FR2957705A1 - Microcircuit card e.g. bank card, securing method, involves capturing image from part of surface of microcircuit card, processing image to obtain information representing image, and storing information in microcircuit carried by card - Google Patents
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Abstract
Description
PROCEDE ET DISPOSITIF DE SECURISATION DE CARTE A MICROCIRCUIT ET CARTE LE COMPORTANT METHOD AND DEVICE FOR SECURING A MICROCIRCUIT CARD AND CARD COMPRISING IT
La présente invention concerne un procédé et un dispositif de sécurisation de carte à microcircuit et une carte le comportant. Elle s'applique à tout type de carte à microcircuit, notamment aux cartes bancaires et d'identification de leur porteur. On connaît de nombreux moyens pour sécuriser une carte à puce contre la copie ou la falsification, notamment par insertion d'un hologramme en surface. Cependant, les contrefacteurs sont de plus en plus capables de reproduire ces moyens. On connaît aussi des cartes à puce comportant, en mémoire, des données d'identification biométrique de leur porteur. Par exemple, ces données représentent le visage, la main ou l'empreinte du porteur de la carte. Cependant, les contrefacteurs bien qu'incapables de connaître les algorithmes mis en oeuvre par la puce, sont maintenant capables de recopier la puce elle-même et son contenu. La présente invention vise à remédier à ces inconvénients. A cet effet, selon un premier aspect, la présente invention vise un procédé de sécurisation d'une carte à microcircuit, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape de capture d'une image d'au moins une partie de la surface externe de la carte, - une étape de traitement de ladite image pour obtenir une information représentative de cette image et - une étape de mémorisation de ladite information dans le microcircuit porté par ladite carte. The present invention relates to a method and a device for securing a microcircuit card and a card comprising it. It applies to any type of microcircuit card, including bank cards and identification of their carrier. Numerous means are known for securing a smart card against copying or falsification, in particular by inserting a hologram on the surface. However, counterfeiters are increasingly able to reproduce these means. There are also known smart cards containing, in memory, biometric identification data of their carrier. For example, these data represent the face, hand or footprint of the cardholder. However, counterfeiters, although incapable of knowing the algorithms implemented by the chip, are now able to copy the chip itself and its contents. The present invention aims to remedy these disadvantages. For this purpose, according to a first aspect, the present invention aims at a method for securing a microcircuit card, characterized in that it comprises: a step of capturing an image of at least a part of the surface external of the card, - a step of processing said image to obtain information representative of this image and - a step of storing said information in the microcircuit carried by said card.
Grâce à ces dispositions, le microcircuit conserve une information qui peut être mise en correspondance avec une nouvelle image de la surface externe de la carte pour en vérifier l'authenticité. En effet, il est encore plus difficile, pour un contrefacteur, de reproduire à la fois le contenu du microcircuit et la surface de la carte, en particulier lorsqu'elle a été conçue pour incorporer des variations d'apparence aléatoires. Thanks to these provisions, the microcircuit retains information that can be matched with a new image of the outer surface of the card to verify its authenticity. Indeed, it is even more difficult for a counterfeiter to reproduce both the content of the microcircuit and the surface of the card, particularly when it has been designed to incorporate random appearance variations.
Selon des caractéristiques particulières, le procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus, comporte, en outre, une étape de marquage de la surface de la carte au cours de laquelle on génère des variations aléatoires de la marque formée adaptées à être traitées au cours de l'étape de traitement, de telle manière que l'information représentative de l'image de la carte représente au moins une partie des dites variations aléatoires. Du fait de la nature aléatoire de ces variations, un contrefacteur doit disposer de moyens de copie et de marquage d'une résolution supérieure à ceux utilisés pendant l'étape According to particular features, the method which is the subject of the present invention, as briefly described above, further comprises a step of marking the surface of the card during which random variations of the adapted formed mark are generated. to be processed during the processing step, such that the information representative of the image of the card represents at least a portion of said random variations. Due to the random nature of these variations, a counterfeiter must have means of copying and marking a higher resolution than those used during the step
de marquage pour pouvoir reproduire ces variations. Or, préférentiellement, on met en oeuvre, pour le marquage de la carte une haute, voire la plus haute, résolution de marquage et, pour l'image de capture d'image, une résolution au moins égale. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de marquage, on génère des erreurs de marquage ponctuelles imprévisibles localement et, au cours de l'étape de traitement d'image, on détecte lesdites erreurs de marquage et on les représente par ladite information. Par exemple, les erreurs imprévisibles sont dues à la résolution utilisée au cours de l'étape de marquage et à des phénomènes physiques localement non contrôlés. marking to be able to reproduce these variations. However, preferably, for the marking of the card, a high or even the highest marking resolution is used and, for the image-capture image, a resolution at least equal. According to particular characteristics, during the marking step, locally unpredictable point marking errors are generated and, during the image processing step, said marking errors are detected and represented by said information. . For example, unpredictable errors are due to the resolution used during the tagging step and to locally uncontrolled physical phenomena.
Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de marquage, on appose une marque à la carte en mettant en oeuvre des paramètres de marquage provoquant une proportion d'erreurs ponctuelles imprévisibles localement supérieure à une valeur prédéterminée. Par exemple, cette proportion est supérieure à cinq, dix ou quinze pourcents. According to particular characteristics, during the marking step, a mark is affixed to the card by implementing marking parameters causing a proportion of unpredictable point errors locally higher than a predetermined value. For example, this proportion is greater than five, ten, or fifteen percent.
Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de marquage, on marque une distribution de points sur ladite carte, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés et, préalablement à ladite étape de marquage, on effectue une étape de génération de ladite distribution de points pour que des points de ladite distribution aient au moins une caractéristique géométrique variable entre eux, l'amplitude géométrique de la variation générée étant de l'ordre de grandeur de ladite variation imprévisible. Grâce à ces dispositions, dès la génération de l'image numérique de la distribution de points, les variations simulent des défauts d'impression. Le contrefacteur potentiel ne peut donc pas discerner les défauts résultants de l'impression des variations générées. II ne peut donc pas les corriger pour obtenir un original identique à l'image numérique générée. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération de la distribution de points, l'amplitude géométrique des variations générées est inférieure à la dimension des points. According to particular features, during the marking step, a dot distribution is marked on said card, said printing causing, due to printing randomness, an unpredictable variation, point by point, of at least one geometric characteristic of the printed dots and, prior to said marking step, a step of generating said dot distribution is carried out so that points of said distribution have at least one geometric characteristic variable between them, the geometric amplitude of the variation generated being of the order of magnitude of said unpredictable variation. Thanks to these provisions, as soon as the digital image of the dot distribution is generated, the variations simulate printing defects. The potential counterfeiter thus can not discern the defects resulting from the printing of the generated variations. It can not correct them to obtain an original identical to the digital image generated. According to particular characteristics, during the step of generating the distribution of points, the geometric amplitude of the generated variations is smaller than the dimension of the points.
On augmente ainsi l'efficacité du procédé objet de la présente invention. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération de la distribution de points, on génère une distribution de points en fonction de la variation imprévisible du système de marquage utilisé au cours de l'étape de marquage. On note ici que la variation due au marquage est imprévisible point par point mais qu'une analyse statistique permet de connaître son amplitude moyenne, qui, elle, est relativement stable. This increases the efficiency of the process that is the subject of the present invention. According to particular features, during the step of generating the distribution of points, a point distribution is generated as a function of the unpredictable variation of the marking system used during the marking step. It is noted here that the variation due to the marking is unpredictable point by point but that a statistical analysis makes it possible to know its average amplitude, which, it, is relatively stable.
Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération, dans ladite distribution de points, au moins la moitié des points de ladite distribution ne sont pas juxtaposés latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération de la distribution de points, plus de la moitié des points ne touchent aucun autre point de ladite distribution. On évite, grâce à chacune de ces dispositions, que des influences entre les impressions des points juxtaposés ne nuisent à l'efficacité de la présente invention. Selon des caractéristiques particulières, ladite variation générée correspond à une variation de position de points, dans au moins une direction, par rapport à une position où les centres des points sont alignés sur des lignes parallèles perpendiculaires à ladite direction et éloignées d'au moins une dimension desdits points dans cette direction. Selon des caractéristiques particulières, ladite variation générée correspond à une variation d'au moins une dimension de points, dans au moins une direction, par rapport à une dimension moyenne desdits points, dans cette direction. Selon des caractéristiques particulières, ladite variation générée correspond à une variation de forme des points, par rapport à une forme moyenne desdits points, dans cette direction. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération, ladite distribution de points est représentative d'une information codée. On insère ainsi un message dans la distribution de points générée. Selon des caractéristiques particulières, le procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus, comporte une étape de capture d'image de la distribution de points imprimée et une étape de détermination d'une signature unique de ladite distribution imprimée, en fonction de ladite variation imprévisible d'impression ladite signature étant représentée par ladite information représentative de l'image. Grâce à ces dispositions, on peut identifier chaque carte à microcircuit. Selon un deuxième aspect, la présente invention vise un dispositif de sécurisation d'une carte à microcircuit, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen de capture d'une image d'au moins une partie de la surface externe de la carte, un moyen de traitement de ladite image pour obtenir une information représentative de cette image et - un moyen de mémorisation de ladite information dans le microcircuit porté par ladite carte. Selon un troisième aspect, la présente invention vise un procédé de détermination d'authenticité d'une carte à microcircuit, caractérisé en ce qu'il comporte : une étape de capture d'une image d'au moins une partie de la surface de la carte, - une étape de traitement de ladite image pour obtenir une information représentative de cette image et - une étape de comparaison de ladite information avec une information représentative d'image conservée dans une mémoire de ladite carte pour déterminer si la carte est authentique. Selon un quatrième aspect, la présente invention vise un dispositif de détermination d'authenticité d'une carte à microcircuit, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen de capture d'une image d'au moins une partie de la surface de la carte, - un moyen de traitement de ladite image pour obtenir une information représentative de cette image et - un moyen de comparaison de ladite information avec une information représentative d'image conservée dans une mémoire de ladite carte pour déterminer si la carte est authentique. According to particular characteristics, during the generation step, in said distribution of points, at least half of the points of said distribution are not juxtaposed laterally at four other points of said distribution of points. According to particular characteristics, during the step of generating the distribution of points, more than half of the points do not touch any other point of said distribution. It is avoided, by virtue of each of these arrangements, that influences between the impressions of the juxtaposed points do not affect the efficiency of the present invention. According to particular characteristics, said generated variation corresponds to a variation of position of points, in at least one direction, with respect to a position where the centers of the points are aligned on parallel lines perpendicular to said direction and distant from at least one dimension of said points in this direction. According to particular features, said generated variation corresponds to a variation of at least one dimension of points, in at least one direction, with respect to an average dimension of said points, in this direction. According to particular characteristics, said variation generated corresponds to a variation of form of the points, with respect to an average form of said points, in this direction. According to particular features, during the generation step, said point distribution is representative of coded information. This inserts a message into the generated point distribution. According to particular features, the method which is the subject of the present invention, as briefly described above, comprises an image capture step of the printed dot distribution and a step of determining a unique signature of said printed distribution, according to said unpredictable printing variation said signature being represented by said information representative of the image. Thanks to these provisions, each microcircuit card can be identified. According to a second aspect, the present invention relates to a device for securing a microcircuit card, characterized in that it comprises: a means for capturing an image of at least a part of the external surface of the card , means for processing said image to obtain information representative of this image and - means for storing said information in the microcircuit carried by said card. According to a third aspect, the present invention aims at a method for determining the authenticity of a microcircuit card, characterized in that it comprises: a step of capturing an image of at least a part of the surface of the map, - a step of processing said image to obtain information representative of this image and - a step of comparing said information with a representative image information stored in a memory of said card to determine if the card is authentic. According to a fourth aspect, the present invention aims at a device for determining the authenticity of a microcircuit card, characterized in that it comprises: a means of capturing an image of at least a part of the surface of the card, a means for processing said image to obtain information representative of this image and a means for comparing said information with image representative information stored in a memory of said card to determine whether the card is authentic.
Selon un cinquième aspect, la présente invention vise une carte à microcircuit, caractérisée en ce qu'elle comporte une surface portant une marque et une mémoire non volatile adaptée à conserver une information représentative d'une image d'au moins une partie de la surface de la carte. Selon un sixième aspect, la présente invention vise un programme chargeable dans un système informatique, ledit programme contenant des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus. Selon un septième aspect, la présente invention vise un support d'informations lisibles par un ordinateur ou un microprocesseur, amovible ou non, conservant des instructions d'un programme informatique, caractérisé en ce qu'il permet la mise en oeuvre du procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus. Les avantages, buts et caractéristiques particulières de ces dispositifs, de ce procédé de détermination d'authenticité, de cette carte à microcircuit, de ce programme d'ordinateur et de ce support d'information étant similaires à ceux du procédé de sécurisation objet de la présente invention, telle que succinctement exposé ci-dessus, ils ne sont pas rappelés ici. D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortiront de la description qui va suivre, faite, dans un but explicatif et nullement limitatif en regard des dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente, schématiquement et en élévation, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention, - la figure 2 représente, agrandi, un MPCV, la caractéristique variable étant ici une hauteur de point, - la figure 3 représente un agrandissement, d'un facteur d'environ 200 d'une partie du MPCV de la figure 2, une fois imprimé, - la figure 4 montre deux impressions agrandies d'un même MPCV ayant une taille de points constante avant impression, - la figure 5 représente, agrandie, une matrice d'information sécurisée comportant, en son centre, un MPCV, - la figure 6 représente, agrandie, une matrice d'information sécurisée qui est entourée d'un MPCV, - la figure 7 représente, agrandi, un MPCV dont les quatre coins consistent en un point entourés de quatre points qui sont proches, - la figure 8 représente, agrandi, un MPCV avec des lignes de points sur les quatre côtés, - la figure 9 représente, agrandie, une partie d'un MPCV en forme de grille, la figure 10 représente la valeur absolue de la transformée de Fourier bidimensionnelle du MPCV représenté en figure 9, - la figure 11 représente, agrandi, un détail d'un MPCV représentant de l'information codée, - la figure 12 représente, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention, - les figures 13A à 17 représentent, sous forme de logigrammes, des étapes mises en oeuvre dans des modes de réalisation particuliers des différents aspects du procédé objet de la présente invention, - la figure 18 représente une partie agrandie d'un MPCV de forte densité, - la figure 19 représente une partie agrandie d'un MPCV à gradient de dimensions de points, - la figure 20 représente, sous forme d'un logigramme, des étapes mises en oeuvre dans un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention, - la figure 21 représente, en vue agrandie, un motif numérique identifiant mis en oeuvre dans des modes de réalisation particuliers du procédé objet de la présente invention, - la figure 22 représente, en vue agrandie, le motif numérique identifiant de la figure 21, une fois imprimé sur une carte, lors d'une première impression d'une série, - la figure 23 représente, en vue agrandie, le motif numérique identifiant de la figure 21, une fois imprimé sur une carte, lors d'une deuxième impression d'une série, - la figure 24 représente une transformée cosinus discrète d'une image captée de l'un des motifs identifiants imprimés représentés dans les figures 22 et 23, According to a fifth aspect, the present invention is directed to a microcircuit card, characterized in that it comprises a surface bearing a mark and a non-volatile memory adapted to store information representative of an image of at least a part of the surface. from the menu. According to a sixth aspect, the present invention aims a loadable program in a computer system, said program containing instructions for the implementation of the method of the present invention, as briefly described above. According to a seventh aspect, the present invention aims at a support for information readable by a computer or a microprocessor, removable or not, retaining instructions of a computer program, characterized in that it allows the implementation of the method object of the present invention as succinctly set forth above. The advantages, aims and particular characteristics of these devices, of this method of determination of authenticity, of this microcircuit card, of this computer program and of this information medium being similar to those of the method of security object of the present invention, as succinctly set forth above, they are not recalled here. Other advantages, aims and features of the present invention will emerge from the description which follows, made for an explanatory and non-limiting purpose with reference to the appended drawings, in which: FIG. 1 represents, schematically and in elevation, a DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT OF THE DEVICE OF THE PRESENT INVENTION FIG. 2 represents, enlarged, an MPCV, the variable characteristic here being a point height, FIG. 3 represents an enlargement, by a factor of about 200 dB. 1 part of the MPCV of FIG. 2, once printed, FIG. 4 shows two enlarged prints of the same MPCV having a constant point size before printing, FIG. 5 represents, enlarged, a secure information matrix. having, in its center, an MPCV; - Figure 6 represents, enlarged, a secure information matrix which is surrounded by an MPCV; - Figure 7 represents, enlarged, an MPCV whose four corners; consist of a dot surrounded by four points which are close, - Figure 8 represents, enlarged, an MPCV with lines of dots on all four sides; - Figure 9 represents, enlarged, part of a grid-shaped MPCV; FIG. 10 represents the absolute value of the two-dimensional Fourier transform of the MPCV shown in FIG. 9; FIG. 11 represents, enlarged, a detail of an MPCV representing coded information; FIG. 12 represents, schematically, a particular embodiment of the device that is the subject of the present invention; FIGS. 13A to 17 represent, in the form of logic diagrams, steps implemented in particular embodiments of the various aspects of the method that is the subject of the present invention; FIG. 18 is an enlarged portion of a high density MPCV; FIG. 19 is an enlarged portion of a dot-dimensional gradient MPCV; FIG. In the form of a logic diagram, steps implemented in a particular embodiment of the method which is the subject of the present invention, FIG. 21 represents, in an enlarged view, an identifying digital pattern implemented in particular embodiments of the method. object of the present invention, - Figure 22 shows, in enlarged view, the identifying digital pattern of Figure 21, once printed on a card, in a first print of a series, - Figure 23 shows, in enlarged view, the numerical pattern identifier of FIG. 21, once printed on a card, during a second printing of a series, FIG. 24 represents a discrete cosine transform of a captured image of one of the patterns. printed identifiers shown in Figures 22 and 23,
- les figures 25A à 25C représentent, sous forme de logigrammes, des étapes mises en oeuvre dans des modes de réalisation particuliers du procédé objet de la présente invention, - la figure 26 représente une distribution des scores pour deux groupes de motifs identifiants mis en oeuvre dans des modes de réalisation particuliers du procédé objet de la présente invention et - la figure 27 illustre en courbe obtenue lors de la détermination d'un taux optimale d'erreurs à obtenir à l'impression. Avant de donner le détail de différents modes de réalisation particuliers de la présente invention, on donne, ci-après, des définitions qui seront utilisées dans la description : - carte à microcircuit : il s'agit de toute carte, généralement en matière plastique, portant au moins un circuit électronique doté d'une mémoire non volatile, par exemple une carte à mémoire ou une carte à puce, - « matrice d'informations » : il s'agit d'une représentation physique d'un message, généralement apposée sur une surface unie (à la différence des watermarks ou filigranes numériques qui modifient les valeurs de pixels d'un décor à imprimer), lisible par une machine (en anglais « machine-readable representation of information »). La définition de la matrice d'informations englobe, par exemple, les codes à barres 2D, les codes à barres à une dimension et d'autre moyens de représentation de l'information qui sont moins intrusifs, tel que les « Dataglyphs » (marquage de données) ; - « marquage » ou « impression » : tout processus par laquelle on passe d'une image digitale (incluant préférentiellement une matrice d'information) à sa représentation dans le monde réel, cette représentation étant généralement faite sur une surface : ceci inclut, de manière non-exclusive, l'impression à jet d'encre, laser, offset, thermique, ainsi que l'embossage, la gravure laser, la génération d'hologrammes. Des processus plus complexes, tel que le moulage, dans lequel l'image digitale est d'abord gravée dans le moule, puis moulée sur chaque carte, sont également inclus. Notons qu'une image « moulée » peut être vue comme ayant trois dimensions dans le monde physique même si sa représentation digitale en comporte deux. Notons encore que plusieurs des procédés mentionnés incluent plusieurs transformations, par exemple l'impression offset classique (contrairement au offset « computer-to-plate »), inclut la création d'un film, ledit film sevrant à créer une plaque, ladite plaque étant utilisée dans l'impression. D'autres procédés permettent également d'imprimer une information dans le domaine non-visible, soit en utilisant des fréquences à l'extérieur du spectre visible, ou encore à inscrivant l'information à l'intérieur de la surface, etc, - « Motif identifiant », ou « MI » image imprimée à partir d'une image source (numérique), conçue et imprimée de telle sorte que chacune des impressions de ladite image source peut être identifiée avec une grande probabilité ». - « Caractéristiques uniques » : attributs physiques uniques d'un motif identifiant, permettant de le distinguer de toute autre impression de la même image source. - « Empreinte » ou «information représentative d'une image » ensemble des valeurs des caractéristiques mesurées, permettant de représenter un motif identifiant et de le comparer à d'autres représentations de motif identifiant. - « Capture » : tout processus par lequel on obtient une représentation digitale du monde réel, incluant la représentation digitale de la surface externe d'une carte ou de son épaisseur (par rétro-éclairage), - « Cellule » il s'agit d'une zone régulière d'un motif de points à caractéristiques variables (« MPCV »), généralement rectangulaire, voire carrée, dans laquelle se trouve, au maximum, un nombre prédéterminé de points, le nombre prédéterminé valant généralement un, sans dans des variantes signalées - « Pixel de génération » : la plus petite zone considérée pour la génération d'un MPCV, - « Point » . une zone imprimée élémentaire de très petite dimension, éventuellement variable, faisant contraste avec un arrière-plan, le point étant généralement la représentation d'un ou plusieurs pixels de génération, - « Pixel de capture » ou « pixel d'image » : une zone dont l'image correspondant à un point photosensible élémentaire, ou pixel, d'un capteur d'image, - « Ordre de grandeur » : une grandeur physique A est du même ordre de grandeur qu'une grandeur physique B, si la valeur de A est entre un dixième et dix fois la valeur de B et, préférentiellement, entre la moitié et deux fois. Les codes numériques authentifiants, aussi appelés par la suite « CNA », sont des images numériques qui, une fois marquées sur un support, par exemple par impression ou modification locale du support, sont conçues de façon à ce que certaines de leurs propriétés, en général mesurables automatiquement à partir d'une image captée, soient modifiées si une image marquée est copiée. Les codes numériques authentifiants se basent généralement sur la dégradation d'un ou plusieurs signaux sensibles à la copie lors de l'étape de copie, un signal étant porté par des éléments d'image aux caractéristiques mesurables sensibles à la copie. Certains types de codes numériques authentifiants peuvent également contenir de l'information permettant d'identifier ou tracer la carte qui le contient. FIGS. 25A to 25C represent, in the form of logic diagrams, steps implemented in particular embodiments of the method that is the subject of the present invention; FIG. 26 represents a distribution of scores for two groups of identifier motifs implemented. in particular embodiments of the method which is the subject of the present invention and FIG. 27 illustrates in curve obtained during the determination of an optimal rate of errors to be obtained at the printing. Before giving details of various particular embodiments of the present invention, the following definitions are given which will be used in the description: microcircuit card: it is about any card, generally made of plastic material, carrying at least one electronic circuit having a non-volatile memory, for example a memory card or a smart card, - "information matrix": it is a physical representation of a message, generally affixed on a solid surface (unlike watermarks or digital watermarks that change the pixel values of a decor to print), machine-readable representation of information (in English "machine-readable representation of information"). The definition of the information matrix includes, for example, 2D barcodes, one-dimensional barcodes and other information representation means that are less intrusive, such as "dataglyphs" of data) ; - "marking" or "printing": any process by which we move from a digital image (preferably including an information matrix) to its representation in the real world, this representation being generally made on a surface: this includes, non-exclusive way, printing inkjet, laser, offset, thermal, as well as embossing, laser engraving, hologram generation. More complex processes, such as molding, in which the digital image is first etched into the mold, then molded onto each card, are also included. Note that a "molded" image can be seen as having three dimensions in the physical world even if its digital representation has two dimensions. It should also be noted that several of the methods mentioned include several transformations, for example conventional offset printing (unlike the "computer-to-plate" offset), includes the creation of a film, said film being designed to create a plate, said plate being used in printing. Other methods also make it possible to print information in the non-visible domain, either by using frequencies outside the visible spectrum, or by inscribing the information inside the surface, etc., - " Identifying pattern ", or" MI "image printed from a (digital) source image, designed and printed so that each of the prints of said source image can be identified with a high probability." - "Unique characteristics": Unique physical attributes of an identifying pattern, to distinguish it from any other print of the same source image. - "Footprint" or "information representative of an image" together the values of the measured characteristics, making it possible to represent an identifier pattern and to compare it with other identifying pattern representations. - "Capture": any process by which we obtain a digital representation of the real world, including the digital representation of the external surface of a card or its thickness (by backlighting), - "Cell" it is a question of a regular zone of a pattern of points with variable characteristics ("MPCV"), generally rectangular, or even square, in which there is, at most, a predetermined number of points, the predetermined number generally being one, without in variants reported - "generation pixel": the smallest area considered for the generation of an MPCV, - "Point". an elementary printed area of very small dimension, possibly variable, in contrast with a background, the point being generally the representation of one or more generation pixels, - "capture pixel" or "image pixel": a zone whose image corresponds to an elementary photosensitive point, or pixel, of an image sensor, - "Order of magnitude": a physical quantity A is of the same order of magnitude as a physical quantity B, if the value of A is between one tenth and ten times the value of B and, preferably, between half and twice. The digital authentication codes, also referred to hereinafter as "CNAs", are digital images which, once marked on a medium, for example by printing or local modification of the medium, are designed so that some of their properties, in particular automatically measured from a captured image, are modified if a marked image is copied. The digital authentication codes are generally based on the degradation of one or more copy-sensitive signals during the copying step, a signal being carried by image elements with measurable characteristics sensitive to copying. Certain types of digital authentication codes may also contain information making it possible to identify or trace the card that contains it.
Il existe plusieurs types de codes numériques authentifiants. Les motifs de détection de copie, aussi appelés par la suite « MDC », sont des images denses, en général de nature pseudo-aléatoire. Leur principe de lecture est basé sur une comparaison d'image pour mesurer un indice de similitude (ou de dissimilitude) entre le motif de détection de copie d'origine et le motif de détection de copie capturé, par exemple par un capteur d'image : si ce motif capturé est une copie, l'indice de similitude sera moins élevé que si c'est un original. Les matrices d'information sécurisées, aussi appelés par la suite « MIS », sont, tout comme les codes à barre à deux dimensions, des images conçues pour transporter une grande quantité d'information de manière robuste. Cependant, contrairement aux codes à barre en deux dimensions, les matrices d'information sécurisées sont sensibles à la copie. A la lecture, on mesure un taux d'erreur du message codé extrait de la matrice, taux qui est plus élevé pour les copies que pour les originaux, ce qui permet de distinguer ces copies des impressions originales. A moins d'être marqués de manière particulière, par exemple avec une encre invisible, les motifs de détection de copie et les matrices d'information sécurisées sont visibles. De plus, marquer les motifs de détection de copie et les matrices d'information sécurisées de manière invisible n'est pas toujours possible, à cause des contraintes de fabrication ou de coût. La visibilité d'une marque anti-copie peut être un désavantage sur le plan esthétique et, dans certains cas, sur le plan de la sécurité car le contrefacteur est informé de leur présence. II existe également des codes numériques authentifiants qui sont naturellement invisibles ou du moins difficiles à remarquer. There are several types of digital credentials. The copy detection patterns, also referred to as "MDC", are dense images, generally pseudo-random in nature. Their reading principle is based on an image comparison to measure an index of similarity (or dissimilarity) between the original copy detection pattern and the captured copy detection pattern, for example by an image sensor : if this captured pattern is a copy, the similarity index will be lower than if it is an original. Secure Information Matrices, also referred to as "MIS" later, are, just like two-dimensional barcodes, images designed to carry a large amount of information in a robust manner. However, unlike two-dimensional barcodes, secure information matrices are copy-sensitive. On reading, an error rate of the coded message extracted from the matrix is measured, which rate is higher for the copies than for the originals, which makes it possible to distinguish these copies from the original prints. Unless specifically marked, for example with invisible ink, the copy detection patterns and the secure information matrices are visible. In addition, marking copy detection patterns and secure information matrices invisibly is not always possible due to manufacturing or cost constraints. The visibility of an anti-copy mark can be a disadvantage in terms of aesthetics and, in some cases, in terms of security because the counterfeiter is informed of their presence. There are also digital authentication codes that are naturally invisible or at least difficult to notice.
Par exemple, certains filigranes numériques (connus sous le nom de « watermarks ») intégrés dans des images imprimées sont conçus de façon à être endommagés lorsque l'image imprimée est reproduite, par exemple par photocopie. La mesure du degré de dégradation du filigrane numérique, moins élevé dans l'impression originale que dans une copie de celle-ci, permet de détecter ces copies. For example, some digital watermarks (known as "watermarks") embedded in printed images are designed to be damaged when the printed image is reproduced, for example by photocopying. Measuring the degree of degradation of the digital watermark, which is lower in the original print than in a copy of it, makes it possible to detect these copies.
La combinaison de plusieurs filigranes avec différents degrés de sensibilité à la copie permet, par une comparaison des niveaux respectifs d'énergie, de détecter les copies. L'intégration des filigranes numériques dans le processus de production des cartes est cependant plus complexe, ce qui limite leur utilisation : en effet, contrairement aux motifs de détection de copie et aux matrices d'information sécurisées, le filigrane numérique ne peut pas être simplement « ajouté » à l'image ; le filigrane numérique est en effet une fonction complexe du message à ajouter et de l'image d'origine, l'énergie du filigrane numérique étant localement ajustée en fonction des propriétés de masquage de l'image d'origine. L'intégration de filigrane numérique sur des cartes implique l'envoi de l'image source vers une unité centrale de marquage/impression qui intègre le filigrane numérique et retourne une image marquée. Cette procédure est peu pratique, en raison de la taille souvent très élevée des fichiers, et des problèmes de sécurité d'image associés. Par opposition, pour le marquage/impression avec un motif de détection de copie ou une matrice d'information sécurisée, l'image source ne doit pas être envoyée vers l'unité centrale de marquage/impression : à l'inverse, c'est l'image du motif de détection de copie ou de la matrice d'information sécurisée, d'une taille très faible en général, par exemple de quelques kilo-octets, qui est envoyée au détenteur des fichiers images qui seront apposés sur la carte. The combination of several watermarks with different degrees of copy sensitivity allows, by a comparison of the respective energy levels, to detect the copies. The integration of digital watermarks into the card production process is however more complex, which limits their use: unlike copying patterns and secure information matrices, the digital watermark can not simply be "Added" to the image; the digital watermark is indeed a complex function of the message to be added and the original image, the energy of the digital watermark being locally adjusted according to the masking properties of the original image. Digital watermark integration on maps involves sending the source image to a central marking / printing unit that integrates the digital watermark and returns a marked image. This procedure is impractical due to the often very large file size and associated image security issues. By contrast, for the marking / printing with a copy detection pattern or a secure information matrix, the source image must not be sent to the central marking / printing unit: conversely, it is the image of the copy detection pattern or the secure information matrix, of a very small size in general, for example a few kilobytes, which is sent to the holder of the image files that will be affixed to the card.
De plus, la lecture des filigranes numériques est particulièrement difficile à stabiliser, ce qui rend la détermination de la copie par rapport à l'original d'une carte plus aléatoire. En effet, les risques d'erreur sont en général nettement plus élevés avec les filigranes numériques qu'avec les motifs de détection de copie et les matrices d'information sécurisées. On observe, en figure 1, un mode de réalisation du dispositif d'identification 11 objet de la présente invention adapté à une machine traitant des cartes à microcircuit qui ont pu être imprimés en d'autres sites ou à d'autres dates. Dans d'autres modes de réalisation, ce dispositif 11 objet de la présente invention est adapté à une chaîne d'impression et traite les cartes à microcircuit dès l'impression initiale de leur surface externe ou dans leur épaisseur. Le dispositif d'identification de cartes 11 comporte : - un dépileur 15, connu en soi, qui dépile des cartes à microcircuit 10 portant, d'une part, une marque anti-copie, généralement identique sur un ensemble de cartes 10 et, d'autre part, une zone imprimée 20, - un convoyeur 16, de type connu, - un empileur 17 qui forme une pile des cartes 10 traitées par le dispositif 11, - un moyen 25 de lecture de la marque anti-copie formée sur chaque carte 10, - un moyen 30 de génération d'une empreinte 35, variable d'une carte à une autre et fonction de la lecture de la marque anti-copie et un moyen 40 de mise en mémoire non volatile de chaque carte 10 pour stocker ladite empreinte 35 correspondant, individuellement à ladite carte 10. In addition, the reading of digital watermarks is particularly difficult to stabilize, which makes the determination of the copy compared to the original of a card more random. In fact, the risks of error are generally much higher with digital watermarks than with copy detection patterns and secure information matrices. FIG. 1 shows an embodiment of the identification device 11 which is the subject of the present invention adapted to a machine processing microcircuit cards which may have been printed at other sites or at other dates. In other embodiments, this device 11 which is the subject of the present invention is adapted to a printing line and processes the microcircuit cards as soon as they are initially printed on their outer surface or in their thickness. The card identification device 11 comprises: a de-stacker 15, known per se, which depiles microcircuit cards 10 bearing, on the one hand, an anti-copy mark, which is generally identical on a set of cards 10 and, on the other hand, a printed area 20, - a conveyor 16, of known type, - a stacker 17 which forms a stack of the cards 10 processed by the device 11, - a means 25 for reading the anti-copy mark formed on each 10, a means 30 for generating an imprint 35, variable from one card to another and function of the reading of the anti-copy mark and means 40 of non-volatile storage of each card 10 to store said fingerprint 35 corresponding, individually to said card 10.
On observe aussi, en figure 1, un dispositif 70 de vérification d'identification de cartes 10, qui comporte : - un moyen 75 de lecture de la marque anti-copie formée sur une carte 10, - un moyen 80 de lecture en mémoire d'une empreinte 35 et - un moyen 85 de détermination si la marque anti-copie et l'empreinte 35 présentent une relation prédéterminée, c'est-à-dire se correspondent, aux erreurs de prise de vue et de numérisation près. Dans le cas où la présente invention est adaptée à une chaîne d'impression, le dépileur 15 est en amont de la chaîne d'impression et ce n'est qu'après impression que les cartes 10 portent, d'une part, une marque anti-copie, et, d'autre part, une zone imprimée 20. FIG. 1 also shows a device 70 for verifying card identification 10, comprising: means 75 for reading the anti-copy mark formed on a card 10, means 80 for reading in memory an imprint 35 and a means 85 for determining whether the anti-copy mark and the imprint 35 have a predetermined relationship, i.e. match the shooting and scanning errors. In the case where the present invention is adapted to a printing line, the unstacker 15 is upstream of the printing line and it is only after printing that the cards 10 bear, on the one hand, a brand anti-copy, and, on the other hand, a printed area 20.
Dans des modes de réalisation, la marque anti-copie est un CNA comme exposé ci-dessus. Dans d'autres modes de réalisation, la marque anti-copie est formée de nanostructures formées par un laser orienté de forte puissance, selon des techniques décrites dans la demande FR 07 06427 déposée le 13 septembre 2007 et incorporée ici par référence et dans le document de MM. GUILLERMIN, F. GARRELIE, N. SANNER, E. AUDOUARD, H. SODER "Mono- and multi-pulse formation of surface structures under static femtosecond irradiation" Accepté à Appl. Surf. Sc.253, 8075-879 û 2007, incorporé ici par référence. En effet, la structure des nanostructures formées par irradiation laser ultra brèves n'est pas seulement caractérisée par une périodicité de l'ordre de quelques centaines de nanomètres. Des caractéristiques plus fines, ou irrégularités, telles que le nombre de bifurcations entres lignes des nanostructures pseudo-périodiques, la longueur moyenne des lignes entre deux bifurcations, les formes des figures de bifurcation, sont également analysées et quantifiables par des algorithmes d'analyse d'image adaptés, par exemple similaires à ceux de reconnaissance d'empreintes digitales. D'une figure de nanostructure peut alors être obtenue une empreinte numérique unique d'une interaction particulière entre le laser et le matériau (à la manière d'une empreinte digitale pour un être humain). Cette caractéristique propre est mémorisée en mémoire non volatile de la carte à microcircuit, comme exposé ci-après, pour être mise à profit dans des procédures d'identification, d'authentification et de traçabilité. Dans d'autres modes de réalisation, l'empreinte numérique est représentative de caractéristiques physiques de points de l'image marquée correspondant à un tir ou une succession de tirs ponctuels. Par exemple, cette caractéristique physique est une focalisation de faisceau laser, une puissance de faisceau laser, un nombre de tirs, un angle d'incidence ou un angle de polarisation. Pour déterminer cette caractéristique et, en conséquence, l'empreinte de la surface marquée, on utilise, par exemple, des données de calibration de couleurs. Par exemple, la répartition des couleurs obtenues lors de la prise de vue est représentative du nombre de tirs de faisceau laser effectués sur les points considérés. Dans d'autres modes de réalisation, le marque anti-copie comporte des lignes courbes formant un faible angle entre elles, de manière ) ressembler à une empreinte digitale et à présenter des bifurcations, points d'inflexion ou accolage de lignes très variables entre les différentes impressions. In embodiments, the anti-copy mark is a CNA as set forth above. In other embodiments, the anti-copy mark is formed of nanostructures formed by a high power oriented laser, according to techniques described in the application FR 07 06427 filed on September 13, 2007 and incorporated herein by reference and in the document from MM. GUILLERMIN, F. GARRELIE, N. SANNER, E. AUDOUARD, H. SODER "Mono- and multi-pulse formation of surface structures under static femtosecond irradiation" Accepted to Appl. Surf. Sc.253, 8075-879 - 2007, incorporated herein by reference. Indeed, the structure of nanostructures formed by ultrafast laser irradiation is not only characterized by a periodicity of the order of a few hundred nanometers. Finer features, or irregularities, such as the number of bifurcations between lines of pseudo-periodic nanostructures, the average length of the lines between two bifurcations, the shapes of the bifurcation figures, are also analyzed and quantified by analysis algorithms. adapted images, for example similar to those of fingerprint recognition. From a nanostructure figure can then be obtained a unique digital fingerprint of a particular interaction between the laser and the material (in the manner of a fingerprint for a human being). This characteristic is stored in non-volatile memory of the microcircuit card, as explained below, to be used in identification, authentication and traceability procedures. In other embodiments, the digital fingerprint is representative of physical characteristics of points of the marked image corresponding to a shot or a succession of shots point. For example, this physical characteristic is a laser beam focusing, a laser beam power, a number of shots, an angle of incidence or a polarization angle. In order to determine this characteristic and, consequently, the imprint of the marked surface, one uses, for example, color calibration data. For example, the distribution of the colors obtained during the shooting is representative of the number of laser beam shots made on the points considered. In other embodiments, the anti-copy mark has curved lines forming a small angle between them, so as to resemble a fingerprint and to present bifurcations, points of inflection or connection of very variable lines between them. different impressions.
Dans des modes de réalisation, le marque anticopie est optimisée pour la mise en oeuvre d'un programme de reconnaissance d'empreinte digitale. Le moyen 25 de lecture de la marque anti-copie comporte une caméra 26 et au moins une source de lumière 27, éventuellement par rétro-éclairage si la marque anti-copie est formée dans l'épaisseur de la carte 10, ainsi qu'un moyen de détection 28 d'arrivée d'une carte 10, par exemple une cellule optoélectronique placée, sur le chemin suivi par les cartes 10, en amont du moyen de lecture 25. In embodiments, the anticopy mark is optimized for implementing a fingerprint recognition program. The means 25 for reading the anti-copy mark comprises a camera 26 and at least one light source 27, possibly by backlighting if the anti-copy mark is formed in the thickness of the card 10, as well as a means 28 for detecting the arrival of a card 10, for example an optoelectronic cell placed on the path followed by the cards 10, upstream of the reading means 25.
Le moyen de lecture 25 comporte aussi un moyen de traitement 29 de l'image captée par la caméra 26, qui détermine des caractéristiques de l'image de la marque anticopie, ou empreinte. Ainsi, pour réaliser l'appairage entre la valeur cachée de la marque anti-copie et d'une empreinte 35 qui va être générée individuellement pour chaque carte 10, un système de vision lit en dynamique la valeur de la marque anti-copie puis transmet l'information au moyen de génération 30 de l'empreinte 35. Dans des modes de réalisation, l'empreinte 35 est formée d'une partie de l'image captée. Dans des modes de réalisation préférentiels, notamment adaptés au cas où la marque anti-copie est formée par nano-structuration laser d'une partie de la surface de la carte à microcircuit, le moyen de traitement 29 met en oeuvre un algorithme de traitement de données biométriques, notamment de reconnaissance d'empreinte digitale. Dans des modes de réalisation, au moins une partie du programme implémentant cet algorithme est stocké en mémoire non volatile de la carte à microcircuit 10. The reading means 25 also includes a means 29 for processing the image picked up by the camera 26, which determines characteristics of the image of the anticopy or imprint mark. Thus, to achieve the pairing between the hidden value of the anti-copy mark and a print 35 that will be generated individually for each card 10, a vision system dynamically reads the value of the anti-copy mark and transmits information by means of generating the imprint 35. In embodiments, the imprint 35 is formed of a portion of the captured image. In preferred embodiments, in particular adapted to the case where the anti-copy mark is formed by nano-laser structuring of a part of the surface of the microcircuit card, the processing means 29 implements a processing algorithm of biometric data, including fingerprint recognition. In embodiments, at least a portion of the program implementing this algorithm is stored in non-volatile memory of the microcircuit card 10.
Dans des modes de réalisation, pour la génération de l'empreinte 35, le moyen de génération 30 met en oeuvre un nombre aléatoire ou pseudo-aléatoire. Comme exposé ci-dessus, une valeur individuelle est insérée dans chaque empreinte 35 et dépend de l'impression de la marque anti-copie. Après lecture d'au moins un sous-ensemble des informations de la marque anti-copie (Si la lecture échoue, on déclenche le retrait de la carte), le moyen 30 génère une empreinte 35 à partir du sous-ensemble lu des informations de la marque anti-copie, et, optionnellement, d'un code unique, d'un horodatage et/ou d'une ou plusieurs clé de chiffrement, ensemble ou séparément appelés « valeur associative » dans la suite de la description. La valeur associative, insérée dans l'empreinte 35, est propre à chaque empreinte générée. Le déroulement des étapes lors de la génération et le marquage de l'empreinte 35 associée à la marque anti-copie est, dans des modes de réalisations particuliers, le suivant : - capture d'une image de la marque anticopie d'une carte 10, - lecture d'au moins un sous-ensemble des informations de la marque anti-copie, - si la lecture échoue, on arrête la production car on ne peut générer d'empreinte associée à la marque anticopie, - génération de l'empreinte 35 à partir du sous-ensemble lu des informations de la marque anticopie, et des informations optionnelles (code unique, horodatage et/ou une ou plusieurs clé(s) de chiffrement) et - stockage, préférentiellement chiffré, en mémoire non volatile de la carte 10 de l'empreinte 35 et, éventuellement, sur la carte portant la marque anti-copie correspondante. On donne, ci-dessous, un exemple de méthode pour la génération de l'empreinte 35. - à partir du sous-ensemble « ICNA » des informations de la marque anticopie, on calcule la valeur associative « VA » par une fonction de calcul de valeur associative « F », ou d'une fonction « F' » qui utilise optionnellement un ou plusieurs autres paramètres dénotés « K », - on obtient un horodatage « T », - on obtient un identifiant « ID » de la machine génératrice d'empreintes, - on obtient un code « IDA », par exemple d'une machine génératrice de codes aléatoires (En variante, on obtient un code sérialisé), - on obtient une clé de chiffrement « KCV » de l'empreinte, - avec une fonction « CONC », on concaténe, de préférence en représentation binaire, « VA », « T », « ID » et « IDA » pour obtenir la concaténation « C », - on chiffre la concaténation « C » avec une fonction de chiffrement « ENCRYPT » et la clé de chiffrement KCV, pour obtenir « CENC », - on construit l'empreinte 35, à partir de la concaténation chiffrée «CENC », en utilisant une fonction de modulation de code variable « MODCV ». Schématiquement, les étapes peuvent s'exprimer ainsi : VA=F(ICNA) ou VA=F'(ICNA, K) C=CONC(VA,ID,T,IDA) CENC=ENCRYPT(C,KCV) CV=MODCV(CENC) Nous décrivons maintenant les choix possibles ainsi que les variantes pour les fonctions « F », « F' », « CONC », « ENCRYPT » et « MODCV ». En ce qui concerne la fonction « F », celle-ci est, de façon non limitative, une fonction qui calcule une valeur « VA » à partir d'une valeur « ICNA » portée par la marque anti-copie ou d'un sous-ensemble de cette valeur. Par exemple, si la valeur portée par la marque anti-copie possède une taille de huit octets, dont les quatre derniers octets sont peu utiles car ils contiennent des données génériques, et les quatre premiers octets contiennent un identifiant de la marque anti-copie, on peut simplement attribuer ces quatre octets à la valeur « VA ». Dans ce cas, « VA=ICNA »32 » (» indique un décalage de bit, ou « bitshift » en anglais), ou « F » est la fonction « »32 ». Alternativement, la fonction « F » peut être une fonction de hachage, par exemple de type connu sous le nom de « SHA-1 », « SHA-256 » ou « MD5 ». La fonction « F » calcule alors le hachage de la valeur portée par la marque anti-copie, et si des contraintes de volume de données s'appliquent, conserve un sous-ensemble du résultat, par exemple les quatre premiers octets. In embodiments, for the generation of the imprint 35, the generating means 30 implements a random or pseudo-random number. As stated above, an individual value is inserted into each imprint 35 and depends on the impression of the copy-protection mark. After reading at least a subset of the information of the anti-copy mark (If the reading fails, the withdrawal of the card is triggered), the means 30 generates a printout 35 from the read subset of the information of the anti-copy mark. the anti-copy mark, and, optionally, a unique code, a time stamp and / or one or more encryption key, together or separately called "associative value" in the following description. The associative value, inserted into the imprint 35, is specific to each imprint generated. The course of the steps during the generation and marking of the fingerprint associated with the anti-copy mark is, in particular embodiments, the following: capture of an image of the anti-copying mark of a card , - reading at least a subset of the information of the anti-copy mark, - if the reading fails, production is stopped because one can not generate a fingerprint associated with the anti-copying mark, - generation of the print 35 from the read subset of the information of the anticopy mark, and optional information (unique code, timestamp and / or one or more key (s) of encryption) and - storage, preferably encrypted, in non-volatile memory of the card 10 of the imprint 35 and, optionally, on the card bearing the corresponding anti-copy mark. An example of a method for the generation of the imprint 35 is given below. From the subset "ICNA" of the information of the anticopy mark, the associative value "VA" is computed by a computation function. of associative value "F", or of a function "F" which optionally uses one or more other parameters denoted "K", - a time stamp "T" is obtained, - an identifier "ID" of the generating machine is obtained imprints, - an "IDA" code is obtained, for example from a machine generating random codes (alternatively, a serialized code is obtained), - a "KCV" encryption key of the imprint is obtained, - with a "CONC" function, we concatenate, preferably in binary representation, "VA", "T", "ID" and "IDA" to obtain the concatenation "C", - we encode the concatenation "C" with a function "ENCRYPT" and the KCV encryption key, to obtain "CE NC ", the imprint 35 is constructed from the encrypted concatenation" CENC "using a variable code modulation function" MODCV ". Schematically, the steps can be expressed as follows: VA = F (ICNA) or VA = F '(ICNA, K) C = CONC (VA, ID, T, IDA) CENC = ENCRYPT (C, KCV) CV = MODCV ( CENC) We now describe the possible choices as well as the variants for the "F", "F", "CONC", "ENCRYPT" and "MODCV" functions. With regard to the "F" function, this is, without limitation, a function that calculates a "VA" value from an "ICNA" value carried by the anti-copy mark or a sub-label. -all of this value. For example, if the value carried by the anti-copy mark has a size of eight bytes, whose last four bytes are not very useful because they contain generic data, and the first four bytes contain an identifier of the anti-copy mark, we can simply assign these four bytes to the value "VA". In this case, "VA = ICNA" 32 "(" indicates a bit shift, or "bitshift" in English), or "F" is the function "" 32 ". Alternatively, the function "F" may be a hash function, for example of the type known as "SHA-1", "SHA-256" or "MD5". The function "F" then calculates the hash of the value carried by the anti-copy mark, and if data volume constraints apply, keeps a subset of the result, for example the first four bytes.
En ce qui concerne la fonction « F' », dans le cas où on utilise la fonction « F' » avec paramètre(s) « K », « F' » peut être, par exemple, une fonction de chiffrement (par exemple connue sous le nom de « Triple-DES » ou d' « AES »). « F' » peut également être une fonction de hachage telle que celles citées précédemment, en combinaison avec une clé, ici le paramètre « K » qui doit être tenu secret. Ici, la méthode de caractérisation unitaire est appliquée à la marque anti-copie afin d'en extraire une empreinte « E » et les fonctions « F » et « F' » incluent « E », et on a « VA=F(E ,ICNA) » et « VA=F'(E,ICNA,K) ». En ce qui concerne la fonction « CONC », les valeurs « VA », « T », « ID », « IDA » peuvent être des entiers ou avoir une valeur appartenant à un ensemble déterminé (par exemple il existe quatre machines génératrices d'empreintes 35, donc quatre valeurs possibles pour « ID »). Dans le second cas, on détermine le nombre de bits nécessaires pour représenter l'ensemble des valeurs possibles. Dans le premier, les entiers sont en général représentés sur un ensemble déterminé d'octets. En ce qui concerne la fonction « ENCRYPT », elle peut être une fonction de chiffrement symétrique, par exemple connus sous le nom de « Triple DES », « AES » ou « RC4 » ou une fonction de chiffrement asymétrique, par exemple connue sous le nom de «RSA». En ce qui concerne la fonction « MODCV », c'est, en général, une fonction de génération de codes de type connu et, éventuellement, de code à barre en deux dimensions, les codes barres en une dimension ayant une capacité d'information limitée. On note que les « Datamatrix » (marque déposée) sont des codes barre 2D à haute capacité d'information, très utilisés et qui, en conséquence, peuvent être mis en oeuvre pour générer une empreinte visible complémentaire de l'empreinte numérique 35. La fonction « MODCV » peut également être une fonction génératrice de matrice d'information sécurisée, qui nécessite une ou plusieurs clés de chiffrement et brouillage. On note, dans ce cas, que la fonction « ENCRYPT » n'est pas nécessaire, le chiffrement étant intrinsèque à la génération de l'empreinte 35. Dans le mode de réalisation illustré en figure 1, le moyen 80 de lecture de l'empreinte 35, qui comporte une caméra et au moins une source de lumière (non représentées) est associé à un moyen 55 de vérification de la qualité de l'empreinte 35 lue et à un moyen de retrait (non représenté) de chaque carte 10 portant une empreinte 35 de mauvaise qualité. Ainsi, la qualité de chaque carte est vérifiée et toutes les cartes mises en circulation bénéficient de la protection conférée par la mise en oeuvre de la présente invention. Le moyen 75 de lecture de la marque anti-copie formée sur une carte 10, comporte une caméra et au moins une source de lumière et est associé à un moyen de traitement 78 de l'image captée par cette caméra, qui détermine la qualité et les caractéristiques de l'image de la marque anti-copie, selon des techniques connues en soi, dans le domaine des marquages anti-copies. With regard to the function "F", in the case where the function "F" with parameter (s) "K" is used, "F" may be, for example, an encryption function (for example known under the name of "Triple-DES" or "AES"). "F" may also be a hash function such as those mentioned above, in combination with a key, here the parameter "K" which must be kept secret. Here, the unit characterization method is applied to the anti-copy mark in order to extract an "E" mark, and the "F" and "F" functions include "E", and we have "VA = F (E , ICNA) "and" VA = F '(E, ICNA, K) ". With regard to the function "CONC", the values "VA", "T", "ID", "IDA" can be integers or have a value belonging to a given set (for example there are four generating machines of fingerprints 35, so four possible values for "ID"). In the second case, the number of bits necessary to represent the set of possible values is determined. In the first, integers are usually represented on a set of bytes. As regards the function "ENCRYPT", it may be a symmetric encryption function, for example known as "Triple DES", "AES" or "RC4" or an asymmetric encryption function, for example known as name of "RSA". With regard to the "MODCV" function, it is, in general, a function of generation of codes of known type and, possibly, two-dimensional bar code, the one-dimensional bar codes having an information capacity limited. It is noted that the "Datamatrix" (registered trademark) are 2D barcodes with high information capacity, widely used and which, consequently, can be implemented to generate a visible footprint complementary to the digital footprint 35. "MODCV" function can also be a secure information matrix generating function, which requires one or more encryption and scrambling keys. In this case, it is noted that the function "ENCRYPT" is not necessary, the encryption being intrinsic to the generation of the imprint 35. In the embodiment illustrated in FIG. 1, the means 80 for reading the footprint 35, which includes a camera and at least one light source (not shown) is associated with a means 55 for checking the quality of the impression read 35 and a withdrawal means (not shown) of each card 10 bearing an imprint of poor quality. Thus, the quality of each card is verified and all cards put into circulation benefit from the protection conferred by the implementation of the present invention. The means 75 for reading the anti-copy mark formed on a card 10 comprises a camera and at least one light source and is associated with a processing means 78 of the image captured by this camera, which determines the quality and the characteristics of the image of the anti-copy mark, according to techniques known per se, in the field of anti-copy markings.
Le moyen de retrait de chaque carte 10 portant une marque anti-copie ou une empreinte 35 de mauvaise qualité est, par exemple, constitué d'une « écluse », c'est-à-dire d'un volet commandé pour, dans l'une de ses positions, faire tomber les cartes dans une poubelle et, dans une autre position, laisser passer les cartes vers l'empileur 17. The removal means of each card 10 bearing an anti-copy mark or a poor quality imprint is, for example, constituted by a "lock", that is to say a shutter controlled for, in the one of its positions, to drop the cards in a trash and, in another position, let the cards go to the stacker 17.
Le moyen 85 de détermination si la marque anti-copie et l'empreinte 35 présentent une relation prédéterminée effectue la vérification de validité d'une carte : - en mémoire non volatile de la carte 10, il lit l'empreinte « CV' » correspondant à l'empreinte 35 « CV », - avec une fonction « DEMOD », il traite « CV' » pour obtenir une valeur « CENC' » 10 correspondant à la valeur « CENC », - il effectue un déchiffrement de « CENC' » avec une fonction « DECRYPT » inverse de la fonction « ENCRYPT », ainsi qu'avec une clé de déchiffrement « KCV», pour obtenir la concaténation décryptée « C' », correspondant à « C ». On note que, pour les méthodes de chiffrement symétrique, « KCV' » est égal à « KCV », mais « KCV » et 15 « KCV' » sont différents pour les méthodes de chiffrement asymétriques. - il déconcatène la valeur « C») avec une fonction « DECONC » inverse de la fonction « CONC », pour obtenir des valeurs « VA' », « ID»), « T' » et « IDA' » correspondant respectivement aux valeurs « VA », « ID », « T » et « IDA », - il effectue la lecture du contenu de la marque anti-copie, avec une fonction 20 « READCNA » et extrait la valeur « ICNA », - il détermine si la marque anti-copie correspond à un original ou à une copie, avec une fonction « AUTH » et - il calcule « VA"=F(ICNA) » ou « VA"=F'(ICNA,K) ». Il y alors quatre cas de figure possibles : 25 - soit « VA"=VA' » et « AUTH(CNA)=ORIG », auquel cas la carte est valide, - soit « VA"=VA' » et « AUTH(CNA)=COPY », auquel cas la carte est une copie d'une carte valide, - soit « VA"#VA' » et « AUTH(CNA)=ORIG », auquel cas la carte est un original volé, dans laquelle a été stockée une empreinte 35 « CV » non-conforme, 30 - soit « VA"#VA' » et « AUTH(CNA)=COPY », auquel cas la carte est une reproduction, ou copie. Dans les modes de réalisation de la présente invention décrits ci-dessous en regard des figures 21 à 26, on met en oeuvre : - des étapes 701 à 703 de conception numérique des motifs identifiants, 35 - des étapes 711 à 715 de calcul d'empreinte d'un motif identifiant (selon l'une des méthodes décrites par ailleurs), - des étapes 720 à 726 d'optimisation de l'impression des motifs identifiants, - des étapes 731 à 734 de stockage en mémoire non volatile de la carte à microcircuit, et éventuellement de représentation, d'empreintes ou caractéristiques uniques de cartes, - des étapes 741 à 749 d'identification d'empreinte en mettant en oeuvre une base 5 de données, - des étapes 751 à 756 de vérification d'empreinte sans base de données, - des étapes 761 à 763 d'utilisation combinées d'un motif identifiant et d'un code numérique authentifiant et - des étapes 771 à 780 de sécurisation de carte. 10 En ce qui concerne la conception numérique d'un motif identifiant et la détermination des paramètres d'impression d'un motif identifiant, à l'origine de certaines caractéristiques particulières de la présente invention, il a été découvert que, si l'on imprime plusieurs fois une même image source d'une matrice d'information sécurisée, celle-ci sera affectée d'erreurs différentes à chaque impression. Le même effet a également été constaté 15 pour les motifs de détection de copie. De manière plus générale, il a été constaté que, pour toute image possédant une densité suffisante, 1) l'impression de l'image résultera en une dégradation de celle-ci, et 2) et celle-ci sera affectée d'une dégradation différente à chaque impression. Pour être plus précis, ce phénomène n'est pas limité aux codes numériques 20 authentifiants. En effet, quelle que soit la densité d'une image numérique, chacune des impressions de celle-ci différera de toutes les autres impressions, étant donnés les processus aléatoires à l'ceuvre durant l'impression. Cependant, pour des images de faibles densités, les différences seront beaucoup moins nombreuses et significatives. Il faut alors une résolution de capture beaucoup plus importante afin de capter les différences qui sont 25 parfois minimes. A l'inverse, pour les codes numériques authentifiants imprimés avec la résolution adéquate il n'est pas nécessaire d'utiliser une résolution de capture particulièrement élevée (un scanner à 1 200 points par pouce se révèle suffisant). De plus, comme les différences sont très significatives, l'extraction des caractéristiques uniques ne doit pas être faite avec une précision très élevée, ce qui est avantageux au niveau du coût et 30 de la stabilité des algorithmes de lecture. Les motifs identifiants sont des images conçues et imprimées de façon à maximiser les différences entre chaque impression d'un même motif identifiant source. Ces images sont préférentiellement conçues de manière pseudo-aléatoires (par exemple avec une ou plusieurs clés cryptographiques), mais elles peuvent être complètement aléatoires (la 35 différence étant que, dans le deuxième cas, il n'existe pas de clé cryptographique, ou la clé n'est pas conservée). Cependant, on note que le motif identifiant numérique d'origine peut être connu sans compromettre la sécurité. En effet, seul le motif identifiant répertorié (ayant leur empreinte) en mémoire est légitime, et il n'est, par principe, pas possible de contrôler les aléas de l'impression. Donc, la possession de l'image d'origine ne donne pas d'avantage réel au contrefacteur : ceci est un autre avantage, en termes de sécurité, des motifs identifiants. Comme les dégradations sont de nature aléatoire et produisent un résultat différent pour chaque impression d'une même image source, chaque impression d'un motif identifiant recèle des caractéristiques uniques, non reproductibles et non transférables. Ainsi, chacune des impressions d'un même motif identifiant diffère de toutes les autres, et recèle donc intrinsèquement les moyens de l'identifier sans équivoque. On peut donc calculer une empreinte d'un motif identifiant, et l'utiliser de différentes façons afin d'augmenter la sécurité de la carte qui la contient, notamment en modes identification et vérification. Les motifs identifiants peuvent être de simples rectangles, éventuellement encadrés d'une bordure facilitation leur détection, mais peuvent également avoir une forme particulière, tel qu'un logo, etc. Cependant, la forme rectangulaire se révèle avantageuse du point de vue de la lecture (elle est facilement repérable) et de sa compatibilité avec les formes habituelles des codes numériques authentifiants ou autre codes tels que le code barre en une ou deux dimensions. On décrit, ci-dessous, un algorithme de conception d'un motif identifiant - au cours d'une étape 701, on reçoit une clé cryptographique, par exemple une séquence de 32 octets (256 bits), - au cours d'une étape 702, en utilisant une fonction de hachage ou de chiffrement de manière récursive, l'algorithme étant initialisé avec la clé cryptographique, on génère le nombre de requis de bits aléatoires. Par exemple, pour un motif identifiant de 10.000 pixels en noir et blanc (1 bit par pixel), il faut 10 000 bits ; il en faut 8 fois plus pour un motif identifiant en niveaux de gris (chaque niveau étant équiprobable). En supposant que la fonction de hachage SHA-1 soit utilisée (entrée et sortie de 256 bits), il faut faire 40 appels (un bit par pixel) ou un peu moins que 320 appels (huit bits par pixel) à la fonction pour obtenir les bits nécessaires (car 40 x 256 >= 10 000 ou 320 x 256 >= 80 000). Le lecteur pourra s'inspirer des normes FIPS (acronyme de « Federal information processing standard » pour standard de traitement d'information fédéral) et AES (acronyme de « Advanced Encryption Standard » pour standard de chiffrement avancé) et - au cours d'une étape 703, on assemble les bits en une image, par exemple de 100 x100 points, éventuellement complétée par une bordure. La Figure 21 montre un tel motif identifiant, avant l'impression. Les Figures 22 et 23 montrent deux impressions différentes du motif identifiant illustré en figure 21. The means 85 for determining whether the anti-copy mark and the imprint 35 have a predetermined relationship performs the verification of the validity of a card: in the non-volatile memory of the card 10, it reads the corresponding imprint "CV" at the footprint 35 "CV", - with a function "DEMOD", it processes "CV '" to obtain a value "CENC'" 10 corresponding to the value "CENC", - it performs a decryption of "CENC '" with an inverse "DECRYPT" function of the "ENCRYPT" function, as well as with a "KCV" decryption key, to obtain the decrypted concatenation "C" corresponding to "C". Note that for symmetric encryption methods, "KCV" is equal to "KCV", but "KCV" and "KCV" are different for asymmetric encryption methods. - it deconcatene the value "C") with a function "DECONC" inverse of the function "CONC", to obtain values "VA", "ID"), "T" and "IDA" respectively corresponding to the values "VA", "ID", "T" and "IDA", - it reads the contents of the anti-copy mark, with a function "READCNA" and extracts the value "ICNA", - it determines whether the anti-copy mark corresponds to an original or a copy, with an "AUTH" function and - it calculates "VA" = F (ICNA) "or" VA "= F '(ICNA, K)". There are then four possible scenarios: 25 - either "VA" = VA '"and" AUTH (CNA) = ORIG ", in which case the card is valid, - either" VA "= VA'" and "AUTH (CNA) ) = COPY ", in which case the card is a copy of a valid card, - either" VA "#VA '" and "AUTH (CNA) = ORIG", in which case the card is a stolen original, in which was stored a improper 35 "CV" imprint, 30 - either "VA" #VA '"and" AUTH (CNA) = COPY ", in which case the card is a reproduction, or copy. In the embodiments of the present invention described below with reference to FIGS. 21 to 26, the following steps are used: steps 701 to 703 for the numerical design of the identifying patterns, steps 711 to 715 for calculating imprint of an identifying pattern (according to one of the methods described elsewhere), - steps 720 to 726 for optimizing the printing of the identifying patterns, - steps 731 to 734 of storage in non-volatile memory of the card microcircuit, and possibly representation, of fingerprints or unique characteristics of cards, - steps 741 to 749 of fingerprint identification by implementing a database 5, - steps 751 to 756 of fingerprint verification without a database, - steps 761 to 763 of combined use of an identifier pattern and a digital authentication code and - 771 to 780 map security steps. With respect to the numerical design of an identifying pattern and the determination of the print parameters of an identifying pattern, the origin of certain particular features of the present invention, it has been discovered that, if one prints several times the same source image of a secure information matrix, which will be assigned different errors for each print. The same effect has also been found for the copy detection patterns. More generally, it has been found that, for any image having a sufficient density, 1) the impression of the image will result in a degradation thereof, and 2) and it will be affected by a degradation different with each impression. To be more precise, this phenomenon is not limited to authenticating digital codes. Indeed, whatever the density of a digital image, each of the impressions of it will differ from all the other impressions, given the random processes at work during printing. However, for images of low densities, the differences will be much less numerous and significant. A much larger capture resolution is then required to capture differences that are sometimes minimal. On the other hand, for digital authentication codes printed with the correct resolution, it is not necessary to use a particularly high capture resolution (a scanner with 1200 dots per inch is sufficient). In addition, since the differences are very significant, the extraction of unique features must not be done with very high precision, which is advantageous in terms of the cost and stability of the reading algorithms. Identifying patterns are images designed and printed so as to maximize the differences between each impression of the same source identifier pattern. These images are preferably designed pseudo-randomly (for example with one or more cryptographic keys), but they can be completely random (the difference being that in the second case, there is no cryptographic key, or the key is not retained). However, it is noted that the original digital identifier pattern can be known without compromising security. Indeed, only the identified identifier pattern (having their fingerprint) in memory is legitimate, and it is, in principle, not possible to control the hazards of printing. Therefore, the possession of the original image does not give any real advantage to the counterfeiter: this is another advantage, in terms of security, identifiers reasons. Since the degradations are random in nature and produce a different result for each impression of the same source image, each impression of an identifying pattern has unique, non-reproducible and non-transferable characteristics. Thus, each of the impressions of the same identifying motif differs from all the others, and thus inherently contains the means of identifying it unequivocally. It is therefore possible to calculate a fingerprint of an identifier pattern, and use it in different ways to increase the security of the card that contains it, especially in identification and verification modes. Identifying patterns may be simple rectangles, possibly framed by a border facilitating their detection, but may also have a particular shape, such as a logo, etc. However, the rectangular shape is advantageous from the point of view of reading (it is easily identifiable) and its compatibility with the usual forms of digital codes or other authentication codes such as bar code in one or two dimensions. An algorithm for designing an identifier pattern is described below. During a step 701, a cryptographic key, for example a sequence of 32 bytes (256 bits), is received during a step. 702, using a hash function or recursively encryption, the algorithm being initialized with the cryptographic key, the number of random bit requests is generated. For example, for a pattern identifying 10,000 pixels in black and white (1 bit per pixel), it takes 10,000 bits; it takes 8 times more for a pattern identifying in gray levels (each level being equiprobable). Assuming that the SHA-1 hash function is used (256-bit input and output), you need to make 40 calls (one bit per pixel) or a little less than 320 calls (eight bits per pixel) to the function to get the necessary bits (because 40 x 256> = 10 000 or 320 x 256> = 80 000). The reader will be able to draw on the FIPS (acronym for "Federal Information Processing Standard" for the Federal Information Processing Standard) and AES (Advanced Encryption Standard) standards and - during a step 703, the bits are assembled into an image, for example 100 x 100 points, possibly completed by a border. Figure 21 shows such an identifying pattern, before printing. Figures 22 and 23 show two different impressions of the identifying pattern illustrated in Figure 21.
Les codes numériques authentifiants (ou « anti-copie ») sont des images conçues et imprimées de façon à maximiser les différences entre l'impression originale et une copie obtenue en utilisant une capture d'une image de l'impression originale et une seconde impression de cette image mettant en oeuvre les mêmes valeurs de paramètres d'impression, notamment en termes de résolution, que la première impression. Les fonctionnalités d'un code numérique authentifiant peuvent être combinées à celles d'un motif identifiant, car les caractéristiques de conception et d'impression des codes numériques authentifiants sont proches de celles requises pour les motifs identifiants. Par exemple, les algorithmes de conception des motifs de détection de copie, qui nécessitent une clé cryptographique, s'apparentent à l'algorithme décrit précédemment, bien que le but recherché soit très différent. Les algorithmes de conception des matrices d'information sécurisées, eux, nécessitent à la fois une ou plusieurs clés cryptographiques, et un ou plusieurs messages. Le résultat est cependant similaire, soit une image aux valeurs pseudo aléatoires. Comme on le verra plus loin, il s'avère que les conditions idéales d'impression des motifs identifiants sont proches des conditions idéales d'impression des codes numériques authentifiants. Ainsi, il est possible, autant sur le plan de la conception que du résultat imprimé, de combiner les fonctionnalités des codes numériques authentifiants à celle des matrices d'information. En ce qui concerne les méthodes d'extraction et, lors de la vérification d'une carte, de comparaison, de l'empreinte d'un motif identifiant, on décrit, d'abord, ci-dessous une méthode d'extraction et de comparaison d'empreinte générique, qui consiste à extraire les valeurs d'un ensemble de points d'un motif identifiant capturé : - au cours d'une étape 711, on détermine la position du motif identifiant dans l'image de la carte imprimée. Pour un motif identifiant de forme rectangulaire, on peut, par exemple, extraire les positions (hauteur, largeur) des quatre extrémités du motif identifiant, au cours d'une étape 712, pour un nombre déterminé de points à extraire, on détermine la position dans l'image capturée et extraire la valeur de chacun des points. Par exemple, 256 points horizontalement et 256 verticalement, pour un total de 2562, un nombre de points correspondant à 2 élevé à une puissance entière est avantageux si, par exemple, une FFT (transformée de Fourier rapide) ou une DCT (transformée en cosinus discrète) est utilisée ultérieurement. La détermination de la position des points peut se faire en utilisant des techniques géométriques standards, connues de l'art antérieur : détermination de la position de points de référence (par exemple, les quatre extrémités du motif identifiant si celui-ci est rectangulaire), puis détermination de la position des points en faisant l'hypothèse que l'image capturée a subi une transformée affine ou perspective, par exemple. Les valeurs sont typiquement, par exemple, sur une échelle de 0 à 255, de même que l'image capturée. Digital Authentication Codes (or "anti-copying") are images designed and printed to maximize the differences between the original print and a copy obtained by using an image capture of the original print and a second print. of this image implementing the same print parameter values, especially in terms of resolution, as the first printing. The functionalities of a digital authentication code can be combined with those of an identifying pattern, because the design and printing characteristics of the digital authentication codes are close to those required for the identification patterns. For example, the design algorithms of the copy detection patterns, which require a cryptographic key, are similar to the algorithm described above, although the purpose is very different. The algorithms for designing secure information matrices require both one or more cryptographic keys, and one or more messages. The result is similar, however, an image with pseudo random values. As will be seen below, it turns out that the ideal conditions for printing identifying patterns are close to the ideal conditions for printing the digital authentication codes. Thus, it is possible, both in terms of design and the printed result, to combine the functionality of the digital authentication codes to that of information matrices. With regard to the methods of extraction and, during the verification of a map, of comparison, of the imprint of an identifying motif, we first describe, below, a method of extraction and generic impression comparison, which consists in extracting the values of a set of points from a captured identifier pattern: in the course of a step 711, the position of the identifying pattern in the image of the printed circuit board is determined. For an identifying pattern of rectangular shape, it is possible, for example, to extract the positions (height, width) of the four ends of the identifying pattern, during a step 712, for a determined number of points to be extracted, the position is determined. in the captured image and extract the value of each of the points. For example, 256 points horizontally and 256 vertically, for a total of 2562, a number of points corresponding to 2 raised to an integer power is advantageous if, for example, an FFT (fast Fourier transform) or a DCT (cosine transform) discrete) is used later. The determination of the position of the points can be done using standard geometric techniques, known from the prior art: determining the position of reference points (for example, the four ends of the identifying pattern if it is rectangular), then determining the position of the points by assuming that the captured image has undergone an affine or perspective transform, for example. The values are typically, for example, on a scale from 0 to 255, as is the captured image.
Comme les positions peuvent être fractionnaires, la valeur du point prise peut être celle « du plus proche voisin », méthode peu coûteuse mais peu précise. Des algorithmes d'interpolation, avec un coût s'accroissant avec la précision requise, peuvent également être utilisés : interpolation bicubique, bilinéaire, etc. Le résultat est une matrice 256 x 256 de valeurs entières (plus proche voisin) ou en virgule flottante (interpolation), - au cours d'une étape 713, on calcule la transformée en cosinus discrète en deux dimensions de la matrice. La transformée en cosinus discrète est avantageuse car elle permet de compresser fortement l'énergie du signal sur un faible nombre de composants, - au cours d'une étape 714, on sélectionne un nombre déterminé de coefficients, par exemple les 10 x 10 coefficients de fréquence la plus basse, et éventuellement éliminer le coefficient constant, connu sous le nom de coefficient « DC » à la position (0,0) - au cours d'une étape 715, on réordonne les coefficients en un vecteur, qui constitue l'empreinte de la matrice d'information sécurisée. On note que la méthode décrite précédemment ne met en oeuvre aucun secret, et, par conséquent, permet à quiconque de calculer l'empreinte. Ceci peut être souhaitable dans certains cas, où on considère que cela ne pose pas de risque de sécurité. Par contre, dans d'autres cas, il est souhaitable que seules les personnes autorisées puissent calculer l'empreinte. Pour cela, on met en oeuvre une clé cryptographique tenue secrète qui permet de déterminer les coefficients constituants l'empreinte. Cette clé n'est divulguée qu'aux personnes ou entités autorisées à reconstituer l'empreinte. Des techniques issues de l'art antérieur sont disponibles à l'homme du métier afin de sélectionner les coefficients à partir de la clé, mettant généralement en oeuvre un algorithme de hachage ou un algorithme de chiffrement. Deux empreintes correspondant à des captures distinctes peuvent alors être comparées de multiples manières, afin d'obtenir une mesure de similarité ou, inversement, une mesure de distance. En mesurant, par exemple, un coefficient de corrélation entre elles, on obtient une mesure de similarité, que l'on dénommera « score » par la suite. Since the positions may be fractional, the value of the point taken may be that of "nearest neighbor", an inexpensive but inaccurate method. Interpolation algorithms, with increasing cost with the required accuracy, can also be used: bicubic, bilinear interpolation, etc. The result is a 256 x 256 matrix of integer values (nearest neighbor) or floating point (interpolation), - during a step 713, the discrete cosine transform in two dimensions of the matrix is calculated. The discrete cosine transform is advantageous because it makes it possible to strongly compress the energy of the signal on a small number of components, during a step 714 a selected number of coefficients is selected, for example the 10 x 10 coefficients of lowest frequency, and possibly eliminate the constant coefficient, known as coefficient "DC" at the position (0,0) - during a step 715, the coefficients are reordered into a vector, which constitutes the imprint of the secure information matrix. Note that the method described above does not implement any secret, and therefore allows anyone to calculate the footprint. This may be desirable in some cases, where it is considered that this poses no security risk. On the other hand, in other cases it is desirable that only authorized persons can calculate the footprint. For this purpose, a cryptographic key held in secret is used which makes it possible to determine the coefficients constituting the imprint. This key is only disclosed to persons or entities authorized to reconstruct the fingerprint. Techniques from the prior art are available to those skilled in the art in order to select the coefficients from the key, generally implementing a hashing algorithm or an encryption algorithm. Two fingerprints corresponding to separate captures can then be compared in multiple ways, in order to obtain a measure of similarity or, conversely, a measure of distance. By measuring, for example, a correlation coefficient between them, we obtain a measure of similarity, which will be called "score" thereafter.
Pour valider cette méthode d'extraction de caractéristiques uniques, on a généré un motif identifiant de 100 x 100 pixels que l'on a imprimé 100 fois, sur une imprimante laser à 600 points par pouce. Un scanner « flatbed » à 1200 points par pouce a été utilisé pour réaliser trois captures de chaque motif identifiant imprimé. On a ensuite calculé une empreinte pour chacune des 300 captures effectuées. On mesure alors un score pour chacun des 44 850 couples d'empreintes (nombre calculé comme suit : 300*(300-1)/2). On sépare ces 44 850 couples d'empreinte en deux groupes : - un groupe A de 600 couples d'empreintes correspondant à différentes captures du même motif identifiant imprimé et - un groupe B de 44 250 couples d'empreintes correspondant à des captures de différents motifs identifiants imprimés. Le score est compris entre 0,975 et 0,998 pour le groupe A, et est compris entre 0,693 et 0,945 pour le groupe B. La Figure 26 montre la distribution des scores pour le groupe A et pour le groupe B. Sur la base de ces scores, il n'y a aucune confusion possible entre les couples des deux groupes. Ainsi, en utilisant la méthode de calcul d'empreinte décrite précédemment, on peut déterminer sans ambiguïté laquelle des 100 impressions est à l'origine de l'image capturée. To validate this method of extracting unique features, a 100 x 100 pixel identifier pattern was generated which was printed 100 times on a 600 dpi laser printer. A flatbed scanner at 1200 dots per inch was used to make three captures of each printed identifier pattern. A footprint was then calculated for each of the 300 captures. A score is then measured for each of the 44,850 pairs of fingerprints (number calculated as follows: 300 * (300-1) / 2). These 44 850 pairs of fingerprints are separated into two groups: a group A of 600 pairs of fingerprints corresponding to different catches of the same printed identifier pattern and a group B of 44,250 pairs of fingerprints corresponding to catches of different printed identifiers. The score is between 0.975 and 0.998 for group A, and is between 0.693 and 0.945 for group B. Figure 26 shows the distribution of scores for group A and group B. Based on these scores, there is no possible confusion between the couples of the two groups. Thus, by using the imprint calculation method described above, it can be unambiguously determined which of the 100 prints is at the origin of the captured image.
On mesure un « degré de séparation des empreintes », qui consiste à calculer la différence des moyennes des scores pour les groupe A et B (ici respectivement de 0,992 et 0,863) et à la normaliser par l'écart type des scores du groupe A, ici de 0,005. On obtient une valeur de 25,8. Comme on le verra plus bas, cet index est utile pour déterminer les paramètres d'impressions et de conceptions donnant les meilleurs résultats. A "degree of separation of fingerprints" is measured, which consists in calculating the difference of the means of the scores for the groups A and B (here respectively of 0.992 and 0.863) and in normalizing it by the standard deviation of the scores of the group A, here 0.005. We obtain a value of 25.8. As will be seen below, this index is useful for determining the parameters of impressions and designs giving the best results.
On décrit, ci-dessous, une deuxième méthode d'extraction d'empreinte concernant les matrices d'information sécurisées. Cette méthode, qui s'applique en particulier lorsque le motif identifiant a également les fonctionnalités d'une matrice d'information sécurisée. Il y est expliqué comment le message brouillé d'une matrice d'information sécurisée captée est extrait. Ce message brouillé possède un taux d'erreur non-nuls et la structure des erreurs est utilisée comme empreinte. Un avantage de cette méthode est qu'elle permet d'utiliser un logiciel conçu pour la lecture des matrices d'information sécurisées, Cela minimise le coût des calculs nécessaires. Cependant, la lecture précise d'une matrice d'information sécurisée nécessite la clé servant à générer les blocs d'aligner, s'il y a lieu. On ne souhaite pas forcément divulguer cette clé dans tous les cas. De plus, les variations d'alignement interne, spécifiques à chaque impression sont autant que possibles éliminées. Ceci n'est pas forcément souhaitable, car ces variations participent à la différenciation des différentes impressions d'une matrice d'information sécurisée. En ce qui concerne la méthode de détermination des paramètres de génération et d'impression optimaux des motifs identifiants, il existe un taux de dégradation optimal permettant de séparer le plus aisément possible les différentes impressions d'un même motif identifiant source. Ainsi, si le taux de dégradation à l'impression est très faible, par exemple 1% ou 2% (1 ou 2% des cellules ou pixels du motif identifiant sont mal lues à partir d'une capture parfaite), les différentes impressions d'un même motif identifiant sont très proches l'une de l'autre, et il est difficile de les identifier de manière fiable, à moins d'avoir une capture très précise de l'image et/ou un algorithme d'analyse très précis. Similairement, lorsque le taux de dégradation est très élevé, par exemple 45 à 50 % (45 ou 50 % des cellules de la matrice d'information sécurisée sont mal lues à partir d'une capture parfaite, 50 % signifiant qu'il n'y a aucune corrélation statistique entre la matrice lue et la matrice d'origine), les motifs identifiants imprimées sont quasi indistinctes les unes des autres. En réalité, le taux de dégradation optimal est proche de 25 %, et si les conditions de l'application le permettent, il est préférable de s'en approcher. En effet, pour 25 % de dégradation, en supposant que les variations d'impression et donc les dégradations soient de nature probabiliste, on maximise, en chacun des points du motif identifiant imprimé, les chances qu'il diffère des autres motifs identifiants imprimés. On donne, ci-dessous, un deuxième analyse des taux d'erreur à rechercher au moment de la génération d'une image à imprimer en fonction des moyens d'impression à mettre en oeuvre. Afin de déterminer comment on peut générer des MPCV permettant d'optimiser la détection de copie, nous présentons ci-dessous un modèle basé sur la théorie de la décision. Les caractéristiques mesurées sur les images (ou points) sont représentées par des signaux. Pour simplifier l'analyse, on y fait l'hypothèse que les signaux numériques, avant impression, ont des valeurs binaires, correspondant à des caractéristiques pouvant avoir des valeurs binaires (par exemple deux tailles de points, deux positions,etc.). Cette hypothèse se justifie par le fait que la plupart des procédés d'impression traitent des images binaires. Evidemment, les conclusions de l'analyse peuvent être étendues à des cas plus complexes, notamment avec plusieurs valeurs possibles de caractéristiques de point. L'impression du MPCV est modélisée par l'ajout de bruit gaussien. Il est également supposé que les copies sont réalisées avec le même procédé d'impression, de sorte que l'impression de la copie est modélisée également par l'ajout de bruit gaussien de même énergie. De plus, le contrefacteur, qui capte le signal avant d'en imprimer une copie est forcé de reconstruire un signal binaire en faisant un estimé de la valeur initiale qui minimise sa probabilité d'erreur. Ce modèle correspond directement à des MPCV pouvant avoir des tailles de point de 1x1 pixel ou 1x2 pixels (imprimé, par exemple, à 2 400 dpi), pour lequel le contrefacteur doit nécessairement choisir une des tailles de point dans l'image reconstruite à partir d'un scan, en fonction d'un niveau de gris mesuré ou d'une surface estimée du point. Le modèle correspond également à des MPCV avec des positions variant de 1 pixel, par exemple. A partir de ce modèle, nous dérivons le détecteur optimal, la distribution statistique des valeurs du détecteur, et les valeurs de paramètre qui maximisent la détection de copie. Le tableau suivant résume les différentes variables. s Signal source n,nc Bruit, bruit copie x Signal reçu Sans perte de généralité, le signal source est équiprobable, c'est-à-dire 30 s[i] : {+a,ûa} , pour i = 0,1,...,Nû1, et a > 0. Le bruit d'impression est distribué selon une loi gaussienne N(0,0-2) Les hypothèses du modèle se résument ainsi: (H0)x[i] : {+a,ûa} (1) (Hl)n[i] : N(0,o (H2)nc[i]: N(0,6-2) On peut facilement vérifier que le contrefacteur minimise sa probabilité d'erreur en restaurant le signal à la valeur la plus proche entre +a,ùa. A second method of extracting imprints on secure information matrices is described below. This method, which applies in particular when the identifier pattern also has the functionality of a secure information matrix. It explains how the scrambled message of a captured secure information matrix is extracted. This scrambled message has a non-zero error rate and the error structure is used as a fingerprint. An advantage of this method is that it makes it possible to use software designed for reading secure information matrices. This minimizes the cost of the necessary calculations. However, the accurate reading of a secure information matrix requires the key to generate the blocks to align, if any. We do not necessarily want to disclose this key in all cases. In addition, the internal alignment variations specific to each printing are as far as possible eliminated. This is not necessarily desirable because these variations contribute to the differentiation of the different impressions of a secure information matrix. As regards the method for determining the optimal generation and printing parameters of the identifying patterns, there is an optimal degradation rate making it possible to separate as easily as possible the different prints of the same source identifier pattern. Thus, if the print degradation rate is very low, for example 1% or 2% (1 or 2% of the cells or pixels of the identifying pattern are poorly read from a perfect capture), the different impressions of a same identifier pattern are very close to each other, and it is difficult to reliably identify them unless you have a very precise image capture and / or a very precise analysis algorithm . Similarly, when the degradation rate is very high, for example 45 to 50% (45 or 50% of the cells of the secure information matrix are read incorrectly from a perfect capture, 50% meaning that it does not there is no statistical correlation between the read matrix and the original matrix), the printed identifier patterns are almost indistinguishable from each other. In fact, the optimal degradation rate is close to 25%, and if the conditions of the application allow it, it is better to approach it. Indeed, for 25% degradation, assuming that the print variations and therefore the degradations are of a probabilistic nature, one maximizes, in each of the points of the printed identifier pattern, the chances that it differs from the other print identifiers patterns. A second analysis of the error rates to be sought at the time of generation of an image to be printed according to the printing means to be implemented is given below. In order to determine how one can generate MPCV to optimize copy detection, we present below a model based on the theory of the decision. The characteristics measured on the images (or points) are represented by signals. To simplify the analysis, it is assumed that the digital signals, before printing, have binary values, corresponding to characteristics that may have binary values (for example two point sizes, two positions, etc.). This assumption is justified by the fact that most printing processes process binary images. Obviously, the conclusions of the analysis can be extended to more complex cases, especially with several possible values of point characteristics. The impression of the MPCV is modeled by the addition of Gaussian noise. It is also assumed that the copies are made with the same printing process, so that the printing of the copy is modeled also by the addition of Gaussian noise of the same energy. In addition, the counterfeiter, which captures the signal before printing a copy, is forced to reconstruct a binary signal by making an estimate of the initial value which minimizes its probability of error. This model corresponds directly to MPCVs that can have point sizes of 1x1 pixel or 1x2 pixels (printed, for example, at 2,400 dpi), for which the counterfeiter must necessarily choose one of the point sizes in the reconstructed image from a scan, based on a measured gray level or an estimated area of the point. The model also corresponds to MPCV with positions varying from 1 pixel, for example. From this model, we derive the optimal detector, the statistical distribution of the detector values, and the parameter values that maximize the copy detection. The following table summarizes the different variables. s Signal source n, nc Noise, noise copy x Signal received Without loss of generality, the source signal is equiprobable, that is to say 30 s [i]: {+ a, ûa}, for i = 0,1 , ..., Nû1, and a> 0. The printing noise is distributed according to a Gaussian law N (0,0-2) The hypotheses of the model can be summed up as follows: (H0) x [i]: {+ a , ûa} (1) (H1) n [i]: N (0, o (H2) nc [i]: N (0,6-2) We can easily verify that the counterfeiter minimizes its probability of error in restaurant the signal at the nearest value between + a, ùa.
Par conséquent, le problème de détection consiste à distinguer les deux hypothèses suivantes : Ho : x[i] = s[i] + n[i] (4) HI : x[i] = a.sign(s[i]+n[i])+n~[i] (5) où Ho et H1 sont les hypothèses que le signal reçu est un original, respectivement, une copie. Therefore, the detection problem consists in distinguishing the two following hypotheses: Ho: x [i] = s [i] + n [i] (4) HI: x [i] = a.sign (s [i] + n [i]) + n ~ [i] (5) where Ho and H1 are the assumptions that the received signal is an original, respectively, a copy.
La probabilité que le contrefacteur a correctement estimé la valeur est : p(sign(s[i] + n[i]) = s[i]) = p(s[i]+n[i] > 0) (6) p(N(a, 6-2) > 0) (7) = p(N(0,1) > ùa/6) (8) Q(ùal6) (9) où Q(x) _ (27r)-U2 f l exp x2/2 dx. J-a/6 Nous avons les distributions de probabilité suivantes pour le signal reçu, où dans l'hypothèse H1 nous avons une mixture de deux distributions Gaussiennes. 1 N-1 P(x;Ho)= (27ca2)Nl2 eXp[ù262 E(x[n]ùs[n])2] (10) 1 _ N-1 2 p(x;H1) = (1ùQ(ùa/6)) (21r62)N/2 exp[ 262 (x[n]+s[n])]+ (11) 1 1 N-1 Q(ùa/0) (27262 )N/2 exil{ ù 26 n=o(x[n] - s[n])2 ] (12) Nous allons vérifier qu'un simple corrélateur donne une fonction de classification optimale. Un test de Neyman-Pearson detector decide H1 si le rapport de vraisemblance 25 excède un seuil t: 21 L(x) = p(x;H1) > t p(x; Ho )(13) Le rapport de vraisemblance est donné par: N-1 1 N-1 L(x) = Q(ùa/6)+(1ùQ(ùa/6))exp[ù 2 (E(x[n]+s[n])2 + 2 E(x[n]ùs[n])2] (14) 26 n=0 26 n=0 Prenant le logarithme, et un nouveau seuil t' , on obtient : Nù1 T'(x, s) _ Ex[n]s[n] < t' (15) n=0 La fonction de classification est donc un simple corrélateur T', dont la valeur doit être inférieure à un seuil t' pour classifier le signal comme copie. The probability that the counterfeiter has correctly estimated the value is: p (sign (s [i] + n [i]) = s [i]) = p (s [i] + n [i]> 0) (6) p (N (a, 6-2)> 0) (7) = p (N (0,1)> ùa / 6) (8) Q (ùal6) (9) where Q (x) _ (27r) - U2 fl exp x2 / 2 dx. J-a / 6 We have the following probability distributions for the received signal, where in the hypothesis H1 we have a mixture of two Gaussian distributions. 1 N-1 P (x; Ho) = (27ca2) N12 eXp [ù262 E (x [n] ùs [n]) 2] (10) 1 N N-1 2 p (x; H1) = (1θQ ( ùa / 6)) (21r62) N / 2 exp [262 (x [n] + s [n])] + (11) 1 1 N-1 Q (ùa / 0) (27262) N / 2 exile 26 n = o (x [n] - s [n]) 2] (12) We will verify that a simple correlator gives an optimal classification function. A Neyman-Pearson detector test decides H1 if the likelihood ratio exceeds a threshold t: 21 L (x) = p (x; H1)> tp (x; Ho) (13) The likelihood ratio is given by: N-1 1 N-1 L (x) = Q (ùa / 6) + (1ùQ (ùa / 6)) exp [ù 2 (E (x [n] + s [n]) 2 + 2 E (x [n] ùs [n]) 2] (14) 26 n = 0 26 n = 0 Taking the logarithm, and a new threshold t ', we obtain: Nù1 T' (x, s) _ Ex [n] s [ n] <t '(15) n = 0 The classification function is therefore a simple correlator T' whose value must be less than a threshold t 'to classify the signal as a copy.
Déterminons les statistiques de T' pour les deux hypothèses. Nous pouvons supposer que T' suit une gaussienne (vrai pour N élevé)dont nous nous dérivons les moyennes et variances pour les deux hypothèses : E[T';Ho] = Na' (16) E[T'; H1 ] = Q(ùa/a-)Na2 ù (1ù Q(ùa/a-))Na2 = (2Q(ùa/6) -1)Na 2 (17) Var[T';Ho] = Na2a-2 (18) Var[T';H1] = N(a2a-2 +a4Q(ùa/a-)(1ùQ(ùa/a))) (19) Let's determine the statistics of T 'for both hypotheses. We can suppose that T 'follows a Gaussian (true for N high) from which we derive the means and variances for the two hypotheses: E [T'; Ho] = Na '(16) E [T'; H1] = Q (ùa / a-) Na2 ù (1 Q (ùa / a -)) Na2 = (2q (ùa / 6) -1) Na 2 (17) Var [T '; Ho] = Na2a-2 (18) Var [T '; H1] = N (a2a-2 + a4Q (ùa / a -) (1θQ (ùa / a))) (19)
Le deuxième terme de la variance pour l'hypothèse H1, (a4Q(ùa/a-)(1ùQ(ùa/a-)) ), peut être éliminé si les copies viennent du même original. En The second term of the variance for the hypothesis H1, (a4Q (ùa / a -) (1ùQ (ùa / a-))), can be eliminated if the copies come from the same original. In
pratique, le contrefacteur minimise son travail en n'utilisant qu'un original pour produire un grand nombre copies, il est raisonable d'éliminer le terme. Dans le cas où les variances sont égales, on peut caractériser la performance de détection par le coefficient de déflection d2, qui correspond à la différence entre les moyenne de la fonction T' pour les deux hypothèses, normalisée par la variance de T' : d2 = (E[T';Ho]ùE[T';Hl])2 (22) Var[T'; Ho ] 2N2a4 0ù Q(ùalo-))2 (23) Na2a-2 In practice, the counterfeiter minimizes his work by using only one original to produce a large number of copies, it is reasonable to eliminate the term. In the case where the variances are equal, we can characterize the detection performance by the deflection coefficient d2, which corresponds to the difference between the mean of the function T 'for the two hypotheses, normalized by the variance of T': d2 = (E [T '; Ho] ùE [T'; H1]) 2 (22) Var [T '; Ho] 2N2a4 where Q (ùalo -)) 2 (23) Na2a-2
= 2Na2 ù Q(ùa/o-))2 (24) 62 = 2Na2 ù Q (ùa / o -)) 2 (24) 62
= 2N(y(1ùQ(y))2 (25) où y = a/a est la racine carrée du rapport signal sur bruit. = 2N (y (1q (y)) 2 (25) where y = a / a is the square root of the signal-to-noise ratio.
La performance de détection croissant avec le coefficient de déflection, l'objectif 2 est de déterminer la valeur de y maximisant l'expression (y(1ù Q(y))) . The detection performance increases with the deflection coefficient, the objective 2 is to determine the value of y maximizing the expression (y (Q (y))).
La Figure 27 représente la valeur de l'expression an fonction de y. On peut l'interpréter comme suit. Les valeurs de y proche de zéro correspondent à un bruit très élevé par rapport au signal : lorsque le bruit est très élevé, le signal est trop dégradé dès la première impression, le contrefacteur introduit un nombre d'erreurs d'estimation trop faible. A l'inverse, pour des valeurs de y trop élevées, le signal n'est pas suffisamment dégradé, et dans une trop grande proportion des cas le contrefacteur n'introduira pas d'erreur d'estimation. Entre les deux extrêmes, l'expression passe par une valeur optimale, dont on estime numériquement la valeur à y z- 0.752 . Figure 27 shows the value of the expression an function of y. It can be interpreted as follows. The values of y close to zero correspond to a very high noise with respect to the signal: when the noise is very high, the signal is too degraded from the first impression, the counterfeiter introduces a number of estimation errors that are too low. On the other hand, for values of y that are too high, the signal is not sufficiently degraded, and in too great a proportion of cases the counterfeiter will not introduce an estimation error. Between the two extremes, the expression passes through an optimal value, whose value is estimated numerically at y z-0.752.
II est intéressant de noter que pour cette valeur, la probabilité que le contrefacteur n'ait pas déterminé correctement la valeur, est d'environ 22,6%. En pratique, il s'agit d'obtenir un rapport signal sur bruit y2 aussi proche que possible de 0,7522 , soit 0,565. Prenons un exemple pour mieux comprendre comment viser cette valeur de rapport. Supposons que nous générons un MPCV avec deux tailles de point (exprimées en nombre de pixels) possibles, la taille de point étant de l'ordre de neuf pixels (par exemple, 3x3 pixels). On note que la taille de point peut être mesurée en mettant en oeuvre une multitude d'algorithmes, par exemple par seuillage adaptatif local du niveau de gris et dénombrement des pixels en dessous du seuil. On imprime un nombre suffisant de fois des points de neuf pixels. On mesure, dans une image capturée, la moyenne et l'écart-type du nombre de pixels de chaque point. Supposons qu'on obtient une moyenne de douze (on observe un gain physique moyen de 33 %), et un écart-type de quatre. Cet écart-type correspond à la valeur o décrivant le bruit dans les formules de notre modèle. On visera alors une valeur de notre signal a de l'ordre de trois, pour obtenir un rapport y = 0.75 , soit très près de l'optimum. Pour obtenir cette valeur de signal, on peut par exemple définir deux tailles de points de quinze et de six pixels. On décrit, ci-dessous, un algorithme possible d'optimisation des paramètres d'impression - au cours d'une étape 720, on reçoit la surface disponible pour le motif identifiant, par exemple un carré dont le côté mesure 1/6 de pouce, - au cours d'une étape 721, on génère plusieurs images numériques de motifs identifiants de dimensions numériques différentes, correspondant aux différentes résolutions d'impression possibles, par exemple un motif identifiant de 66 x 66 pixels à 400 points par pouce, un de 100 x 100 pixels à 600 points par pouce, un de 133 x 133 pixels à 800 points par pouce , un de 200 x 200 pixels à 1200 points par pouce, - au cours d'une étape 722, on imprime plusieurs fois chacun des motifs identifiants de dimensions numériques différentes, par exemple 100 fois, avec la résolution adéquate de façon à ce que les dimensions de l'impression correspondent à la surface disponible. - au cours d'une étape 723, pour chaque type, on capture plusieurs fois chacun des motifs identifiants imprimés, par exemple trois fois, - au cours d'une étape 724, on calcule l'empreinte de chaque motif identifiant, - au cours d'une étape 725, on calcule les scores de similarité pour toutes les paires de motif identifiant capturés de même résolution d'impression et - au cours d'une étape 726, on suit la méthode décrite dans l'expérimentation de la méthode extraction d'empreinte générique exposée plus haut pour mesurer le « degré de séparation des empreintes », pour chacune des résolutions d'impression, et choisir la résolution d'impression donnant la valeur maximale de ce degré. En variante, on imprime plusieurs matrices d'information sécurisées à différentes résolutions d'impression, et on détermine la résolution d'impression résultant en un taux d'erreur de 25 %, tel que calculé avec un des algorithmes décrits par ailleurs. It is interesting to note that for this value, the probability that the counterfeiter has not correctly determined the value, is about 22.6%. In practice, the aim is to obtain a signal-to-noise ratio y2 as close as possible of 0.7522, or 0.565. Let's take an example to better understand how to target this report value. Suppose that we generate an MPCV with two possible point sizes (expressed in number of pixels), the point size being of the order of nine pixels (for example, 3x3 pixels). It is noted that the point size can be measured by implementing a multitude of algorithms, for example by local adaptive thresholding of the gray level and counting of the pixels below the threshold. We print a sufficient number of points of nine pixels. In a captured image, the average and the standard deviation of the number of pixels of each point are measured. Suppose we get an average of twelve (we observe an average physical gain of 33%), and a standard deviation of four. This standard deviation corresponds to the value o describing the noise in the formulas of our model. We will then aim at a value of our signal a of the order of three, to obtain a ratio y = 0.75, very close to the optimum. To obtain this signal value, it is possible for example to define two point sizes of fifteen and six pixels. A possible algorithm for optimizing the print parameters is described below - during a step 720, the available surface area for the identifying pattern is received, for example a square whose side is 1/6 of an inch. in the course of a step 721, several digital images of patterns of identifiers of different digital dimensions, corresponding to the various possible print resolutions, are generated, for example an identifying pattern of 66 × 66 pixels at 400 dots per inch, one of 100 x 100 pixels at 600 dots per inch, one of 133 x 133 pixels at 800 dots per inch, one of 200 x 200 pixels at 1200 dots per inch, - in a step 722, print each pattern multiple times identifiers of different digital dimensions, for example 100 times, with the appropriate resolution so that the dimensions of the print correspond to the available area. during a step 723, for each type, each print identifier pattern is captured several times, for example three times; during a step 724, the print of each identifying pattern is calculated; in a step 725, the similarity scores are calculated for all captured identifier pattern pairs of the same printing resolution and - in a step 726, the method described in the experimentation of the extraction method is followed. The generic imprint discussed above for measuring the "degree of separation of fingerprints" for each of the print resolutions, and choose the print resolution giving the maximum value of that degree. Alternatively, several secure information matrices are printed at different print resolutions, and the resulting print resolution is determined at an error rate of 25%, as calculated with one of the algorithms described elsewhere.
En variante, on choisit la résolution d'impression dont la différence est la plus élevée entre la plus basse valeur de score calculée sur la comparaison entre les empreintes correspondant à des impressions identiques, et la plus haute valeur de score calculée sur la comparaison entre les empreintes correspondant à des impressions différentes. En ce qui concerne la méthode de représentation et stockage des caractéristiques, il est avantageux de réduire, autant que possible, le volume de données de l'empreinte. Dans le cas de l'identification, il s'agit de comparer une empreinte à un grand nombre d'empreintes stockées sur une base de données, ce qui est très coûteux. On réduit ce coût en réduisant la taille des empreintes à comparer, notamment en évitant d'utiliser des nombres en virgule flottante. As a variant, the print resolution whose difference is the highest between the lowest score value calculated on the comparison between the prints corresponding to identical prints, and the highest score value calculated on the comparison between the prints, is chosen. footprints corresponding to different impressions. With regard to the method of representation and storage of characteristics, it is advantageous to reduce, as much as possible, the volume of data of the print. In the case of identification, it is a question of comparing a fingerprint to a large number of fingerprints stored on a database, which is very expensive. This cost is reduced by reducing the size of the fingerprints to be compared, in particular by avoiding the use of floating point numbers.
Prenons le cas de la méthode générique d'extraction d'empreinte. Le vecteur de données initial extrait d'un motif identifiant capté est la matrice de valeurs extraites 256 x 256, et sa représentation par une transformée en cosinus discrète après sélection de coefficients, possède 10 x 10 valeurs. Il est avantageux de représenter la matrice de valeurs avec un octet par valeur, soit 100 octets. Take the case of the generic method of fingerprint extraction. The initial data vector extracted from a captured identifier pattern is the extracted 256 x 256 value matrix, and its representation by a discrete cosine transform after selecting coefficients has 10 x 10 values. It is advantageous to represent the matrix of values with one byte per value, ie 100 bytes.
Au cours d'une étape 727, on imprime au moins une carte avec un motif identifiant pour former une carte sécurisée. Par contre, les coefficients de la transformée en cosinus discrète peuvent prendre des valeurs tant positives que négatives, et ne sont en principe pas limitées. Afin de représenter de telles valeurs avec une quantité d'information fixée, les valeurs doivent être quantifiées afin d'être représentées en valeurs binaires. Une approche possible est la suivante : - au cours d'une étape 731, on détermine, à l'avance, une valeur minimale et une valeur maximale pour chaque coefficient. En général, les valeurs minimales et maximales ont la même valeur absolue, - au cours d'une étape 732, on détermine le nombre de bits ou octets permettant de représenter chaque valeur et - au cours d'une étape de normalisation 733, pour chaque coefficient de la transformée en cosinus discrète, on soustrait la valeur minimale, puis on divise le reste par la valeur maximale, - au cours d'une étape 734, on multiplie le résultat par le nombre de valeurs possible des données quantifiées, soit 256 si un octet est disponible pour chaque valeur. La valeur entière du résultat correspondant à la valeur d'origine quantifiée. En variante, les pas de quantifications sont optimisés de façon à minimiser l'erreur de quantification. En ce qui concerne la méthode d'identification avec base de donnée, en cas d'identification, un motif identifiant doit être comparé à chacun des motifs identifiants d'une base de données, afin de déterminer s'il correspond à l'un des motifs identifiants de la base de donnée, auquel cas le motif identifiant est considéré valable, et les informations de traçabilité associées peuvent être retrouvées. Sinon, le motif identifiant est considéré comme non valable. During a step 727, at least one card is printed with an identifying pattern to form a secure card. On the other hand, the coefficients of the discrete cosine transform can take both positive and negative values, and are in principle not limited. In order to represent such values with a fixed amount of information, the values must be quantized in order to be represented in binary values. One possible approach is as follows: during a step 731, a minimum value and a maximum value for each coefficient are determined in advance. In general, the minimum and maximum values have the same absolute value, during a step 732, the number of bits or bytes making it possible to represent each value and, during a normalization step 733, for each coefficient of the discrete cosine transform, subtract the minimum value, then divide the remainder by the maximum value, - during a step 734, multiply the result by the number of possible values of the quantized data, ie 256 if one byte is available for each value. The integer value of the result corresponding to the quantized original value. In a variant, the quantization steps are optimized so as to minimize the quantization error. With regard to the identification method with database, in the case of identification, an identifying reason must be compared to each of the identifying reasons of a database, in order to determine whether it corresponds to one of the identification patterns of the database, in which case the identifier pattern is considered valid, and the associated traceability information can be retrieved. Otherwise, the identifying reason is considered invalid.
Dans des modes de réalisation, on met en oeuvre les étapes suivantes : - au cours d'une étape 741, on détermine l'empreinte du motif identifiant contenu dans l'image captée, - au cours d'une étape 742, on calcule le score, ou similarité, de l'empreinte obtenue avec chacune des empreintes stockées dans la base de données, - au cours d'une étape 743, on détermine la similarité maximale obtenue, - au cours d'une étape 744, si la similarité maximale est supérieure à une valeur seuil, le motif identifiant est jugé valide et, au cours d'une étape 745, on retrouve les informations de traçabilité associées, - sinon, au cours d'une étape 746, le motif identifiant est jugé comme non-valide. In embodiments, the following steps are implemented: during a step 741, the imprint of the identifying pattern contained in the captured image is determined, during a step 742, the score, or similarity, of the fingerprint obtained with each of the fingerprints stored in the database, during a step 743, the maximum similarity obtained is determined, during a step 744, if the maximum similarity is greater than a threshold value, the identifier pattern is considered valid and, during a step 745, the associated traceability information is found, - otherwise, during a step 746, the identifying pattern is judged as non-valid. valid.
En variantes : - au cours d'une étape 747, si le motif identifiant possède également les fonctionnalités d'un code numérique authentifiant, on extrait les informations de traçabilité, - au cours d'une étape 748, les informations de traçabilité permettant de réduire l'espace de recherche peuvent également provenir d'une autre source, par exemple code barre associé, renseignement par le contrôleur, lecture de mémoire non volatile de la carte à microcircuit, etc et - au cours d'une étape 749, on exploite ces informations afin de réduire l'espace de recherche dans la base de données. Par exemple, l'information de l'ordre de fabrication permet d'effectuer une présélection des empreintes à comparer parmi le sous-ensemble d'empreintes correspondant à cet ordre de fabrication. En ce qui concerne la méthode de vérification sans base de données, elle nécessite que l'empreinte pré-calculée du motif identifiant soit stockée sur la carte. Par exemple, lors de l'étape du calcul de l'empreinte de chacun des cartes légitimes, celles-ci peuvent être à la fois destinées à être stockées dans une base de données, et à être stockées de manière sécurisée sur la carte. Le stockage de l'empreinte sur la carte est préférentiellement effectué par stockage en mémoire non volatile, voire en mémoire morte. Il est, d'une manière générale, préférable de stocker l'empreinte de façon sécurisée, par exemple en utilisant un algorithme cryptographique muni d'une clé de chiffrement secrète. Pour cela, on met en oeuvre les étapes suivantes : au cours d'une étape 751, on détermine l'empreinte du motif identifiant contenu dans l'image captée, - au cours d'une étape 752, on reçoit l'empreinte pré-calculée, - au cours d'une étape 753, on calcule un score, ou une similarité, par comparaison de l'empreinte obtenue avec l'empreinte pré-calculée au cours d'une étape 754, si la similarité maximale est supérieure à une valeur seuil, le motif identifiant est jugé valide - sinon, au cours d'une étape 756, le motif identifiant est jugé invalide. En ce qui concerne un usage combiné d'un motif identifiant avec fonctionnalités d'un code numérique authentifiant, les méthodes de caractérisation unique des cartes de l'art antérieur utilisent des caractéristiques non interprétables sans appel à une base de données. In variants: during a step 747, if the identifier pattern also has the functionality of a digital authentication code, the traceability information is extracted, during a step 748, the traceability information makes it possible to reduce the search space may also come from another source, for example associated barcode, information by the controller, reading non-volatile memory of the microcircuit card, etc. and - during a step 749, these are exploited information to reduce the search space in the database. For example, the information of the production order makes it possible to perform a pre-selection of the prints to be compared among the subset of prints corresponding to this production order. As for the verification method without database, it requires that the pre-calculated fingerprint of the identifier pattern is stored on the card. For example, during the step of calculating the footprint of each of the legitimate cards, they can be both intended to be stored in a database, and to be stored securely on the card. The storage of the impression on the card is preferably performed by storage in non-volatile memory, or even in read-only memory. In general, it is preferable to store the fingerprint in a secure manner, for example by using a cryptographic algorithm provided with a secret encryption key. For this, the following steps are implemented: during a step 751, the imprint of the identifier pattern contained in the captured image is determined, during a step 752, the preprinted print is received. calculated, during a step 753, a score, or a similarity, is calculated by comparing the imprint obtained with the pre-calculated imprint during a step 754, if the maximum similarity is greater than a threshold value, the identifier pattern is considered valid - otherwise, during a step 756, the identifier pattern is invalid. With respect to a combined use of an identifying pattern with features of a digital authentication code, the unique characterization methods of the cards of the prior art use uninterpretable features without calling a database.
Par contre, si les motifs identifiants peuvent être de simples images sans significations, comme on l'a vu, ils peuvent également être des images comportant d'autres fonctionnalités. Notamment, ils peuvent être des codes numériques authentifiants, auquel cas ils peuvent comporter des informations sécurisées (une ou plusieurs clés sont nécessaires pour les lire), et/ou avoir des propriétés authentifiantes (distinguer un original d'une copie). On the other hand, if the identifying motifs can be simple images without meanings, as we have seen, they can also be images comprising other functionalities. In particular, they may be digital authentication codes, in which case they may include secure information (one or more keys are required to read them), and / or have authenticating properties (distinguish an original from a copy).
L'empreinte du motif identifiant peut être conçue de façon à être suffisamment précise pour identifier la carte, mais pas suffisamment pour ne pas être reproductible. En effet, considérons la méthode générique de détermination de l'empreinte, basée sur 100 coefficients DCT de basses fréquences, possiblement représentés avec un octet chacun. N'importe qui peut, en principe, extraire ces coefficients, et créer une image de même dimension qu'un motif identifiant en inversant ces coefficients. Comme on le comprend, cette image est très différente des motifs identifiant imprimés. Pourtant, le score obtenu en comparant l'empreinte calculée à partir d'une capture de l'image inversée, et l'empreinte d'origine, est de 0,952. Ce score, bien qu'inférieur à l'ensemble des scores obtenus pour les comparaisons d'empreintes de mêmes motifs identifiants imprimés, est sensiblement supérieur aux scores obtenus pour des comparaisons d'empreintes de motifs identifiants imprimés différents. Il existe donc un risque qu'un contrefacteur cherche à reproduire l'empreinte d'un motif identifiant légitime. The imprint of the identifying pattern may be designed to be sufficiently precise to identify the card, but not sufficiently so as not to be reproducible. Indeed, consider the generic method of determining the footprint, based on 100 low frequency DCT coefficients, possibly represented with one byte each. Anyone can, in principle, extract these coefficients, and create an image of the same dimension as an identifying pattern by inverting these coefficients. As it is understood, this image is very different from the printed identifier patterns. However, the score obtained by comparing the calculated footprint from a capture of the inverted image, and the original footprint, is 0.952. This score, although lower than the set of scores obtained for comparisons of prints of the same printed identifier patterns, is substantially higher than the scores obtained for comparisons of print pattern imprints different identifiers. There is therefore a risk that a counterfeiter seeks to reproduce the imprint of a legitimate identifying motive.
Une meilleure capture d'image et/ou une capture d'image plus fine permettrait de réduire, voire d'éliminer le risque qu'une telle falsification fonctionne. Cependant, ce n'est pas toujours possible. Dans ce cas, si le motif identifiant est également un code numérique authentifiant, il est avantageux d'exploiter conjointement ses propriétés authentifiantes, en mettant en oeuvre les étapes suivantes : - au cours d'une étape 761, on identifie ou on vérifie le motif identifiant, - au cours d'une étape 762, on reçoit la ou les clés nécessaire(s) à l'authentification du code numérique authentifiant et - au cours d'une étape 763, on détermine si le code numérique authentifiant est un original ou une copie. Les codes numériques authentifiant se basent généralement sur la dégradation d'une ou plusieurs caractéristiques anti-copie physiques, qui sont sensibles à la copie lors de l'étape de copie. Ainsi, les watermarks numériques ont un niveau d'énergie plus faible dans la copie, ou encore un rapport de niveau d'énergie différent entre un watermark peu sensible à la copie et un watermark particulièrement sensible à la copie. De même dans le cas des techniques de marquage spatial, on observe un niveau d'énergie, ou de corrélation, plus faible pour les copies. Pour les motifs de détection de copie, basés sur une comparaison d'image, on mesure un indice de similitude (ou de dissimilitude) entre le motif de détection de copie d'origine et le motif de détection de copie capturé ; si ce dernier est une copie, l'indice de similitude sera moins élevé. Finalement, pour les matrices d'information sécurisées, on mesure un taux d'erreur du message codé extrait de la matrice ; ce taux d'erreur sera plus élevé pour les copies (notons que, grâce aux redondances du message codé, le message envoyé est en général décodable sans erreur). Better image capture and / or finer image capture would reduce or eliminate the risk of such tampering. However, this is not always possible. In this case, if the identifier pattern is also a digital authentication code, it is advantageous to jointly exploit its authenticating properties, by implementing the following steps: in the course of a step 761, the pattern is identified or verified identifier, during a step 762, the key (s) necessary for the authentication of the digital authentication code is received and - during a step 763, it is determined whether the digital authentication code is an original or a copy. Authenticating digital codes are generally based on the degradation of one or more physical copy-protection characteristics, which are copy-sensitive during the copy step. Thus, digital watermarks have a lower energy level in the copy, or a different energy level ratio between a watermark that is not very sensitive to copying and a watermark that is particularly sensitive to copying. Similarly, in the case of spatial marking techniques, a lower energy or correlation level is observed for the copies. For copy detection patterns, based on an image comparison, an index of similarity (or dissimilarity) between the original copy detection pattern and the captured copy detection pattern is measured; if the latter is a copy, the similarity index will be lower. Finally, for the secure information matrices, an error rate of the coded message extracted from the matrix is measured; this error rate will be higher for the copies (note that, thanks to the redundancies of the coded message, the sent message is generally decodable without error).
On observe que, pour chacune de ces méthodes, on mesure une ou plusieurs valeurs qui sont en général continues, et qui ne précisent pas explicitement la nature de la carte (original ou copie). On doit en général appliquer un critère prédéterminé de discrimination des originaux et des copies, par exemple en comparant la ou les valeurs obtenue(s) à une ou plusieurs valeurs limites, ou « seuils », afin de déterminer si la ou les valeurs mesurées correspondent à une « copie » ou à un « original ». En ce qui concerne les modes de réalisation du procédé de sécurisation de cartes basés sur les motifs identifiants, les étapes suivantes peuvent être mises en oeuvre : - au cours d'une étape 771, le titulaire des droits accorde une licence à un transformateur pour produire un certain nombre de cartes, - au cours d'une étape 772, le titulaire des droits transmet au transformateur un ou plusieurs motif(s) identifiant(s), ayant possiblement une fonctionnalité de code numérique authentifiant, sous la forme d'une image numérique à imprimer sur les cartes. Le motif identifiant peut faire partie du design numérique de la surface ou de l'épaisseur de la carte à microcircuit, ou être envoyé séparément. En variante, le transformateur reçoit le motif identifiant d'un tiers parti mandaté par le détenteur de droit, - au cours d'une étape 773, le transformateur imprime le nombre prévu de cartes, avec le ou les motifs identifiants prévus sur chaque carte, - au cours d'une étape 774, le nombre prévu de cartes imprimées est envoyé au détenteur de droit. En variante, les cartes sont envoyées à l'assembleur mandaté par le titulaire des droits. En variante, le nombre prévu de cartes imprimées est directement traité par le transformateur au cours de l'étape 774, comme exposé dans des variantes, - au cours d'une étape 775, le titulaire des droits/l'assembleur assemble la carte (qui contient au moins une mémoire non volatile et, éventuellement, d'autres composants électroniques), - au cours d'une étape 776, une ou plusieurs images de ou des motif(s) identifiant(s) est ou sont capturées. En principe, ce processus est fait automatiquement, les cartes défilant par exemple sur un tapis roulant sous l'objectif d'une caméra industrielle. La caméra industrielle est déclenchée automatiquement ou par une activation externe venant d'un senseur, - au cours d'une étape 777, chaque image capturée d'un motif identifiant est stockée sur une base de donnée, avec les informations associées (ordre de fabrication, date, etc.), - au cours d'une étape 778, en temps réel ou différé, une ou plusieurs empreintes sont calculées pour chaque image valide de motif identifiant capturée, - au cours d'une étape 779, dans le but éventuel de l'utilisation du motif identifiant en mode de vérification (sans connexion à la base de données), une des empreintes, généralement celle occupant le plus petit volume de donnée est quantifiée et/ou compressée de façon à obtenir une représentation compacte représentant cette empreinte. Qui est mise en mémoire non volatile de la carte portant le motif identifiant et - au cours d'une étape 780, si nécessaire, l'ensemble des empreintes calculées est envoyé, par lien sécurisé, au serveur central sur lequel les inspecteurs se connectent afin de vérifier la validité des empreintes. En variantes : - le site où sont capturées les images des motifs identifiant peut se trouver chez l'imprimeur ou le transformateur, l'avantage étant qu'il peut être intégré à la production, le désavantage étant qu'il est en zone exposée. La machine servant au calcul et ou/stockage des empreintes peut être sécurisée et/ou - le site peut se trouver chez le tiers parti mandaté par le titulaire des droits, généralement le même qui fournit le ou les motifs identifiants utilisés. It is observed that for each of these methods, one or more values are measured which are generally continuous, and which do not explicitly specify the nature of the card (original or copy). In general, a predetermined criterion of discrimination of the originals and copies must be applied, for example by comparing the value (s) obtained with one or more limit values, or "thresholds", in order to determine if the measured value (s) correspond to to a "copy" or an "original". As regards the embodiments of the method for securing cards based on identifiers, the following steps can be implemented: during a step 771, the holder of the rights grants a license to a processor to produce a number of cards, - during a step 772, the holder of the rights transmits to the processor one or more pattern (s) identifying (s), possibly having a digital authentication code feature, in the form of an image digital to print on the cards. The identifier pattern may be part of the digital design of the surface or thickness of the microcircuit card, or may be sent separately. Alternatively, the processor receives the identifying pattern of a third party mandated by the right holder, - during a step 773, the processor prints the expected number of cards, with the identifiers pattern or patterns provided on each card, - During a step 774, the planned number of printed cards is sent to the right holder. Alternatively, the cards are sent to the assembler mandated by the rights holder. Alternatively, the intended number of printed cards is directly processed by the transformer in step 774, as set forth in variants, - in a step 775, the rights holder / assembler assembles the card ( which contains at least one nonvolatile memory and, optionally, other electronic components), - during a step 776, one or more images of or pattern (s) identifier (s) is or are captured. In principle, this process is done automatically, the cards scrolling for example on a treadmill under the lens of an industrial camera. The industrial camera is triggered automatically or by an external activation coming from a sensor, - during a step 777, each captured image of an identifying pattern is stored on a database, with the associated information (production order , date, etc.), during a step 778, in real time or deferred, one or more fingerprints are calculated for each valid image of captured identifier pattern, during a step 779, for the possible purpose the use of the identifier pattern in verification mode (without connection to the database), one of the fingerprints, generally that occupying the smallest volume of data is quantized and / or compressed so as to obtain a compact representation representing this fingerprint . Which is stored in the non-volatile memory of the card bearing the identifying pattern and - during a step 780, if necessary, all the calculated fingerprints are sent, by secure link, to the central server on which the inspectors connect in order to to check the validity of the prints. In variants: the site where the images of the identifying patterns are captured can be found at the printer or the transformer, the advantage being that it can be integrated into the production, the disadvantage being that it is in the exposed area. The machine used for the calculation and / or storage of fingerprints can be secured and / or - the site can be located in the third party mandated by the rights holder, usually the same that provides the identifier or reasons used.
On observe, en figure 20 : une étape 605 de détermination d'une matrice de points représentative d'une information associée à une carte à authentifier, - une étape 610 d'apposition d'une marque à ladite carte de telle manière que la marque apposée présente des erreurs imprévisibles du fait des caractéristiques physiques des moyens mis en oeuvre au cours de l'étape de marquage, - une étape 615 de capture d'une image de ladite marque, - une étape 620 de détermination de caractéristiques physiques desdites erreurs imprévisibles par traitement de ladite image, - une étape 625 de mémorisation, en mémoire non volatile de la carte à microcircuit, d'une information représentative des caractéristiques physiques des erreurs imprévisibles, ou empreinte et - une étape 630 de marquage robuste au cours de laquelle on met en mémoire non volatile de la carte l'information relative aux caractéristiques physiques des erreurs imprévisibles et, éventuellement, on appose à ladite carte une marque robuste comportant cette information. Au cours de l'étape 605, on détermine la matrice d'information, par exemple sous la forme d'une matrice de zones comportant, chacune, des centaines de points et représentatives, chacune, d'une information binaire. L'information associée à la carte est, par exemple, le nom de son fabricant, l'ordre de fabrication de la carte et/ou la date de fabrication. Au cours de l'étape 610, on appose la marque formée d'une matrice de points avec une résolution telle qu'au moins deux, préférentiellement au moins cinq, pour cent des points de la marque soient erronés, en comparaison avec la matrice de point originale. Par exemple, on utilise la résolution maximale d'une imprimante. Cette résolution a, notamment, pour effet, que la copie de la carte, qui impose une copie de la marque, par exemple par des procédés optiques ou photographiques, augmente d'au moins cinquante pour cent le taux d'erreurs dans la marque copiée, en comparaison avec la marque initiale. Au cours de l'étape 620, on détermine, comme caractéristiques physiques des erreurs imprévisibles, des caractéristiques de répartition desdites erreurs dans ladite marque Par exemple, on détermine le vecteur allant du centre de la marque au barycentre des erreurs portées par la marque, puis on affecte les erreurs d'un poids dépendant de leur position et on détermine un nouveau vecteur allant du centre de la marque au barycentre des erreurs et ainsi de suite. FIG. 20 shows a step 605 for determining a matrix of points representative of information associated with a card to be authenticated, a step 610 for affixing a mark to said card in such a way that the mark affixed presents unpredictable errors due to the physical characteristics of the means implemented during the marking step, a step 615 of capturing an image of said mark, a step 620 of determining the physical characteristics of said unpredictable errors. by processing said image, - a step 625 for storing, in non-volatile memory of the microcircuit card, an information representative of the physical characteristics of the unpredictable errors, or imprint and - a step 630 robust marking during which one stores the information relating to the physical characteristics of the unpredictable errors in the non-volatile memory of the card and, if necessary, adite card a robust brand featuring this information. During step 605, the information matrix is determined, for example in the form of a matrix of zones each comprising hundreds of points and each representative of a binary information item. The information associated with the card is, for example, the name of its manufacturer, the order of manufacture of the card and / or the date of manufacture. During step 610, the dot matrix mark is affixed with a resolution such that at least two, preferably at least five, percent of the mark points are erroneous, in comparison with the matrix of points. original point. For example, the maximum resolution of a printer is used. The effect of this resolution is, in particular, that a copy of the card, which imposes a copy of the mark, for example by optical or photographic methods, increases the error rate in the copied mark by at least fifty percent. , in comparison with the initial mark. During step 620, the characteristics of the distribution of said errors in said mark are determined as physical characteristics of the unpredictable errors. For example, the vector from the center of the mark to the centroid of the errors carried by the mark is determined, then the errors of a weight depending on their position are affected and a new vector is determined from the center of the mark to the center of gravity and so on.
Au cours de l'étape 630, la marque robuste comporte une mémorisation en mémoire non volatile de la carte, et éventuellement un code à barres, en une ou en deux dimensions, ou une matrice de données connue sous le nom de Datamatrix (marque déposée). Du fait que cette deuxième marque est robuste, elle peut résister à des copies serviles et permettre d'identifier la carte. Préférentiellement, au cours de l'étape 630, on met en oeuvre une clé de codage, préférentiellement asymétrique, des caractéristiques physiques des erreurs imprévisibles. In step 630, the robust mark includes a nonvolatile memory storage of the card, and optionally a barcode, in one or two dimensions, or a data matrix known as Datamatrix (registered trademark ). Because this second mark is robust, it can withstand servile copies and identify the card. Preferably, during step 630, a coding key, preferably asymmetric, of the physical characteristics of the unpredictable errors is implemented.
Grâce à la mise en oeuvre de la présente invention, bien que le même processus de marquage soit mis en oeuvre, sans modification, par exemple par gravure ou impression, sur de nombreuses cartes, les caractéristiques physiques des erreurs de marquage permettent de donner une identification unique à chaque marque et donc à chaque carte associée. Thanks to the implementation of the present invention, although the same marking process is implemented, without modification, for example by etching or printing, on many cards, the physical characteristics of the marking errors make it possible to give an identification. unique to each brand and therefore to each associated card.
Lorsqu'une nouvelle capture d'image est effectuée avec une carte marquée et qu'un nouveau traitement d'image est appliqué, le résultat de ce traitement d'image peut être comparé à l'information mémorisée en mémoire non volatile de la carte à microcircuit pour vérifier l'authenticité de la carte. La quantité d'erreur est importante et permet une identification unique de la marque et de la carte. La lecture des données relatives à la carte qui porte la marque fournit une origine et/ou des moyens d'accès à une base de données de caractéristiques physiques des erreurs. Quelles que soient les conditions de capture d'une nouvelle image de ladite marque, les caractéristiques de répartition des erreurs peuvent être retrouvées. Pour la mise en oeuvre de certains modes de réalisation de la présente invention, l'inventeur a découvert que certaines caractéristiques de l'impression peuvent permettre de discerner les originaux des copies de manière très efficace. En particulier, la variation dans les dimensions, ou « taille », dans le positionnement précis ou dans la forme de points marqués peut être mesurée et intégrée dans une métrique permettant de discerner les originaux des copies. On note que la variation de niveau de couleur (ou niveau de gris) dans l'image à imprimer revient, du fait du tramage, à une variation de forme ou de dimensions. Les codes numériques authentifiants mentionnés précédemment ne sont pas conçus pour mesurer précisément ces caractéristiques. Au contraire, tous les codes numériques authentifiants de types connus ont des performances détériorées par les variations de positionnement dues à des aléas d'impression, variations qui sont perturbatrices pour les mesures utilisées. Au mieux, des méthodes sont utilisées pour chercher à les éliminer. Par ailleurs, les filigranes numériques et les MSMA sont conçus pour permettre de mesurer des caractéristiques globales du signal (énergie, par exemple) qui sont peu précises pour la différenciation entre les originaux et les copies. When a new image capture is performed with a marked map and a new image processing is applied, the result of this image processing can be compared to the information stored in the non-volatile memory of the map. microcircuit to verify the authenticity of the card. The amount of error is important and allows a unique identification of the brand and the card. The reading of the data relating to the card bearing the mark provides an origin and / or means of access to a database of physical characteristics of the errors. Whatever the conditions for capturing a new image of said mark, the error distribution characteristics can be found. In carrying out certain embodiments of the present invention, the inventor has discovered that certain features of the printing can make it possible to discern the originals of the copies very effectively. In particular, the variation in size, or "size", in the precise positioning or in the form of marked dots can be measured and integrated into a metric for discerning the originals of the copies. It is noted that the variation of the color level (or gray level) in the image to be printed returns, because of the screening, to a variation of shape or dimensions. The aforementioned digital authentication codes are not designed to accurately measure these characteristics. On the other hand, all known types of digital authentication codes have deteriorated performance due to the variations in positioning due to print randomness, variations which are disruptive for the measurements used. At best, methods are used to try to eliminate them. In addition, digital watermarks and MSMAs are designed to measure global signal characteristics (eg energy) that are unclear for the differentiation between originals and copies.
La tâche d'un éventuel contrefacteur est, malheureusement, facilitée lorsque tous les points ont la même taille à l'origine et/ou que leurs centres se trouvent alignés. Dans ces cas, le contrefacteur peut se permettre d'ignorer la mesure de la taille ou du niveau de gris des points, et simplement reconstituer les points à leur taille d'origine (qui, étant fixe, est triviale à déterminer sur un grand ensemble). Préférentiellement, par la mise en oeuvre de certains aspects de la présente invention, le simple dénombrement des points présents ne suffit pas à discerner l'original de la copie. Une méthode basée sur la corrélation ou le niveau d'énergie telle qu'utilisée par les MSMA est également inefficace pour détecter les copies de bonne qualité. The task of a possible counterfeiter is, unfortunately, facilitated when all the points are the same size at the origin and / or that their centers are aligned. In these cases, the counterfeiter can afford to ignore the measure of the size or gray level of the points, and simply restore the points to their original size (which, being fixed, is trivial to be determined on a large set ). Preferably, by the implementation of certain aspects of the present invention, the simple enumeration of the points present is not sufficient to discern the original of the copy. A method based on correlation or energy level as used by MSMA is also inefficient for detecting good quality copies.
A cet effet, dans des modes de réalisation préférentiels, pour élargir les possibilités d'utilisation des motifs de points, la détermination de l'authenticité d'une carte impose de porter une attention particulière aux caractéristiques géométriques des points, qui sont étudiées au niveau local, contrairement aux méthodes de l'art antérieur. En particulier, la taille, la forme et/ou le positionnement exact des points sont utilisés pour la détection de copie, pour le stockage d'information, et/ou pour la caractérisation unitaire des cartes. Les MPCV objets de modes de réalisation particuliers de la présente invention présentent ainsi la particularité que la taille, la forme et/ou le positionnement exact des points sont variables. Préférentiellement, pour la génération de la distribution de points dans ce MPCV, on produit des points dont au moins une caractéristique géométrique est variable, l'amplitude géométrique de la variation générée étant de l'ordre de grandeur de la variation géométrique imprévisible des points lors de l'impression, connue/mesurée pour le système d'impression. La description qui va suivre concerne : - des méthodes de conception numériques des MPCV, - des méthodes de mesures de caractéristiques géométriques des MPCV, - des méthodes de combinaisons de caractéristiques géométriques mesurées des MPCV en une métrique permettant de discerner les MPCV originaux des MPCV copiés, - des méthodes d'optimisation de l'impression des MPCV, - des méthodes d'identification des MPCV sur la base de leurs caractéristiques géométriques, - des méthodes de vérification de MPCV, - des méthodes de stockage d'information dans les MPCV et - un procédé de sécurisation de cartes. On décrit d'abord, ci-après, une méthode de génération d'un motif de points à caractéristiques variables. Afin de générer un MPCV, on détermine, au préalable, la qualité d'impression du système d'impression qui sera utilisé pour imprimer le MPCV sur la carte, au cours d'une étape 300. La qualité d'impression est représentative d'une variation imprévisible d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, point par point, provoquée par l'impression, du fait d'aléas d'impression. Puis on détermine la surface à disposition pour l'impression de ce MPCV, de résolution du système d'impression et la densité maximale des points souhaitée, au cours d'une étape 302. Par exemple, la taille disponible peut être d'environ 1/6 x 1/6 pouce, et la densité de 1/100 (environ un pixel sur 100 peut être imprimé). La densité maximale dépend du degré de visibilité accepté du MPCV, qui est fonction des conditions de l'application (couleur de l'encre, support, type d'impression, esthétique de la carte, par exemple). La densité peut être plus élevée, par exemple une densité de 1/16 ou 1/9 sont possibles, voire de 1/4. Préférentiellement, le MPCV est généré de sorte que les points imprimés ne se « touchent » pas. Dans certains cas, la taille disponible peut être beaucoup plus importante, par exemple de plusieurs pouces carrés. En revanche, la plupart des moyens de capture, par exemple les appareils photo comportant un capteur d'image matriciel, offrent une surface de capture ne permettant pas de couvrir cette zone (les scanners à plats ne sont en général pas disponibles lorsque des cartes doivent être lues sur le « terrain »). Dans ce cas, on peut « tuiler », c'est-à-dire juxtaposer à l'identique, le MPCV ou juxtaposer des MPCV, différents pour des raisons de sécurité. Dans la suite de la description, on appelle « tuilage » ces deux types de juxtaposition de MPCV, respectivement identique ou différents. For this purpose, in preferred embodiments, in order to widen the possibilities of using the dot patterns, the determination of the authenticity of a card requires paying particular attention to the geometrical characteristics of the points, which are studied at local, unlike the methods of the prior art. In particular, the exact size, shape and / or positioning of the dots are used for copy detection, for storing information, and / or for unitary characterization of the cards. The MPCV objects of particular embodiments of the present invention thus have the particularity that the size, shape and / or exact positioning of the points are variable. Preferably, for the generation of the point distribution in this MPCV, points are produced whose at least one geometric characteristic is variable, the geometric amplitude of the variation generated being of the order of magnitude of the unpredictable geometric variation of the points during of printing, known / measured for the printing system. The following description relates to: - digital design methods of MPCV, - methods of measuring geometrical characteristics of MPCV, - methods of combination of measured geometric characteristics of MPCV in a metric to discern the original MPCV of copied VPMP. - methods for optimizing the printing of MPCVs, - methods for identifying MPCVs on the basis of their geometric characteristics, - methods for verifying MPCV, - methods for storing information in the MPCV and a method of securing cards. Firstly, hereinafter, a method of generating a pattern of points with variable characteristics is described. In order to generate an MPCV, the print quality of the printing system that will be used to print the MPCV on the card during a step 300 is determined in advance. The print quality is representative of an unpredictable variation of at least one geometrical characteristic of the printed dots, point by point, caused by the printing, due to print randomness. Then the area available for the printing of this MPCV, the resolution of the printing system and the desired maximum density of points is determined in a step 302. For example, the available size may be about 1 / 6 x 1/6 inch, and the density of 1/100 (about one in every 100 pixels can be printed). The maximum density depends on the accepted degree of visibility of the MPCV, which is a function of the conditions of the application (color of the ink, medium, type of printing, aesthetics of the card, for example). The density can be higher, for example a density of 1/16 or 1/9 are possible, even 1/4. Preferably, the MPCV is generated so that the printed dots do not "touch". In some cases, the available size may be much larger, for example several square inches. On the other hand, most capture means, for example cameras with a matrix image sensor, provide a capture surface that does not cover this area (flatbed scanners are generally not available when cards need to be be read on the "ground"). In this case, one can "tile", that is to say juxtapose identically, the MPCV or juxtapose MPCV, different for security reasons. In the remainder of the description, these two types of juxtaposition of identical or different MPCV are called "tiling".
En faisant l'hypothèse que l'outil de capture peut être appliqué arbitrairement sur la zone d'impression, la taille maximale du MPCV pour garantir qu'au moins un MPCV sera intégralement contenu dans la surface de capture est égale à la moitié du plus petit côté de la surface de capture. Pour l'exemple cité plus haut d'un CCD de 640 x 480 opérant à 1220 points/pouces (surface de 1,33 cm sur 1 cm), le MPCV ne devra pas dépasser 0,5 centimètres de côté. Le MPCV est généré, par la suite, de telle manière que : - au moins la moitié des points de ladite distribution ne soit pas juxtaposés latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points, et - au moins une variation de dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points est du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de la variation imprévisible. Les inventeurs ont, en effet, découvert que l'impression de l'original doit présenter un tel rapport d'ordres de grandeur pour obtenir une meilleure efficacité des fonctions de sécurisation (authentification et identification) de la carte. Assuming that the capture tool can be arbitrarily applied to the print area, the maximum size of the MPCV to ensure that at least one MPCV will be fully contained in the capture surface is equal to half of the small side of the capture surface. For the above example of a 640 x 480 CCD operating at 1220 dots / inch (1.33 cm by 1 cm area), the MPCV should be no more than 0.5 cm apart. The MPCV is generated, thereafter, so that: at least half of the points of said distribution are not juxtaposed laterally at four other points of said distribution of points, and at least one variation of dimension of at least at least a portion of the points of said point distribution is of the same order of magnitude as the average of the absolute value of the unpredictable variation. The inventors have, in fact, discovered that the printing of the original must present such an order of magnitude ratio to obtain a better efficiency of the security functions (authentication and identification) of the card.
De plus, les inventeurs ont découverts que, dans certains modes de réalisation, pour sécuriser une carte contre des copies provoquant, du fait d'aléas de copie, une variation dite « de copie » imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, il est préférable qu'au cours de l'impression d'une distribution de points sur la carte, ladite impression provoque, du fait d'aléas d'impression, une variation, dite « d'impression » imprévisible, point par point, de ladite caractéristique géométrique des points imprimés, l'amplitude moyenne de la variation imprévisible d'impression étant du même ordre de grandeur que l'amplitude moyenne minimale de la variation imprévisible des dites copies. Préférentiellement, on effectue alors une étape de détermination d'une grandeur physique représentative de la variation imprévisible d'impression, comme exposé par ailleurs en regard des fonctions d'authentification et d'identification d'une carte. In addition, the inventors have discovered that, in certain embodiments, to secure a card against copies causing, due to randomness of copy, an unpredictable "copy" variation, point by point, of at least one copy. geometric characteristic of the printed dots, it is preferable that during the printing of a distribution of points on the card, said printing causes, due to random printing, a variation, called "impression" unpredictable , point by point, of said geometric characteristic of the printed dots, the average amplitude of the unpredictable variation of printing being of the same order of magnitude as the average minimum amplitude of the unpredictable variation of said copies. Preferentially, a step is then taken to determine a physical quantity representative of the unpredictable variation in printing, as furthermore exposed with regard to the authentication and identification functions of a card.
Par exemple, on peut utiliser un MPCV de 200 x 200 pixels imprimé à 1 200 points par pouce, pour une surface imprimé de 1/6 pouce, dont les « points » mesurent 2x2 pixels de génération lorsque la moyenne de la valeur absolue de la variation imprévisible est entre 0,2 pixel et 20 pixels. Notons qu'un MPCV de 100 x 100 pixels imprimé à 600 points par pouce, avec des points de 1 x 1 pixel donnerait un résultat comparable. Cependant, une résolution d'image plus élevée (pour une même taille de zone imprimée) permet davantage de flexibilité pour faire varier la taille et/ou la position des points, comme on le détaille par la suite. Préférentiellement, on évite que des points soient superposés, collés, ou trop proches. A cet effet, on divise le MPCV en zones adjacentes, par exemples en 10 x 10 zones de 20 x 20 pixels chacune, pour un MPCV de 200 x 200 pixels. En laissant une marge blanche de 1 pixel sur chacun des bords de chaque zone, on a une zone de 18 x 18 pixels disponible pour le point. Il y a alors 17 x 17 = 289 positions possibles pour chaque point dans la zone qui lui est réservée (les points faisant 2 x 2 pixels, leur point le plus en haut et le plus à gauche, par exemple, ne peut prendre que 17 positions latérales et 17 positions longitudinales). Pour des raisons de sécurité, il est souhaitable que le MPCV soit de nature pseudoaléatoire, par exemple généré à partir d'un algorithme cryptographique auquel on fournit une clé tenue secrète. Cette clé est utilisée comme valeur d'initialisation d'un algorithme générant des nombres pseudo-aléatoires, qui peuvent être retrouvés par quiconque connaît la clé, mais qui sont très difficiles à trouver par quiconque ne possédant pas la clé. Comme on l'observe en figure 13A, pour générer un MPCV, on réalise : - une étape 302 de réception ou de détermination de surface disponible, et de résolution de système d'impression et de densité d'impression, - une étape 304 de réception d'une clé cryptographique, par exemple une séquence de 32 octets (256 bits), - une étape 306 de génération de valeurs binaires, par exemple en utilisant une fonction de hachage ou de chiffrement de manière récursive, l'algorithme étant initialisé avec la clé cryptographique. Par exemple, pour l'exemple mentionné ci-haut, il y a 289 positions possibles pour le point, et il faut donc 9 bits pour déterminer la position d'un point dans la zone qui lui est réservée. Ainsi, il faut 900 bits pour déterminer les positions des 100 points dans leurs zones respectives. En supposant que la fonction de hachage SHA-1 soit utilisée, avec des entrée et sortie de 256 bits, il faut faire quatre appels à la fonction pour obtenir les données binaires nécessaires et - une étape 308 d'incorporation d'un point dans chaque cellule et d'assemblage des cellules en une image, ici de taille 200 x 200 pixels. Par exemple, au cours de cette étape 308, on utilise des séquences de neufs bits successives, pour déterminer la position d'un point dans chaque cellule. Lorsque la valeur représentée par cette séquence est supérieure à 289, on prend la séquence suivante. Sinon, on positionne le point à la position repérée par la séquence, par exemple en numérotant les positions successivement dans chaque ligne de positions possibles. Puis on juxtapose les cellules, par exemple successivement dans chaque ligne de cellules. For example, a 200 x 200 pixel MPCV printed at 1200 dots per inch can be used for a 1/6 inch printed area, whose "dots" measure 2x2 pixels of generation when the average of the absolute value of the unpredictable variation is between 0.2 pixel and 20 pixels. Note that a 100 x 100 pixel MPCV printed at 600 dots per inch, with 1 x 1 pixel dots would give a comparable result. However, a higher image resolution (for the same size of printed area) allows more flexibility to vary the size and / or position of the points, as detailed below. Preferably, it is avoided that points are superimposed, glued, or too close. For this purpose, the MPCV is divided into adjacent zones, for example in 10 × 10 zones of 20 × 20 pixels each, for an MPCV of 200 × 200 pixels. By leaving a white margin of 1 pixel on each edge of each zone, there is an area of 18 x 18 pixels available for the point. There are then 17 x 17 = 289 possible positions for each point in the zone reserved for it (points making 2 x 2 pixels, their highest point and the most left, for example, can only take 17 lateral positions and 17 longitudinal positions). For security reasons, it is desirable for the MPCV to be of a pseudo-random nature, for example generated from a cryptographic algorithm to which a secret held key is provided. This key is used as the initialization value of an algorithm generating pseudo-random numbers, which can be found by anyone who knows the key, but who are very hard to find by anyone who does not have the key. As can be seen in FIG. 13A, to generate an MPCV, the following steps are carried out: a step 302 of reception or of determination of available surface, and of resolution of printing system and printing density; step 304 of receiving a cryptographic key, for example a 32-byte (256-bit) sequence, - a step 306 for generating binary values, for example using a recursive hash or encryption function, the algorithm being initialized with the cryptographic key. For example, for the example mentioned above, there are 289 possible positions for the point, so it takes 9 bits to determine the position of a point in the area reserved for it. Thus, it takes 900 bits to determine the positions of the 100 points in their respective areas. Assuming the SHA-1 hash function is used, with 256-bit I / O, four calls to the function are required to obtain the necessary binary data and a step 308 to incorporate a point in each cell and assembly of the cells into an image, here of size 200 x 200 pixels. For example, in this step 308, successive nine-bit sequences are used to determine the position of a point in each cell. When the value represented by this sequence is greater than 289, the following sequence is taken. Otherwise, the point is positioned at the position indicated by the sequence, for example by numbering the positions successively in each line of possible positions. Then the cells are juxtaposed, for example successively in each row of cells.
A la suite de l'étape 308, on incorpore le MPCV dans les films d'impression et on imprime la surface de la carte, au cours d'une étape 310. Dans des variantes, chaque point peut avoir une taille variable. Par exemple, les points peuvent avoir une surface supérieure ou inférieure à 2 x 2 pixels. Ainsi, les points peuvent avoir plusieurs des tailles offrant la possibilité de mesurer d'autres caractéristiques géométriques difficilement reproductibles par le contrefacteur. Par exemple, les points peuvent avoir deux tailles possibles, soit de 2 x 2 pixels comme donné précédemment, soit de 3 x 3 pixels, des dimensions verticales et horizontales inégales, par exemple 2 x 3 ou 3 x 2, étant également possibles. Notons que, dans le cas de deux points carrés, il faut une donnée binaire supplémentaire pour identifier la taille du point, donnée qui s'ajoute aux neuf données binaires qui identifient la position du point dans la zone qui lui est réservée. Ainsi, il faut dix données binaires par zone, et 1000 données binaires pour les 100 cellules. La figure 2 montre un MPCV 135 avec des points dont les dimensions varient pseudo-aléatoirement (points de 2 x 2 et 3 x 3 pixels) et une bordure 140 entourant le MPCV 135. La figure 3 montre un détail du résultat 145 de l'impression du MPCV 135 de la figure 2. Following step 308, the MPCV is incorporated in the printing films and the surface of the card is printed in a step 310. In variants, each dot may have a variable size. For example, the points may have an area greater than or less than 2 x 2 pixels. Thus, the points may have several sizes offering the possibility of measuring other geometrical characteristics that are difficult to reproduce by the counterfeiter. For example, the dots can have two possible sizes, either 2 x 2 pixels as given above, or 3 x 3 pixels, unequal vertical and horizontal dimensions, for example 2 x 3 or 3 x 2, being also possible. Note that in the case of two square points, additional binary data is required to identify the point size, which is added to the nine binary data that identify the position of the point in the area reserved for it. Thus, it takes ten binary data per zone, and 1000 binary data for the 100 cells. Figure 2 shows an MPCV 135 with points whose dimensions vary pseudo-randomly (2 x 2 and 3 x 3 pixels points) and a border 140 surrounding the MPCV 135. Figure 3 shows a detail of the result 145 of the printing of the MPCV 135 of Figure 2.
On note que, dans des variantes, on ajoute une bordure, ici 140, ou des formes arbitraires permettant la localisation du MPCV. Par exemple, des blocs de synchronisation sont ajoutés sur les bordures ou dans le MPCV, à la place de zones contenant des points. En ce qui concerne les mesures des caractéristiques de positionnement d'un MPCV, l'inventeur a découvert que, si les points composant un MPCV peuvent être déterminées et reconstituées avec une quasi-certitude par un contrefacteur, ce dernier peut très difficilement réduire l'incertitude sur le positionnement précis des points. En effet, lors de l'impression d'un MPCV, les points ne seront pas nécessairement imprimés à leur position exacte : cette incertitude est due aux aléas de l'impression, et elle est également causée par le passage du numérique à l'analogique. En effet, en passant de valeurs numériques à des valeurs analogiques lors de l'impression, puis de nouveau à des valeurs numériques lors de la capture d'image, on a une incertitude moyenne de l'ordre du demi pixel, (pixels respectivement d'impression et de capture d'image) dans le positionnement des points, la deuxième incertitude étant indépendante des incertitudes de positionnement dues aux aléas de l'impression. Notons qu'en fonction de la stabilité du moyen d'impression, des incertitudes de positionnement additionnelles peuvent être ajoutées. Lors de la production d'une copie de haute qualité, des incertitudes de positionnement additionnelles de réimpression, s'ajoutent aux incertitudes de positionnement déjà présentes. Ainsi, l'écart entre la position d'un point dans l'image captée et le positionnement de ce point dans l'image d'origine est, en moyenne, plus élevée si l'image captée est une copie que s'il s'agit d'un original. On décrit, ci-après, un algorithme de mesure des caractéristiques géométriques de positionnement d'un MPCV. En entrée, on utilise une image captée, au cours d'une étape 320, d'une zone de la carte contenant un MPCV et une clé cryptographique. En sortie des étapes implémentant cet algorithme, on obtient un vecteur de caractéristiques de positionnement des points du MPCV. - en appliquant l'algorithme de conception des MPCV, on détermine les positions d'origine de chacun des points, au cours d'une étape 322 ; - au cours d'une étape 324, on détermine la position d'un ensemble de formes de référence de position dans l'image capturée, étant entendu que le MPCV lui-même, ou une partie de celui-ci, peut servir de forme de référence, puisqu'il est connu. Par exemple, ces cellules de références peuvent être des indicateurs de coins, la bordure d'un carré. On peut également utiliser d'autres techniques connues de détermination de position, telles que l'autocorrélation d'images tuilées. - à partir des formes de référence, on reconstruit une image de taille égale ou multiple entier de la taille d'origine, au cours d'une étape 326 ; - pour chaque cellule, on détermine, au cours d'une étape 328, une zone de recherche dans l'image captée dans laquelle l'image du point doit se trouver (Par exemple, si le MPCV est imprimé à 600 ppi (acronyme de « points par pouce ») et est capturé à 1 200 dpi (acronyme de « dip per inch » signifiant pixel de capture par pouce), une zone de +/- 5 pixels correspond à une zone de +1- 2,5 pixels dans l'image d'origine). Une zone de recherche relativement grande est nécessaire car le positionnement initial des cellules de référence peut être imprécis ; - si le point est de couleur sombre sur fond clair, on détermine, au cours d'une étape 330, la position dans l'image reconstruite, ou dans l'image captée, du pixel ayant la valeur minimale de luminance dans la zone définie et si le point est de couleur clair sur fond sombre, on détermine, au cours de l'étape 330, la position dans l'image reconstruite, ou dans l'image captée, du pixel ayant la valeur maximale de luminance dans la zone définie. Cette position d'un pixel est considérée comme la position du centre du point dans l'image captée ; - on mesure les distances, dans chaque direction, entre les deux positions, au cours d'une étape 332 et - on compile l'ensemble des mesures de distances en un vecteur de caractéristiques géométriques, au cours d'une étape 334. Pour un MPCV de 100 cellules, on obtient ainsi un vecteur de taille 100 x 2. A cause des imprécisions dans le positionnement des cellules de référence, un biais systématique peut exister. Préférentiellement, au cours de l'étape 332, on compense ce biais en calculant les moyennes des distances horizontales et verticales et on soustrait cette moyenne des distances correspondantes (on s'attend, en effet, à une moyenne nulle pour les imprécisions de positionnement). It is noted that, in variants, a border is added, here 140, or arbitrary forms allowing the location of the MPCV. For example, synchronization blocks are added on the borders or in the MPCV, instead of zones containing points. With regard to the measurements of the positioning characteristics of an MPCV, the inventor has discovered that, although the points composing an MPCV can be determined and reconstituted with a virtual certainty by a counterfeiter, the latter can very easily reduce the uncertainty about the precise positioning of points. Indeed, when printing an MPCV, the points will not necessarily printed at their exact position: this uncertainty is due to the vagaries of printing, and it is also caused by the transition from digital to analog . In fact, by passing from numerical values to analog values during printing, then back to numerical values during the image capture, we have an average uncertainty of the order of one half pixel (pixels respectively). printing and image capture) in the positioning of the points, the second uncertainty being independent of the positioning uncertainties due to the vagaries of the printing. Note that depending on the stability of the printing means, additional positioning uncertainties can be added. When producing a high-quality copy, additional positioning uncertainties of reprinting are added to the positioning uncertainties already present. Thus, the difference between the position of a point in the captured image and the positioning of this point in the original image is, on average, higher if the captured image is a copy than if it is an original. An algorithm for measuring the geometric positioning characteristics of an MPCV is described below. At the input, an image captured during a step 320 of an area of the card containing an MPCV and a cryptographic key is used. At the output of the steps implementing this algorithm, we obtain a vector of positioning characteristics of the points of the MPCV. by applying the design algorithm of the MPCVs, the original positions of each of the points are determined during a step 322; during a step 324, determining the position of a set of position reference forms in the captured image, it being understood that the MPCV itself, or a part thereof, can serve as a form reference, since it is known. For example, these reference cells may be corner indicators, the border of a square. Other known position determination techniques, such as autocorrelation of tiled images, can also be used. from the reference forms, an image of equal size or multiple integer size of the original size is reconstructed during a step 326; for each cell, during a step 328, a search zone is determined in the captured image in which the image of the point must be (For example, if the MPCV is printed at 600 ppi (acronym for "Dots per inch") and is captured at 1,200dpi (the acronym for "dip per inch" meaning a capture pixel per inch), an area of +/- 5 pixels corresponds to an area of + 1- 2.5 pixels in the original image). A relatively large search area is needed because the initial positioning of the reference cells may be imprecise; if the dot is a dark color on a light background, during a step 330, the position in the reconstructed image, or in the captured image, of the pixel having the minimum luminance value in the defined zone is determined and if the dot is light-colored on a dark background, determining, in step 330, the position in the reconstructed image, or in the captured image, of the pixel having the maximum value of luminance in the defined area . This position of a pixel is considered as the position of the center of the point in the captured image; the distances in each direction are measured between the two positions during a step 332 and the set of distance measurements is compiled into a vector of geometric characteristics during a step 334. MPCV of 100 cells, one thus obtains a vector of size 100 x 2. Because of the inaccuracies in the positioning of the reference cells, a systematic bias can exist. Preferably, during step 332, this bias is compensated by calculating the averages of the horizontal and vertical distances and this average is subtracted from the corresponding distances (in fact, a zero average is expected for the positioning inaccuracies) .
En variantes : - on utilise d'autres valeurs caractéristiques de chaque point pour déterminer sa position. Par exemple, la valeur de luminance du pixel central du point, la valeur de réponse à un filtre de points correspondant à des pixels, etc, et/ou - on détermine les positions des points sans reconstruire l'image, en tenant compte du facteur d'échelle dans l'image capturée, ainsi que de la rotation et de la translation de celle-ci, dans la détermination des zones de recherches pour la position précise de chaque point. En ce qui concerne la discrimination, ou le discernement entre les MPCV originaux et les MPCV copiés mettant en oeuvre le vecteur de caractéristiques de positions, on peut procéder de la manière suivante : - pour chaque point, on calcule la distance euclidienne entre la position du point estimée d'après l'image captée et la position d'origine, au cours d'une étape 340, - au cours d'une étape 342, on calcule la moyenne, ou la médiane, de cette distance sur l'ensemble des points, pour obtenir une mesure de la distance moyenne, - au cours d'une étape 344, on compare cette distance moyenne à un seuil prédéterminé et, - au cours d'une étape 346, on détermine si le MPCV est un original ou une copie, de la manière suivante - si la distance moyenne est inférieure au seuil, on considère le MPCV comme original, - sinon, il est considéré comme une copie. In variants: - other characteristic values of each point are used to determine its position. For example, the luminance value of the central pixel of the point, the response value to a point filter corresponding to pixels, etc., and / or - the positions of the points are determined without reconstructing the image, taking into account the factor scale in the captured image, as well as the rotation and translation thereof, in determining the search areas for the precise position of each point. With regard to the discrimination or discernment between the original MPCVs and the copied MPCVs using the vector of position characteristics, one can proceed as follows: for each point, the Euclidean distance between the position of the estimated point from the captured image and the original position, during a step 340, - during a step 342, the average, or the median, of this distance is calculated on the set of points, to obtain a measurement of the average distance, - during a step 344, this average distance is compared with a predetermined threshold and, during a step 346, it is determined whether the MPCV is an original or a copy, as follows - if the average distance is less than the threshold, we consider the MPCV as original, - otherwise, it is considered a copy.
L'exemple suivant illustre la méthode proposée. Le même MPCV d'origine a été imprimé puis capté trois fois. Les distances moyennes calculées sur les vecteurs de caractéristiques de positions des originaux sont de 0,454, 0,514 et 0,503 pixels d'image. Trois copies de haute qualité ont été faites, chacune à partir d'un des trois MPCV imprimés. The following example illustrates the proposed method. The same original MPCV was printed and then captured three times. The average distances calculated on the original position feature vectors are 0.454, 0.514 and 0.503 pixels of image. Three high quality copies were made, each from one of the three printed MPCVs.
Les distances moyennes calculées sur les vecteurs de caractéristiques de position de ces copies sont de 0,965, 1,088 et 0,929 pixels d'image. On constate que, sur la base de la distance moyenne, les MPCV originaux peuvent aisément être séparés des MPCV copiés par simple seuillage. Plusieurs valeurs de seuil sont possibles, selon le coût relatif aux erreurs possibles (« faux positif » : détecter une copie comme un original, ou « faux négatif » : détecter un original comme copie). Un seuil de 0,75 pixels (d'image) peut être un compromis acceptable si les coûts relatifs à chaque type d'erreur sont équivalents. D'autres techniques mathématiques connues, par exemple basées sur des méthodes statistiques et/ou de reconnaissance de formes, peuvent être utilisées afin de discerner les MPCV originaux des MPCV copiés. The average distances calculated on the position feature vectors of these copies are 0.965, 1.088 and 0.929 image pixels. It can be seen that, based on the average distance, the original MPCVs can easily be separated from the copied MPCVs by simple thresholding. Several threshold values are possible, depending on the cost of possible errors ("false positive": detect a copy as an original, or "false negative": detect an original as a copy). A threshold of 0.75 pixels (image) may be an acceptable compromise if the costs for each type of error are equivalent. Other known mathematical techniques, for example based on statistical methods and / or pattern recognition, can be used to discern the original MPCVs of the copied VPCMs.
En ce qui concerne la discrimination, ou le discernement, entre les MPCV originaux et les MPCV copiés à partir des valeurs de caractéristiques géométriques des points, comme on l'a observé plus haut, si les points ont une taille constante, il est aisé pour le contrefacteur de les reproduire avec une taille conforme, même si les points peuvent apparaître avec une taille variable dans la marque d'origine. Dans un mode de réalisation, au cours de la génération du MPCV, on fait varier une ou deux dimensions des points. Lors de l'analyse de l'authenticité d'une carte, après avoir capté une image du MPCV, au cours d'une étape 350, on détermine la ou les dimensions des points en fonction du degré de luminance de leur pixel d'image central, leur réponse à au moins un filtre matriciel correspondant à des pixels d'image, etc, au cours d'une étape 352. With respect to discrimination, or discernment, between original MPCVs and MPCVs copied from the geometric feature values of the points, as noted above, if the points have a constant size, it is easy for the counterfeiter to reproduce them with a consistent size, even if the points may appear with a variable size in the original mark. In one embodiment, during the generation of the MPCV, one or two dimensions of the dots are varied. When analyzing the authenticity of a map, after capturing an image of the MPCV, during a step 350, the point size or dimensions are determined according to the degree of luminance of their image pixel. central, their response to at least one matrix filter corresponding to image pixels, etc., during a step 352.
Puis, on discerne les MPCV originaux des copies en fonction du degré de similarité entre les dimensions des points du MPCV numérique d'origine et des dimensions des points correspondants dans l'image captée du MPCV à authentifier. Par exemple, on procède de la manière suivante : - au cours d'une étape 354, en appliquant l'algorithme de conception des MPCV, on détermine un vecteur de caractéristiques de dimensions attendues. Par exemple, le vecteur de caractéristiques attendues peut être la valeur de surface des points ou leurs deux dimensions, horizontale et verticale ; - au cours d'une étape 356, on calcule un indice de similarité, par exemple un coefficient de corrélation, entre le vecteur de caractéristiques attendues et le vecteur de caractéristiques obtenus après traitement de l'image captée du MPCV et - au cours d'une étape 358, on détermine si le MPCV est authentique, en comparant l'indice de similarité avec une valeur seuil prédéterminée : - si la valeur de l'indice est supérieure au seuil, le MPCV est considérée comme original et - sinon il est considéré comme une copie. L'exemple suivant illustre la méthode proposée. Le même MPCV d'origine, illustré en figure 2, dont les dimensions des points varient entre 2 x 2 pixels et 3 x 3 pixels a été imprimé puis capté trois fois. Le vecteur de caractéristiques est composé de valeurs de surface de 4 et 9 pixels pour les tailles de points de 2 x 2 pixels et 3 x 3 pixels. Les vecteurs de caractéristiques contiennent la valeur moyenne de luminance d'une région entourant le point, moins la valeur de luminance du point. On a ainsi une valeur plus élevée si le point est plus fortement imprimé, ce qui est en général le cas pour les points de 3 x 3 pixels. Les indices de similarité calculés sont, pour les trois impressions originales, de 0,654, 0,673 et 0,701. Puis, trois copies de haute qualité ont été faites, chacune à partir d'un des trois MPCV imprimés. Pour faire les copies, on a déterminé les positions des points, puis on a mesuré leur degré de luminance. Le degré de luminance médian des points du MPCV a été calculé, et les points ayant une luminance inférieure au degré de luminance médian ont été considérés comme étant de taille de 3 x 3 pixels à l'origine, contre une taille de 2 x 2 pixels pour les points ayant un degré de luminance supérieur au degré de luminance médian. Les copies ont été imprimées et capturées. Les indices de similarité calculés sont, pour les trois copies, de 0,451, 0,423 et 0,446. On constate que, sur la base des caractéristiques des points, les MPCV originaux peuvent aisément être séparés des MPCV copiés par simple seuillage. Plusieurs valeurs de seuil sont possibles, selon le coût relatif aux erreurs possibles. Un seuil pour l'indice de similarité de 0,55 est un compromis acceptable si les coûts relatifs à chaque type d'erreur sont équivalents. D'autres techniques mathématiques connues, par exemple basées sur des méthodes statistiques et/ou de reconnaissance de formes, peuvent être utilisées afin de discerner les MPCV originaux des MPCV copiés. La description donnée ci-dessus concerne essentiellement la sécurisation d'une carte contre la copie. Dans la suite de la description, on s'intéresse à deux autres formes de sécurisation d'une carte, d'une part, pour identifie de manière unique des cartes qui n'ont pas été imprimés par un procédé d'impression « variable » et, d'autre part, pour véhiculer une information concernant la carte, par exemple un numéro de référence, sa date, son lieu et son ordre de fabrication, le nom du propriétaire des droits de propriété intellectuels attachés à la carte, le nom du porteur de la carte. On décrit, ci-dessous, des méthodes d'identification des MPCV sur la base de leurs caractéristiques géométriques. II s'agit, ici, d'utiliser des caractéristiques mesurées des MPCV pour identifier, de manière unique, chacune des impressions d'une même image numérique source de MPCV. En effet, chaque impression d'un MPCV produit des aléas d'impressions uniques, qui peuvent être retrouvés sur différentes captures de la même impression. Ainsi, en stockant dans une base de donnée les caractéristiques des impressions successives d'un MPCV, ou en les stockant de manière préférablement sécurisée en mémoire non volatile de la carte contenant le MPCV (et, éventuellement, dans un code à barres 2D), on peut ultérieurement identifier une impression d'un MPCV et donc une carte imprimée la portant, c'est-à-dire la reconnaître de manière unique, en recherchant la correspondance entre les caractéristiques géométriques du MPCV dont une image est captée et les caractéristiques géométriques stockées. Préférentiellement, l'identification et l'authentification sont combinées, le même dispositif de capture et de traitement d'image fournissant à la fois une indication d'authenticité de la carte et d'identification de la carte. Plusieurs caractéristiques géométriques des points peuvent être utilisées, tel que le positionnement précis, ou la mesure de la luminance, la ou les dimensions des points et leur forme. Le degré de luminance, mesuré par le niveau de gris moyen, central ou minimum du point, est particulièrement discriminant, car il varie significativement et de manière imprévisible sur différentes impressions d'une même image source. On note qu'il n'est pas nécessaire d'utiliser des points de taille ou forme variable dans le MPCV source pour que les caractéristiques des points varient d'une impression à l'autre. Afin d'illustrer ce propos, la figure 4 montre deux impressions d'un même MPCV ayant une taille de points constante : un point 151 est imprimé plus fortement sur l'image du bas que sur l'image du haut, alors qu'un point 152 est imprimé plus fortement sur l'image du haut que sur l'image du bas. En capturant trois fois chacun de trois MPCV imprimés, on obtient un total de neuf images capturées. On calcule le vecteur de caractéristiques contenant la valeur de luminance minimale des points pour chacune des neuf captures d'images. Puis, on calcule un indice de similarité, c'est-à-dire un coefficient de corrélation, entre les vecteurs de caractéristiques de chacun des 9*8/2=36 couples possibles d'images capturées. Sur ces 36 couples, 9 correspondent à différentes captures d'une même impression, et 25 à des captures d'impressions différentes. La moyenne de l'indice de similarité est de 0,9566 avec un écart-type de 0,0073 et une valeur minimale de 0,9474 pour le premier groupe, et de 0,6203 avec un écart-type de 0,0272 et une valeur maximale de 0,6679 pour le second groupe. La différence de l'indice de similarité entre les deux groupes est très significative, et montre qu'un MPCV imprimé peut être identifié sans ambiguïté sur la base d'un vecteur de caractéristiques de points. La figure 15 détaille des étapes d'un procédé d'identification correspondant à cette démarche. Au cours d'une étape 402, on capture une image d'un MPCV imprimés. Puis, au cours d'une étape 404, on calcule le vecteur de caractéristiques contenant les valeurs moyennes de luminance minimale des points. Ce vecteur de caractéristiques, ou « signature » du MPCV imprimé, contient, pour chaque point, la luminance moyenne mesure et, éventuellement, l'écart-type entre les mesures de luminance. On observe que certaines mesures de luminance peuvent être exclues sur la base de leur différence avec la moyenne des autres mesures et de l'écart-type entre les autres mesures. Puis, au cours d'une étape 406, on stocke le vecteur de caractéristiques, dans une base de données, avec des indications concernant la production et/ou la circulation da la carte. Lors d'une tentative d'identification, au cours d'une étape 410, on capture une image d'un MPCV imprimés. Puis, au cours d'une étape 412, on calcule le vecteur de caractéristiques correspondant au vecteur de caractéristiques stocké. Au cours d'une étape 414, on détermine le vecteur de caractéristiques stocké le plus proche du vecteur de caractéristiques calculé au cours de l'étape 412 et on retrouve les informations associées. En variante, on stocke aussi le vecteur de caractéristiques déterminé au cours de l'étape 404 sur la carte ou dans la mémoire non volatile de la carte, de manière robuste, c'est-à-dire résistant à la copie, préférentiellement chiffré pour des raisons de sécurité. Dans ce cas, on peut authentifier la carte en comparant un indice de similarité entre les deux vecteurs de caractéristiques et une valeur de seuil prédéterminée ou stockée, elle-aussi, sur ou dans la carte, au cours d'une étape 416. En variante, le vecteur et/ou la valeur de seuil sont, en outre, stockés sur la carte, par exemple dans un code à barres en deux dimensions ou dans un Datamatrix (marque déposée). Then, the original MPCVs of the copies are discerned according to the degree of similarity between the dimensions of the points of the original digital MPCV and the dimensions of the corresponding points in the captured image of the MPCV to be authenticated. For example, the procedure is as follows: during a step 354, by applying the MPCV design algorithm, a vector of characteristics of expected dimensions is determined. For example, the expected characteristic vector may be the surface value of the points or their two dimensions, horizontal and vertical; during a step 356, a similarity index, for example a correlation coefficient, is calculated between the vector of expected characteristics and the vector of characteristics obtained after processing of the captured image of the MPCV and - in the course of a step 358, it is determined whether the MPCV is authentic, by comparing the similarity index with a predetermined threshold value: if the value of the index is greater than the threshold, the MPCV is considered as original and - otherwise it is considered like a copy. The following example illustrates the proposed method. The same original MPCV, illustrated in Figure 2, whose dot sizes vary between 2 x 2 pixels and 3 x 3 pixels was printed and then captured three times. The feature vector is composed of 4 and 9 pixel area values for point sizes of 2 x 2 pixels and 3 x 3 pixels. The feature vectors contain the average luminance value of a region surrounding the point minus the luminance value of the point. This gives a higher value if the point is more strongly printed, which is generally the case for points of 3 x 3 pixels. The calculated similarity indices are, for the three original impressions, 0.654, 0.673 and 0.701. Then, three high quality copies were made, each from one of the three printed MPCVs. To make the copies, the positions of the points were determined, then their degree of luminance was measured. The median degree of luminance of the points in the MPCV was calculated, and the points with a luminance lower than the median luminance were considered to be 3 x 3 pixels in size, compared with a size of 2 x 2 pixels. for points having a degree of luminance greater than the median luminance level. The copies were printed and captured. The calculated similarity indices are, for the three copies, 0.451, 0.423 and 0.446. It can be seen that, based on the characteristics of the points, the original MPCVs can easily be separated from the copied MPCVs by simple thresholding. Several threshold values are possible, depending on the cost of possible errors. A threshold for the similarity index of 0.55 is an acceptable compromise if the costs for each type of error are equivalent. Other known mathematical techniques, for example based on statistical methods and / or pattern recognition, can be used to discern the original MPCVs of the copied VPCMs. The description given above essentially relates to securing a card against copying. In the remainder of the description, two other forms of securing a card are concerned, on the one hand, for uniquely identifying cards that have not been printed by a "variable" printing process. and, on the other hand, to convey information about the card, for example a reference number, its date, place and order of manufacture, the name of the owner of the intellectual property rights attached to the card, the name of the card. card holder. Methods of identifying MPCVs based on their geometric characteristics are described below. Here, it is a question of using measured characteristics of the MPCV to uniquely identify each of the prints of the same source digital image of MPCV. Indeed, each impression of an MPCV produces unique printing hazards, which can be found on different captures of the same impression. Thus, by storing in a database the characteristics of the successive prints of an MPCV, or by storing them in a manner preferably secured in non-volatile memory of the card containing the MPCV (and possibly in a 2D barcode), we can subsequently identify an impression of an MPCV and therefore a printed map carrying it, that is to say, recognizing it in a unique way, by looking for the correspondence between the geometrical characteristics of the MPCV whose image is captured and the geometrical characteristics stored. Preferably, identification and authentication are combined, the same image capture and processing device providing both an indication of authenticity of the card and identification of the card. Several geometric features of the dots may be used, such as precise positioning, or measurement of luminance, dot size (s) and shape. The degree of luminance, measured by the average, central or minimum gray level of the point, is particularly discriminating because it varies significantly and unpredictably on different prints of the same source image. Note that it is not necessary to use variable size or shape points in the source MPCV in order for dot characteristics to vary from print to print. To illustrate this, Figure 4 shows two impressions of the same MPCV having a constant point size: a dot 151 is printed more strongly on the bottom image than on the top image, while dot 152 is printed more strongly on the top image than on the bottom image. By capturing three times each of three printed MPCVs, we obtain a total of nine captured images. The feature vector containing the minimum luminance value of the points for each of the nine image captures is calculated. Then, a similarity index, that is, a correlation coefficient, is calculated between the feature vectors of each of the 9 * 8/2 = 36 possible pairs of captured images. Of these 36 pairs, 9 correspond to different captures of the same impression, and 25 to different captures of impressions. The mean of the similarity index is 0.9566 with a standard deviation of 0.0073 and a minimum value of 0.9474 for the first group, and 0.6203 with a standard deviation of 0.0272 and a maximum value of 0.6679 for the second group. The difference in the similarity index between the two groups is very significant, and shows that a printed MPCV can be unambiguously identified on the basis of a feature vector of points. Figure 15 details steps of an identification process corresponding to this approach. During a step 402, an image of a printed MPCV is captured. Then, during a step 404, the characteristic vector containing the average values of minimum luminance of the points is calculated. This characteristic vector, or "signature" of the printed MPCV, contains, for each point, the average luminance measured and, possibly, the standard deviation between the luminance measurements. It is observed that some luminance measurements can be excluded on the basis of their difference with the average of the other measurements and the standard deviation between the other measurements. Then, during a step 406, the feature vector is stored in a database, with indications concerning the production and / or circulation of the card. During an identification attempt, during a step 410, an image of a printed MPCV is captured. Then, during a step 412, the characteristic vector corresponding to the stored feature vector is calculated. During a step 414, the stored feature vector closest to the feature vector computed during step 412 is determined and associated information is found. In a variant, the characteristic vector determined during step 404 is also stored on the card or in the nonvolatile memory of the card, in a robust manner, that is to say, resistant to copying, preferentially encrypted for security reasons. In this case, the card can be authenticated by comparing a similarity index between the two feature vectors and a predetermined threshold value stored on or in the card during a step 416. , the vector and / or the threshold value are furthermore stored on the card, for example in a two-dimensional bar code or in a Datamatrix (registered trademark).
Afin de stocker de l'information dans les MPCV, on peut par exemple définir deux positions, deux dimensions ou deux formes possibles pour chacun des points, à l'intérieur de la cellule qui lui est attribuée, afin de stocker un bit par zone. On assigne une valeur de bit (« 0 » ou « 1 ») à chacune des positions, dimension ou forme. En référence à la figure 2, qui illustre un MPCV avec deux tailles de points, les points de petite taille (2x2 pixels) peuvent, par exemple, représenter la valeur de bit « 0 », et les points de grande taille (3x3 pixels) peuvent représenter la valeur de bit « 1 ». Pour un MPCV à 100 cellules, on peut ainsi stocker 100 bits sans redondance. Afin de détecter et/ou corriger les erreurs, l'utilisation d'un code détecteur et/ou correcteur d'erreur est souhaitable. In order to store information in the MPCVs, it is possible, for example, to define two positions, two dimensions or two possible forms for each of the points, inside the cell assigned to it, in order to store one bit per zone. A bit value ("0" or "1") is assigned to each position, dimension or shape. Referring to Figure 2, which illustrates an MPCV with two point sizes, the small points (2x2 pixels) can, for example, represent the bit value "0", and the points of large size (3x3 pixels). can represent the bit value "1". For a 100 cell MPCV, it is thus possible to store 100 bits without redundancy. In order to detect and / or correct errors, the use of a detector code and / or error corrector is desirable.
Dans le cas de l'utilisation de la position pour représenter une valeur binaire, il est préférable que les positions correspondant à chacune des deux valeurs soient éloignées l'une de l'autre. Une méthode possible pour garantir l'éloignement des deux positions consiste à séparer une cellule en deux parties de taille égale correspondant aux deux valeurs de bit, et d'attribuer une position de manière pseudo-aléatoire dans la zone correspondant à la valeur de bit à coder. On observe que la position d'un point dans une cellule peut représenter plus d'une valeur binaire, du fait de la multiplicité des positions possibles. Par exemple, comme on l'a vu ci-dessus, cette position peut représenter 8 bits sur 289 positions différentes ou 6 bits si on exclut une position sur deux dans chaque direction, pour limiter le risque d'erreur d'interprétation de position lors de la lecture. A la lecture du MPCV, on détermine une zone de recherche autour des deux positions possibles d'un point pour chaque sous-cellule. Pour déterminer laquelle des deux sous-cellules contient le point, on détermine la valeur de luminance minimale pour chacune des deux sous-cellules : la zone ayant la plus basse valeur de luminance est considérée comme celle où le point a été insérée. En variante, on peut assigner un poids pour chaque valeur de bit, en fonction de la différence ou du ratio de luminance entre chacune des deux sous-cellules. In the case of using the position to represent a binary value, it is preferable that the positions corresponding to each of the two values are distant from each other. One possible method to ensure the distance between the two positions is to separate a two-part cell of equal size corresponding to the two bit values, and to assign a pseudo-random position in the area corresponding to the bit value. code. It is observed that the position of a point in a cell can represent more than one binary value, because of the multiplicity of possible positions. For example, as seen above, this position can represent 8 bits on 289 different positions or 6 bits if we exclude a position out of two in each direction, to limit the risk of misinterpretation of position when reading. On reading the MPCV, a search zone is determined around the two possible positions of one point for each sub-cell. To determine which of the two sub-cells contains the point, the minimum luminance value for each of the two sub-cells is determined: the zone with the lowest luminance value is considered to be the one where the point has been inserted. Alternatively, a weight can be assigned for each bit value, depending on the difference or luminance ratio between each of the two sub-cells.
En variantes : - on utilise la présence ou l'absence du point dans la cellule afin de représenter un bit d'information (utilisé plus loin dans les « grilles ») ; - on représente plus d'une valeur binaire par plus de deux positions possibles d'un point par cellule ; - on représente plus d'une valeur binaire par plus de deux dimensions possibles d'un point par cellule ; - on représente plus d'une valeur binaire par plus de deux formes possibles d'un point par cellule et/ou - on chiffre le message avant de l'encoder. In variants: the presence or absence of the point in the cell is used to represent an information bit (used later in the "grids"); more than one binary value is represented by more than two possible positions of one point per cell; more than one binary value is represented by more than two possible dimensions of one point per cell; more than one binary value is represented by more than two possible forms of one point per cell and / or the message is encrypted before encoding it.
En ce qui concerne l'intégration avec d'autres codes numériques authentifiants, les MPCV peuvent être intégrés avec d'autres codes numériques authentifiants, afin d'offrir une couche de protection supplémentaire et/ou un moyen discret de tracer les cartes. La figure 5 montre une matrice d'information sécurisée 155 qui comporte, en son centre, une zone dans laquelle est inséré un MPCV 156. La figure 6 montre une matrice d'information sécurisée 160 qui est entourée d'un MPCV 161. On note que, dans ce dernier cas, les éléments permettant de localiser le code numérique authentifiant 160, par exemple ses coins, peuvent être utilisés afin de localiser et déterminer les positions approximatives des points du MPCV 161 Dans des modes de réalisation, on met en oeuvre des moyens de repérage du MPCV par des marques discrètes. En effet, dans certains cas, il peut être souhaitable que les marques de repérages soient plus discrètes qu'une bordure, afin que la position, voire la présence, d'un MPCV soit difficilement détectable : par exemple, on peut insérer des marques de bordure limitées, discontinues ou des marques de coins, ou encore se repérer par un code numérique authentifiant ou d'autres symboles associés. With respect to integration with other digital credentialing codes, the MPCVs can be integrated with other digital credentials, to provide an additional layer of protection and / or a discrete means of tracing the cards. FIG. 5 shows a secure information matrix 155 which comprises, at its center, an area in which an MPCV 156 is inserted. FIG. 6 shows a secure information matrix 160 which is surrounded by an MPCV 161. that in the latter case, the elements making it possible to locate the digital authentication code 160, for example its corners, can be used in order to locate and determine the approximate positions of the points of the MPCV 161 In embodiments, it implements means of locating the MPCV by discrete marks. Indeed, in some cases, it may be desirable for the registration marks to be more discreet than a border, so that the position, or even the presence, of an MPCV is difficult to detect: for example, it is possible to insert markings of border limited, discontinuous or corner marks, or be identified by a digital code authentication or other associated symbols.
Si le même motif de points est répété plusieurs fois, par exemple par tuilage, le repérage et la localisation des points peut se faire avec des techniques d'auto-corrélation et de corrélation croisée, tel que celle décrite dans l'article de M. Kutter. "Watermarking resisting to translation, rotation and scaling.", Proc. of SPIE: Multimedia systems and applications, Volume 3528, pp.423-431, Boston, USA, November, 1998. Une autre façon d'introduire des marques de référence discrètes dans le MPCV consiste à insérer des cellules constituées d'un ensemble de points aux formes caractéristiques facilement repérables. Par exemple, si on souhaite qu'un point serve de référence, on insère un nombre significatif de points qui sont voisins d'un point de référence pour obtenir un amas de points facilement repérable. La figure 7 illustre un MPCV 165 dont les quatre coins 166 consistent en une cellule comportant un point central et quatre points voisins très proches, formant les coins d'un carré centré sur le point central. A la détection, on commence par détecter l'ensemble des points sur une surface suffisante, qui serviront de « candidates ». Puis pour chaque point, on détermine le nombre de ses voisins à une distance inférieure ou égale à une distance prédéterminée. Ceci peut être fait rapidement si les points candidats sont disposés sur une grille, ce qui permet de dénombrer rapidement le nombre de voisins dans une fenêtre. On conserve un nombre limité de candidats, par exemple six candidats, qui possèdent le plus grand nombre de voisins. Des techniques géométriques connues peuvent alors être utilisées afin de déterminer quelles sont les candidats correspondant aux points de référence, ici les coins du MPCV. Pour le MPCV 165, on sait, par exemple, que trois candidats valables doivent former un triangle isocèle rectangle. If the same pattern of points is repeated several times, for example by tiling, the location and location of the points can be done with self-correlation and cross-correlation techniques, such as that described in the article by M. Kutter. "Watermarking resisting to translation, rotation and scaling.", Proc. SPIE: Multimedia Systems and Applications, Volume 3528, pp. 423-431, Boston, USA, November, 1998. Another way to introduce discrete reference marks into the MPCV is to insert cells made up of a set of points with easily recognizable characteristic shapes. For example, if we want a point to serve as a reference, we insert a significant number of points that are close to a reference point to obtain an easily identifiable cluster of points. Figure 7 illustrates a MPCV 165 whose four corners 166 consist of a cell having a central point and four closely adjacent points forming the corners of a square centered on the central point. On detection, we first detect all the points on a sufficient surface, which will serve as "candidates". Then for each point, the number of its neighbors is determined at a distance less than or equal to a predetermined distance. This can be done quickly if the candidate points are arranged on a grid, which allows to quickly count the number of neighbors in a window. A limited number of candidates, for example six candidates, who have the largest number of neighbors are kept. Known geometric techniques can then be used to determine which candidates correspond to the reference points, here the corners of the MPCV. For the MPCV 165, it is known, for example, that three valid candidates must form a right isosceles triangle.
Une autre façon d'introduire des marques de références discrètes consiste à insérer des points selon une ligne. La figure 8 illustre un MPCV 170 avec, sur les bords, des lignes 171 portant un plus grand nombre de points que les lignes parallèles se trouvant à l'intérieur du MPCV 170. Ces lignes de bord peuvent être détectées par différents algorithmes de détection de lignes, par exemple en appliquant la transformée de Hough, et/ou en appliquant un filtre de Sobel permettant de filtrer le bruit. En variante, on applique un tuilage du même MPCV ou de différents MPCV comportant des lignes de points ou des marques repérables, par exemple des amas de points comme illustré en figure 7. Dans un mode de réalisation préférentiel, un MPCV est disposé sous forme d'une grille régulière. En effet, il peut être, dans certains cas, avantageux de dupliquer, par tuilage, le MPCV sur une grande surface, voire sur l'ensemble de la carte à protéger. On rend ainsi la destruction du MPCV très difficile, voire impossible, et on augmente la flexibilité sur la position de la capture d'image. En particulier, on peut insérer par tuilage plusieurs fois le même MPCV. Egalement, on peut insérer un MPCV au moins partiellement différent de tous les autres MPCV. On peut utiliser les moyens de repérage décrits précédemment afin de correctement se positionner pour lire le MPCV. Cependant, en pratique, les éléments de référence, de synchronisation ou de repérage peuvent être difficiles à détecter correctement. Another way to introduce discrete reference marks is to insert dots along a line. FIG. 8 illustrates an MPCV 170 with, at the edges, lines 171 carrying a greater number of points than the parallel lines inside the MPCV 170. These edge lines can be detected by different detection algorithms. lines, for example by applying the Hough transform, and / or by applying a Sobel filter for filtering the noise. As a variant, a tiling of the same MPCV or of different MPCVs comprising dot lines or markable marks, for example dots of points as illustrated in FIG. 7, is applied. In a preferred embodiment, an MPCV is arranged in the form of a regular grid. Indeed, it may be, in some cases, advantageous to duplicate, by tiling, the MPCV over a large area, or over the entire card to protect. The destruction of the MPCV is thus made very difficult, if not impossible, and the flexibility of the position of the image capture is increased. In particular, the same MPCV can be inserted by tiling several times. Also, an MPCV can be inserted at least partially different from all other MPCVs. The marking means described above can be used to correctly position itself to read the MPCV. However, in practice, the reference, synchronization or registration elements may be difficult to detect correctly.
Comme on le verra plus bas, en disposant les points sous forme d'une grille, on peut faciliter la détection. Les points sont insérés à intervalles réguliers, par exemple avec un espacement entre 4 et 12 pixels dans chaque direction. Sur la base de ce principe, il existe plusieurs façons de représenter de l'information - la présence d'un point ou son absence permet de représenter un bit d'information, comme dans le MPCV 175 illustré en figure 9, dans laquelle la présence d'un point correspond au bit de valeur '1', et son absence au bit de valeur `0' ; - la taille, la forme ou un décalage d'une amplitude inférieure à au moins une dimension des points du MPCV permet de représenter de l'information. Par exemple, le choix du point, parmi quatre formes ou quatre choix de dimensions, permet de faire représenter, à chaque point d'un MPCV 180, deux bits d'information, comme illustré en figure 11, qui représente, agrandi, un détail du MPCV 180. On observe que les points de ce MPCV peuvent prendre les dimensions, en pixel (le premier chiffre indiquant la hauteur et le second, la largeur) 1 x 1, 2 x 2, 1 x 2 et 2 x 1 pixels correspondent respectivement aux valeurs de bits « 00 », « 01 », « 10 » et « 11 ». De nombreuses autres combinaisons et formes de points sont, bien sûr, possibles. En variante, sur le principe d'une grille parfaitement régulière, un léger déplacement d'un point permet de représenter de l'information. Par exemple, le déplacement d'un point faisant au moins deux pixels de surface, déplacement de un pixel horizontalement et/ou verticalement permet de représenter deux bits d'information. De nombreuses autres possibilités sont, bien sûr, possibles. Notons qu'un tel déplacement des points ne modifie pas significativement les caractéristiques géométriques, et donc les avantages, de l'utilisation d'une grille, notamment au niveau du repérage. Une grille se prête particulièrement bien à la détermination de l'angle de rotation et du facteur de redimensionnement appliqué à l'image captée. En effet, On peut notamment se baser sur une transformée de Hough de l'image, ou se baser sur la détermination des pics d'énergie dans l'espace de Fourier. La figure 10 est une représentation de la valeur absolue de la transformée de Fourier bidimensionnelle de la grille de la figure 9, dans laquelle les points de valeur claire correspondant à des pics d'énergie. La détection de ces pics d'énergie permet à l'homme du métier de calculer l'angle de rotation et le facteur de redimensionnement de l'image permettant à cette dernière d'obtenir des dimensions normalisées, en vue de leur traitement. Une fois la rotation et le l'échelle de l'image connus et, éventuellement, corrigés, on détermine la valeur de translation, c'est-à-dire le déplacement à appliquer à l'image afin d'aligner correctement les points de la grille. Pour cela, différentes méthodes sont possibles. Toutes ont pour point commun de fixer les valeurs d'un ensemble de points de la grille, qui sont, par la suite, recherchés afin d'aligner la grille. Par exemple, on peut fixer les valeurs d'un ensemble de points, choisies de façon pseudo-aléatoire en fonction d'une clé. Une corrélation croisée entre l'image capturée et corrigée de la grille, et une image générée à partir des valeurs de points connues, génère un pic de corrélation à la position correspondant au déplacement de la grille. As will be seen below, by arranging the points in the form of a grid, one can facilitate the detection. The dots are inserted at regular intervals, for example with a spacing between 4 and 12 pixels in each direction. On the basis of this principle, there are several ways of representing information - the presence of a point or its absence makes it possible to represent an information bit, as in the MPCV 175 illustrated in Figure 9, in which the presence one point corresponds to the value bit '1', and its absence to the value bit `0 '; the size, the shape or an offset of an amplitude less than at least one dimension of the points of the MPCV makes it possible to represent information. For example, the choice of the point, among four shapes or four choices of dimensions, makes it possible to represent, at each point of an MPCV 180, two bits of information, as illustrated in FIG. 11, which represents, enlarged, a detail of the MPCV 180. It is observed that the points of this MPCV can take the dimensions, in pixels (the first digit indicating the height and the second, the width) 1 x 1, 2 x 2, 1 x 2 and 2 x 1 pixels correspond respectively at the bit values "00", "01", "10" and "11". Many other combinations and shapes of points are, of course, possible. As a variant, on the principle of a perfectly regular grid, a slight displacement of a point makes it possible to represent information. For example, moving a point making at least two surface pixels, moving a pixel horizontally and / or vertically can represent two bits of information. Many other possibilities are, of course, possible. Note that such a displacement of the points does not significantly modify the geometric characteristics, and therefore the advantages, of the use of a grid, especially at the level of the registration. A grid is particularly suitable for determining the angle of rotation and resizing factor applied to the captured image. Indeed, one can in particular be based on a Hough transform of the image, or be based on the determination of energy peaks in the Fourier space. Fig. 10 is a representation of the absolute value of the two-dimensional Fourier transform of the grid of Fig. 9, in which the bright value points correspond to energy peaks. The detection of these peaks of energy allows the skilled person to calculate the rotation angle and resizing factor of the image allowing the latter to obtain standardized dimensions for processing. Once the rotation and the scale of the image are known and, if necessary, corrected, the translation value, that is to say the displacement to be applied to the image, is determined in order to correctly align the points of the image. Grid. For this, different methods are possible. All of them have in common to set the values of a set of points of the grid, which are subsequently sought to align the grid. For example, we can set the values of a set of points, chosen pseudo-randomly according to a key. A cross-correlation between the captured and corrected image of the grid, and an image generated from known point values, generates a correlation peak at the position corresponding to the movement of the grid.
En ce qui concerne l'algorithme d'écriture, de nombreuses méthodes connues de l'homme du métier sont possibles. A titre d'exemple, supposons que l'on dispose d'une grille, tuilée ou non, de 20 x 20 cellules sur la base des hypothèses suivantes : l'impression est effectuée à 600 points par pouce, et 1% de la surface peut être marquée (pour minimiser l'impact visuel du marquage), ce qui fait, en moyenne, un point tous les 10 pixels, dans chaque direction. La tuile fait donc à l'origine 200 x 200 pixels ; le moyen de capture d'image produit des images de 640 x 480 pixels à la résolution de capture est de 720 pixels par pouce. On remarque qu'on est assuré qu'au moins une tuile soit intégralement contenue dans l'image captée. On reçoit, en entrée, un message, par exemple de 8 octets, une clé cryptographique et une clé de brouillage (les deux clés pouvant être identiques), au cours d'une étape 502. On chiffre le message au cours d'une étape 504. On peut optionnellement lui ajouter des bits de détection d'erreurs, par exemple deux octets permettent de réduire le risque d'erreur de décodage du message par un facteur 2 puissance 16, au cours d'une étape 506. A partir du message chiffré concaténé avec le code détecteur d'erreur, de 10 octets dans notre exemple, on calcule un message robuste aux erreurs, par exemple en appliquant un code convolutionnel, au cours d'une étape 508. Pour un code convolutionnel de taux deux avec une mémoire de sept, on obtient, pour huit octets en entrée, un code faisant 142 bits. Si on dispose de 20x20 points = 400 positions, on peut répliquer ce message deux fois, obtenant ainsi un message répliqué de 284 bits, au cours d'une étape 510. Ainsi, on dispose de 400 û 284 = 116 positions non-utilisées, qui serviront à stocker les bits de synchronisation utilisés à la détection pour l'alignement de la tuile, comme décrit plus bas. Le message répliqué est brouillé, au cours d'une étape 512, c'est-à-dire, tour à tour, permuté et transformé par une fonction ou-exclusif. La permutation et les valeurs des bits utilisés dans la fonction ou-exclusif sont calculées à partir de la clé de brouillage. On obtient alors 284 bits brouillés. Les 116 bits de synchronisation sont générés pseudo-aléatoirement à partir d'une clé, et leur position peut aussi être déterminée pseudo-aléatoirement, de façon à ce qu'ils soient uniformément répartis dans la tuile, au cours d'une étape 514. L'image du MPCV est modulée simplement en ajoutant aux positions définies, un point pour le bit `1' (il n'y a pas de modification pour le bit '0'). Evidemment, le point peut être composé pour avoir une ou des dimensions, une forme et/ou une position variable(s), selon les méthodes vues précédemment. Regarding the writing algorithm, many methods known to those skilled in the art are possible. For example, suppose you have a grid, tile or not, of 20 x 20 cells based on the following assumptions: printing is done at 600 dots per inch, and 1% of the surface can be marked (to minimize the visual impact of the marking), which makes, on average, one point every 10 pixels, in each direction. The tile is therefore originally 200 x 200 pixels; the image capturing means produces images of 640 x 480 pixels at the capture resolution is 720 pixels per inch. Note that we are assured that at least one tile is completely contained in the captured image. We receive, as input, a message, for example 8 bytes, a cryptographic key and a scrambling key (the two keys can be identical), during a step 502. It encrypts the message during a step 504. It may optionally be added error detection bits, for example two bytes reduce the risk of decoding error of the message by a factor 2 power 16, during a step 506. From the message encrypted concatenated with the error detection code, of 10 bytes in our example, an error-robust message is computed, for example by applying a convolutional code, in a step 508. For a convolutional code of rate two with a memory of seven, we obtain, for eight input bytes, a code making 142 bits. If we have 20x20 points = 400 positions, we can replicate this message twice, thus obtaining a replicated message of 284 bits, during a step 510. Thus, we have 400 - 284 = 116 unused positions, which will be used to store the synchronization bits used in the detection for the alignment of the tile, as described below. The replicated message is scrambled during a step 512, that is to say, in turn, permuted and transformed by an exclusive-or-function. The permutation and bit values used in the exclusive-or-function are calculated from the scrambling key. This results in 284 scrambled bits. The 116 bits of synchronization are generated pseudo-randomly from a key, and their position can also be determined pseudo-randomly, so that they are uniformly distributed in the tile, during a step 514. The image of the MPCV is modulated simply by adding to the defined positions, a point for the bit `1 '(there is no modification for the bit' 0 '). Obviously, the point can be composed to have one or more dimensions, a shape and / or a variable position (s), according to the methods previously seen.
Si on désire couvrir une grande surface, les tuiles sont ajoutées les unes à la suite des autres, au cours d'une étape 516. On peut alors, selon les variantes, disposer toujours la même tuile ou faire varier le message à chaque tuile. Par exemple de cette deuxième variante, une partie du message peut rester fixe, alors qu'une autre partie, par exemple un octet, est déterminée aléatoirement pour chaque tuile. On peut aussi appliquer une rotation aléatoire multiple de 90 degrés à chaque tuile, de façon à rendre plus difficiles les tentatives d'analyse du code par un contrefacteur. De plus, on peut insérer, de manière aléatoire, les bits de synchronisation ou leur inverse, c'est-à-dire que, pour les bits de synchronisation, on inverse les positions où un point est inséré. L'avantage de cette dernière approche est que le nombre de configurations possibles augmente sans que la lecture devienne plus complexe, comme on le verra. En considérant les variations d'orientation, on peut alors avoir 8 configurations possibles pour les bits de synchronisation, ce qui complexifie leur analyse dans le cadre d'une attaque par un contrefacteur. La grille 200 x 200 de notre exemple peut être répliquée, comme exposé ci-dessus. If one wishes to cover a large area, the tiles are added one after the other, during a step 516. One can then, depending on the variants, always have the same tile or vary the message to each tile. For example of this second variant, part of the message can remain fixed, while another part, for example a byte, is determined randomly for each tile. It is also possible to apply a 90 degree multiple random rotation to each tile, in order to make it more difficult for counterfeiters to attempt to analyze the code. In addition, it is possible to insert, randomly, the synchronization bits or their inverse, that is to say that, for the synchronization bits, the positions where a point is inserted are reversed. The advantage of the latter approach is that the number of possible configurations increases without the reading becomes more complex, as will be seen. Considering the variations of orientation, one can then have 8 possible configurations for the synchronization bits, which makes their analysis more complex in the context of an attack by a counterfeiter. The 200 x 200 grid of our example can be replicated, as explained above.
Le MPCV est ensuite inséré dans les films d'impression et la carte est imprimée, au cours d'une étape 518. En ce qui concerne l'algorithme de lecture, on effectue : - une étape 548 de capture d'une image de la surface ou de l'épaisseur de la carte, - une étape de prétraitement 550 : il peut être avantageux de prétraiter l'image, notamment pour l'étape suivante de détermination des points candidats. On souhaite, avec le prétraitement, éliminer les bruits parasites ainsi que les dérives d'éclairement. L'application d'un filtre passe-haut omnidirectionnel dont le résultat est pondéré avec l'image initiale permet par exemple de réduire les dérives d'éclairement, et l'application d'un filtre médian permet de réduire le bruit de pixels isolés ; - on détermine les points candidats, au cours d'une étape 552 : les points candidats correspondent aux pixels d'image dont la luminance est une valeur inférieure à un seuil. Ce seuil est par exemple un pourcentile de l'histogramme, tel que 1%, de telle sorte qu'il y a au maximum 1% des pixels qui sont des points candidats. On élimine les candidats qui sont très proches (par exemple, une distance inférieure à cinq pixels), pour ne garder que ceux ayant la valeur la plus basse dans la région ; - on détermine, au cours d'une étape 554, les vecteurs de points candidats voisins et on estime l'angle de rotation et le facteur d'échelle : on donne une valeur limite de distance entre voisins, et on répertorie tous les couples de points ayant une distance inférieure à ce seuil. Si ce seuil est suffisamment bas, seuls les quatre voisins directs d'un point pourront être associés en un vecteur, sinon les voisins indirects (en diagonale) pourront être associés. Il est préférable d'éviter que des points non-voisins soient associés. Pour cela, on évite une valeur de seuil trop élevée. On peut alors estimer l'angle de rotation en ramenant l'angle de chacun des vecteurs à une valeur entre 0 et 90 degrés ; si les voisins indirects sont inclus, au cours d'une étape 556, on sépare les vecteurs en deux groupes en fonction de leur taille (qui est plus grande par un facteur racine de 2 pour les voisins indirects), et on soustrait 45 degrés à l'angle calculé pour les voisins indirects. On peut aussi estimer le facteur d'échelle en mesurant la distance moyenne entre points d'un même groupe, divisée par la distance dans l'image d'origine si celle-ci est connue ; - en option, au cours d'une étape 558, on restaure l'image pour constituer une 10 image sans rotation, à sa taille d'origine ou multiple entier de sa taille d'origine ; - au cours d'une étape 560, on extrait une matrice représentant les valeurs représentées par les points : on connaît la distance moyenne entre les points, par exemple 10 pixels, et la dimension de l'image reconstruite, par exemple 500 x 500 pixels. On génère alors un tableau de taille 50 lignes x 50 colonnes qui servira à stocker les valeurs estimées 15 du message, sachant que le rapport entre les dimensions de l'image reconstruite et la distance estimée entre les points correspond à un seuil maximum sur le nombre de points présents dans l'image. En réalité, si la grille de points dans l'image captée avait un angle de rotation significatif, le nombre de points dans l'image reconstruite sera probablement significativement moins élevé. 20 - dans le but de remplir ce tableau par les valeurs estimées du message, au cours d'une étape 562, on cherche un point de départ pour balayer l'image. Ce point peut par exemple être le premier point candidat détecté en haut à gauche de l'image, ou encore le point candidat ayant la plus forte probabilité d'être un point (par exemple le point de niveau de gris la plus bas). On note qu'il est important de ne pas se tromper sur le point sélectionné, 25 une erreur pouvant avoir des conséquences fâcheuses sur la suite des calculs. On peut procéder par itération sur le point de départ choisi si les étapes suivantes de lecture du message échouent. On stocke une valeur pour le point sélectionné dans le tableau, par exemple son niveau de gris, ou sa plus faible valeur de niveau de gris, dans une certaine zone autour de la position centrale, de façon à éviter une mesure erronée si la position 30 estimée du point est légèrement décalée par rapport à la position réelle, ce décalage étant dû aux décalages pseudo-aléatoires destinées à détecter la présence d'une copie, ou étant dû à toute autre imprécision du positionnement. La valeur est stockée à la position correspondante du tableau, dont les positions dans notre exemple vont de (0,0) à (49,49) : par exemple à la position (0,0) si le point de départ est le premier point en haut à gauche, ou 35 à la position (32,20) si le point de départ de plus forte probabilité est à la position (322,204). Ensuite, on balaye toutes les positions de l'image à partir du point de départ en stockant la valeur trouvée pour chaque point à la position correspondante du tableau ; - au cours d'une étape 564, on aligne la grille : en général, le tableau de valeur est en décalage par rapport au commencement de la tuile. Pour inverser ce décalage, on utilise les bits de valeurs connue, soit les bits de synchronisation, qui permettent de déterminer le décalage. Ainsi, on peut corréler les bits de synchronisation connus avec le tableau de valeurs, pour chaque décalage possible, et pour les quatre orientations générales possibles (0, 90, 180 ou 270 degrés). La valeur de corrélation la plus forte détermine le décalage ainsi que l'orientation générale. Alternativement, cela pourrait être la valeur la plus faible ou la valeur absolue de la corrélation, si une tuile est imprimée en négatif, par rapport à une autre tuile. Dans le cas où on aurait inséré aléatoirement les bits de synchronisation ou leur inverse, on prend la valeur absolue de corrélation la plus forte pour déterminer le décalage. La corrélation peut être effectuée dans le domaine de Fourier pour réduire la quantité de calculs. On note que les tuiles peuvent être également délimitées par des lignes continues, ou par des concentrations de points particulières, qui peuvent servir de repère pour l'alignement ; - au cours d'une étape 566, on reconstruit le message brouillé : on peut alors reconstruire le message brouillé. Par exemple, si celui-ci est contenu dans une grille de 20x20, on génère une matrice 20x20 et on y insère les valeurs trouvées. Le reste du décodage du message peut s'effectuer selon des méthodes standard de l'art antérieur. Une fois le message brouillé calculé, on applique l'inverse des opérations décrites dans l'algorithme de lecture décrit plus haut, - au cours d'une étape 568, optionnelle, comme autres mesures, si la grille possède des caractéristiques particulières permettant la détection de copie, par exemple le positionnement précis ou la taille des points, ces caractéristiques peuvent être mesurées sur la grille déterminée afin de prendre une décision sur la nature de la carte (original ou copie) ou l'identification / caractérisation unitaire de la carte. La figure 18 représente une partie grandie d'un MPCV de forte densité, chaque ligne d'une matrice de points constituant ce MPCV comportant sensiblement autant de points noirs que de fond ou arrière-plan blanc, ceux-ci représentant de l'information codée, ou non. Dans la ligne supérieure 185, la position latérale de chaque point est variable alors que, dans la ligne inférieure 186, les dimensions des points sont variables, ici entre deux valeurs correspondant à 3 x 3 pixels de génération et 2 x 2 pixels de génération. On comprend que de tels MPCV présentent un avantage de compacité pour insérer un nombre de points donné dans une carte tout en bénéficiant des avantages de la variation de dimension(s), position et/ou forme, dont l'amplitude moyenne est de l'ordre de grandeur d'au moins une dimension d'une partie des points et/ou de la variation imprévisible due à l'impression, préférentiellement, inférieure à la première de ces dimensions. Comme on le comprend aisément, au moins la moitié des points de ce MPCV ne sont pas juxtaposés à quatre autres points. En revanche, moins de la moitié des points n'en touche aucun autre. La figure 19 représente une partie agrandie d'un MPCV 190 à gradient de dimensions de points. Cette partie correspond à un coin d'un MPCV dans lequel, par couronnes successives, ici d'une épaisseur d'une ligne mais, dans la pratique, de plusieurs lignes, les dimensions des points sont réduites. Par exemple, les dimensions des points sont de 6 x 6 pixels pour la couronne bordant en bas et à droite la partie représentée en figure 19, puis de 5 x 5 pixels pour la couronne suivante, puis de 4 x 4 pixels et ainsi de suite. Grâce à cette disposition particulière, pour au moins l'une des couronnes l'amplitude moyenne des variations imprévisibles, point par points, d'au moins une caractéristique géométrique des points, est du même ordre de grandeur qu'une dimension des points de cette couronne. On comprend que de tels MPCV présentent un avantage de compacité pour insérer un nombre de points donné sur la surface d'une carte tout en bénéficiant des avantages de la variation de dimension(s), position et/ou forme, dont l'amplitude moyenne est de l'ordre de grandeur d'au moins une dimension d'une partie des points et, préférentiellement, inférieure à cette dimension et/ou de la variation géométrique imprévisible moyenne de l'impression. La figure 12 illustre un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention. Ce dispositif 201, par exemple un micro-ordinateur et ses différents périphériques, comporte une interface de communication 218 reliée à un réseau de communication 202 apte à transmettre et à recevoir des données numériques. Le dispositif 201 comporte également un moyen de stockage 214, tel que par exemple un disque dur. Il comporte aussi un lecteur de disquette 215. La disquette 224 peut contenir des données à traiter ou en cours de traitement ainsi que le code d'un programme implémentant la présente invention, code qui, une fois lu par le dispositif 101, est stocké dans le disque dur 114. Selon une variante, le programme permettant au dispositif de mettre en oeuvre la présente invention, est stocké en mémoire morte 110 (appelée ROM, acronyme de « read only memory »). En seconde variante, le programme pourra être reçu pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment par l'intermédiaire du réseau de communication 202. The MPCV is then inserted into the printing films and the card is printed, during a step 518. As regards the read algorithm, one performs: a step 548 of capturing an image of the surface or thickness of the card, - a pretreatment step 550: it may be advantageous to pre-process the image, especially for the next step of determining the candidate points. It is desired, with the pretreatment, to eliminate the parasitic noises as well as the illuminance drifts. The application of an omnidirectional high-pass filter whose result is weighted with the initial image makes it possible, for example, to reduce the drifts of illumination, and the application of a median filter makes it possible to reduce the noise of isolated pixels; the candidate points are determined during a step 552: the candidate points correspond to the image pixels whose luminance is a value lower than a threshold. This threshold is for example a percentile of the histogram, such as 1%, such that there is at most 1% of the pixels that are candidate points. Candidates that are very close (for example, a distance less than five pixels) are eliminated, keeping only those with the lowest value in the region; during a step 554, the vectors of neighboring candidate points are determined and the angle of rotation and the scale factor are estimated: a limit value of distance between neighbors is given, and all the pairs of points having a distance less than this threshold. If this threshold is low enough, only the four direct neighbors of a point can be associated in a vector, otherwise the indirect neighbors (diagonally) can be associated. It is best to avoid non-neighbor points being associated. For this, a threshold value that is too high is avoided. The angle of rotation can then be estimated by reducing the angle of each of the vectors to a value between 0 and 90 degrees; if indirect neighbors are included, in step 556, the vectors are divided into two groups based on their size (which is larger by a root factor of 2 for the indirect neighbors), and subtracted 45 degrees from the calculated angle for the indirect neighbors. We can also estimate the scale factor by measuring the average distance between points of the same group, divided by the distance in the original image if it is known; optionally, during a step 558, the image is restored to form an image without rotation, to its original or multiple size in its original size; during a step 560, a matrix representing the values represented by the points is extracted: the average distance between the points, for example 10 pixels, and the dimension of the reconstructed image, for example 500 × 500 pixels, is known; . An array of size 50 lines x 50 columns is then generated which will serve to store the estimated values of the message, knowing that the ratio between the dimensions of the reconstructed image and the estimated distance between the points corresponds to a maximum threshold on the number of points present in the image. In fact, if the grid of points in the captured image had a significant angle of rotation, the number of points in the reconstructed image will probably be significantly lower. 20 - in order to fill this table by the estimated values of the message, during a step 562, one looks for a starting point to scan the image. This point may for example be the first candidate point detected at the top left of the image, or the candidate point having the highest probability of being a point (for example the lowest gray level point). Note that it is important not to err on the selected point, 25 an error can have adverse consequences on the further calculations. It is possible to iterate through the chosen starting point if the following steps of reading the message fail. A value is stored for the selected point in the table, for example its gray level, or its lowest gray level value, in a certain area around the central position, so as to avoid an erroneous measurement if the position estimated point is slightly offset from the actual position, this shift being due to pseudo-random offsets to detect the presence of a copy, or due to any other inaccuracy of positioning. The value is stored at the corresponding table position, whose positions in our example range from (0,0) to (49,49): for example at position (0,0) if the starting point is the first point top left, or 35 at position (32,20) if the highest probability starting point is at position (322,204). Then, all the positions of the image are scanned from the starting point by storing the value found for each point at the corresponding position of the array; during a step 564, the grid is aligned: in general, the value array is offset with respect to the beginning of the tile. To reverse this offset, the bits of known values, namely the synchronization bits, which make it possible to determine the offset, are used. Thus, the known synchronization bits can be correlated with the array of values, for each possible offset, and for the four possible general orientations (0, 90, 180 or 270 degrees). The highest correlation value determines the offset as well as the general orientation. Alternatively, it could be the lowest value or the absolute value of the correlation, if a tile is printed in negative, compared to another tile. In the case where one randomly inserted the synchronization bits or their inverse, one takes the absolute value of the strongest correlation to determine the shift. Correlation can be performed in the Fourier domain to reduce the amount of computations. It is noted that the tiles can also be delimited by continuous lines, or by concentrations of particular points, which can serve as a reference for the alignment; during a step 566, the scrambled message is reconstructed: it is then possible to reconstruct the scrambled message. For example, if it is contained in a 20x20 grid, a 20x20 matrix is generated and the found values are inserted. The rest of the decoding of the message can be done according to standard methods of the prior art. Once the scrambled message has been calculated, the inverse of the operations described in the reading algorithm described above is applied - during a step 568, optional, as other measurements, if the grid has particular characteristics enabling detection. for example, the precise positioning or the size of the points, these characteristics can be measured on the determined grid in order to make a decision on the nature of the map (original or copy) or the identification / unitary characterization of the map. FIG. 18 represents an enlarged part of a high density MPCV, each line of a dot matrix constituting this MPCV comprising substantially as many black dots as there is a white background or background, these representing coded information , or not. In the upper line 185, the lateral position of each point is variable while, in the lower line 186, the dimensions of the points are variable, here between two values corresponding to 3 x 3 generation pixels and 2 x 2 generation pixels. It is understood that such MPCVs have a compactness advantage for inserting a given number of points in a card while enjoying the advantages of the variation in size (s), position and / or shape, the average amplitude of which is an order of magnitude of at least one dimension of a portion of the points and / or the unpredictable variation due to printing, preferably less than the first of these dimensions. As is easily understood, at least half of the points of this MPCV are not juxtaposed to four other points. On the other hand, less than half of the points do not touch any other. Figure 19 shows an enlarged portion of a dot-dimensional gradient MPCV 190. This part corresponds to a corner of an MPCV in which, in successive rings, here of a thickness of a line but, in practice, of several lines, the dimensions of the points are reduced. For example, the dimensions of the dots are 6 x 6 pixels for the crown bordering bottom and right the part shown in Figure 19, then 5 x 5 pixels for the next crown, then 4 x 4 pixels and so on . With this particular arrangement, for at least one of the crowns, the average amplitude of the unpredictable variations, point by point, of at least one geometrical characteristic of the points, is of the same order of magnitude as a dimension of the points of this crowned. It is understood that such MPCVs have a compactness advantage for inserting a given number of points on the surface of a card while enjoying the advantages of the variation in size (s), position and / or shape, whose average amplitude is of the order of magnitude of at least one dimension of a portion of the points and, preferably, less than this dimension and / or the unpredictable geometric variation of the average printing. Figure 12 illustrates a particular embodiment of the device object of the present invention. This device 201, for example a microcomputer and its various peripherals, comprises a communication interface 218 connected to a communication network 202 capable of transmitting and receiving digital data. The device 201 also comprises a storage means 214, such as for example a hard disk. It also includes a floppy disk drive 215. The floppy disk 224 may contain data to be processed or being processed as well as the code of a program implementing the present invention, which code, once read by the device 101, is stored in the hard disk 114. According to one variant, the program enabling the device to implement the present invention is stored in read-only memory 110 (called ROM, acronym for "read only memory"). In the second variant, the program can be received to be stored in a manner identical to that described previously via the communication network 202.
Le dispositif 201 possède un écran 212 permettant de visualiser les résultats de traitement et d'interagir avec le dispositif, par exemple par l'intermédiaire d'interfaces graphiques. A l'aide du clavier 213, l'utilisateur peut fournir des données, des surfaces, des densités, des résolutions, des valeurs de paramètres ou des clés, ou effectuer des choix d'implémentation. L'unité centrale 211 (appelée « CPU », acronyme de « central processing unit », sur le dessin) exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, instructions stockées dans la mémoire morte 210 ou dans les autres éléments de stockage. Lors de la mise sous tension, les programmes relatifs à la mise en oeuvre du procédé objet de la présente invention stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la ROM 210, sont transférés dans la mémoire vive RAM 217 qui contient alors le code exécutable du programme objet de la présente l'invention ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. Bien entendu, les disquettes 224 peuvent être remplacées par tout support d'information tel qu'un disque compact ou une carte mémoire. De manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif ou à la carte à microcircuit, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé objet de la présente invention. Le bus de communication 221 permet la communication entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 201 ou reliés à lui. La représentation du bus 221 n'est pas limitative et, notamment, l'unité centrale 211 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du micro-ordinateur 201 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 201. The device 201 has a screen 212 making it possible to display the processing results and to interact with the device, for example by means of graphic interfaces. Using the keyboard 213, the user can provide data, surfaces, densities, resolutions, parameter values or keys, or make implementation choices. The CPU 211 (called "CPU", acronym for "central processing unit", in the drawing) executes the instructions relating to the implementation of the invention, instructions stored in the read-only memory 210 or in the other elements of FIG. storage. When powering on, the programs relating to the implementation of the method that is the subject of the present invention stored in a non-volatile memory, for example the ROM 210, are transferred into the random access memory RAM 217 which then contains the executable code of the present invention. program object of the present invention as well as registers for storing the variables necessary for the implementation of the invention. Of course, the floppies 224 can be replaced by any information medium such as a compact disc or a memory card. More generally, an information storage means, readable by a computer or by a microprocessor, integrated or not integrated with the device or the microcircuit card, possibly removable, stores a program implementing the method that is the subject of the present invention. . The communication bus 221 allows communication between the various elements included in the microcomputer 201 or connected to it. The representation of the bus 221 is not limiting and, in particular, the central unit 211 is able to communicate instructions to any element of the microcomputer 201 directly or via another element of the microcomputer 201.
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