JP2015149008A - 認証システムおよび認証方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】標識等が添付された物の原本性を認証することが可能であり、真贋判定の仕組みが判明したとしても偽造が極めて困難であり、簡易な装置構成により実現可能な認証システムを提供する。【解決手段】認証対象の画像である登録画像を取得し、登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、登録画像中の複数の所定領域ごとに各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、登録画像中の複数の所定領域の中から複数の特徴点を決定する。また、登録画像中の所定領域ごとの輝度情報を取得し、各特徴点の輝度情報と、各特徴点について輝度ベクトルを判定する。各特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルとを関連付けて記憶する認証用の登録装置。【選択図】図1
Description
本発明は、色を構成する材料が定着された平面物や立体物である全ての標識が付された若しくは標識とみなせるものが存在する物の原本性を認証するための認証技術に関する。
従来から、人間の活動のあらゆる局面で、正当な対象であるか否かを判定する様々な認証技術が用いられており、インターネットや情報の電子化の進展からより高度な認証技術が求められている。古典的な認証技術としては、印鑑や署名など独特の形状を対象に標示させることが行われてきたが、偽造などにより現在ではホログラム、すき入れ(透かし)、潜像模様、パールインキ、マイクロ文字、特殊発光インキ、凹版印刷などの技術を用いて偽造防止を図っている他、電子化の進展にあわせ現在ではパスワードなどの一定の情報を暗号化等して秘密にしておき、そうした秘密情報と照合することにより、偽造防止を図っている。また、指紋など個人の人体に固有な生体情報を予め登録しておき、認証が必要な場合に実際の生体情報を読み取って登録された生体情報と一致するか否かで認証を行う様々な生体認証技術も用いられている(例えば、特許文献1)。
しかし、上記の認証技術のうちパスワードを用いる技術は、予めパスワードを決定し、使用者自体も記憶していなければならいため、情報量が極めて少なく、窃取や偽造が容易あるという問題がある。また、生体情報を用いる技術においては、正当な対象であるか否か判定できるのは人間のみであり、それ以外の物や動植物などには基本的に使用できない。また、近年では生体情報自体を偽造する行為も発生してきており、必ずしも完全に安全な認証技術とは言えないという問題がある。
さらに、高度な認証技術の多くは、認証情報を予め対象物に、物理的または電子的に付加させる事が多く、対象物への加工が必要であるため、認証技術の普及を妨げる要因になるという問題がある。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、認証対象に加工を必要とせず、認証対象の個別の特徴を簡易な構成を有するデジタル撮像機器を用いて取得したイメージデータから固有情報を抽出して、抽出した固有情報に基づいて認証対象が正当なものであるか否かを判定する認証システムおよび認証方法を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、認証対象の画像である登録画像を取得する登録画像取得部と、前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、
前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶する記憶部と、を備える認証用の登録装置である。
前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶する記憶部と、を備える認証用の登録装置である。
また、本発明の他の態様は、認証対象の画像である認証画像を取得する認証画像取得部と、前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うマッチング部と、を備える認証装置であって、前記マッチング部は、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証装置である。
また、本発明の他の態様は、登録画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、記憶部と、を備える認証用の登録装置が実行する登録方法であって、前記登録画像取得部が、認証対象の画像である登録画像を取得するステップと、前記特徴点決定部が、前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、前記輝度ベクトル判定部が、前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、前記記憶部が、前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶するステップと、を含む登録方法である。
また、本発明の他の態様は、認証画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、マッチング部と、を備える認証装置が実行する認証方法であって、前記認証画像取得部が、認証対象の画像である認証画像を取得するステップと、前記特徴点決定部が、前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、前記輝度ベクトル判定部が、前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、前記マッチング部が、あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うステップと、を含む認証方法であって、前記マッチングを行うステップは、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証方法である。
また、本発明の他の態様は、上記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
また、本発明の他の態様は、上記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記録媒体である。
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等の部分は同一符号によって示される。
(認証システムの構成)
本実施形態に係る認証システムは、印鑑の印影、サイン、商標、ロゴマーク、ブランドマーク、紙幣等に印刷された識別用のマーク、転写紙によって立体物上に付されたマーク、磁気カードやICカードに付された識別用のマーク等、紙や木や布や樹脂や金属等の薄片や立体物の表面に付されたり、顔料・染料等のインクにより印刷されたり、描かれたり、ペンキ等の塗料により塗布されたり、色材を含む樹脂により成型されるなど、なんらかの色を構成する材料が定着された平面物や立体物である標識等である認証対象が付された物体を認証することが可能な認証システムである。
本実施形態に係る認証システムは、印鑑の印影、サイン、商標、ロゴマーク、ブランドマーク、紙幣等に印刷された識別用のマーク、転写紙によって立体物上に付されたマーク、磁気カードやICカードに付された識別用のマーク等、紙や木や布や樹脂や金属等の薄片や立体物の表面に付されたり、顔料・染料等のインクにより印刷されたり、描かれたり、ペンキ等の塗料により塗布されたり、色材を含む樹脂により成型されるなど、なんらかの色を構成する材料が定着された平面物や立体物である標識等である認証対象が付された物体を認証することが可能な認証システムである。
図1は、本実施形態に係る認証システム1の構成の一例を示す図である。図1に示される認証システム1は、スキャナー2、コンピュータ3、プリンター4、ディスプレイ5、およびキーボードやマウス等の入力装置6から構成されている。
スキャナー2は、認証対象をメッシュ区分ごとの色情報として読み取るための読取手段である。コンピュータ3は、CPUからなる制御部3aと、ハードディスク、ROM、RAM等の記憶装置からなる記憶部3bからなり、記憶部3bには後述する各処理を実行するための各種のプログラムが保存されている。制御部3aを構成するCPUは、記憶部3bから必要に応じて各種のプログラムを読み出してシステム全体の制御を行う。
なお、本実施形態においては、認証システム1はコンピュータとスキャナーを用いて構成されているが、本構成はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、スキャナーに代えてデジタルカメラなどによる読取手段、CPU等による制御部と、メモリやハードディスクなどによる記憶部、液晶ディスプレイ等による表示手段、およびキーボード、マウス、またはタッチパネル等による入力手段を備えていれば、例えば、スマートフォンやPDAなどの携帯端末や携帯電話等に代表される様々なコンピュータ装置により実現可能である。
次に、本実施形態に係る認証システムにおける認証方法について説明する。
(認証方法)
認証システム1によって実行される認証方法では、標識等の認証対象を認証するための事前処理として、認証対象を事前に登録しておく処理を行う。まず、この登録処理について、以下説明する。
認証システム1によって実行される認証方法では、標識等の認証対象を認証するための事前処理として、認証対象を事前に登録しておく処理を行う。まず、この登録処理について、以下説明する。
(登録処理)
図2は、本実施形態に係る認証方法における登録処理の一例を示すフロー図である。
図2は、本実施形態に係る認証方法における登録処理の一例を示すフロー図である。
まず、登録を受けようとする標識等の認証対象(以下、単に「認証対象」という)をスキャナー2にセットし、ピクセルごとの色情報を取得するために、認証対象である標識等が付された印刷面等をスキャナー2で一回だけ読み取る(ステップS102)。そして、読み取られた領域から、認証対象の標識等の画像(以下、「登録画像」という)のみをトリミングによって取得する(ステップS104)。ここで、本実施形態においては、特許第4961564号公報に開示の認証方法のように、メッシュ区分ごとの色情報を取得するようになっていてもよい。そして、以下に説明する各処理において、ピクセルごとに代えてメッシュ区分ごとに各処理を行うようになっていてもよい。例えば、コンピュータ3は、XY配列のメッシュで区分けされた光反応素子によって、このメッシュ区分の大きさに応じた光学解像度で色情報を取得し、取得した色情報を記憶部3bに保存するようになっていてもよい。また、認証対象の印刷用インクの色材粒子は、メッシュ区分の大きさよりも小さいことを前提としてもよい(例えば、スキャナー2が600dpiの解像度で色情報を取得する場合には、メッシュ区分は一辺が42.3μmとなり、色材粒子よりも大きくなる)。この場合、メッシュ区分内にあるいくつかの色材粒子の色組成は、ある単色のRGB値としてピクセルカラー化される。
次に、ステップS104にて取得された登録画像のエッジ(輪郭)を、画像処理によって除去する(ステップS106)。エッジを除去する幅については、例えば、ユーザの入力によって設定されるようになっていてもよい。本ステップで登録画像のエッジを除去する理由については後述する。
次に、差分算出により登録画像の特徴点を抽出する(ステップS108)。差分算出による登録画像の特徴点抽出とは、登録画像を構成する各ピクセルと、その周辺ピクセルとのRGB色情報の差分を求め、差分値の大きいピクセルを、この登録画像(認証対象)の特徴を示す特徴点として抽出する手法である。以下、差分算出による特徴点の抽出方法について詳しく説明する。
(差分算出による特徴点抽出)
図3は、差分算出による特徴点抽出の具体例を示す図である。
図3は、差分算出による特徴点抽出の具体例を示す図である。
差分算出の対象であるピクセルをピクセルP(以下、「注目ピクセル」という)300とし、その周辺8ピクセルをそれぞれ、A301(左)、ピクセルB302(上)、ピクセルC303(右)、ピクセルD304(下)、ピクセルE305(左上)、ピクセF306(右上)、ピクセルG307(右下)、ピクセルH308(左下)とすると、ピクセルPと各ピクセルA〜HとのRGB色情報の差分を求める。ここで、画像の左上を原点(0,0)とし、右方向にx、下方向にyの座標とした場合、注目ピクセルP300の座標(x, y)は、周辺ピクセルA301〜ピクセルH308の座標はそれぞれ、(x-1, y)、(x, y-1)、(x+1, y)、(x, y+1)、(x-1, y-1)、(x+1, y-1)、(x+1, y+1)、(x-1, y+1)、と表される。
また、注目ピクセルP300のRGB値を、RP、GP、BPと表し、ピクセルA301のRGB値を、RA、GA、BA、ピクセルB302のRGB値を、RB、GB、BB、・・・、ピクセルH308のRGB値を、RH、GH、BH、と表すと、注目ピクセルPと周辺ピクセルA〜HとのRGB値の差分は、以下の式で表される。
差分=|A−P|+|B−P|+|C−P|+|D−P|+|E−P|+|F−P|+|G−P|+|H−P|
=(|RA−RP|+|GA−GP|+|BA−BP|)+
(|RB−RP|+|GB−GP|+|BB−BP|)+
(|RC−RP|+|GC−GP|+|BC−BP|)+
(|RD−RP|+|GD−GP|+|BD−BP|)+
(|RE−RP|+|GE−GP|+|BE−BP|)+
(|RF−RP|+|GF−GP|+|BF−BP|)+
(|RG−RP|+|GG−GP|+|BG−BP|)+
(|RH−RP|+|GH−GP|+|BH−BP|)
差分=|A−P|+|B−P|+|C−P|+|D−P|+|E−P|+|F−P|+|G−P|+|H−P|
=(|RA−RP|+|GA−GP|+|BA−BP|)+
(|RB−RP|+|GB−GP|+|BB−BP|)+
(|RC−RP|+|GC−GP|+|BC−BP|)+
(|RD−RP|+|GD−GP|+|BD−BP|)+
(|RE−RP|+|GE−GP|+|BE−BP|)+
(|RF−RP|+|GF−GP|+|BF−BP|)+
(|RG−RP|+|GG−GP|+|BG−BP|)+
(|RH−RP|+|GH−GP|+|BH−BP|)
本例では、注目ピクセルと、その全周8ピクセルとのRGB色情報の差分値を算出しているが、認証対象の標識等の印刷の方向性(くせ)に応じて、一部の周辺ピクセルとの差分を算出するようになっていてもよい。例えば、注目ピクセルPと、左ピクセルAおよび上ピクセルBとの差分を算出するようになっていてもよい。
また、上記式によるRGB差分値の算出方法は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、上記式で算出される合計値を周辺ピクセルの数(上記の例では8)で割って平均値を算出し、これを各注目ピクセルについてのRGB差分値としてもよい。つまり、RGB差分値は、登録画像中の複数のピクセルを比較して、いずれのピクセルが、より周辺ピクセルとのRGB色情報における差が大きいか(小さいか)が判断できるような情報であればよい。
上記のように、ピクセルPとその周辺ピクセルとのRGB差分値の合計を算出すると、次にその右隣のピクセルを注目ピクセルとして、同様の処理を行う。そして、処理が終わると、さらにその右隣のピクセルを注目ピクセルとして同様の処理を行う・・・という具合に、図2のステップS106で取得された登録画像の左上の原点(x, y)=(0, 0)から右下(x, y)=(width-1, height-1)(width:画像の幅、height:画像の高さ)までの各ピクセルについて、上記の処理を行う(注目ピクセルとなるピクセルの座標(x, y)のx、yの範囲は、x=1〜width-2、y=1〜height-2となる)。図4は、処理のイメージを示す図である。上述したような処理によって登録画像中の各ピクセルについてRGB差分値を算出するたびに、ピクセルPの(x, y)座標と、算出したRGB差分値とを関連付けて、配列データ等の形式で記憶部3bに保存する。
図2に戻り、ステップS108において登録画像の全ピクセルについて差分を算出した後、算出された差分値の上位30〜5000のピクセルを、その登録画像の最終的な特徴点として決定する(ステップS110)。そして、各特徴点(の座標)をRGB差分値の大きい順にソートしたデータ(以下、「ヒトフデコード」という)を保存する。言い換えれば、ヒトフデコードは各特徴点をRGB差分値の大きい順に連結した連結線を示すデータでもある。また、ヒトフデコードは、例えば、連結線の位置ベクトル(位置および距離)のデータの集合であってもよい。なお、ステップS110の処理は必須ではなく、差分値の上位100〜1000のピクセルのみならず、全ての注目ピクセルを差分値とともに記憶することで特徴点として保存しておくようになっていてもよい。
また、ステップS110において抽出される特徴点の数は、登録画像のデザインや画素数により決定されるようになっていてもよい。また、特徴点はあらかじめ設定された数だけ抽出されるのではなく、各ピクセルの差分値が所定の範囲に属するピクセルを特徴点として抽出するようになっていてもよい。また、各ピクセルの輝度が所定の範囲に属するピクセルを特徴点として決定するようになっていてもよい。さらに、例えば決定された複数の特徴点が登録画像中において所定の距離以下で位置している(集中している)場合には、規則に基づいて特徴点をいくつか排除するようになっていてもよい。
ところで、本実施形態では、上述したステップS106において登録画像のエッジを除去するようにしている。これは、差分算出によって特徴点を決定するにあたっては、画像のエッジ部分は差分が著しく大きくなり、本来抽出したい認証対象の微妙な色の諧調差よりもエッジ部分が上位にランキングされてしまい、その結果、認証対象の認証時(後述する)において、誤判定が起こる可能性が高くなるからである。
さらに、図2のフローの続きを説明する。ステップS112において、各特徴点における輝度ベクトルを判定する。この処理は、さらに認証精度を向上させるために実行される。本実施形態における認証方法では、登録処理によってあらかじめ保存されたヒトフデコードの座標(ステップS110の処理結果)と、後述する認証処理において認証対象を読み込むことによって生成されるヒトフデコードの座標とを照合し、例えば、各特徴点どうしの座標が一致または所定範囲内の距離にあるものをカウントする。そして、カウント値が所定の条件を満たす場合(例えば、所定の割合以上である、等)には両者は同一であると認証される。しかしながら、登録済みの特徴点と、認証時に標識等を読み込んだ際の特徴点とが、たまたま近くに存在したが為に、両者の座標が一致する等と判断されてしまう場合がある(以下、このような特徴点を「なりすまし点」という)。このなりすまし点を排除するために、本実施形態においては、認証処理の際に、ステップS108と同様に周辺ピクセルとのRGB色情報の差分を算出したピクセルのそれぞれについて、さらに輝度ベクトルをも考慮して最終的な特徴点を決定することで、認証をより精密なものとする。ステップS112では、認証時にこのような処理を行うために、あらかじめ登録画像についてステップS110で決定された各特徴点について、輝度ベクトルを判定して保存しておく処理が実行される。ここで、各特徴点における輝度ベクトルとは、特徴点の輝度と、その周辺ピクセルの輝度との比較結果を示すデータである。
(輝度ベクトルの判定)
以下、輝度ベクトルの判定方法について詳述する。
以下、輝度ベクトルの判定方法について詳述する。
上述したように、輝度ベクトルは、ステップS110で決定された各特徴点の輝度と、その周辺ピクセルの輝度との比較結果を示すデータである。輝度を算出する周辺ピクセルは、ステップS108でのRGB差分値の算出と同様に、各特徴点の周辺8方向のピクセルでもよいし、周辺4方向(例えば、上下左右)のピクセルであってもよい。さらに左,上などの周辺2方向のピクセルであってもよい。
図5は、輝度ベクトルの判定のイメージを示す図である。なお、図5では一例として、特徴点Pと、その周辺8方向の周辺ピクセルA〜Hについて輝度を算出する場合のイメージを示している。
まず、特徴点Pの輝度値と、周辺ピクセルA〜Hの輝度値をそれぞれ算出する。輝度値は、各ピクセルのRGB値から以下の式によって算出される。
輝度値=0.299×R+0.587×G+0.114×B
輝度値=0.299×R+0.587×G+0.114×B
そして、算出された特徴点Pの輝度値と、周辺ピクセルA〜Hの輝度値とを比較し、各比較結果を数字列として表現する。例えば、左ピクセルAの輝度値−ピクセルPの輝度値=正の値である場合(特徴点PよりもピクセルAのほうが明るい場合)には、この比較結果を“0”と示す。また、左ピクセルAの輝度値−ピクセルPの輝度値=0となる場合(両者の輝度値が同じ場合)はこの比較結果を“1”と示す。また、左ピクセルAの輝度値−ピクセルPの輝度値=負の値となる場合(特徴点Pのほうが明るい場合)には、この比較結果を“2”と示す。同様に、他の周辺ピクセルB〜Hについても特徴点Pと輝度値を比較して暗号化する。例えば、特徴点Pについて、図5に示されるような比較結果になったとすると、輝度ベクトルは、“01200021”と決定される。この結果を、ステップS110において保存されたヒトフデコード(各特徴点)の座標と関連付けて保存して、登録処理は終了する(ステップS114)。
なお、本例では、輝度ベクトルを3つの数字を用いた数字列で表したが、あくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、輝度ベクトルは、他の記号や英数字等によって表現されるようになっていてもよい。また、上記の例では、特徴点Pと周辺ピクセルとの輝度値の差を3つに分類したが(明・暗・同一)、より細かく(または、より大まかに)分類してもよい。例えば、両者の輝度値の差を複数の所定範囲に分類し、いずれの範囲に属するかによって各輝度値の差に対して異なる英数字を割り当てるようになっていてもよい。
また、ステップ110とステップS112の処理は、順番が逆であってもよい。すなわち、ステップS108で記憶部3bに座標が保存された全ての注目ピクセルについて、輝輝度ベクトルを判定して記憶部3bに記憶してから、ステップS110で登録画像の最終的な特徴点を決定してもよい。
また、本実施形態に係る認証方法では、ピクセル単位で特徴点抽出を行っているが、複数のピクセル(例えば、3×3ピクセル)で構成される所定の大きさの領域を一単位として特徴点抽出を行うようになっていてもよい。
なお、本実施形態に係る認証方法は、差分算出による特徴点抽出(主にステップS108)および輝度ベクトルの判定(主にステップS112)を主たる特徴とする認証方法である。これら以外の処理の具体的手法については、特許第4961564号公報や特許5280386号公報に記載された手法が応用可能である。(後述する認証処理についても同様。)
(認証処理)
次に、なんらかの色を構成する材料が定着された標識等である認証対象が、正当なものであるか認証するための認証処理について説明する。図6は、本実施形態に係る認証方法における認証処理の一例を示すフロー図である。
次に、なんらかの色を構成する材料が定着された標識等である認証対象が、正当なものであるか認証するための認証処理について説明する。図6は、本実施形態に係る認証方法における認証処理の一例を示すフロー図である。
認証処理は、図2で説明した登録処理と同様の処理を行う。すなわち、認証対象である標識等が付された印刷面について認証対象を含む領域を一回のみスキャナー2で読み込み(ステップS202)、読み込まれた領域から認証対象の画像(以下、「認証画像」という)のみをトリミングによって取得する(ステップS204)。また、ステップS204にて取得された認証画像のエッジを画像処理によって除去する(ステップS206)。エッジを除去する幅等については、登録処理時と同様の設定で行う。
次に、登録処理時のステップS108と同様に、取得された認証画像についてRGB色情報の差分の算出を行い(ステップS208)、算出された差分値の上位30〜5000のピクセルを、その認証画像の特徴点として決定し、ヒトフデコードを取得する(ステップS210)。そして、登録処理時のステップS112と同様に、各特徴点における輝度ベクトルを判定する(ステップS212)。
事前の登録処理によって認証システム1の記憶部3bに記憶されているヒトフデコードと、ヒトフデコードを構成する各特徴点の輝度ベクトルとを、記憶部3bから読み出して、ステップS210で取得されたヒトフデコードと、ベクトルマッチング等の手法によりマッチングを行う(ステップS214)。この時、ステップS212にて算出された認証しようとしている標識等の各特徴点における輝度ベクトルが、認証システム1の記憶部3bから読み出したヒトフデコードの各特徴点における輝度ベクトルと同一であるか判定する。両者の輝度ベクトルが同一でなければ、この特徴点はなりすまし点であると判断して、ステップS210で取得されたヒトフデコードからなりすまし点を排除する(ステップS216)。
なりすまし点を排除した状態において、両ヒトフデコードのマッチングを行う(ステップS218)。マッチングの方法としては、例えば、各特徴点どうしの座標が一致または所定範囲内の距離にあるものをカウントし、カウント値が所定の割合以上であれば両者は同一であると認証される。
(機能ブロック)
図7は、本実施形態に係る認証システムにおける登録装置および認証装置の機能ブロックの一例を示す図である。なお、以下の説明においては、登録装置と認証装置とは別々のブロックで示されているが、両装置は、図1に示される構成例のように、一つの装置が登録装置と認証装置を兼ねていてもよいし、別々の装置で構成されていてもよい。
図7は、本実施形態に係る認証システムにおける登録装置および認証装置の機能ブロックの一例を示す図である。なお、以下の説明においては、登録装置と認証装置とは別々のブロックで示されているが、両装置は、図1に示される構成例のように、一つの装置が登録装置と認証装置を兼ねていてもよいし、別々の装置で構成されていてもよい。
(1)登録装置
登録装置100は、認証対象の認証のために、あらかじめヒトフデコードを登録しておくための処理(図2にフロー図の処理)を実行する装置である。登録装置100は、登録画像取得部101と、第一特徴点決定部102と、第一輝度ベクトル判定部103と、記憶部104とを備える。
登録装置100は、認証対象の認証のために、あらかじめヒトフデコードを登録しておくための処理(図2にフロー図の処理)を実行する装置である。登録装置100は、登録画像取得部101と、第一特徴点決定部102と、第一輝度ベクトル判定部103と、記憶部104とを備える。
登録画像取得部101は、認証対象の画像である登録画像を取得する。登録画像取得部101は、主に図2のステップS102(およびステップS104とステップS106)の処理を実行する。
第一特徴点決定部102は、登録画像取得部101にて取得された登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、登録画像に含まれる複数の所定領域の中から、認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する。第一特徴点決定部102は、主に図2のステップS108(およびステップS110)の処理を実行する。
第一輝度ベクトル判定部103は、登録画像において、所定領域ごとの輝度情報を取得し、第一特徴点決定部102にて決定された特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する。第一輝度ベクトル判定部103は、主に図2のステップS112の処理を実行する。
記憶部104は、登録画像の複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルとを関連付けて記憶する。
(2)認証装置
認証装置200は、認証対象が正当なものであるかを認証するための処理(図6にフロー図の処理)を実行する装置である。認証装置200は、認証画像取得部201と、第二特徴点決定部202と、第二輝度ベクトル判定部203と、マッチング部204とを備える。
認証装置200は、認証対象が正当なものであるかを認証するための処理(図6にフロー図の処理)を実行する装置である。認証装置200は、認証画像取得部201と、第二特徴点決定部202と、第二輝度ベクトル判定部203と、マッチング部204とを備える。
認証画像取得部201は、認証対象の画像である認証画像を取得する。認証画像取得部201は、主に図6のステップS202(およびステップS204とステップS206)の処理を実行する。
第二特徴点決定部202は、認証画像取得部201にて取得された認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、認証画像に含まれる複数の所定領域の中から、認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する。第二特徴点決定部202は、主に図6のステップS208(およびステップS210)の処理を実行する。
第二輝度ベクトル判定部203は、認証画像において、所定領域ごとの輝度情報を取得し、第二特徴決定部202にて決定された特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する。第二輝度ベクトル判定部203は、主に図6のステップS212の処理を実行する。
マッチング部204は、あらかじめ、特定の画像(登録画像)の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルとが関連付けて記憶されている記憶部104を参照して、記憶部104に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、第二特徴点決定部202によって決定された認証画像の複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、記憶部104に記憶されている複数の特徴点と、認証画像の複数の特徴点とのマッチングを行う。また、マッチング部204は、記憶部104に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その認証画像の特徴点を、決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行う。マッチング部204は、主に図6のステップS214、ステップS216、およびステップS218の処理を実行する。
なお、登録装置100および認証装置104の各機能は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現される。例えば、図1に示されるハードウェア構成において、制御部3aが、記憶部3bから各機能に対応した各種のプログラムを読み出して実行することにより、各機能が実現されうる。
(まとめ)
以上説明した本実施形態に係る認証システムおよび認証方法によれば、認証対象に加工を必要とせず、認証対象の個別の特徴を簡易な構成を有するデジタル撮像機器を用いて取得したイメージデータから固有情報を抽出して、抽出した固有情報に基づいて認証対象が正当なものであるか否かを判定することが可能である。また、特許第4961564号公報や特許5280386号公報によって開示された認証システムにおいては、登録処理および認証処理においてヒトフデコードを取得するために複数の画像を撮像する必要があった。しかしながら、本実施形態に係る認証方法によれば、上記説明した差分算出による特徴点抽出の手法を採用したことにより、1枚のみの画像を撮像するだけで認証対象のヒトフデコードを取得することが可能となり、処理負荷がより軽減される。さらに、認証対象の印刷の方向性を考慮して認証を行うことも可能である。
以上説明した本実施形態に係る認証システムおよび認証方法によれば、認証対象に加工を必要とせず、認証対象の個別の特徴を簡易な構成を有するデジタル撮像機器を用いて取得したイメージデータから固有情報を抽出して、抽出した固有情報に基づいて認証対象が正当なものであるか否かを判定することが可能である。また、特許第4961564号公報や特許5280386号公報によって開示された認証システムにおいては、登録処理および認証処理においてヒトフデコードを取得するために複数の画像を撮像する必要があった。しかしながら、本実施形態に係る認証方法によれば、上記説明した差分算出による特徴点抽出の手法を採用したことにより、1枚のみの画像を撮像するだけで認証対象のヒトフデコードを取得することが可能となり、処理負荷がより軽減される。さらに、認証対象の印刷の方向性を考慮して認証を行うことも可能である。
ここまで、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。
本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。
1 認証システム
2 スキャナー
3 コンピュータ
3a 制御部
3b 記憶部
4 プリンター
5 ディスプレイ
6 入力装置
100 登録装置
101 登録画像取得部
102 第一特徴点決定部
103 第一輝度ベクトル判定部
104 記憶部
200 認証装置
201 認証画像取得部
202 第二特徴点決定部
203 第二輝度ベクトル判定部
204 マッチング部
300 注目ピクセル
301〜308 周辺ピクセル
2 スキャナー
3 コンピュータ
3a 制御部
3b 記憶部
4 プリンター
5 ディスプレイ
6 入力装置
100 登録装置
101 登録画像取得部
102 第一特徴点決定部
103 第一輝度ベクトル判定部
104 記憶部
200 認証装置
201 認証画像取得部
202 第二特徴点決定部
203 第二輝度ベクトル判定部
204 マッチング部
300 注目ピクセル
301〜308 周辺ピクセル
Claims (8)
- 認証対象の画像である登録画像を取得する登録画像取得部と、
前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、
前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、
前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶する記憶部と、
を備える認証用の登録装置。 - 前記記憶部は、前記特徴点の前記色情報の差分に基づいて前記特徴点をソートして記憶することを特徴とする請求項1に記載の登録装置。
- 前記特徴点抽出部は、前記認証対象の印刷の方向性に応じて、前記画像に含まれる複数の前記領域ごとに、前記領域の周辺に位置する複数の領域のうち、一部の領域のみとの前記色情報の差分を判定することを特徴とする請求項1または2に記載の登録装置。
- 認証対象の画像である認証画像を取得する認証画像取得部と、
前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定する特徴点決定部と、
前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定する輝度ベクトル判定部と、
あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うマッチング部と、
を備える認証装置であって、
前記マッチング部は、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証装置。 - 登録画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、記憶部と、を備える認証用の登録装置が実行する登録方法であって、
前記登録画像取得部が、認証対象の画像である登録画像を取得するステップと、
前記特徴点決定部が、前記登録画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記登録画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記登録画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、
前記輝度ベクトル判定部が、前記登録画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、
前記記憶部が、前記登録画像の前記複数の特徴点について、各特徴点と、各特徴点の前記色情報の差分と、各特徴点の前記輝度ベクトルと、を関連付けて記憶するステップと、
を含む登録方法。 - 認証画像取得部と、特徴点決定部と、輝度ベクトル判定部と、マッチング部と、を備える認証装置が実行する認証方法であって、
前記認証画像取得部が、認証対象の画像である認証画像を取得するステップと、
前記特徴点決定部が、前記認証画像において、1または複数のピクセルから構成されるあらかじめ定められた大きさの領域である所定領域ごとの色情報を取得し、前記認証画像に含まれる複数の所定領域ごとに、各所定領域の周辺に位置する1または複数の所定領域との前記色情報の差分を判定し、この判定結果に基づいて、前記認証画像に含まれる複数の前記所定領域の中から、前記認証対象の特徴を示す複数の特徴点となる領域を決定するステップと、
前記輝度ベクトル判定部が、前記認証画像において、前記所定領域ごとの輝度情報を取得し、前記特徴点ごとに、各特徴点の輝度情報と、各特徴点の周辺に位置する1または複数の所定領域の輝度情報との比較結果を示す情報である輝度ベクトルを判定するステップと、
前記マッチング部が、あらかじめ、特定の画像の複数の特徴点と、各特徴点の色情報の差分と、各特徴点の輝度ベクトルと、が関連付けて記憶されている記憶部を参照して、前記記憶部に記憶されている各特徴点の色情報の差分と、前記特徴点決定部によって決定された前記認証画像の前記複数の特徴点の色情報の差分とに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記複数の特徴点と、前記認証画像の前記複数の特徴点とのマッチングを行うステップと、
を含む認証方法であって、
前記マッチングを行うステップは、前記記憶部に記憶されている特徴点の輝度ベクトルと、前記認証画像の特徴点の輝度ベクトルとが、所定の条件を満たさない場合には、その前記認証画像の特徴点を、前記決定された複数の特徴点から除外してマッチングを行うことを特徴とする認証方法。 - 請求項5または請求項6に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
- 請求項5または請求項6に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記録媒体。
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US10509986B2 (en) | 2017-07-06 | 2019-12-17 | Fujitsu Limited | Image similarity determination apparatus and image similarity determination method |
CN112116000A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-22 | 深圳印像数据科技有限公司 | 针对服装类型的图像识别方法 |
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