安全文件鑒別及執(zhí)行鑒別的移動裝置的制造方法
【專利說明】安全文件鑒別及執(zhí)行鑒別的移動裝置
[0001] 1.介紹
[0002] 維護安全文件尤其是紙幣中的置信度是且一直是中央銀行主要關(guān)屯、的問題，W 便保持世界范圍內(nèi)經(jīng)濟的穩(wěn)定性。用于紙幣鑒別的一種尤為適合的方法是基于所謂的 Sound-of-Intaglio?方法，參考[1]、巧](還參見國際專利出版號WO2008/146262A2)， 該方法的重點在于分析凹版印刷所產(chǎn)生的本質(zhì)特征（Sound-of-Intaglio?名稱是 邸A-NotaSySA的商標）。結(jié)果是基于圖像處理和模式識別的通用算法，該算法用真正的凹 版檢測本質(zhì)信息W便區(qū)分紙幣，而不論是硬幣或破舊紙幣、或甚至是偽造品。該是因為凹 版印刷能夠使打印具有非常精細、高分辨率且非常清晰的圖案。另外，凹版是最持久的印 刷特征，在流通環(huán)境中該特征給予了制備工藝某些魯椿性優(yōu)勢。因此，凹版"事實上"被標 識為本質(zhì)特征并且可W用作公眾的安全標識方法。由警察機關(guān)和銀行回收的絕大多數(shù)偽 造品是用一些方法和可商購的設(shè)備創(chuàng)造的。凹版已經(jīng)證明是防御偽造品的最可靠和安全 的平臺。雖然凹版特征并未被大眾有意識地認識到，但無誤的光學(xué)外觀結(jié)合獨有的觸感性 質(zhì)（都可W在結(jié)合印刷基板時看到）是用戶習慣性識別真實紙幣的關(guān)鍵。此方法通過使 用例如移動電話W負擔得起的圖像分析工具來標識凹版的獨有特征。當然，該種一般方法 對中央銀行在分選和鑒證時也是有用的。而且，該種概念的優(yōu)點是中央銀行無需披露任何 保密信息（如特殊性質(zhì)、幾何尺寸等），尤其是如果凹版達到某個質(zhì)量水平時，無需重新設(shè) 計現(xiàn)有的紙幣。另外，凹版代表了商業(yè)印刷的重要差異化中的一種差異化并且是紙幣印刷 過程的實質(zhì)部分。本研究實際上集中探討使凹版自動應(yīng)用在現(xiàn)金循環(huán)中的可能性。為此， Sound-of-Intaglio?為支付終端的制造商或銀行系統(tǒng)提供一種未來框架W確保領(lǐng)先流通 領(lǐng)域中日益提高的偽造品質(zhì)量并進行防范。迄今為止，偽造技術(shù)未成功地提供可接受的凹 版仿制品或甚至使用該技術(shù)用于犯罪目的。
[0003] 除了"已證實的"大量商業(yè)膠版印刷偽造品外，在數(shù)字桌面技術(shù)（掃描儀、相機、W 及數(shù)字辦公室打印機）上的不斷進步已經(jīng)建立了一類全新的"數(shù)字"偽造品（digifeit)。 由于在印刷工業(yè)中存在的嚴格的非擴散政策，高清晰度紙幣凹版印刷的全部流程（設(shè)計、 印前操作、制版和印刷）得到良好的保護W防止其在偽造應(yīng)用中的使用或濫用。由于凹版 工藝對紙幣安全性、其無誤的外觀和公共流通中功能的唯一性，通過標識凹版的存在來直 接鑒別真實紙幣是最為明智的。由于在艱苦且具有挑戰(zhàn)性的流通條件下直接測量S維結(jié)構(gòu) 已被證明是困難的且缺少魯椿性，已找到一種完全不同的方法，該方法發(fā)掘了普通高質(zhì)量 凹版結(jié)構(gòu)的獨有的不透明性和外觀。
[0004] 下文所描述的是基于Sound-of-Intaglio?方法[1]的圖像處理和模式識別方法， 用于智能移動裝置（如智能電話[4]等巧])中。該種概念基于一種構(gòu)建自適應(yīng)小波來分 析紙幣上的不同印刷圖案的新策略。而且，生成一個紙幣特定的特征矢量，該矢量有效地描 述各種照明條件下的真實紙幣。一種多級線性判別分析（LDA)分類器生成穩(wěn)定且可靠的輸 出。
[0005] 本申請組織如下；在此介紹之后，第二節(jié)中將重點介紹相關(guān)工作和先決條件，其中 重點是相關(guān)的出版物、移動裝置的某些技術(shù)方面、W及基于小波的凹版檢測（WIBD)。在第= 節(jié)，將描述智能電話上用于紙幣鑒別的自適應(yīng)小波方法。第四節(jié)?？谟糜诮榻B結(jié)果，而第五 節(jié)總結(jié)了本說明書。
[OOOd2.相關(guān)工作巧先決條件[0007] 2. 1相關(guān)出版物
[000引在過去十年，已經(jīng)出版了一些與紙幣面額檢測W及鑒別本身相關(guān)的出版物。在上 述該些年間，在SPIE、I邸E、和ACM數(shù)據(jù)庫中檢測到不超過大約300種出版物。大部分出版 物在其方法中描述了光學(xué)掃描技術(shù)和信號處理算法。只有一些作者建議除光學(xué)概念外的方 法，例如[5]、[6]。出版作品的絕大多數(shù)與特征提取和機器學(xué)習有關(guān)，例如[7]、巧]、和巧]。 某些最近的出版物也已經(jīng)表明在紙幣面額的標識[10]和識別[11]方面小波方法似乎是有 希望的。尤其是基于小波的概念支持[1]中的一般方法和下文的基于小波的鑒別理論巧]、 巧]、和[12]。
[000引2. 2務(wù)動裝晉巧術(shù)
[0010] 在本節(jié)中，描述了移動裝置的關(guān)鍵組件，尤其是最先進的智能電話的關(guān)鍵組件。重 點是相機模塊，因為如果用作圖像處理裝置的話，該是智能電話的關(guān)鍵元件。
[0011] 定義。如果移動電話具有用小型軟件應(yīng)用（app)進行擴展的能力并且如果它提供 更高級的計算能力和增強的連接性[13]，就稱為智能電話。近些年逐漸提高的處理器性能 帶來了變化非常大的使用行為；最初，智能電話W更方便的方式用于收發(fā)電子郵件或文本， 主要是商業(yè)用戶使用?，F(xiàn)今，智能電話可W運行第S方app，該些a卵極大地擴展了功能 性。智能電話不僅僅是移動電話，而且是筆記本電腦、微型相機、游戲伴侶、音樂播放器、互 聯(lián)網(wǎng)沖浪站、衛(wèi)星導(dǎo)航工具等。最重要的市場競爭者基本上使用兩種不同的操作系統(tǒng)：蘋果 (Apple)的iOS和谷歌（Google)的安卓（An化oid)。2012年第S季度，在該領(lǐng)域中它們分 享了全球銷售的所有智能電話的86. 3% [14]，安卓是最大的競爭者具有72. 4%的市場份 額[1句。
[0012] 通用硬件。通常，智能電話配備有大顯示器。自從蘋果的iPhone在2007年出現(xiàn)W 來，大的高分辨率多點觸摸顯示器已經(jīng)成為實際上的標準。蘋果提供了最高分辨率（每英 寸顯示器326像素）[15]。S星的Gala巧NoteN7000是當前市場上最大的智能電話之一， 配備了 5.3英寸的屏幕[16]。而且，智能電話具有廣泛范圍的傳感器，例如，巧螺儀、加速 計、GPS、接近度或光傳感器。第一種智能電話使用單核處理單元，具有600MHz的時鐘頻率。 然而如今，在高度復(fù)雜的型號[17]、[18]中建立了多核處理器（四到五核）和大約1.5GHz 的時鐘頻率。智能電話通常有兩個相機，該在下一段落中進行描述。
[0013] 相機單元。典型的智能電話采用兩種不同類型的相機；一個位于屏幕側(cè)用于視頻 電話呼叫，而另一個位于后部。通常，第一個相機具有大約是一百萬像素的分辨率，而另一 個相機通常提供較高的傳感器分辨率并且被設(shè)計為靜態(tài)或視頻相機的替代品。由于該就是 應(yīng)用于圖像處理的相機，所W術(shù)語相機在下文用于指高分辨率相機并且忽略其他類型的相 機。典型的智能相機具有在五百萬和一千二百萬像素之間的分辨率，趨勢是像素數(shù)越來越 大。正如其他具有低質(zhì)量光學(xué)器件的微型相機一樣，該并不意味著結(jié)果改善。智能電話中 的相機模塊缺少變焦鏡頭（在該一點上，忽略像諾基亞（Nokia)化review808該樣的小眾 型號）。該些相機的傳感器具有典型的4至7mm的對角線寬度，該使得它們易于受到噪聲干 擾。內(nèi)置的照明常常是基于LED或氣閃的閃光燈，只能夠照亮鏡頭附近的對象，例如肖像或 特寫。
[0014] 高分辨率導(dǎo)致大的內(nèi)存需求?，F(xiàn)今，該就是為何不可能得到原始圖像數(shù)據(jù)的原因， 而原始圖像在圖像處理中是重要的。圖像采集過程的結(jié)果總是化g格式壓縮的照片。然而， 可W該樣說，通常是基于智能電話技術(shù)的技術(shù)發(fā)展水平來降低壓縮率。
[00巧]2. 3用于務(wù)動裝晉的紙幣麻用
[0016] 使用智能裝置進行紙幣鑒別的設(shè)想就其本身而言并非是新的。不同的出版物已經(jīng) 例舉了此類應(yīng)用，例如巧]、[4]、和[19]?；舅枷胧鞘褂眉傻南鄼C、照明單元、和處理單 元來分析不同的顯性和隱性紙幣特征并將紙幣進行分類。另一種方法是最近發(fā)表的，該方 法基于配備有光學(xué)近紅外點光源和低功率傳感器巧片的口袋式掃描儀。此系統(tǒng)可W連接至 任何移動電話巧0]。該技術(shù)模仿了ATM制造商的某些基本概念。除了該些app，還有更多 一些app可W用作紙幣展示應(yīng)用，例如巧1]、巧2]。
[0017] 2. 4甚于小妮的凹版檢測（WIBD)
[001引在此子部分，描述了基于小波的凹版檢測（WBID)的一般性概念一一如在[1]中 舉例講解，該種概念設(shè)計通過執(zhí)行基于小波的數(shù)字信號處理技術(shù)來分解待鑒別的文件的 一個或多個樣本圖像。該種概念的進一步的細節(jié)和相關(guān)變體可W參考相應(yīng)的文獻，其全 文通過引用結(jié)合在此，具體而言是[1]、巧]、巧]、[4]、和[12]，W及國際專利出版號WO 2008/146262A2 和WO2011/018764A2。
[0019] 小波。小波是一種用于將給定的函數(shù)或信號分為不同尺度的分量的數(shù)學(xué)函數(shù)。小 波變換是函數(shù)或信號的小波表示。小波變換在表達具有間斷點和尖峰的函數(shù)和信號方面比 傳統(tǒng)傅里葉變換更有優(yōu)勢。根據(jù)本方法，具體地是發(fā)掘了所謂的離散小波變換值WT)的性 質(zhì)，而該將在下文進行討論。在本說明書中不會深入地探討小波理論，因為此理論本身是眾 所周知的并且在有關(guān)該主題的一些教科書中進行了廣泛的討論和描述。有興趣的讀者可W 例如參考引用的有關(guān)小波理論的書籍和出版物巧3]、巧4]、[25]、和巧6]。
[0020] 為了識別局部特征，信號變換是平移不變的，該一點很重要。該意味著移動A個 樣本的信號平移可W導(dǎo)致縮放或細節(jié)系數(shù)的平移，但不會修改它們的值。該個性質(zhì)保證比 例圖不取決于尺度上零點的選擇。在使用快速小波變換（FWT)時，由于FWT固有的次級抽 樣，丟失了該個平移不變性質(zhì)。因此，源自FWT的小波系數(shù)示出了對信號平移的高度依賴。 通過次級抽樣，當進行到下一個變換尺度時，還要冒著喪失沿的重要信息的風險。所W，使 用平移不變的信號變換是十分重要的。為了實現(xiàn)平移不變的變換，在不對信號s[n]進行次 級抽樣的前提下確定變換。平移不變的小波變換（SWT)滿足了該個條件巧7]、[28]。對于 平移的、但在其他方面完全相同的信號，SWT提供了平移的、但完全相同的小波系數(shù)。由于 不使用次級抽樣，得到了冗余的信號表示巧7]、[2引。為了將二維紙幣圖像變換為頻譜描 述，使用兩個二維變換巧引。該是有效的，因為圖像可W被理解為可分離的信號巧引。為 了變換一個二維信號X，交替地在圖像行n和圖像列m上采用一維變換算法。該產(chǎn)生具有維 度（2nX2m)的方陣X;
[0021]
[002引現(xiàn)在，將小波變換后的信號分為四個子圖像；縮放系數(shù)A(低通濾波的）P)和豎 直細節(jié)系數(shù)cV(帶通濾波的，iD)屬于Ay,而水平的W及對角細節(jié)系數(shù)（地和cD，帶通濾波 的，iio包括在Dy中。細節(jié)矩陣cV、地、和cD描述了圖像的小波變換后的信號的相同結(jié)構(gòu)。 在第二步，將細節(jié)系數(shù)合并為一個通用細節(jié)矩陣cG: