CN103748866B - 取证鉴定***和方法 - Google Patents
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Abstract
一种取证鉴定***,包括捕获打印标志和与所述打印标志直接相邻的基底的非打印区域的图像的成像装置,以及运行计算机可读指令的处理器。所述处理器能够运行:使用模型来定义对应于与所述打印标志直接相邻的基底的非打印区域的至少一部分的基底区域的计算机可读指令;以及为被定义的基底区域生成基底签名的计算机可读指令。所述计算机可读指令中的每一个被嵌入非暂时性的、有形的计算机可读介质。
Description
背景技术
本公开通常涉及取证鉴定***和方法。
安全打印、出版、和成像是产品差异化、跟踪和追踪、检查、鉴定、取证(forensic)、以及其他防伪措施的重要组成部分。安全打印涉及给每个包装提供唯一的ID(例如,以智能标签、威慑物或标志的形式)。这种唯一的识别符可以是公开的和/或隐蔽的,并且可以包含可鉴定数据。因此,这种标志特别适合于产品的跟踪和追踪、检查、和鉴定。基于图像的取证服务已被用于检测和合计供应链中的伪造品。这些服务当产品不包含特定安全威慑物时特别有用。特别地,这些服务分析已出现在所述产品上的打印(printing),以便调查真实性。然而,对于一些打印技术,在打印结构中可能不具有充足的随机变化以提供足够丰富的打印签名来获得打印文件之间的取证鉴别所需的统计的准确性。
附图说明
参考接下来的详细描述和附图,本公开的示例的特征和优点将变得明显,其中同样的附图标记对应于相似(不过可能不完全相同)的组件。为了简便起见,具有之前描述的功能的附图标记或特征可能(或可能不)被关于它们出现的其他附图描述。
图1A至1C描绘了:A)打印字形(glyph)的图像的示例;B)模仿并源自图1A中所示的打印字形的模型的示例;C)模仿并源自图1A中所示的打印字形的模型的另一个示例;
图2是描绘了取证鉴定***的示例的示意图;
图3是描绘了用于执行取证鉴定***的方法的示例的流程图;
图4是具有一组在打印字形的图像的周围定义的几何区域的叠加在图1A的图像上的图1C的模型的示意性图示;
图5A至5D描绘了:A)叠加在图1A的图像上的图1C的模型的示意性图示;B)使用图像上的叠加模型生成的轨迹的示意性图示;C)沿着模型的每个单独轮廓点(x, y)的法向量从轨迹之间提取的轮廓图像(profile image)实际表示;以及D)从图5C中所示的轮廓图像提取的基底签名;
图6是描绘了HP 80克(g)办公用纸上激光打印的真实匹配和随机的假匹配的距离函数值(SDED)的示图;
图7是用于示例的每个纸/打印的组合的真实匹配和随机的假匹配的第一实验平均SDED值和标准偏差误差线的示图;
图8是用于示例的每个纸/打印的组合的第一实验近似Z-分数(Z-score)趋势对用于低通滤波器的西格玛(Sigma)的示图;
图9是用于示例的每个纸/打印的组合的真实匹配和随机假匹配的第二实验平均SDED值和标准偏差误差线的示图;以及
图10是用于示例的每个纸/打印的组合的第二实验近似Z-分数趋势对用于低通滤波器的Sigma的示图。
具体实施方式
除了(或作为替代)分析打印的取证标志,已经发现的是:围绕单个打印项目或多个打印项目的基底的分析可被用于取证检查。取证检查可能包括用于确定接受调查的取证标志是否为之前打印的完全相同的唯一项目的比较。取证检查允许鉴定的高度统计的显著等级被实现。基底分析使基底能够被用作安全机制,以阻止和/或识别伪造和/或复制。
在此被公开的示例中,打印的取证标志的模型被用于识别取证检查的基底(其上打印有取证标志)的区域。所述“取证标志”可以是任意字形或其他打印项目。在示例中,取证标志可以包括字母、数字、符号、形状、识别标志(例如,全部或部分的1D或2D条形码)、基准标志(例如,刻度线或点)、或其组合。
所述“模型”包括先验信息(priori information),其在包括打印的取证标志的捕获图像内准确地定位打印的取证标志是需要的。所述模型的示例包括字符字形的明确的几何轮廓,所述几何轮廓由控制/轮廓点和线段(诸如,用于轮廓字体的定义的贝塞尔(Bezier)曲线)的序列定义。所述模型的另一个示例包括参数形状(诸如,正方形、圆盘形和椭圆型)的隐含的几何轮廓。所述模型的又一个示例包括2D条形码(诸如,DataMatrix和QR-码)的非净荷标记(non-payload indicia)(即,特别用于识别和定位目的的条形码的描述的恒定部分)。在此的图1至5的描述聚焦在基于字符字形和明确的几何轮廓模型的取证标志,但可以理解的是:本公开的范围扩展到适当定义模型和取证标志的其他可能来源(包括以上提及的示例)。此外,可以理解的是:可以为任何取证标志创建模型。例如,可以为每个已知字体中的每个字母数字字符生成模型。
字形的轮廓模型在此被定义为定义字形的外缘的点(例如,x, y坐标)的序列。在一些示例中,所述序列可以在字形周围均匀地隔开。在其他的示例中,所述序列可以在字形周围非均匀地隔开。例如,具有较高曲率的字形周围的区域可以比具有较少或没有曲率的字形周围的区域使用更多的点。将在下面进一步描述的是,打印标志的图像和在此公开的模型的示例可以被有利地用于模型拟合过程,所述过程识别/对准适合的基底区域以供后续分析。
基底签名可以从被识别的基底区域提取,并且这个签名可被用于多个目的,包括后续打印材料的修改或取证检查。例如,基底签名可以在相同文件的多个捕获之间被比较,以便证明物理文件事实上是相同的。基底签名也可以在后续打印的识别标志内被编码,使得文件的真实性可以被对着基底签名直接地检查,而不需要以前提取签名的外部存储和恢复。再进一步,基底签名可以被用于修改相同物理纸上的后续打印内容(例如,依据U.S.专利 No. 7,028,188),以确保对文件的修改可以被识别。可以生成基底签名的基底的方面例如包括微观表面纹理和定向照明。
取证标志的明确几何轮廓模型可以直接源自取证标志的电子描述,诸如,字符字形的轮廓字体。然而,在一些情况下,这种技术可以不提供取证标志的适合模型(当其被实际上打印时)。如此,在一些情况下,明确的几何轮廓模型本身可以源自打印的取证标志的一个或多个示例。例如,字形轮廓模型可以源自打印字形的多个图像。在又一些其他的情况下,打印过程本身可以被模拟,使得打印取证标志的估计模型可以被电子地生成。在任何这些示例中,模型可以使用适合的硬件和可以经由所述硬件执行的计算机可读指令生成。所述计算机可读指令被嵌入非暂时性的、有形的计算机可读介质。
打印字形12的图像10的示例(将被用作取证标志)在图1A中被描绘,并且所述字形的模型14的示例在图1B中被描绘。图1A的示例中的打印字形12为泰晤士罗马(TimesRoman)12-号的“a”,并且图像10为打印字形12的900 x 800(宽x高)图像,其由成像装置(下面讨论)的示例捕获。
图1B中所示的模型14包括在字形的外缘周围均匀地间隔的一组轮廓点16。在这个示例中,每个轮廓点16为x, y坐标。同时,所述轮廓点16定义所述字形的外缘。使用的轮廓点16的数量可以(至少部分地)取决于字形的大小和轮廓点16之间的期望间距。在示例中,Times Roman 12-号的“a”在任何地方都具有从100轮廓点到2000轮廓点。在另一个示例中,Times Roman 12-号的“a”在任何地方具有从1000轮廓点到2000轮廓点。图1B中所示的模型14为包含100轮廓点16的相对简单模型14的示例。
图1C中所示的模型14'为包括定义字形外缘的轮廓点16以及相关联的单元法向量24的模型14。在这个示例中,为每个轮廓点16生成单元法向量24。可以理解的是:所述向量24可以不是原始模型14的一部分,并且可以在模型14被叠加在图像10上之后生成。
一旦被创建,模型14, 14'可以存储在模型记录器(registry )或存储库18中。如此,模型记录器18为适合模型14, 14'的来源,以便使用在此公开方法的示例执行取证鉴定。模型记录器18可以是在此公开并且在图2中所示的取证鉴定***20的一部分。在示例中,模型记录器18可以是执行基底分析的计算***22的一部分(或与其相关联)的云计算组件或者数据库。这个计算***22现在将被参考图2描述。
如图2中所示,取证鉴定***20的示例包括适合地高分辨率的成像装置26、基底28上的打印字形12(在此公开的取证标志的一个示例)、以及计算***22。
在基底28上打印取证标志(例如,字形12)之前,所述取证标志可以使用能够创建字符、图形、或将被打印的其他项目的适合的应用(诸如,基于计算机可读指令的程序、因特网(Internet)启用程序等)生成。用于生成取证标志的应用可以例如由处理器运行。这种应用/程序的非限制性示例包括:Adobe® Photoshop、Quark® 3D Box Shot、条形码标签软件(例如,Tattoo ID by ISD®)、或其他类似程序。可以理解的是所述:取证标志可以是包含其他打印项目的标志、字、图片等的一部分。
一旦生成取证标志,所述取证标志被使用合意的打印机打印在基底28上。适合的打印技术的示例包括:喷墨打印(例如,热的、压电的、连续的等)、激光打印机打印(例如,热激光打印机)、电子照相打印、凹版打印、柔版打印(flexographic printing)、平版打印、丝网打印(screen printing)、点矩阵打印、或可以打印为取证标志选择或生成的字符、图形等的任何其他适合打印技术。
基底28可以为任何适合的基底,并且可以是对象、产品、文件或包装的一部分。包装可以是用于容纳文件或产品的任何单元、用于显示产品的任何单元、或用于识别品牌物品的任何单元。基底28的示例包括涂布的和非涂布的纸、塑料、或能够使墨在其上打印的任何其他基底。对象的示例包括标签、防篡改条(其在尝试移除时撕裂,从而损坏其上任何威慑物的视觉方面和物理方面这二者)、门票、优惠劵、以及其他单个使用的项目、盒子、袋、容器、蛤壳、带状物(bands)、带(tape)、包套(wraps)、绳(ties)、瓶子、小瓶、分配器、***物、其他文件等、或其组合。如图2中图示的,基底28可以包括多个标志,诸如,条形码的形状、以及各种字母数字字符(包括字形12)。基底28可以使所述标志直接地打印在其上(打印在基底28的表面上)、或间接地打印在其上(即,打印在附着(或能够附着)到所述基底28的另一基底上)。
然后,打印的取证标志(例如,字形12)可以被采用成像装置26捕获。如此,作为***20的一部分的成像装置26可以被用于捕获打印在基底28上的字形12的图像10,其中,所述图像10可以被用于后续的基底分析和取证鉴定方法。期望的取证标志应在捕获的图像中,并且取证标志应足够大以作为角度的函数可以想到地变化(例如,取证标志的捕获图像不是在大小上单一的像素)。作为示例,单个字母数字字符或2D条形码的非净荷标记的子集可以是被充分捕获的图像。
在一些示例中,成像装置26是适合地高分辨率的成像装置,所述成像装置包括能够捕获与原始图像极其相似的图像的硬件。更特别地,所述装置中图像传感器上的像素的大小对应于在基底的表面上成像的像素的大小。如在此被使用的,适合地高分辨率是指大约5000dpi以上或每个图像像素大约5μm的文件。经由这个装置26捕获的图像提供(与某个概率相关联的)取证证据,所述取证证据使用其他成像装置(诸如,桌面扫描仪和移动相机)通常是不可获得的。适合地高分辨率的成像装置26的示例包括:统一放大、1至5微米光学分辨率USB CMOS成像装置(例如,1:1放大、3.2微米分辨率的基于戴森(Dyson)中继透镜的3百万像素的USB CMOS成像装置);USB显微镜;和 iDetector™(来自GSSC),其具有不同程度的分辨率。适合地高分辨率的成像装置26可以以高分辨率捕获相对小的区域(例如,5x5 毫米(mm))以获得适合的图像。然而,可以理解的是:多个机架或装置可以被同时使用以创建更大得多的图像(即,在高度或宽度的像素上)。
可以理解的是:打印的取证标志和捕获的取证标志图像不限于单色。例如,颜色上的微观空间像差(或寄生现象)可能以与单色打印过程中存在的像差相同的方式存在。此外,在青色-品红色-黄色(CMY)打印过程中,可能有颜色平面的配准或对齐的微观变化。
计算***22的示例包括处理器30、与所述处理器30通信的模型记录器18、和嵌入非暂时性的、有形的计算机可读介质上的计算机可读指令32。处理器30被装备成读取和执行计算机可读指令32。计算***22也可以包括存储器(未示出)、或用于执行在此公开的基底分析的其他硬件和/或软件组件。尽管模型记录器18作为计算***20的一部分示出,但可以理解的是:模型记录器18可以被定位到远离执行所述分析的***20之处,但与其选择性的操作通信。
在一些示例中,所有的***20的组件可以是分离的,并且甚至可以作为云(或分布)计算***的一部分。当作为云(或分布)计算***的一部分时,***20可以包括相互连接的计算机和/或其他电子装置(例如,扫描仪、打印机等)的网络,其包括虚拟和/或冗余处理器、处理器和/或服务器组等。可以理解的是:云计算网络的组件可以在统一的位置实现,或云计算网络的部分可以在不同的位置实现。在一个示例中,云计算网络是虚拟化的计算机(例如,处理器和/或服务器)的组,其能够实现基于因特网的计算(通过所述计算,基底分析程序可以被访问)。与云计算网络相关联的计算机可读指令和数据被存储在服务器和其相关联的存储器上。在一些其他的示例中,计算***20可以位于移动装置上,因此,使用户能够在不必连接到另一个基础结构的情况下使用所述***20。移动装置能够在装置的存储器中存储(并且后续访问)恢复的签名或以打印的形式存储在基底28上。可替代地,移动装置可以在预定时间段(例如,每天)结束时,上传/下载所有签名到/从云数据库,使得处理是局部的,但多个装置可以被使用。
图3图示了取证鉴定方法的示例。当基底检查令人期望时,使用成像装置26捕获打印字形12的图像10。可以理解的是:图像10至少包括打印字形12,和与所述打印字形12直接相邻的基底28的非打印区域。简要地向回参考图1A,基底28的非打印区域被标记34。这个非打印区域34包括打印字形12的外缘周围的预定量的基底28,其上没有打印墨。组成非打印区域34的预定量的基底28在打印字形12周围的不同区域可以具有不同的尺寸。例如,在图1A中,沿着Times Roman“a”的右侧的非打印区域比沿着Times Roman“a”顶部的非打印区域大。此外,非打印区域可以从打印字形边缘向外尽量扩展,只要在区域上没有打印墨或在区域上有最小的墨飞溅。例如,在图2中,包围打印字形“a”的非打印区域34会在到达对象28上的打印字形“b”之前结束。
处理器30接收捕获的图像10(如图3的附图标记100所示)。图像10的传送可以以任何令人期望的方式实现。对于移动(例如,无线)传送,传送的模式可以取决于载体特权、移动连接性等。成像装置26可以直接或间接地(例如,经由蜂窝电话(cell phone))把图像10传送到处理器30。在另一个示例中,整个***20可以驻留在单个移动平台(例如,iPAQ®、iPhone®等),并且因此所述传送会被包含在这种装置的组件之间。
图像10经由能接收图像的计算机程序(例如,包括一些计算机可读指令32)接收。这个程序32把图像10传送到基底分析程序(例如,它也包括计算机可读指令32),其在基底28的非打印区域34的定义区域上执行取证分析。
基底分析程序包括在捕获的图像10中定位模型14, 14’的鲁棒和准确的方式(见图3中的附图标记102)。因为模型14, 14’是先验可用的,所以基底分析程序从模型记录器18选择模型14, 14’,并且然后定位和使用几何变换(其把模型14, 14’最佳地覆盖到图像10中的打印字形12上)。一般的形状匹配算法可以被使用,所述算法依据被允许的变换(例如,相似、仿射或透视平面(即,平面单应性))发现模型14, 14’的最佳拟合。被定位和使用的几何变换把模型14, 14’叠加在打印字形12的图像10上,使得模型14, 14’的轮廓点16形成打印字形12的轮廓。图4A中示出了叠加在打印字形12的图像10上的模型14'的示例。
如图3的附图标记104所示,基底区域然后被定义。在一个示例中,模型14或14'叠加在其上的打印字形12被用于定义基底区域(其示例在图4C中以附图标记36示出)。图像10上的叠加模型14,14'的几何图形提供了参考标架,基底28的一致区域36可以相对于所述参考标架被识别、提取、以及处理,从而生成基底签名。被定义的基底区域36对应于与打印字形12直接相邻的基底28的非打印区域34的至少一部分。可以使用任何适合的技术来定义基底区域36。可以通过执行为基底分析程序的一部分的计算机可读指令32来执行所述技术。
在示例中,基底区域36可以使用一组几何块(例如,正方形块、长方形块等)定义。这个的示例在图4中示出。几何块42可以相对于叠加模型14被明确地定义。几何块42将在字形12的外部(即,如图4中所示,沿着字形12的边缘或沿着向量24的边缘放置),并且因此将预期包括基底28的非打印区域34的至少一部分。当基底区域36以这种方式被定义时,区域36中的图像数据方差可以被直接地测量,以从其生成基底签名(图3中的附图标记106)。
定义基底区域36的另一个示例在图5A至5C中示出。如这些图中所示,叠加模型14'的单元法向量24被用于定义基底区域36。在图5B中,使用每个轮廓点16的单元法向量24生成轨迹38, 38'。内侧轨迹38'连接每个单元法向量24的最内侧点,以及外侧轨迹38连接每个单元法向量24的最外侧点。在这个示例中,从图像10上的叠加模型14'提取轮廓图像40(如图5C中所示)。轮廓图像40是与叠加模型14'的轮廓点16垂直的图像10的区域。轮廓图像40的每个列对应于轨迹38, 38’之间的向量24中的一个上的采样。轮廓图像40的高度与字形12作为整体的尺寸成比例地确定(例如,由模型14, 14'中的每个轮廓点16从其重心的平均距离确定)。
在轮廓图像40的提取期间,使用标准高斯卷积核来低通滤波下面的图像10可能是令人期望的。这可以有利地移除图像噪声并且避免采样误差(sampling artifact)。采样误差也可以通过使用充足数量的轮廓点16定义模型14来避免。例如,从1000轮廓点到2000轮廓点可以是在此所示的Times Roman 12-号的字母“a”的充足数量的轮廓点16。
在生成轮廓图像40之后,基底区域36被定义为轮廓图像40的固定部分。所述固定部分远离字形12的文本的主体。所述固定部分可以是离打印字形40最远的轮廓图像40的高度的百分比。例如,如果轮廓图像40在字形边界的任一侧上均跨越“n”个像素的区域(其中n对应于字形尺寸的10%),则轮廓图像40的最外侧或顶部25%(即,n/2个像素)应为没有涂墨的区域。没有墨的这个区域可以成为被定义的基底区域36。在极少数情况下(字形12的复杂性使得涂墨字形12的其他部分折叠在自身上,并且包括在轮廓图像40中),不包括涂墨区域的轮廓图像的另一个固定部分(即,不是轮廓图像40的最外侧或顶部25%)可以被选择为被定义的基底区域36。
可以相信的是:也可以使用定义基底区域36的其他方法(除了在此描述的固定区域和正交的轮廓图像)。例如,当所述模型为2D条形码的非净荷标记时,基底区域36可以被定义在条形码的边缘外侧的空白空间中(刚刚超出没有墨被打印的地方),或非净荷标记带内的内部空间中。
一旦基底区域36被定义,可以从基底区域36生成或提取基底签名。基底签名可以使用下述方法生成:直接图像方差方法、灰度级边缘求和方法、或基于识别和分析可以通过成像捕获的基底的特定特征的方法(即,高关注特征识别和界定(bounding)方法)。对于后面的方法,所述特定特征包括容易且可重复的被识别的特征,(诸如,基底中的纤维、凹坑、***、或其他不可预测/随机的变形),其可以采用高分辨率、红外、或其他成像技术识别。这种特征可以被使用创建连接组件(或“区域”)的图像分割软件编目,它们由其界定框(在x和y方向上的最大和最小值)和/或多边形边界({x, y}平面中的系列顶点)定义,并且可以相对于取证标志和/或彼此进行比较以用于随后的匹配。可以使用标准样式匹配(例如,相关)方法来执行随后的匹配。
图5D中示出了从基底区域36提取基底签名的示例。在特定的示例中,在基底区域36(在这个示例中,为轮廓图像40的被选择的部分)中组合所有数据的灰度级指标可以被用于生成/提取基底签名。采用这种灰度级指标,对于轮廓图像40中的每个列,所述签名被定义为:
其中,e ij 是沿着列i 的与轮廓图像40的数字推导(digital derivative)相对应的边缘强度,以及w j 是窗口函数(例如,具有中心在列的中点的1/4列高的标准偏差的高斯分布)。除以窗口的绝对边缘强度的归一化的和,导致获得对场景内容和照明变化二者的鲁棒性的测量。
生成/提取的基底签名可被用于包括取证检查的各种应用。当执行取证检查时,基底签名本身可被与其他基底签名相比较,或基底签名可以被分成区间,使得较短的代码可以被获得,用于比较的目的。当使用区间时,基底签名可沿着其长度(即,沿着字形12周围的轮廓尺寸)被分成N个相等大小的子区域。对于每个子区域,基底图像的方差可以被计算。然后,相对简单编码可以被通过使用所有子区域上的平均(或中位数)方差作为单元值而获得。这个编码在此被称为基底方差编码或SVC。任何两个基底的SVC可以被比较以提供鉴定的取证等级。SVC可以如何被计算以及两个基底的SVC可以如何被比较的示例现在将被描述。
在示例中,对于基底签名的每个子区域,残数(类似于局部方差)的误差平方和(SSE)可以被计算如下:
其中,p i 是线段(segment) j 上的基底签名,以及μ j 是其在那个线段上的平均值。SSE(或它的一倍或者多倍)的平均(或中位数)值可以被用作编码的原子单元(“数字位”),以形成基底方差编码(SVC)的N位字符串:
其中║.║是舍入函数。
任何两个基底签名的基底方差编码可被使用距离函数(SDED)比较。距离函数的示例是:
其中,T max 是改进鲁棒性的可选阈值。这个距离函数是修改的汉明距离(HammingDistance)的形式,其中,在每个数字位,SVC(*)的预期值因为归一化过程而变为1。例如,从相同打印'a'的签名中提取一对SVC(N=50),及其绝对差(absolute difference)为:
SVC1 = 11011111201101111211211121111110112121121111010111
SVC2 = 11111111210100101211211121112110111111121111011210
DIFF =00100000011001010000000000001000001010000000001101
对此,SDED为11(或当由N归一化时,为0.22)。
以这种方式计算的SVC能够提供鉴定的取证等级,其中,无法证明相同文件的复本、或错误地匹配不同文件(分别为假阴性和假阳性)的概率都非常低(例如,所述概率小于十亿分之一的机会)。
提供接下来的示例以说明本公开的取证鉴定***和方法的示例。可以理解的是:提供这个示例是为了说明性的目的,并且将不被解释为所述公开的限制范围。
示例
多种纸的类型被选择,包括:用于激光打印的5种(HP 80g office、HP 160gMatte、HP 200g Photo Matte、HP 120g Soft Gloss 和Handmade Lokta by Wild Pape)以及用于喷墨打印的3种(HP 80g office、HP Premium Photo Glossy和Handmade Lokta)。使用的激光打印机是HP CP6015,以及使用的喷墨打印机是HP K5400,并且所述打印机被针对正在使用的特定纸的类型而配置。
对于每个打印/纸-类型组合,40个Times Roman 12号字母 'a' 被打印。每个打印的 'a' 使用相似但不同的高分辨率成像装置扫描两次,导致640个单独图像。
两组实验被执行,其均使用打印字母 'a' 来定义打印的和基底的区域。第一实验使用打印和基底二者来提供打印签名,而第二实验仅使用远离基底的有意涂墨部分的基底来提供基底签名。
第一实验涉及:把模型叠加在“a”的图像上;使用沿着模型的每个单独轮廓点的法向量的轨迹定义区域;以及计算字符的打印部分和基底的方差编码(如以上描述的,除了计算包括字符的打印部分的数据之外)。从由一个高分辨率成像装置捕获的打印字母得出的40个SVC均被与从采用其他的高分辨率成像装置捕获的相同打印字符得出的VC相比较(真实匹配),并被与(对于相同的打印/基底组合)也采用其他高分辨率成像装置捕获的随机的不正确匹配VC相比较(假匹配)。由一个这种实验(在80g普通纸上的激光打印)产生的SDED值在图6中被示出。从这个图中清楚的是,真实匹配的SDED值的分布与假匹配的分布很好地分离开。两个对象总体的统计分离说明假断言(阳性或阴性)的概率非常低(例如,小于109分之一)。
对于8种打印机和纸的组合的汇总统计(采用标准偏差误差线的方法)在图7中示出。在这些中,与图6中图示的分布统计相比,唯独(用于激光和喷墨打印二者的)HandmadeLokta示出显著不同的分布统计。
假设真实的和假的匹配的分布均为高斯分布,近似的Z-分数(近似是因为这些是小样本,而不是对象总体、统计)可以被用于测量两个对象总体的分离:
,其是真实匹配和假匹配的平均SDED分数的绝对差除以其标准偏差的和。假阳性/阴性的Z-分数和概率之间的关系是高度的非线性,而3的Z-分数对应于0.001的概率,以及6的Z-分数与10-9的概率关联。图8示出了近似Z-分数如何随着在轮廓图像的构建期间应用到图像的低通滤波的程度而变化。这些结果说明了克服采样误差以获得有效匹配的优点。应注意的是:除了handmade之外的所有纸类型,5.0的sigma都导致6.0以上的Z-分数。
第二实验涉及使用VC的修改形式(即,在详细的说明中描述的SVC)的仅基底的比较,其中,所述SSE由扩展轮廓图像的上四分位数(被选择以确保方差在其上被测量的区域不接近于打印的有意涂墨部分)的基底的方差替代。因此,在第二实验中,所述模型的唯一目的是提供独特的参考标架,以允许基底图像的一致测量。
如以上提及的,第二实验调查唯独基底方差的使用,以实现取证鉴定。图9示出了对于8种纸类型中的每一个的汇总统计。这些结果与图7中示出的那些非常相似,其包括受分析区域中的墨/调色剂和基底二者。Premium Photo Glossy喷墨纸由于其高度均匀和镜子表面的属性在这个实验中被显著地损坏。
图10图示了用于第二(唯独基底)实验的低通滤波的程度的Z-分数趋势。在这种情形下,有更显著的关系(其为纸特定的)。应注意的是:对于激光打印的文件,基底不可避免地包括零散的调色剂斑点,其被添加到用于第一实验中的图像的分析的微观纹理。
实验的结果示出的是:对于多数打印和基底的组合,鉴定的取证等级可以采用单个打印字形的单个图像的分析实现,而不论字形的墨/调色剂的质量是否被包括在所述分析中。在统计的重要性被降低的情形下,使用多个打印字符来获得取证等级的鉴定可能是令人期望的。例如,如果对于给定字符的假阳性鉴定的概率是p ,并且期望取证等级的确定性是F ,则n 个字符可以被用于获得由如下方程约束的取证等级的确定性:
作为示例,如果p = 0.022 (其是2的Z-分数的情形)以及F = 10-9,则6个字符(即,n = 5.4)可以被用于获得取证等级的确认。
实验结果也说明了SDED指标可被用作质量保证/质量控制指标。只要人们知道他/她正在看相同的打印输出,则较高的SDED值指示装置问题而不是假匹配。实验结果也指示在此公开的***20和方法可以适合于分析各种基底。然而,在一些情形下可以相信的是:具有特定表面属性和/或缺少表面纹理的基底可能不适合用于此公开的***20和方法。此外,还可以相信的是:例如,当导致墨飞溅的打印技术被使用时,所述方法可能较难执行。
如以上提及的,在此公开的方法可以至少适合于取证等级的质量保证。可以相信的是:在此公开的方法也可以适合于匹配在三个或更多的图像中采取的标志,以证明相机设备、其他质量保证结果等符合要求。
可以理解的是:在此提供的范围包括规定的范围,和所述规定范围内的任何值或子范围。例如,从100轮廓点到2000轮廓点的范围应被解释为不仅包括明确记载的100轮廓点到2000轮廓点的限值,还包括单独值(诸如,250轮廓点、800轮廓点、1500轮廓点等),以及子范围(诸如,从500轮廓点到1900轮廓点、从1000轮廓点到1500轮廓点等)。此外,当“大约”被用于描述值时,这意味着包含离规定值有较小变化(最多+/- 10%)。
又进一步,可以理解的是:词“一个”以及其他单数指示物的使用也包括复数(在说明书和权利要求二者中)。
尽管几个示例已被详细的描述,但对本领域的技术人员明显的是被公开的示例可以被修改。因此,前面的描述将被认为是非限制的。
Claims (15)
1.一种取证鉴定***,包括:
成像装置,捕获打印标志和与所述打印标志直接相邻的基底的非打印区域的图像;以及
处理器,运行:
使用模型来定义对应于与所述打印标志直接相邻的基底的非打印区域的至少一部分的基底区域的计算机可读指令;以及
为被定义的基底区域生成基底签名的计算机可读指令;
其中,所述计算机可读指令中的每一个被嵌入非暂时性的、有形的计算机可读介质。
2.如权利要求1中所定义的取证鉴定***,其中,使用模型来定义基底区域的计算机可读指令包括:定位和使用把所述模型叠加在打印标志的图像上的几何变换的计算机可读指令;以及其中定义基底区域的计算机可读指令使用叠加模型。
3.如权利要求2中所定义的取证鉴定***,其中,定位和使用所述几何变换的计算机可读指令包括:定位所述模型使得模型的轮廓点(x, y)形成打印标志的图像的轮廓的计算机可读指令。
4.如权利要求3中所定义的取证鉴定***,其中,定义基底区域的计算机可读指令包括:
为叠加模型的每个轮廓点(x, y)生成法向量的计算机可读指令;
构建包括与叠加模型的轮廓点(x, y)的法线垂直的图像的区域的轮廓图像的计算机可读指令;以及
把轮廓图像的固定部分选择为被定义的基底区域的计算机可读指令。
5.如权利要求4中所定义的取证鉴定***,其中,所述轮廓图像具有与打印标志的尺寸成比例地固定的高度,并且其中,固定部分是离打印标志最远的高度的百分比的区域。
6.如权利要求2中所定义的取证鉴定***,其中,定义基底区域的计算机可读指令包括:用于相对于叠加模型定义一组几何区域的计算机可读指令,其中所述几何区域的组在打印标志的外部。
7.如权利要求1中所定义的取证鉴定***,其中,所述处理器进一步运行计算基底签名的基底方差编码的计算机可读指令。
8.如权利要求1中所定义的取证鉴定***,其中,所述处理器进一步运行计算用于比较所述基底签名与另一基底签名的距离函数的计算机可读指令。
9.如权利要求1中所定义的取证鉴定***,其中,生成基底签名的计算机可读指令包括:直接图像方差方法、灰度级边缘求和方法、或高关注特征识别和界定方法。
10.如权利要求1中所定义的取证鉴定***,其中,所述打印标志包括:单独字形、单独图形、识别标志、或基准标志。
11.一种用于执行取证鉴定的方法,包括:
接收打印标志和与所述打印标志直接相邻的基底的非打印区域的图像;
使用模型以在图像内定位所述打印标志;
定义对应于与定位的打印标志直接相邻的基底的非打印区域的至少一部分的基底区域;以及
为被定义的基底区域生成基底签名;
其中,步骤中的每一个被通过处理器运行嵌入非暂时性的、有形的计算机可读介质的计算机可读指令来执行。
12.如权利要求11中所定义的方法,其中,
使用模型来定位所述打印标志包括:发现模型的几何变换以使得模型的轮廓点(x, y)形成打印标志的图像的轮廓,并且所述模型被叠加在所述打印标志上;以及
定义所述基底区域被通过下述步骤实现:
为叠加模型的每个轮廓点(x,y)生成法向量;
构建包括与叠加模型的轮廓点(x,y)的法线垂直的图像的区域的轮廓图像;以及
把轮廓图像的固定部分选择为被定义的基底区域。
13.如权利要求12中所定义的方法,其中,在所述轮廓图像正在被构建时,所述方法进一步包括同时低通滤波所述图像。
14.如权利要求11中所定义的方法,其中,生成所述基底签名被使用直接图像方差方法或灰度级边缘求和方法实现。
15.如权利要求11中所定义的方法,其中,
使用模型来定位所述打印标志包括:发现模型的几何变换,使得模型的轮廓点(x, y)形成打印标志的图像的轮廓,并且所述模型被叠加在所述打印标志上;以及
定义所述基底区域被通过相对于叠加模型定义一组几何区域实现,其中所述组几何区域在打印标志的外部。
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