект 114»), который может быть или может не быть легальным физическим объектом 104, должен быть протестирован, чтобы убедиться в том, что он не является контрафактом или нелегальным иным образом. Возможными вариантами осуществления непроверенного объекта 114 являются точно такие же, как таковые у легального физического объекта 104. На непроверенном объекте 114 находится знак-кандидат 116. Возможными вариантами осуществления знака-кандидата 116 являются точно такие же, как таковые у подлинного знака 102. Второе устройство 118 захвата изображения (например, камера, устройство машинного зрения, или сканер) захватывает изображение знака-кандидата 116 и передает изображение третьему вычислительному устройству 120. Как с первым устройством 106 захвата изображения и первым вычислительным устройством 108 второе устройство 118 захвата изображения может быть частью третьего вычислительного устройства 120, а передача захваченного изображения знака-кандидата 116 может быть внутренней (т.е., от второго устройства 118 захвата изображения к логической схеме третьего вычислительного устройства 120). Третье вычислительное устройство 120 (или логическая схема в нем) принимает захваченное изображение и передает захваченное изображение второму вычислительному устройству 100.
[0032] После приема захваченного изображения второе вычислительное устройство 110 генерирует один или более отфильтрованных профилей одного или более признаков знака-кандидата 116. Действия, которые второе вычислительное устройство может выполнять при выполнении данной задачи в варианте осуществления, являются теми, что приведены на Фиг. 6, которая будет описана более подробно ниже.
[0033] Со ссылкой на Фиг. 2 описан пример системы, которая может быть использована в другом варианте осуществления. На упаковочном предприятии 200 располагаются печатающее этикетки устройство 202, наносящее этикетки устройство 204, упаковочная линия 206, устройство 208 захвата изображения и первое вычислительное устройство 210. Печатающее этикетки устройство 202 наносит подлинные знаки, включая подлинный знак 212 («знак 212»), на некоторое число этикеток, которые переносятся на рулон 214 этикеток. Возможные варианты осуществления подлинного знака включают в себя одномерный («1D») штрихкод и 2D штрихкод. Наносящее этикетки устройство 204 наносит этикетки (включая отдельно показанные этикетки 216 и 218 на Фиг. 2) на легальные физические объекты, два из которых показаны на Фиг. 2 с ссылочными обозначениями 220 и 222 («первый объект 220» и «второй объект 222»). Фиг. 2 показывает физические объекты как коробки (например, коробки, содержащие промышленные изделия), но объекты не обязательно должны быть коробками или контейнерами. Возможные варианты осуществления легальных физических объектов включают в себя те, что перечислены ранее применительно к объекту 104 на Фиг. 1.
[0034] Устройство 208 захвата изображения захватывает изображение знака 212 и передает захваченное изображение первому вычислительному устройству 210. Первое вычислительное устройство 210 принимает захваченное изображение и передает захваченное изображение второму вычислительному устройству 224 через сеть 226 связи («сеть 226»). Возможные варианты осуществления сети 226 включают в себя локальную сеть, глобальную сеть, открытую сеть, частную сеть и Интернет. Сеть 226 может быть проводной, беспроводной или их сочетанием.
[0035] После приема захваченного изображения второе вычислительное устройство 224 генерирует один или более отфильтрованных профилей одного или более признаков подлинного знака 212. Действия, которые второе вычислительное устройство 224 может выполнять при выполнении данной задачи в варианте осуществления, являются теми, что приведены на Фиг. 5, которая будет описана более подробно ниже. Второе вычислительное устройство 224 сохраняет отфильтрованные профили на устройстве 228 хранения мультимедиа.
[0036] Продолжая с Фиг. 2, в некоторый момент в цепочке распределения из упаковочного предприятия 200 к точке распределения (например, точке продаж) пользователь 230 (например, продавец или сотрудник правоохранительных органов) берет непроверенный физический объект 232 («непроверенный объект 232»), который имеет непроверенную этикетку 234, которая несет знак-кандидат 236. Литеры на непроверенном объекте 232 или информация, закодированная в знаке-кандидате 236, могут предполагать, что непроверенный объект 232 происходит из легального источника, такого как упаковочное предприятие 200 (или компания, для которой упаковочное предприятие 200 обрабатывает исходные объекты на упаковочной линии 206). В данном сценарии пользователь 230 желает определить, является ли непроверенный объект 232 контрафактом или по иному нелегальным.
[0037] Пользователь 230 запускает приложение на третьем вычислительном устройстве 238, которое на Фиг. 2 изображено в качестве смартфона. Третье вычислительное устройство 238 под управлением приложения (и возможно в ответ на дополнительный ввод от пользователя 230), захватывает изображение знака-кандидата 236 (например, используя камеру 314, изображенную на Фиг. 3). Третье вычислительное устройство 238 декодирует явные данные в знаке-кандидате 236 (например, данные в штрихкоде, которые указывают идентификационные данные продукта, на который наносится штрихкод) и передает захваченное изображение второму вычислительному устройству 224 через сеть 226.
[0038] После приема захваченного изображения второе вычислительное устройство 224 генерирует один или более отфильтрованных профилей одного или более признаков знака-кандидата 236. Действия, которые второе вычислительное устройство 224 может выполнять при выполнении данной задачи в варианте осуществления, являются теми, что приведены на Фиг. 6, которая будет описана более подробно ниже.
[0039] В варианте осуществления одно или более вычислительных устройств 108, 110 и 120 с Фиг. 1 и одно или более вычислительных устройств 210, 224 и 238 с Фиг. 2 имеют общую архитектуру, показанную на Фиг. 3. Устройство, изображенное на Фиг. 3, включает в себя логическую схему 302, первичную память 304 (например, энергозависимую память, память с произвольным доступом), вторичную память 306 (например, энергонезависимую память), устройства 308 ввода пользователя (например, клавиатуру, мышь, или сенсорный экран), дисплей 310 (например, дисплей на органических, светоизлучающих диодах) и сетевой интерфейс 312 (который может быть проводным или беспроводным). Памяти 304 и 306 хранят инструкции и данные. Логическая схема 302 исполняет инструкции и использует данные, чтобы выполнять различные процедуры, включающие в некоторых вариантах осуществления способы, описываемые в данном документе (включая, например, те процедуры, которые упоминаются как выполняемые вычислительным устройством). Некоторые из вычислительных устройств также могут включать в себя камеру 314 (например, третье вычислительное устройство 238, в частности, если оно реализуется в качестве устройства мобильной связи).
[0040] В варианте осуществления подлинный знак (такой как подлинный знак 212 на Фиг. 2) состоит из некоторого числа признаков, именуемых в данном документе «подзонами». Подзоны могут соответствовать «ячейкам» в соответствии с ISO/IEC 15415 и могут быть выполнены единообразного размера. Чтобы способствовать иллюстрации некоторых из концепций, обсуждаемых в данном документе, внимание направлено на Фиг. 4, которая иллюстрирует знак 400 с первой подзоной 450, второй подзоной 452, третьей подзоной 454 и четвертой подзоной 456. Характеристикой первой подзоны 450 является ее средняя пигментация, которую вычислительное устройство может измерить и определить значительное отклонение (например, в той степени, которая превышает предварительно определенную пороговую величину) от таковой у других подзон. Характеристикой второй подзоны 452 является ее смещение от оптимально подогнанной сетки 458. Вычислительное устройство может измерить данное отклонение и определить величину отклонения как значительно более высокое, чем у других подзон. Характеристикой третьей подзоны 454 является частота возникновения пустот. Вычислительное устройство может измерить частоту возникновения пустот и определить, что третья подзона 454 включает в себя значительно более высокую частоту возникновения пустот, чем другие подзоны. В заключение, признаком, который может быть обнаружен в четвертой подзоне 456, является край 460. Характеристикой края 460 является его линейность. Вычислительное устройство может измерить данную линейность и определить, что линейность является значительно ниже чем, у краев других подзон.
[0041] Со ссылкой на Фиг. 5 описан пример процедуры, которую второе вычислительное устройство 110 или второе вычислительное устройство 224 выполняет в варианте осуществления. В блоке 502 вычислительное устройство принимает изображение подлинного знака. В блоке 504 вычислительное устройство использует принятое изображение, чтобы сделать измерения признака подлинного знака, что дает в результате набор измерений. Если признак, характеристики которого были измерены, оказывается искажением, тогда набор измерений, следовательно, будет включать в себя данные, касательно искажения. Набор измерения может быть одним из нескольких наборов измерений, которые вычислительное устройство генерирует касательно подлинного знака. Вычислительное устройство может выполнять измерения в разных местоположениях в подлинном знаке. Делая это, вычислительное устройство может разделить знак на несколько подзон (например, в соответствии с промышленным стандартом). В варианте осуществления, если знак является 2D штрихкодом, вычислительное устройство выполняет измерения по всем или подмножеству из суммарного числа подзон (например, все из или подмножество из суммарного числа ячеек) знака.
[0042] Примеры признаков подлинного знака, которые вычислительное устройство может измерять, включают в себя: края, штрихи, зоны между штрихами, посторонние знаки, области, ячейки и подзоны. Примеры характеристик признаков, которые вычислительное устройство может измерять, включают в себя: форму, соотношении сторон, местоположение, размер, контрастность, преобладание разрывов, цвет (например, степень интенсивности цвета, оттенок, или оба показателя), пигментацию, и вариации контрастности. В некоторых вариантах осуществления, вычислительное устройство берет измерения одной и той же характеристики по одним и тем же признакам от знака к знаку, но по разным признакам для разных характеристик. Например, вычислительное устройство может измерять среднюю пигментацию по первому набору подзон знака, и по тому же самому первому набору подзон для последующих знаков, но измерять линейность края по второму набору подзон в знаке и в последующих знаках. Два набора подзон (для разных признаков) можно сказать являются «разными», если присутствует по меньшей мере одна подзона, которая не является общей для обоих наборов. Например, вычислительное устройство может измерять (для всех или подмножества подзон знака): (1) среднюю пигментацию некоторых или всех из подзон знака (например, всех или некоторых из ячеек), (2) любое отклонение в местоположении подзон от оптимально подогнанной сетки, (3) преобладание случайных знаков или пустот, и (4) линейность одного или более краев подзоны.
[0043] В блоке 506 вычислительное устройство создает профиль для признака на основании измерений. В блоке 508 вычислительное устройство создает первый отфильтрованный профиль для признака. Например, вычислительное устройство применяет первый полосовой фильтр к профилю. В блоке 510 вычислительное устройство создает второй отфильтрованный профиль для признака. Например, вычислительное устройство применяет второй полосовой фильтр к профилю. В блоке 512 вычислительное устройство сохраняет первый и второй отфильтрованные профили (например, в устройстве 112 хранения мультимедиа или устройстве 228 хранения мультимедиа).
[0044] В варианте осуществления вычислительное устройство (такое как второе вычислительное устройство 110 или второе вычислительное устройство 224) измеряет значение пикселя (например, значение оттенка серого) каждого пикселя вдоль линии, которая начинается с внутреннего участка знака и простирается за пределы края знака, и вычисляет среднее всех измеренных пикселей (именуемое «проецируемым средним значением пикселя»).
[0045] Со ссылкой на Фиг. 6 описан пример процедуры, которую второе вычислительное устройство 110 или второе вычислительное устройство 224 выполняет в варианте осуществления. В блоке 602 вычислительное устройство принимает изображение знака-кандидата. В блоке 604 вычислительное устройство использует принятое изображение, чтобы сделать измерения признака знака-кандидата. В блоке 606 вычислительное устройство создает профиль для признака, основанный на измерениях. В блоке 608 вычислительное устройство создает первый отфильтрованный профиль для признака. В блоке 610 вычислительное устройство создает второй отфильтрованный профиль для признака. Вычислительное устройство может выполнять блоки 606, 608, и 610, используя изображение знака-кандидата точно таким же образом, как описано выше (например, блоки 506, 508, и 510) для подлинного знака. В блоке 612 вычислительное устройство сравнивает первый и второй отфильтрованные профили с эквивалентным первым и вторым профилями подлинного знака (например, извлекая первый и второй профили подлинного знака из устройства хранения мультимедиа). На основании сравнения вычислительное устройство определяет в блоке 614, является ли знак-кандидат подлинным. Если вычислительное устройство определяет, что знак-кандидат не является подлинным, тогда (в блоке 616) вычислительное устройство указывает, что знак-кандидат не может быть верифицирован (например, посредством передачи сообщения третьему вычислительному устройству 100, при этом третье вычислительное устройство 110 отображает пользователю). Если вычислительное устройство определяет, что знак-кандидат является подлинным, тогда (в блоке 618) вычислительное устройство указывает, что знак-кандидат был верифицирован (например, посредством передачи сообщения третьему вычислительному устройству 110, при этом третье вычислительное устройство 110 отображает пользователю).
[0046] Как отмечено выше, одним возможным признаком, в отношении которого вычислительное устройство (в варианте осуществления) может делать измерения характеристики (например, блок 504 или блок 604), является край. На Фиг. 7A, например, участок 700 штрихкода имеет внутреннюю зону 792 (как правило, напечатанную черным) и край 704. Фиг. 7A также изображает первую опорную ось 706 и простирается за пределы края 704 ко второй опорной оси 708. Существует много возможных значений для расстояния между первой опорной осью 706 и второй опорной осью 708. Например, расстояние может быть расстоянием до следующей напечатанной зоны (промежуток белого пространства) или половиной ширины напечатанной зоны, в которой вычислительное устройство делает измерения, работая в настоящий момент (внутренняя зона 702). Расстояние может быть большей или меньшей дробной частью ширины внутренней зоны 702. В других вариантах осуществления как первая опорная ось 706, так и вторая опорная ось 708 находятся внутри внутренней зоны 702. В других вариантах осуществления обе оси находятся вне внутренней зоны 702 (например, только в белом пространстве). Вычислительное устройство в данном варианте осуществления измеряет значение оттенка серого (например, по шкале от 0 до 255) каждого из пикселей вдоль первой линии 710, вдоль второй линии 712, вдоль третьей линии 714 и вдоль четвертой линии 716. Каждая из первой линии 710, второй линии 712, третьей линии 714 и четвертой линии 716 начинается на первой оси 706 и простирается от нее в направлении и за пределы края 704, и заканчивается на второй оси 708.
[0047] На Фиг. 7A линии 710, 712, 714 и 716 изображены на Фиг. 7A как перпендикулярные первой опорной оси 706 и второй опорной оси 708, но это необязательно. Несмотря на то, что они изображены на Фиг. 7A разнесенными друг от друга, линии 710, 712, 714, и 716 могут не иметь пространства между друг другом. Кроме того, несмотря на то, что изображено четыре линии, их может быть меньше (даже настолько меньше, как одна) или больше. Дополнительно, линии 710, 712, 714 и 716 могут быть прямыми, но это необязательно. Например, если штрихкод (частью которого является участок 700) находится на изогнутой поверхности, тогда линии 710, 712, 714 и 716 могут быть прямыми в плоскости x-y, но изогнутыми по отношению к оси z (например, выпуклость наружу от страницы).
[0048] Несмотря на то, что край 704 изображен в основном линейным по отношению к направлению y, не требуется чтобы он был таким. Например, край может быть смещенной кривой (например, напоминая волнистую линию). Кроме того, несмотря на то, что первая опорная ось 706 и вторая опорная ось 708 изображены как практически параллельные краю 706, не требуется чтобы они были такими.
[0049] В варианте осуществления, если признак является краем, то для заданного края знака, вычислительное устройство создает профиль для края (блоки 506 и 606). Профиль края в варианте осуществления включает в себя ряды данных проецируемых средних значений пикселя, вычисленных для участка знака, который включает в себя край. Вычислительное устройство вычисляет проецируемое среднее значение пикселя у пикселя вдоль каждой из первой линии 710, второй линии 712, третьей линии 714 и четвертой линии 716. Вычислительное устройство может выполнять данную операцию проецируемого среднего значения пикселя по нескольким краям знака и делать это по всей длине края или менее чем по всей длине края. Например, по 2D штрихкоду, такому как показанный на Фиг. 4, вычислительное устройство может выполнять операцию по любому сочетанию из: верхних краев одной или более ячеек, нижним краям одной или более ячеек, левым краям одной или более ячеек и правым краям одной или более ячеек. В другом примере по 1D штрихкоду, такому как тот, что показан на Фиг. 8, вычислительное устройство может выполнять операцию проецируемого среднего значения пикселя по каждому из участков штрихов штрихкода. Кроме того, вычислительное устройство может выполнять операцию по участку 802 тринадцатого штриха (затенен для ясности) штрихкода на Фиг. 8, который включает в себя передний край того штриха, и выполнять операцию по участку 804, который включает в себя задний край. Вычислительное устройство может выполнять данную операцию по передним и задним краям каждого из упомянутых штрихов.
[0050] На Фиг. 7B пиксели первой линии 710 представлены четырьмя отдельными пикселями. Естественно, может присутствовать много больше пикселей, но только четыре показаны для простоты описания. Каждый из Пикселей 1 и 2 имеет значение 255, Пиксель 3 имеет значение 84, и каждый из Пикселей 4 и 5 имеет значение 0. Среднее этих значений (проецируемое среднее значения пикселя) составляет 106.
[0051] Посредством получения среднего по линиям проекции вычислительное устройство учитывает искажения, которые находятся внутри внутренней зоны 702 участка 700 штрихкода в дополнение к искажениям по краю 704. Например, Фиг. 9A показывает участок 900 штрихкода с внутренней зоной 902, в которой присутствуют посторонние пустоты 904, и краем 906, за пределами которого присутствуют посторонние знаки 908. Вычислительное устройство в данном варианте осуществления измеряет значение оттенка серого пикселей вдоль первой линии 910, вдоль второй линии 912, вдоль третьей линии 914 и вдоль четвертой линии 916. Фиг. 9B иллюстрирует, что проецируемое среднее значение (130) пикселя вдоль первой линии 910 является частично результатом посторонних пустот 918, 920, и 922, как впрочем и постороннего знака 924. Эти посторонние знаки и пустоты оказывают влияние на индивидуальные значения пикселей, так что Пиксель 2 имеет значение 220, Пиксель 3 имеет значение 100, Пиксель 4 имеет значение 25 и Пиксель 5 имеет значение 53.
[0052] Фиг. 10 изображает график примера профиля края. Вертикальная ось представляет собой проецируемое среднее значение пикселя (например, значение серого) взятое вдоль линии (например, как описано в связи с Фиг. 7A и Фиг. 9A) в области края знака. Горизонтальная ось представляет собой местоположение вдоль первой опорной оси 706 (например, в единицах значений индекса пикселя, или очередность пикселя в непрерывной линии из пикселей вдоль опорной оси).
[0053] В соответствии с вариантом осуществления, чтобы выполнить блоки 508, 510, 608 и 610, вычислительное устройство применяет ряды полосовых фильтров, один за раз, к профилю края знака, и может делать так для нескольких профилей края (например, для каждого края, для которого вычислительное устройство создало профиль среднего значения). Полосовой фильтр исключает все компоненты пространственных частот за исключением тех компонентов частоты, которые лежат внутри диапазона полосового фильтра. Фиг. 10 показывает пример профиля края до того, как вычислительное устройство применило полосовой фильтр. Фиг. 11 показывает график, представляющий собой проекцию края с Фиг. 10 после того, как вычислительное устройство применяет полосовой фильтр.
[0054] Существует много возможных типов фильтров и методик фильтрации, которые могут быть использованы в различных вариантах осуществления. В варианте осуществления вычислительное устройство использует полосовой фильтр, который может разрешать напечатанные признаки в диапазоне размера от 0.3 до 3мм. В данном варианте осуществления верхним и нижним пределами для полосового фильтра являются σ1=20 и σ2=2. Размер наименьшего признака для каждого предела составляет (при длине=3σ (в пикселях)) L1=60 пикселей и L2=6 пикселей. Верхний и нижний предел в циклах/профиль [800 пикселей на профиль, f=800/(2L)]. f1=800/(60+60)=6.6 циклов/профиль, f2=800/(12)=66 циклов/профиль. Размер наименьшего признака для каждого предела в мм (при 800 пикселей на 4см, 0.05мм/пиксель, L1=3мм, L2=0.3мм. Соответственно, полосовой фильтр разрешает напечатанные признаки в диапазоне размера между 0.3 до 3мм.
[0055] В другом варианте осуществления полосовой фильтр разрешает напечатанные признаки в диапазоне размера между 1.5-4.5мм: σ1=30 и σ2=10. L1=90 пикселей или 4.5мм, f1=4.4 циклов/профиль.
[0056] В варианте осуществления вычислительное устройство создает множество отфильтрованных профилей для подлинного знака по множеству полос пространственных частот и сохраняет эти отфильтрованные профили в устройстве хранения мультимедиа. Впоследствии, когда вычислительное устройство принимает изображение знака-кандидата, который должен быть протестирован на подлинность, вычислительное устройство (a) создает отфильтрованные профили для знака-кандидата (например, блоки 508, 510, 608 и 610), (b) сравнивает отфильтрованный профиль для знака-кандидата в конкретной полосе пространственных частот с отфильтрованным профилем подлинного знака в той же самой полосе пространственных частот (например, посредством выполнения функции статистической корреляции над рядами данных отфильтрованного профиля подлинного знака и отфильтрованным профилем знака-кандидата) (например, блок 612), (c) назначает показатель корреляции, основанный на статистической корреляции, (d) повторяет (b) и (c) для нескольких полос частот и (e) создает профиль корреляции спектра пространственных частот, основанный на совокупности показателей корреляции. Например, показатель корреляции может быть корреляцией числовых рядов для подлинных и потенциально возможных данных метрик, после полосовой фильтрации при конкретной полосе частот.
[0057] В варианте осуществления профиль корреляции спектра пространственных частот состоит из рядов данных, которые включают в себя показатели корреляции, упорядоченные предварительно определенным образом. Фиг. 12 показывает пример профиля корреляции спектра пространственных частот, изображённых в качестве графика. Горизонтальная ось состоит из числовых значений, назначенных каждому из полосовых фильтров. Например, полосовой фильтр #1 может допускать компоненты спектра из длин волны от 3 миллиметров до 6 миллиметров, полосовой фильтр #2 может допускать компоненты спектра из длин волны от 6 миллиметров до 12 миллиметров и т.д. Вертикальная ось состоит из показателей корреляции у операции корреляции, выполненной вычислительным устройством над соответствующими отфильтрованными профилями знака-кандидата и подлинного знака.
[0058] В варианте осуществления вычислительное устройство сравнивает профиль корреляции спектра пространственных частот знака-кандидата и таковой у подлинного знака и определяет на основании сравнения, является ли знак-кандидат подлинным знаком. Дополнительно или в качестве альтернативы, вычислительное устройство определяет, был ли знак-кандидат напечатан, используя ту же самую печатную форму, что и подлинный знак (например, после того, как делается определение того, что знак-кандидат не является подлинным). Форма профиля корреляции спектра пространственных частот указывает результат, а вычислительное устройство может интерпретировать данную форму как часть выполнения блока 614. Например, Фиг. 12 показывает типичную 'горбатую' форму подлинного знака (линия 1202) и низкую, плоскую линию контрафактного знака (линия 1204). Фиг. 13 показывает подлинный знак (линия 1302) против фотокопии того же самого подлинного знака (1304).
[0059] Должно быть понятно, что примерные варианты осуществления, описанные в данном документе, следует рассматривать только в описательном смысле, а не в целях ограничения. Описания признаков и аспектов в рамках каждого варианта осуществления, как правило, следует рассматривать как доступные для других сходных признаков или аспектов в других вариантах осуществления. Специалистам в соответствующей области техники следует понимать, что различные изменения по форме и в деталях могут быть выполнены здесь, не отступая от их сущности и объема, как определяется нижеследующей формулой изобретения. Например, этапы блок-схем на Фиг. 5 и Фиг. 6 могут быть переупорядочены таким образом, который будет очевиден специалистам в соответствующей области техники. Кроме того, все этапы этих блок-схем, как, впрочем, и описанных здесь способов, могут выполняться на одном вычислительном устройстве.

Claims (68)

1. Способ на вычислительном устройстве для определения того, является ли знак подлинным, содержащий:
прием изображения знака-кандидата;
с использованием принятого изображения измерение характеристики признака знака-кандидата, что дает в результате набор измерений;
создание профиля для признака на основании этого набора измерений;
создание первого отфильтрованного профиля для признака посредством фильтрации из профиля признака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых в первой полосе пространственных частот;
создание второго отфильтрованного профиля для признака посредством фильтрации из профиля признака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых во второй полосе пространственных частот;
сравнение первого отфильтрованного профиля признака с эквивалентным первым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
сравнение второго отфильтрованного профиля признака с эквивалентным вторым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
определение того, является ли знак-кандидат подлинным, на основании сравнения первого отфильтрованного профиля и сравнения второго отфильтрованного профиля; и
указание результата определения пользователю.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
прием изображения подлинного знака;
с использованием принятого изображения подлинного знака измерение характеристики признака подлинного знака, что дает в результате набор измерений;
создание профиля для признака подлинного знака на основании этого набора измерений признака подлинного знака;
создание эквивалентного первого отфильтрованного профиля подлинного знака посредством фильтрации из профиля признака подлинного знака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых в первой полосе пространственных частот; и
создание эквивалентного второго отфильтрованного профиля подлинного знака посредством фильтрации из профиля признака подлинного знака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых во второй полосе пространственных частот.
3. Способ по п. 1, причем
признак является краем знака,
измерение характеристики признака знака-кандидата содержит вычисление множества проецируемых средних значений пикселя на участке знака, который включает в себя край, и
создание профиля для признака содержит создание профиля края на основании вычисленного множества проецируемых средних значений пикселя, вычисленных на участке знака-кандидата, который включает в себя край.
4. Способ по п. 3, причем вычисление упомянутого множества проецируемых средних значений пикселя содержит вычисление по меньшей мере одного проецируемого значения пикселя вдоль линии, которая проходит от первой опорной оси, простирающейся в направлении практически параллельном краю, до второй опорной оси, простирающейся в направлении, практически параллельном краю.
5. Способ по п. 4, причем знак является штрихкодом, первая опорная ось находится внутри штриха штрихкода, а вторая опорная ось находится между штрихами штрихкода.
6. Способ по п. 4, причем знак является штрихкодом, первая опорная ось находится внутри штриха штрихкода и вторая опорная ось находится внутри этого штриха.
7. Способ по п. 4, причем знак является штрихкодом, первая опорная ось находится между штрихами штрихкода и вторая опорная ось находится между штрихами штрихкода.
8. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
создание дополнительных отфильтрованных профилей для признака для дополнительных полос пространственных частот; и
сравнение каждого из дополнительных отфильтрованных профилей с эквивалентными отфильтрованными профилями признака подлинного знака,
при этом определение того, является ли знак-кандидат подлинным, дополнительно основано на дополнительных отфильтрованных профилях.
9. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
назначение первого показателя корреляции первой полосе пространственных частот на основании сравнения первого отфильтрованного профиля признака с эквивалентным первым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
назначение второго показателя корреляции второй полосе пространственных частот на основании сравнения второго отфильтрованного профиля признака с эквивалентным вторым отфильтрованным профилем признака подлинного знака; и
создание профиля корреляции спектра пространственных частот с использованием первого показателя корреляции и второго показателя корреляции,
при этом определение того, является ли знак-кандидат подлинным, содержит определение того, является ли знак-кандидат подлинным, на основании по меньшей мере одного из первого и второго показателей корреляции.
10. Способ по п. 9, причем
создание профиля корреляции спектра пространственных частот содержит:
построение карты первого показателя корреляции в первом полосовом фильтре первой полосы пространственных частот; и
построение карты второго показателя корреляции во втором полосовом фильтре второй полосы пространственных частот, а
определение того, является ли знак-кандидат подлинным, содержит анализ построенных в виде карты показателей корреляции и полос пространственных частот.
11. Способ по п. 1, причем
создание первого отфильтрованного профиля содержит применение первого полосового фильтра к профилю признака,
создание второго отфильтрованного профиля содержит второй полосовой фильтр для профиля признака отдельно от применения первого полосового фильтра.
12. Способ по п. 1, причем признак является искажением.
13. Способ по п. 1, причем признак является подзоной знака-кандидата, а измерение является измерением средней пигментации подзоны.
14. Способ по п. 1, причем признак является подзоной знака-кандидата, а измерение является измерением отклонения местоположения подзоны от оптимально подогнанной сетки.
15. Способ по п. 1, причем признак является подзоной знака-кандидата, а измерение является измерением случайных знаков или пустот в подзоне.
16. Способ по п. 1, причем прием изображения знака-кандидата содержит прием изображения от камеры, встроенной в вычислительное устройство.
17. Способ по п. 1, причем прием изображения знака-кандидата содержит прием через сеть.
18. Способ по п. 1, причем знак выбирают из группы, состоящей из штрихкода, логотипа и художественного оформления.
19. Вычислительное устройство, содержащее аппаратный процессор, который выполняет действия, содержащие:
прием изображения знака-кандидата;
с использованием принятого изображения выполнение множества измерений признака знака-кандидата;
создание профиля для признака на основании упомянутого множества измерений;
создание первого отфильтрованного профиля для признака посредством фильтрации из профиля признака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых в первой полосе пространственных частот;
создание второго отфильтрованного профиля для признака посредством фильтрации из профиля признака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых во второй полосе пространственных частот;
сравнение первого отфильтрованного профиля признака с эквивалентным первым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
сравнение второго отфильтрованного профиля края с эквивалентным вторым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
определение того, является ли знак-кандидат подлинным, на основании сравнения первого отфильтрованного профиля и сравнения второго отфильтрованного профиля; и
указание результата определения пользователю.
20. Невременный машиночитаемый носитель информации с хранящимися на нем исполняемыми компьютером инструкциями для выполнения действий, содержащих:
прием изображения знака-кандидата;
с использованием принятого изображения выполнение множества измерений признака знака-кандидата;
создание профиля для признака на основании упомянутого множества измерений;
создание первого отфильтрованного профиля для признака посредством фильтрации из профиля признака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых в первой полосе пространственных частот;
создание второго отфильтрованного профиля для признака посредством фильтрации из профиля признака всех компонентов пространственных частот за исключением таковых во второй полосе пространственных частот;
сравнение первого отфильтрованного профиля признака с эквивалентным первым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
сравнение второго отфильтрованного профиля края с эквивалентным вторым отфильтрованным профилем признака подлинного знака;
определение того, является ли знак-кандидат подлинным, на основании сравнения первого отфильтрованного профиля и сравнения второго отфильтрованного профиля; и
указание результата определения пользователю.
RU2018101250A 2015-06-16 2016-06-13 Способы и вычислительное устройство для определения, является ли знак подлинным RU2661528C1 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562180477P 2015-06-16 2015-06-16
US62/180,477 2015-06-16
PCT/US2016/037149 WO2016205102A1 (en) 2015-06-16 2016-06-13 Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2661528C1 true RU2661528C1 (ru) 2018-07-17

Family

ID=57545644

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018101250A RU2661528C1 (ru) 2015-06-16 2016-06-13 Способы и вычислительное устройство для определения, является ли знак подлинным

Country Status (15)

Country Link
US (1) US10235597B2 (ru)
EP (2) EP3937080A1 (ru)
JP (1) JP6439056B2 (ru)
KR (1) KR101889265B1 (ru)
CN (1) CN107851201B (ru)
AU (1) AU2016278954B2 (ru)
CA (1) CA2989349C (ru)
DK (1) DK3311337T3 (ru)
ES (1) ES2915025T3 (ru)
HK (1) HK1252362A1 (ru)
IL (1) IL256161B (ru)
MX (1) MX369070B (ru)
RU (1) RU2661528C1 (ru)
WO (1) WO2016205102A1 (ru)
ZA (1) ZA201708251B (ru)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DK2820592T3 (en) 2012-03-01 2018-04-23 Sys Tech Solutions Inc Unique identification information from labeled features
US20150379321A1 (en) 2012-03-01 2015-12-31 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the authenticity of a mark
US20150169928A1 (en) 2012-03-01 2015-06-18 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the identity of a printed item
KR101889265B1 (ko) * 2015-06-16 2018-08-16 시스-테크 솔루션스 인코포레이티드 마크가 진짜인지를 결정하기 위한 방법들 및 컴퓨팅 디바이스
CN107534553B (zh) * 2015-09-24 2021-02-26 锡克拜控股有限公司 证件的重新认证
DE202016104447U1 (de) * 2016-07-21 2016-08-22 Fibro Gmbh Vorrichtung zum Ausführen eines Verfahrens zur Erzeugung und Detektieren einer fälschungssicheren Identifikation
US10769263B1 (en) * 2019-05-07 2020-09-08 Alibaba Group Holding Limited Certificate verification
EP4060525A1 (en) 2021-03-15 2022-09-21 SYS-Tech Solutions, Inc. Dynamic rerouting of uniform resource identifiers having different syntaxes
WO2023205473A1 (en) 2022-04-21 2023-10-26 Sys-Tech Solutions, Inc. Mark authentication with distortion tolerance

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2208248C2 (ru) * 1997-06-06 2003-07-10 Овд Кинеграм Аг Устройство для распознавания оптических дифракционных меток
RU2451340C2 (ru) * 2006-11-15 2012-05-20 Гизеке Унд Девриент Гмбх Способ распознавания загрязнений и/или истираний краски в зоне переходов цветов на ценных документах и средства для осуществления этого способа
US20130034290A1 (en) * 2011-08-01 2013-02-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of identifying a counterfeit bill using a portable terminal
RU2476936C2 (ru) * 2007-06-01 2013-02-27 КБА-НотаСис СА Аутентификация защищенных документов, в частности банкнот
US20150083801A1 (en) * 2012-03-01 2015-03-26 Sys-Tech Solutions, Inc. Unique Identification Information from Marked Features

Family Cites Families (114)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB8812890D0 (en) 1988-05-31 1988-07-06 De La Rue Co Plc Security device & methods & apparatus for verification
US5153418A (en) 1990-10-30 1992-10-06 Omniplanar, Inc. Multiple resolution machine readable symbols
CH684590A5 (de) 1991-09-26 1994-10-31 Grapha Holding Ag Verfahren zur Einheitlichkeitsprüfung von Druckbogen und Vorrichtung zur Durchführung desselben.
US5325167A (en) 1992-05-11 1994-06-28 Canon Research Center America, Inc. Record document authentication by microscopic grain structure and method
US5583950A (en) 1992-09-16 1996-12-10 Mikos, Ltd. Method and apparatus for flash correlation
US5521984A (en) 1993-06-10 1996-05-28 Verification Technologies, Inc. System for registration, identification and verification of items utilizing unique intrinsic features
US5465303A (en) 1993-11-12 1995-11-07 Aeroflex Systems Corporation Automated fingerprint classification/identification system and method
US6449377B1 (en) 1995-05-08 2002-09-10 Digimarc Corporation Methods and systems for watermark processing of line art images
US8144368B2 (en) 1998-01-20 2012-03-27 Digimarc Coporation Automated methods for distinguishing copies from original printed objects
HU211281B (en) 1994-07-25 1996-11-28 Lajos Pikler Method for identificating objects on the basis of the forming and checking their surface roughness, further an object having surface suitable to said identification
US6032861A (en) 1995-01-03 2000-03-07 Lemelson; Jerome H. Method and apparatus for encoding and decoding bar codes with primary and secondary information and method of using such bar codes
US6543691B1 (en) 1995-01-03 2003-04-08 Jerome H. Lemelson Method and apparatus for encoding and decoding bar codes with primary and secondary information and method of using such bar codes
US5563401A (en) 1995-01-03 1996-10-08 Lemelson; Jerome H. Bar codes and methods
US5706091A (en) * 1995-04-28 1998-01-06 Nikon Corporation Apparatus for detecting a mark pattern on a substrate
AU4311896A (en) 1995-12-29 1997-07-28 S. E. Axis Limited Authentication of articles
US5978495A (en) 1996-07-17 1999-11-02 Intelnet Inc. Method and apparatus for accurate determination of the identity of human beings
US5883971A (en) 1996-10-23 1999-03-16 International Business Machines Corporation System and method for determining if a fingerprint image contains an image portion representing a smudged fingerprint impression
US6460766B1 (en) 1996-10-28 2002-10-08 Francis Olschafskie Graphic symbols and method and system for identification of same
US6185318B1 (en) 1997-08-22 2001-02-06 International Business Machines Corporation System and method for matching (fingerprint) images an aligned string-based representation
US5946103A (en) 1998-01-29 1999-08-31 Xerox Corporation Halftone patterns for trusted printing
US6685095B2 (en) 1998-05-05 2004-02-03 Symagery Microsystems, Inc. Apparatus and method for decoding damaged optical codes
WO2000019357A1 (en) * 1998-09-29 2000-04-06 Angstrom Technologies, Inc. First-order authentication system
US6760472B1 (en) 1998-12-14 2004-07-06 Hitachi, Ltd. Identification method for an article using crystal defects
US7038766B2 (en) 1999-04-01 2006-05-02 Microtrace, Llc Identification particles and system and method for retrospective identification using spectral codes
WO2001010090A1 (en) 1999-07-28 2001-02-08 Tomkow Terrance A System and method for verifying delivery and integrity of electronic messages
WO2001024107A2 (en) 1999-09-30 2001-04-05 Dna Technologies, Inc. Product authentication system
US6398117B1 (en) 2000-01-14 2002-06-04 Hewlett-Packard Co. Method and system for combining bar codes of different encoding dimensions
US7152047B1 (en) 2000-05-24 2006-12-19 Esecure.Biz, Inc. System and method for production and authentication of original documents
US7162035B1 (en) 2000-05-24 2007-01-09 Tracer Detection Technology Corp. Authentication method and system
US7107453B2 (en) 2000-05-25 2006-09-12 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Authenticatable graphical bar codes
EP1325464A1 (en) 2000-10-11 2003-07-09 Digimarc Corporation Halftone watermarking and related applications
KR20010025234A (ko) 2000-11-09 2001-04-06 김진삼 지문정보를 이용한 카드거래 인증방법 및 그 시스템
WO2002065782A1 (en) 2001-02-12 2002-08-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Generating and matching hashes of multimedia content
JP3896827B2 (ja) 2001-02-21 2007-03-22 株式会社デンソー 情報コードの解読方法および解読システム
US7013024B2 (en) 2001-04-13 2006-03-14 Pitney Bowes Inc. Method for reading information that has been embedded in an image
JP2002344736A (ja) 2001-05-21 2002-11-29 Oki Electric Ind Co Ltd プリント紙の原本保証システム，プリンタ装置，および，検証装置
US7184580B2 (en) 2001-07-24 2007-02-27 Laurence Hamid Fingerprint scar recognition method and apparatus
ATE367594T1 (de) 2001-11-09 2007-08-15 Int Barcode Corp System und verfahren zum einbetten von zeichen in einen strich eines strichcodes
JP3804012B2 (ja) 2002-03-08 2006-08-02 沖電気工業株式会社 文書画像の改ざん判定方法及びシステム、並びにその制御用プログラム
US6970236B1 (en) 2002-08-19 2005-11-29 Jds Uniphase Corporation Methods and systems for verification of interference devices
JP4245883B2 (ja) 2002-09-13 2009-04-02 株式会社日立製作所 電子文書およびこれの印刷媒体の真正性管理方法およびシステム、ならびにプログラム、記録媒体
WO2004034236A2 (en) 2002-10-11 2004-04-22 Digimarc Corporation Systems and methods for recognition of individuals using multiple biometric searches
US20040161153A1 (en) 2003-02-18 2004-08-19 Michael Lindenbaum Context-based detection of structured defects in an image
US7025269B2 (en) 2003-04-24 2006-04-11 Watson Label Products Corp. Barcodes including embedded security features and space saving interleaved text
EP1477940B1 (en) 2003-04-30 2007-08-01 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Authentication method and system
ATE410315T1 (de) 2003-04-30 2008-10-15 Hewlett Packard Development Co Authentifizierungsverfahren und -system
BRPI0411589A (pt) 2003-07-04 2006-08-29 Kwang-Don Park objeto de reconhecimento do tipo aleatório, equipamento e método de identificação 3d e sistema e método de autenticação de produto
US7044376B2 (en) 2003-07-23 2006-05-16 Eastman Kodak Company Authentication method and apparatus for use with compressed fluid printed swatches
US20050053236A1 (en) 2003-09-08 2005-03-10 Samii Mohammad M. Printed material verification
AR043357A1 (es) 2004-01-23 2005-07-27 Salva Calcagno Eduardo Luis Procedimiento de identificacion de personas mediante la conversion de huellas dactilares y codigos geneticos en codigos de barras y disposicion utilizada en dicho procedimiento
US7697729B2 (en) 2004-01-29 2010-04-13 Authentec, Inc. System for and method of finger initiated actions
US7497379B2 (en) 2004-02-27 2009-03-03 Microsoft Corporation Counterfeit and tamper resistant labels with randomly occurring features
CN100481117C (zh) 2004-03-15 2009-04-22 武汉矽感科技有限公司 一种二维条码编解码方法
US7577844B2 (en) 2004-03-17 2009-08-18 Microsoft Corporation Systems and methods for encoding randomly distributed features in an object
US7609872B2 (en) 2004-04-05 2009-10-27 Eastman Kodak Company Method and apparatus for verifying the authenticity of documents
FR2870376B1 (fr) 2004-05-11 2006-09-22 Yann Boutant Procede de reconnaissance de supports fibreux, ainsi que les applications d'un tel procede dans le domaine informatique notamment
US7229025B2 (en) 2004-06-07 2007-06-12 Pitney Bowes Inc. Barcode with enhanced additional stored data
US7616797B2 (en) 2004-08-23 2009-11-10 Bailey Kenneth S Minutia detection from measurement of a human skull and identifying and profiling individuals from the human skull detection
JP4340618B2 (ja) 2004-10-08 2009-10-07 富士通株式会社 生体情報認証装置及び方法，並びに生体情報認証プログラム及び生体情報認証プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
US7856116B2 (en) 2004-11-09 2010-12-21 Digimarc Corporation Authenticating identification and security documents
US7752077B2 (en) 2005-01-21 2010-07-06 Amazon Technologies, Inc. Method and system for automated comparison of items
US7773812B2 (en) 2005-04-11 2010-08-10 Microsoft Corporation Method and system for performing searches and returning results based on weighted criteria
US7533062B2 (en) 2005-05-27 2009-05-12 Pitney Bowes Inc. Method for creating self-authenticating documents
US8212651B2 (en) 2005-12-15 2012-07-03 International Business Machines Corporation Use of radio frequency identifier (RFID) tags for identification of an authentication status of an item
CN101416246B (zh) 2006-03-31 2011-04-20 国际商业机器公司 用于检测伪造的或者盗用的品牌物品的方法和装置
RU2458395C2 (ru) 2006-07-19 2012-08-10 Эдванст Трэк Энд Трэйс Способ и устройство для защиты и аутентификации документов
US20080025555A1 (en) * 2006-07-31 2008-01-31 Canadian Bank Note Company, Limited Method and apparatus for comparing document features using pattern recognition
JP2010507847A (ja) 2006-10-26 2010-03-11 マンローラント・アーゲー 印刷製品の確率的なマーキング及び追跡のための装置、方法、及びプロセス
US7422147B2 (en) 2006-12-22 2008-09-09 Walter Steven Rosenbaum System and method for detecting fraudulent transactions of items having item-identifying indicia
AU2006252239B2 (en) 2006-12-22 2010-04-01 Canon Kabushiki Kaisha Barcode pattern
WO2008078009A1 (fr) 2006-12-26 2008-07-03 Alphacode Procede de caracterisation d'elements aleatoires de la reproduction de graphismes leur conferant les proprietes d'un sceau
GB2445966B (en) 2007-01-25 2011-05-18 Hewlett Packard Development Co Method of and system for authenticating an item
US7327859B1 (en) 2007-02-14 2008-02-05 Lam Ko Chau Methods and systems for automated fingerprint recognition
US7673807B2 (en) 2007-02-21 2010-03-09 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Multiple resolution readable color array
US7900837B2 (en) 2007-03-14 2011-03-08 Microsoft Corporation Optical fiber paper reader
US8905313B2 (en) 2007-04-12 2014-12-09 Honeywell International Inc. Method and system for creating and reading multi-color co-planar emissive indicia using printable dyes and pigments
WO2008143087A1 (ja) 2007-05-14 2008-11-27 International Frontier Technology Laboratory, Inc. 真贋認証対象物，真贋認証チップ読取装置及び真贋判別方法
US7938331B2 (en) 2007-06-29 2011-05-10 Symbol Technologies, Inc. Method and system for anti-counterfeit barcode label
EP2045783A1 (en) 2007-10-02 2009-04-08 Kba-Giori S.A. Method and system for controlled production of security documents, especially banknotes
JP2009109419A (ja) 2007-10-31 2009-05-21 Sony Corp 物品識別装置および方法、並びにプログラム
US8488834B2 (en) 2007-11-15 2013-07-16 Certifi-Media Inc. Method for making an assured image
JP5023992B2 (ja) 2007-11-16 2012-09-12 富士ゼロックス株式会社 偽造判別システム、及び偽造判別装置
US8267321B2 (en) 2008-02-11 2012-09-18 International Business Machines Corporation Enhanced-density barcode
JP5521276B2 (ja) 2008-03-13 2014-06-11 富士通株式会社 認証装置、認証方法及び認証プログラム
US8705873B2 (en) * 2008-03-20 2014-04-22 Universite De Geneve Secure item identification and authentication system and method based on unclonable features
US8027468B2 (en) 2008-04-08 2011-09-27 Honeywell International Inc. Method and system for camera sensor fingerprinting
DE102009016194A1 (de) 2008-04-23 2009-10-29 Heidelberger Druckmaschinen Ag Verfahren zur Herstellung eines Sicherheitsmerkmals auf einem flachen Substrat
US8793498B2 (en) * 2008-08-11 2014-07-29 Nbcuniversal Media, Llc System and method for forensic analysis of media works
US8406462B2 (en) 2008-08-17 2013-03-26 Dolby Laboratories Licensing Corporation Signature derivation for images
JP2012523598A (ja) 2009-04-08 2012-10-04 コンチネンタル・テベス・アーゲー・ウント・コンパニー・オーハーゲー ２次元シンボルコードおよびそのシンボルコードを読取るための方法
US8430301B2 (en) 2009-11-23 2013-04-30 Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. Document authentication using hierarchical barcode stamps to detect alterations of barcode
EP2348465A1 (en) 2009-12-22 2011-07-27 Philip Morris Products S.A. Method and apparatus for storage of data for manufactured items
WO2011077459A2 (en) 2009-12-23 2011-06-30 Alexia Technologies Private Limited A method of extracting naturally encrypted features from a natural surface of a product
JP5668358B2 (ja) 2010-08-10 2015-02-12 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理システム及びプログラム
US8905314B2 (en) 2010-09-30 2014-12-09 Apple Inc. Barcode recognition using data-driven classifier
JP2012141729A (ja) 2010-12-28 2012-07-26 Jvc Kenwood Corp 真贋判定方法、真贋判定装置、真贋判定システムおよびカラー二次元コード
US8542930B1 (en) 2010-12-30 2013-09-24 Cognex Corporation Mark reader configured to prioritize images
KR101865415B1 (ko) 2011-05-11 2018-06-07 삼성전자주식회사 모바일 통신기를 이용하는 위폐 감별법
US9022280B2 (en) 2011-06-24 2015-05-05 Verisign, Inc. Multi-mode barcode resolution system
US20150379321A1 (en) 2012-03-01 2015-12-31 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the authenticity of a mark
US9305028B2 (en) * 2012-04-11 2016-04-05 Zynga Inc. Gaming platform utilizing a fraud detection platform
US10565483B2 (en) 2012-08-31 2020-02-18 International Business Machines Corporation Two-dimensional barcode to avoid unintentional scanning
US20140078556A1 (en) * 2012-09-19 2014-03-20 John T. Anderson, III Method of forming security markings
JP6164899B2 (ja) 2013-04-05 2017-07-19 キヤノン株式会社 ハッシュ値生成装置、システム、判定方法、プログラム、記憶媒体
CN103279731B (zh) 2013-06-06 2016-05-25 格科微电子（上海）有限公司 二维码防伪方法及其防伪验证方法
US9233572B2 (en) * 2013-08-30 2016-01-12 International Business Machines Corporation Anti-counterfeiting opto-thermal watermark for electronics
US9904734B2 (en) * 2013-10-07 2018-02-27 Apdn (B.V.I.) Inc. Multimode image and spectral reader
TWI525317B (zh) 2013-10-08 2016-03-11 國立清華大學 整合影像分析與資料挖礦之自動光學檢測缺陷影像分類方法
RU2621006C1 (ru) 2014-02-28 2017-05-30 Сис-Тек Солюшнз, Инк. Способы и система для проверки подлинности напечатанного предмета
WO2015138820A1 (en) 2014-03-12 2015-09-17 ClearMark Systems, LLC System and method for authentication
CN103903039B (zh) * 2014-03-26 2017-02-22 深圳大学 隐形编码全息防伪膜、其制作方法及识别系统
EP3198526B1 (en) * 2014-09-23 2019-12-25 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the authenticity of a mark
US9940572B2 (en) * 2015-02-17 2018-04-10 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
KR101889265B1 (ko) * 2015-06-16 2018-08-16 시스-테크 솔루션스 인코포레이티드 마크가 진짜인지를 결정하기 위한 방법들 및 컴퓨팅 디바이스

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2208248C2 (ru) * 1997-06-06 2003-07-10 Овд Кинеграм Аг Устройство для распознавания оптических дифракционных меток
RU2451340C2 (ru) * 2006-11-15 2012-05-20 Гизеке Унд Девриент Гмбх Способ распознавания загрязнений и/или истираний краски в зоне переходов цветов на ценных документах и средства для осуществления этого способа
RU2476936C2 (ru) * 2007-06-01 2013-02-27 КБА-НотаСис СА Аутентификация защищенных документов, в частности банкнот
US20130034290A1 (en) * 2011-08-01 2013-02-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of identifying a counterfeit bill using a portable terminal
US20150083801A1 (en) * 2012-03-01 2015-03-26 Sys-Tech Solutions, Inc. Unique Identification Information from Marked Features

Also Published As

Publication number Publication date
ES2915025T3 (es) 2022-06-20
EP3937080A1 (en) 2022-01-12
JP2018527643A (ja) 2018-09-20
HK1252362A1 (zh) 2019-05-24
IL256161A (en) 2018-01-31
MX369070B (es) 2019-10-28
EP3311337B1 (en) 2022-03-02
US10235597B2 (en) 2019-03-19
EP3311337A1 (en) 2018-04-25
JP6439056B2 (ja) 2018-12-19
EP3311337A4 (en) 2018-06-13
CA2989349C (en) 2018-07-17
KR101889265B1 (ko) 2018-08-16
MX2017016236A (es) 2018-04-20
KR20180008900A (ko) 2018-01-24
IL256161B (en) 2019-09-26
ZA201708251B (en) 2018-11-28
CA2989349A1 (en) 2016-12-22
CN107851201B (zh) 2021-04-20
AU2016278954A1 (en) 2018-01-18
WO2016205102A1 (en) 2016-12-22
US20160371303A1 (en) 2016-12-22
DK3311337T3 (da) 2022-05-30
CN107851201A (zh) 2018-03-27
AU2016278954B2 (en) 2018-05-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2661528C1 (ru) Способы и вычислительное устройство для определения, является ли знак подлинным
CN105981044B (zh) 用于生成原始物品的认证和确定可疑物品的方法和设备
RU2682407C1 (ru) Способы и вычислительное устройство для определения, является ли маркер подлинным
US20170091611A1 (en) Methods and a Computing Device for Determining Whether a Mark is Genuine
US20190362114A1 (en) Methods and a system for verifying the identity of a printed item
CA2940761C (en) Methods and a system for verifying the identity of a printed item
KR20170128336A (ko) 마크가 진짜인지를 결정하기 위한 방법 및 컴퓨팅 디바이스
RU2706475C1 (ru) Способы и вычислительное устройство для определения, является ли метка подлинной