JP2019534526A - 身分証明書の改ざん検出方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み入れられる、2016年10月14日に出願された、「Tamper Detection For Identification Documents」という名称の米国特許出願第62/408531号の米国特許法第119条(e)による恩典を主張する。
本明細書は一般に、改ざんされた身分証明書を検出するためのシステムおよび方法に関する。
物理的な身分証明書の使用は、何十年にもわたって様々な業界で広く浸透している。さらに、近年では、身分証明書のデジタル画像がセキュアな電子取引を行うためにますます使用されるようになっている。画像化された身分証明書を認証するための現在の技術は、基になっている文書に物理的に埋め込まれた特定のセキュリティ特徴を精査するように構成されたシステムを含む。これらのセキュリティ特徴は、意図的に、複製がきわめて困難であるようにされているので、文書の偽造コピーを作成しようとする試みを事実上食い止める。現在使用されている多くのセキュリティ特徴には、複雑な印刷パターン、電子透かし、マイクロプリントテキスト、固有のエンブレムまたはロゴ、ホログラムなどが含まれる。これらの画像化された身分証明書を処理するための従来の認証技術は、電子透かしから情報を系統的に復号すること、および/またはテキストマッチング技術もしくはパターンマッチング技術を用いて1つもしくは複数の他のセキュリティ特徴の正当性を検証することによって行われる。
本明細書では、改ざんされた身分証明書をデジタル画像に基づいて検出するための技術について説明する。より具体的には、本明細書に記載されるある特定の態様は、デジタル画像に固有であり、かつ、例えば、抽出されたテキスト(光学式文字認識によって識別されたテキストなど)または他の符号化データ(セキュリティ特徴または機械可読領域において符号化されたデータなど)と関連付けられていない、1つまたは複数の様相に基づいて、身分証明書の電子的または物理的改ざんを検出するための技術を含む。そのような様相は、物理的および/または電子的改ざんの証拠となる画素特徴、ならびに、環境、取込装置、信用証明書の摩耗、照明の影響、ハードウェア/ソフトウェア量子化、および/またはデジタル圧縮の影響を含むがこれらに限定されない特定の無害な画素特徴を含む。いくつかの例では、これらの改ざん検出技術は、1つまたは複数の特定の関心領域、例えば身分証明書の高価値識別領域に適用される。
本開示の1つまたは複数の態様は、電子取引を行うために画像化されている改ざんされた身分証明書を検出するためのシステムおよび方法を含む。特に、ある特定の態様は、デジタル画像の固有の特性に対応する出力を生成するために改ざん検出器で物理的身分証明書のデジタル画像を処理することを含み得る。改ざん検出器は、所定の電子的および/または物理的改ざんシグネチャに関してデジタル画像の画素レベルの解析を行い得る。「画素レベルの解析」という用語は、デジタル画像中の個々の画素、または小さい画素グループのコンピュータ実装検査を指す。例えば、画素レベルの解析は、物理的および/または電子的改ざんの証拠となるある特定の画素特徴、ならびに、環境、取込装置、信用証明書の摩耗、照明の影響、ハードウェア/ソフトウェア量子化、および/またはデジタル圧縮の影響を含むがこれらに限定されない特定の無害な画素特徴を検査し得る。これらの局面については以下で詳細に論じる。「改ざんシグネチャ」という用語は、改ざん検出器が検出するように構成されている特定の種類(複数可)の電子的または物理的改ざん、例えば画像継ぎ合わせ、MRZ継ぎ合わせ、人物情報継ぎ合わせ、および/またはぼかし/オクルージョンを指す。いくつかの例では、改ざん検出器は、表された物理的信用証明書に埋め込まれた特定のセキュリティ特徴に実質的に依存しない画素レベルの解析を行うように構成される。すなわち、改ざん検出器は、(例えば、セキュリティ特徴が身分証明書の特定の高価値領域に重なっている場合には)セキュリティ特徴を表す画像の画素を検査する場合もあるが、それらを検証するためにいかなる特定の復号化またはパターンマッチングルーチンも実施しない場合もある。
Claims (40)
- 画像化された物理的信用証明書の電子的または物理的改ざんを検出するためのコンピュータ実装方法であって、1つまたは複数のプロセッサを使用して実行され、以下の工程:
1つまたは複数の高価値領域を有する物理的信用証明書を表す、画素配列を含むデジタル画像を受け取る工程;
所定の改ざんシグネチャに関して前記デジタル画像の前記高価値領域の画素レベルの解析を行うように構成された改ざん検出器で、前記デジタル画像を処理し、前記デジタル画像の固有の特性に対応する出力を生成する工程;および
前記改ざん検出器からの前記出力に基づいて、前記デジタル画像が電子的に改ざんされているかどうかを判定する工程
を含む、コンピュータ実装方法。 - 1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、画像化された物理的信用証明書の電子的または物理的改ざんを検出するための操作を前記1つまたは複数のプロセッサに行わせる命令が格納されている、前記1つまたは複数のプロセッサに結合された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記操作が、
1つまたは複数の高価値領域を有する物理的信用証明書を表す、画素配列を含むデジタル画像を受け取ること;
所定の改ざんシグネチャに関して前記デジタル画像の前記高価値領域の画素レベルの解析を行うように構成された改ざん検出器で、前記デジタル画像を処理し、前記デジタル画像の固有の特性に対応する出力を生成すること;および
前記改ざん検出器からの前記出力に基づいて、前記デジタル画像が電子的に改ざんされているかどうかを判定すること
を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - コンピューティングデバイスと、
前記コンピューティングデバイスによって実行されると、画像化された物理的信用証明書の電子的または物理的改ざんを検出するための操作を前記コンピューティングデバイスに行わせる命令が格納されている、前記コンピューティングデバイスに結合されたコンピュータ可読記憶装置であって、前記操作が、
1つまたは複数の高価値領域を有する物理的信用証明書を表す、画素配列を含むデジタル画像を受け取ること;
所定の改ざんシグネチャに関して前記デジタル画像の前記高価値領域の画素レベルの解析を行うように構成された改ざん検出器で、前記デジタル画像を処理し、前記デジタル画像の固有の特性に対応する出力を生成すること;および
前記改ざん検出器からの前記出力に基づいて、前記デジタル画像が電子的に改ざんされているかどうかを判定すること
を含む、コンピュータ可読記憶装置と
を含む、システム。 - 前記画素レベルの解析が複数の固有の画素特徴の組合せの検査を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記固有の画素特徴の組合せが、
物理的および/または電子的改ざんの証拠となる1つまたは複数の画素特徴と、
環境、取込装置、信用証明書の摩耗、照明の影響、ハードウェア/ソフトウェア量子化、および/またはデジタル圧縮の影響を含む、1つまたは複数の無害な画素特徴と
を含む、請求項4記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - 前記受け取られるデジタル画像の高価値領域が人物情報(biographical)テキストを含み、前記改ざん検出器の前記所定の改ざんシグネチャが人物情報の継ぎ合わせまたは他の改変を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記受け取られるデジタル画像の高価値領域がバイオメトリックデータを含み、前記改ざん検出器の前記所定の改ざんシグネチャが写真の継ぎ合わせまたは他の改変を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記バイオメトリックデータが身分証明写真を含む、請求項7記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記受け取られるデジタル画像の高価値領域が機械可読領域(MRZ)を含み、前記改ざん検出器の前記所定の改ざんシグネチャがMRZの継ぎ合わせまたは他の改変を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記改ざん検出器の前記所定の改ざんシグネチャが1つまたは複数の前記高価値領域の画像のぼけまたはオクルージョンを含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記改ざん検出器が、訓練データセットを適用する機械学習アルゴリズムによって訓練された予測モデルを含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記訓練データセットが、
第1の改ざんされていないデジタル画像のセットと、
前記改ざんされていないデジタル画像のうちの1つまたは複数の電子的に改ざんされた派生物を含む、第2のデジタル画像のセットと
を含み、
前記第1のセットの前記改ざんされていないデジタル画像の各々が前記訓練データセットにおいて第1の共通ラベルを割り当てられており、前記第2のセットの前記改ざんされたデジタル画像の各々が前記訓練データセットにおいて第2の共通ラベルを割り当てられており、前記第2のラベルが前記第1のラベルとは異なる、請求項11記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、複数の固有の画素特徴の組合せの検査を誘導するために選択される、請求項12記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記固有の画素特徴の組合せが、
物理的および/または電子的改ざんの証拠となる1つまたは複数の画素特徴と、
環境、取込装置、信用証明書の摩耗、照明の影響、ハードウェア/ソフトウェア量子化、および/またはデジタル圧縮の影響を含む、1つまたは複数の無害な画素特徴と
を含む、請求項12または請求項13記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、異なる形式の個人の身元信用証明書を表す複数の画像を含む、請求項12〜14のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記異なる形式の個人の身元信用証明書が異なる密度のセキュリティ特徴を含む、請求項15記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記異なる形式の個人の身元信用証明書が異なるレイアウトデザインを含む、請求項15または請求項16記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、異なる照明条件の下で取り込まれた複数の画像を含む、請求項12〜17のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、異なる撮像装置で取り込まれた複数の画像を含む、請求項12〜18のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、同じ物理的信用証明書を表す一連のデジタル画像を含み、前記一連のデジタル画像の各々が、異なる回転の度合いで方向決めされている、請求項12〜19のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、ランダムに縮尺変更された複数の画像を含む、請求項12〜20のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第1の改ざんされていないデジタル画像のセットが、ランダムに導入されたデジタルノイズを含む複数の画像を含む、請求項12〜21のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の電子的に改ざんされた画像のセットが、前記第1のセットの改ざんされていない各画像の前記画素配列の1つまたは複数の部分を自動的に改変することによって導出され、前記改変が前記改ざん検出器の前記改ざんシグネチャに基づいて決定される、請求項12〜22のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の改ざんされた画像のセットが、前記第1のセットの改ざんされていない各画像の前記画素配列の1つまたは複数の部分をデジタル編集ツールを介して手動で改変することによって導出され、前記改変が前記改ざん検出器の改ざん関心領域に基づいて決定される、請求項12〜23のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の改ざんされた画像のセットが、物理的信用証明書を物理的改ざん方法を用いて手動で改変し、続いて物理的に改変された信用証明書を電子的に画像化することによって導出される、請求項12〜24のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の物理的に改変された改ざんされた画像のセットが、前記物理的改ざんをマスクするためにデジタル編集ツールを用いて画素レベルでさらに改変される、請求項25記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の改ざんされた画像のセットが、物理的使用特性が視覚的に顕著である物理的信用証明書上に手動でまたは自動的に生成された物理的または改ざんから導出される、請求項12〜26のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記視覚的に顕著な使用特性が、摩耗、損傷、デザインの欠陥、または意図的な物理的改変を含む、請求項27記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の改ざんされた画像のセットが、元のデジタル画像化イベントからの特有の照明、焦点面に対する角度、スキュー、回転、ぼけを有する元の未補正画像から導出される、請求項12〜28のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記第2の改ざんされた画像のセットが、改ざん前に、縦方向または横方向の、エッジにおいて0度または90度に向いた文書印刷の向きと一致するよう傾けられ、スキューが適正な縦横比に補正され、ぼけおよび照明およびその他の影響が補正およびエンハンスメントされた、エンハンスメントされた補正画像から導出される、請求項12〜29のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記訓練データセットの複数のデジタル画像が、改変された主成分を有する画素配列を含む、請求項11〜30のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記予測モデルが確率的分類器を含み、前記出力が前記デジタル画像の分類および確度を含む、請求項11〜31のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記デジタル画像が改ざんされているかどうかを判定することが、前記確度を所定の閾値と比較することを含む、請求項32記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記予測モデルが、多層ノードベースアーキテクチャを有する畳み込みニューラルネットワーク分類器を含み、前記分類器の出力層がマルチクラスデータ層を含む、請求項11〜33のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記画素配列を解析することが、
関心領域を前記画素配列のサブセットとして識別することと、
前記関心領域のために調整および訓練された、前記識別された関心領域のみに関する改ざん検出アルゴリズムを実施することと
を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - 前記画素配列を解析することが、
関心領域を前記画素配列のサブセットとして識別することと、
前記識別された関心領域に関して、異なる改ざんシグネチャに基づく複数の改ざん検出器を実施することと
を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - デジタル画像が改ざんされているかどうかを判定することが、前記複数の改ざん検出器からのそれぞれの出力に複数の独立した閾値を適用することを含む、請求項36記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
- 前記画素配列を解析することが、
複数の関心領域を前記画素配列のサブセットとして識別することと、
前記関心領域の各々に関して、1つまたは複数の異なる改ざん検出アルゴリズムの独特な組合せを実施することと
を含む、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - デジタル画像が改ざんされているかどうかを判定することが、
各関心領域について、複数の改ざん確率を決定するために前記1つまたは複数の改ざん検出器からのそれぞれの改ざん出力に複数の独立した閾値を適用することと、
各関心領域について、領域レベルの改ざん確率を決定するために前記複数の改ざん確率を集計することと、
文書レベルの改ざん確率を決定するために前記複数の領域の前記領域レベルの改ざん確率を集計することと
を含む、請求項38記載の方法、記憶媒体、またはシステム。 - 前記受け取られるデジタル画像によって表された前記物理的信用証明書が1つまたは複数の物理的に埋め込まれたセキュリティ特徴を含み、前記改ざん検出器が、前記表された物理的信用証明書に埋め込まれた前記セキュリティ特徴に依存しない前記画素レベルの解析を行うようにさらに構成される、前記請求項のいずれか一項記載の方法、記憶媒体、またはシステム。
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