RU2807460C1 - Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки - Google Patents

Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки Download PDF

Info

Publication number
RU2807460C1
RU2807460C1 RU2023114737A RU2023114737A RU2807460C1 RU 2807460 C1 RU2807460 C1 RU 2807460C1 RU 2023114737 A RU2023114737 A RU 2023114737A RU 2023114737 A RU2023114737 A RU 2023114737A RU 2807460 C1 RU2807460 C1 RU 2807460C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
document
image
chromaticity
histograms
input
Prior art date
Application number
RU2023114737A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2807460C9 (ru
Inventor
Ирина Андреевна Кунина
Ольга Александровна Надас
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС"
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС"
Publication of RU2807460C1 publication Critical patent/RU2807460C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2807460C9 publication Critical patent/RU2807460C9/ru

Links

Abstract

Изобретение относится к области проверки подлинности изображений документов различных видов, а именно к области проверок, является ли демонстрируемый документ образом оригинального цветного документа или его черно-белой копии, полученным мобильным устройством в неконтролируемой среде. Технический результат заключается в повышении точности проверки документа. Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки, содержит сравнение гистограмм цветности поступаемой на вход цветной фотографии документа и шаблона документа, при этом образом документа является квадратное изображение, левая верхняя вершина которого находится в начале координат изображения, а стороны документа параллельны сторонам изображения, при этом шаблон задает множество элементов документа, неизменных для разных экземпляров документов данного типа и анизотропно масштабирован до размеров входного изображения документа, при этом способ содержит этап предварительной обработки входною изображения, включающий повышение контраста, фильтрацию "черных" пикселей, цветовую нормализацию, переход в координаты цветности, этап построения и предварительной обработки гистограмм цветности, включающий построение гистограммы цветности и задание регионов, обработку гистограмм цветности, этап сравнения гистограмм изображений входного документа и шаблона и принятия решения о цветности документа. 5 ил.

Description

Заявленное изобретение относится к области проверки подлинности изображений документов различных видов, а именно к области проверок, является ли демонстрируемый документ образом оригинального цветного документа или его черно-белой копии, полученный мобильным устройством в неконтролируемой среде.
Основной особенностью получения изображений документов при помощи малоформатных цифровых камер является невозможность контролировать условия съемки. Так, источник освещения влияет на наблюдаемую цветность документа (к примеру, черно-белая копия приобретает желтоватый оттенок из-за ламп с теплым светом как на фиг. 1б), в кадр попадают пальцы, которыми удерживается документ (см. примеры на фиг. 1а и б), на копии могут быть пометки или печати, документ может быть локализован с погрешностью, что приведет к захвату фона. Поэтому для различения черно-белой копии документа и цветного оригинала недостаточно опираться на нулевую или малую насыщенность образа документа, которая характерна для ахроматических цветов черно-белой копии: белого, черного, серого.
Из уровня техники известны способы выявление единичных фотографий цветных физических и цифровых копий документа (например, см. Jiabin Yan и Changsheng Chen. «Cross-Domain Recaptured Document Detection with Texture and Reflectance Characteristics». B: 2021 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC). IEEE. 2021, c. 1708-1715; Changsheng Chen и др. «А distortion model-based pre-screening method for document image tampering localization under recapturing attack». B: Signal Processing 200 (2022), c. 108666; Raghavendra Mudgalgundurao и др. «Pixel-wise supervision for presentation attack detection on identity document cards». B: IET Biometrics n/a (2022), с. 1-13. doi: 10.1049/bme2.12088), способы анализа визуальной изменчивости голографических элементов в видеопотоке, теряющуюся на физической копии (например, см. Andreas Hartl, Clemens Arm и Dieter Schmalstieg. «AR-based hologram detection on security documents using a mobile phone». B: International Symposium on Visual Computing. Springer. 2014, c. 335-346; Oumayma Kada и др. «Hologram Detection for Identity Document Authentication». B: International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence. Springer. 2022, c. 346-357). Однако из уровня техники не выявлено способов по теме различения фотографий черно-белых и цветных документов.
Задачей заявленного изобретения является устранение недостатков известного уровня техники. Технический результат заключается в обеспечении способа контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки, который позволяет обеспечить повышение точности проверки, является ли демонстрируемый документ образом оригинального цветного документа или его черно-белой копии, полученный мобильным устройством в неконтролируемой среде.
Поставленная задача решается, а заявленный технический результат достигается посредством заявленного способа контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки.
Заявленный способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки, содержащий
сравнение гистограмм цветности поступаемой на вход цветной фотографии документа (см. примеры на фиг. 1а и б) и шаблона документа (см. фиг. 1в), при этом образом документа является квадратное изображение, левая верхняя вершина которого находится в начале координат изображения, а стороны документа параллельны сторонам изображения, при этом шаблон задает множество элементов документа, неизменных для разных экземпляров документов данного типа (например, фон, статический текст, линии разграфки, гильош, их положение и цвет) и анизотропно масштабирован до размеров входного изображения документа, при этом способ содержит этап предварительной обработки входного изображения, включающий повышение контраста, фильтрацию "черных" пикселей, цветовую нормализацию, переход в координаты цветности, этап построения и предварительной обработки гистограмм цветности, включающий построение гистограммы цветности и задание регионов, обработку гистограмм цветности, этап сравнения гистограмм изображений входного документа и шаблона и принятия решения о цветности документа.
Осуществление изобретения.
Предварительная обработка входного изображения включает следующие действия.
1. Повышение контраста, на котором стабилизируют динамический диапазон значений пикселей входного изображения Для этого в каждом канале независимо отображают 1% пикселей с наименьшими значениями в 0, а 1% с наибольшими в 255. Дополнительно устанавливают ограничение сверху на расширение диапазона значений максимум в 3 раза со сдвигом значений таким образом, чтобы максимум гистограммы был в 255. Обозначают результат повышения контраста как
2. Фильтрация "черных" пикселей.
Путь - результат применения к морфологической операции дилатации с квадратным окном Заменим 15% пикселей изображения имеющих самую низкую яркость на соответствующие пиксели изображения . Обозначим результирующее изображение как
3. Цветовая нормализация
Применим к изображению цветовую нормализацию в модели "серого мира":
где - среднее значение в каждом из каналов изображения соответственно.
4. Переход в координаты цветности
Завершим обработку входного изображения, перейдя из координат цвета в координаты цветности следующим образом:
Ахроматическим цветам здесь соответствует значение
Пример предобработки для входных изображений оригинального документа и его черно-белой копии приведен на фиг. 2а-д и фиг. 3а-д соответственно. К изображению шаблона применялся только этап 4 (см. фиг. 4а, б).
Построение и предварительная обработка гистограмм цветности включает следующие этапы.
1. Построение гистограммы цветности и задание регионов
Построим гистограммы и для нормализованных изображений документа и шаблона соответственно, такие что значение соответствует количеству пикселей на изображении, имеющих значения На каждой построенной гистограмме зададим регионы описываемые координатами левого верхнего угла а также размерами по горизонтали и вертикали и соответственно. Будем задавать нейтральный цвет регионом:
где а регионы гистограммы, ограниченные серой точкой будем обозначать в соответствии с доминирующим цветовым тоном: - синим, зеленым, красным и желтым соответственно:
2. Обработка гистограмм цветности
Из-за различий в печати документов и условий съемки гистограмма цветности входного оригинального документа может незначительно отличаться от гистограммы цветности шаблона. Поэтому будет приводить подсчитанную гистограмму к гистограмме шаблона Для этого независимо спроецируем построенные гистограммы и на оси и путем интегрирования по горизонтали и вертикали соответственно. Полученный результат интегрирования обозначим как для - для где
Будем искать преобразование следующим образом: для каждого найдем отображение яркости такое что:
где
Здесь условие (5) ограничивает приведение точек черно-белой копии к гистограмме шаблона цветного документа путем анализа близости до нейтральной точки Получив независимо для всех приведем гистограмму следующим образом:
Завершим обработку гистограмм обнулением точек на гистограммах внутри
Пример построения и предобработки гистограмм для входных изображений оригинального документа и его черно-белой копии приведен на фиг. 2е-з и фиг. 3е-з соответственно. Для шаблона все этапы, кроме пропущенного этапа приведения гистограммы, приведены на фиг. 4в, г.
Сравнение гистограмм изображений входного документа и шаблона и принятие решения о цветности документа.
Формальная процедура принятия решения о цветности входного изображения состоит в следующем:
1. из гистограммы шаблона вычтем результат дилатации гистограммы рассматриваемого изображения документа полученную гистограмму разности ограничим снизу нулем;
2. вычислим суммы значений гистограммы в регионах
3. вычислим суммы значений гистограммы в регионах
4. проверим выполнение следующих условий в регионах
5. будем считать документ черно-белой копией, если условия (а)-(b) одновременно выполняются хотя бы для одного региона.
Пусть Рассмотрим результат вычитания гистограмм для рассмотренных документов с фиг. 2 и 3. Для рассмотренного шаблона документа (см. фиг. 1в) условию (а) удовлетворяют два региона
Для рассматриваемой в качестве примера цветного документа (см. фиг. 1а) условие (b) для не выполняется:
Для рассматриваемой черно-белой копии (см. фиг. 1б) условие (b) выполняется для тогда какиз-за попадания пальцев в кадр.
На фигурах представлены:
Фиг. 1: Примеры входных данных: цветные изображения (а) «оригинального» документа и (б) его черно-белой копии, (в) шаблон документа данного типа. Все документы взяты из открытого набора данных DLC-2021
Фиг. 2 а-д: Пример предобработки входного «оригинального» документа и построения гистограммы: (а) входное цветное изображение, (б) результат усиления контраста, (в) результат фильтрации "черных" пикселей, (г) результат цветовой нормализации в модели "серого мира", (д) результат перехода в координаты цветности, (е) гистограмма цветности нормализованного изображения, (ж) результат приведения гистограммы цветности к гистограмме шаблона, (з) гистограмма цветности с обнуленным регионом .
Фиг. 3 а-д: Пример предобработки входной черно-белой копии документа и построения гистограммы: (а) входное цветное изображение, (б) результат усиления контраста, (в) результат фильтрации "черных" пикселей, (г) результат цветовой нормализации в модели "серого мира", (д) результат перехода в координаты цветности, (е) гистограмма цветности нормализованного изображения, (ж) результат приведения гистограммы цветности к гистограмме шаблона, (з) гистограмма цветности с обнуленным регионом .
Фиг. 4 а,б: Пример предобработки шаблона документа и построения гистограммы: (а) входное цветное изображение, (б) результат перехода в координаты цветности,
(в) гистограмма цветности нормализованного изображения, (г) гистограмма цветности с обнуленным регионом .
Фиг. 5: Пример разности гистограмм шаблона и входного документа: (а) гистограмма цветности шаблона с исключенным серым регионом, (б) приведенная гистограмма цветности входного документа с исключенным серым регионом, (в) результат разности (а) и (б),
(г)-(е) несут тот же смысл для рассматриваемой черно-белой копии документа.

Claims (1)

  1. Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки, содержащий сравнение гистограмм цветности поступаемой на вход цветной фотографии документа и шаблона документа, при этом образом документа является квадратное изображение, левая верхняя вершина которого находится в начале координат изображения, а стороны документа параллельны сторонам изображения, при этом шаблон задает множество элементов документа, неизменных для разных экземпляров документов данного типа и анизотропно масштабирован до размеров входного изображения документа, при этом способ содержит этап предварительной обработки входного изображения, включающий повышение контраста, фильтрацию "черных" пикселей, цветовую нормализацию, переход в координаты цветности, этап построения и предварительной обработки гистограмм цветности, включающий построение гистограммы цветности и задание регионов, обработку гистограмм цветности, этап сравнения гистограмм изображений входного документа и шаблона и принятия решения о цветности документа.
RU2023114737A 2023-08-29 Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки RU2807460C9 (ru)

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2807460C1 true RU2807460C1 (ru) 2023-11-15
RU2807460C9 RU2807460C9 (ru) 2023-12-22

Family

ID=

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040165200A1 (en) * 2003-02-26 2004-08-26 Minolta Co., Ltd. Document type discriminating apparatus
US8417027B2 (en) * 2009-09-02 2013-04-09 Nec Access Technica, Ltd Document color determining apparatus, image processing apparatus, document color determining method and computer readable medium stored document color determining program
RU2603495C1 (ru) * 2015-06-16 2016-11-27 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" Классификация изображений документов на основе параметров цветовых слоев
RU2611599C1 (ru) * 2013-03-07 2017-02-28 ЭЙЗО Корпорайшн Устройство регулировки цветности изображения, устройство воспроизведения изображения и способ регулировки цветности
US10747992B1 (en) * 2015-12-31 2020-08-18 Morphotrust Usa, Llc Document authentication

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040165200A1 (en) * 2003-02-26 2004-08-26 Minolta Co., Ltd. Document type discriminating apparatus
US8417027B2 (en) * 2009-09-02 2013-04-09 Nec Access Technica, Ltd Document color determining apparatus, image processing apparatus, document color determining method and computer readable medium stored document color determining program
RU2611599C1 (ru) * 2013-03-07 2017-02-28 ЭЙЗО Корпорайшн Устройство регулировки цветности изображения, устройство воспроизведения изображения и способ регулировки цветности
RU2603495C1 (ru) * 2015-06-16 2016-11-27 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" Классификация изображений документов на основе параметров цветовых слоев
US10747992B1 (en) * 2015-12-31 2020-08-18 Morphotrust Usa, Llc Document authentication

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. Multi-angle head pose classification when wearing the mask for face recognition under the COVID-19 coronavirus epidemic
CN108038456B (zh) 一种人脸识别系统中的防欺骗方法
US8774503B2 (en) Method for color feature extraction
US8355574B2 (en) Determination of main object on image and improvement of image quality according to main object
Chen et al. Image splicing detection via camera response function analysis
CN111415363A (zh) 一种图像边缘识别方法
CN107180439B (zh) 一种基于Lab色度空间的色偏特征提取和色偏检测方法
Lee et al. Color image enhancement using histogram equalization method without changing hue and saturation
US8498496B2 (en) Method and apparatus for filtering red and/or golden eye artifacts
US8300929B2 (en) Automatic red-eye object classification in digital photographic images
KR20080044611A (ko) 포토프린팅을 위한 얼굴영역 검출장치 및 보정 방법
CN111191521B (zh) 人脸活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质
Pawar et al. Recognition of Indian currency note based on HSV parameters
RU2807460C9 (ru) Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки
RU2807460C1 (ru) Способ контроля цветности документа по его изображению, полученному в неконтролируемых условиях съемки
US11113537B2 (en) Image detection using multiple detection processes
Berbar Novel colors correction approaches for natural scenes and skin detection techniques
CN109657544B (zh) 一种人脸检测方法和装置
Hadwiger et al. Towards learned color representations for image splicing detection
KR100488014B1 (ko) YCrCb 칼라 기반 얼굴 영역 추출 방법
Chang et al. Image Forgery Using An Enhanced Bayesian Matting Algorithm
Long et al. An Efficient Method For Dark License Plate Detection
RU2771005C1 (ru) Способ детектирования голографической защиты на документах в видеопотоке
RU2774058C1 (ru) Способ определения (распознавания) факта предъявления цифровой копии документа в виде пересъемки экрана
CN112200075B (zh) 一种基于异常检测的人脸防伪方法