JP2012141729A - Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code - Google Patents

Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code Download PDF

Info

Publication number
JP2012141729A
JP2012141729A JP2010293342A JP2010293342A JP2012141729A JP 2012141729 A JP2012141729 A JP 2012141729A JP 2010293342 A JP2010293342 A JP 2010293342A JP 2010293342 A JP2010293342 A JP 2010293342A JP 2012141729 A JP2012141729 A JP 2012141729A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
area
color
spectral
unit
identification code
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2010293342A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Aya Igarashi
彩 五十嵐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
JVCKenwood Corp
Original Assignee
JVCKenwood Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by JVCKenwood Corp filed Critical JVCKenwood Corp
Priority to JP2010293342A priority Critical patent/JP2012141729A/en
Publication of JP2012141729A publication Critical patent/JP2012141729A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Printing Methods (AREA)
  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To build a system which is inexpensive and relatively robust for an authenticity determination method using metamerism.SOLUTION: An image reading unit 110 acquires multiband images by causing an image pickup device 111 to image an identification code, which has predetermined information coded therein, to be printed on a printing medium by using metamerism. Based on each of the multiband images, for each band, an area pixel value determination unit determines pixel values of first and second areas in which two colors in a relation of metamerism are to be printed, respectively. A spectral spectrum estimation unit 233 estimates a spectral reflection spectrum of the first area by using learning data of a color in the first area and the pixel value for each band in the first area, and a spectral reflection spectrum of the second area by using learning data of a color in the second area and the pixel value for each band in the second area. An authenticity determination unit 236 determines authenticity of the identification code by using the spectral reflection spectrum of the first area and the spectral reflection spectrum of the second area.

Description

本発明は、条件等色を利用した真贋判定方法、真贋判定装置、真贋判定システムおよびカラー二次元コードに関する。   The present invention relates to an authenticity determination method, an authenticity determination device, an authenticity determination system, and a color two-dimensional code using conditional colors.

印刷物に対する主な偽造防止策には、蛍光インクや赤外線インクなど特殊な照明を照射しないと視認できないインクを使用するもの、透かしやマイクロ文字など一般的な印刷機では再現できない加工を施すもの、ホログラムのように偽造が難しく光沢があるためコピーできないものなどがあり、金券、紙幣などに使用されている。   The main anti-counterfeiting measures for printed materials include those that use inks that cannot be seen unless they are exposed to special illumination, such as fluorescent inks and infrared inks, those that apply processing that cannot be reproduced by general printing presses such as watermarks and micro letters, and holograms For example, they are difficult to counterfeit and cannot be copied because they are glossy, and are used for cash vouchers and banknotes.

また、偽造防止策のなかには、条件等色(メタメリズム)の関係にある2色のインクを用いて印刷したものもある(例えば、特許文献1参照)。条件等色とは、太陽光や蛍光灯などの自然光源下では同じ色に見えるが、特殊な光源下やフィルタを介して観察すると異なった色に見える現象を指す。条件等色を使用した偽造防止策は、例えばパスポートの桜模様の花びらに採用されている。カラーコピー機で複写すると、通常光のもとで同色であった2種類のインクの色に差が生じ、偽造品であることが判明する。以上に挙げた偽造防止技術は複数の手法を組み合わせて堅牢度を向上させているものが多い。   Also, some forgery prevention measures are printed using two colors of ink having a relation of conditional color (metamerism) (see, for example, Patent Document 1). Conditional color refers to a phenomenon that appears to be the same color under a natural light source such as sunlight or a fluorescent lamp, but looks different when viewed through a special light source or through a filter. Forgery prevention measures using conditional color are used, for example, for cherry blossom petals in passports. When copying with a color copier, a difference occurs in the colors of the two types of ink that were the same color under normal light, and it is found that the product is a counterfeit product. Many of the anti-counterfeiting technologies mentioned above improve the fastness by combining a plurality of methods.

近年では、不規則な紙の繊維情報を撮影して固有の真贋判定情報とする方法、偏光繊維を漉き込んだ紙材料を用い、偏光板を介して観察される偏光繊維の模様変化を利用して真贋判定を行う方法、DNA情報を真贋判定材料とする方法なども開発されている。これらは非常に堅牢なものであるが、高価であり読み取りには高精度な検出器を必要とする。   In recent years, a method of photographing irregular paper fiber information to obtain unique authenticity information, a paper material in which the polarizing fiber is inserted, and utilizing the pattern change of the polarizing fiber observed through the polarizing plate are utilized. A method for determining authenticity and a method using DNA information as an authenticity determining material have been developed. These are very robust, but expensive and require a highly accurate detector for reading.

ところで、識別コードの分野では一次元コード(主として、バーコード)に代わり、二次元コードが普及してきている。二次元コードの代表例として、QRコード(登録商標)がある。QRコードは黒色に限定されておらず、広告や雑誌などにおいてはカラーのQRコードも広く用いられている。また、汚れに強く、現在ではほとんどの携帯電話機にその読み取り機能が付いている。   Incidentally, in the field of identification codes, two-dimensional codes have become widespread instead of one-dimensional codes (mainly bar codes). A representative example of the two-dimensional code is a QR code (registered trademark). QR codes are not limited to black, and color QR codes are also widely used in advertisements and magazines. It is also resistant to dirt, and most mobile phones now have a reading function.

また、カラー二次元コードの別の例として、カラーコード(ColorCode(登録商標))がある。カラーコードは、赤・緑・青・黒の4色のパターンを利用した二次元コードであり、色情報と色の配置情報でコード化されていて、色の配置を崩さなければデザイン性を加えることができる。このカラーコードを蛍光インクで印刷し、通常不可視とし、紫外線を照射して撮影すると読み取り可能とする技術も提案されている(例えば、特許文献2参照)。   Another example of the color two-dimensional code is a color code (ColorCode (registered trademark)). The color code is a two-dimensional code that uses four-color patterns of red, green, blue, and black. It is coded with color information and color arrangement information, and design is added if the color arrangement is not destroyed. be able to. A technique has also been proposed in which this color code is printed with fluorescent ink, is normally invisible, and can be read when photographed by irradiation with ultraviolet rays (see, for example, Patent Document 2).

特公昭60−58711号公報Japanese Patent Publication No. 60-58711 特開2008−181477号公報JP 2008-181477 A

上述したように、これまでの一般的な真贋判定手法は、複数の手法を組み合わせて堅牢度を向上させるものであるため、堅牢度の向上に伴い製造コストが高くなる傾向があった。また、近年では偽造技術も進歩し、高精細なスキャナやプリンタでコピーされたものは肉眼では真贋の判定が難しく、特殊インク、透かし、ホログラムでさえ偽造されてしまう場合がある。また、単体でも堅牢度の高い真贋判定手法は、製造コストが高く、認証の際にも高価な装置が必要となる。   As described above, since the conventional general authenticity determination methods improve the fastness by combining a plurality of methods, the manufacturing cost tends to increase as the fastness increases. In recent years, forgery technology has also progressed, and it is difficult for the naked eye to determine authenticity with a high-definition scanner or printer, and even special ink, watermarks, and holograms can be forged. In addition, the authenticity determination method with a high degree of robustness alone is expensive to manufacture and requires an expensive device for authentication.

この点、条件等色を用いた真贋判定手法は比較的安価に作成可能である。しかしながら、目視のみでは判定が難しく、真贋判定には分光反射スペクトル情報が読み取れる分光器などの高精度な検出器が必要であった。   In this regard, the authenticity determination method using colors of the same condition can be created at a relatively low cost. However, it is difficult to determine by visual observation alone, and a high-accuracy detector such as a spectroscope capable of reading spectral reflection spectrum information is necessary for authenticity determination.

本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、条件等色を用いた真贋判定手法において、安価でありながら比較的堅牢なシステムを構築する技術を提供することにある。   The present invention has been made in view of such a situation, and an object thereof is to provide a technique for constructing an inexpensive and relatively robust system in an authenticity determination method using conditional color.

本発明のある態様の真贋判定方法は、所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、マルチバンド画像のそれぞれから、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアの画素値をバンドごとに取得するステップと、第1エリアの色の学習データと第1エリアのバンドごとの画素値を用いて第1エリアの分光反射スペクトルを推定するとともに、第2エリアの色の学習データと第2エリアのバンドごとの画素値を用いて第2エリアの分光反射スペクトルを推定するステップと、第1エリアの分光反射スペクトルと第2エリアの分光反射スペクトルを用いて、識別コードの真贋を判定するステップと、を備える。   An authentication method according to an aspect of the present invention is an identification code in which predetermined information is encoded, and an identification code to be color-printed on a print medium using a condition color is imaged by an imaging element to obtain a multi-code. Obtaining a band image; obtaining a pixel value of each of the first area and the second area for which two colors having the same color relationship are to be printed from each of the multiband images; and The spectral reflectance spectrum of the first area is estimated using the color learning data of one area and the pixel value of each band of the first area, and the color learning data of the second area and the pixel value of each band of the second area. The authenticity of the identification code is determined using the step of estimating the spectral reflectance spectrum of the second area using the, and the spectral reflectance spectrum of the first area and the spectral reflectance spectrum of the second area. Comprising the steps of, a.

本発明の別の態様もまた、真贋判定方法である。この方法は、所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、マルチバンド画像のそれぞれから、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアの画素値を取得するステップと、第1エリアのマルチバンドの画素値と第2エリアのマルチバンドの画素値を用いて、識別コードの真贋を判定するステップと、を備える。   Another aspect of the present invention is also an authenticity determination method. The method includes an identification code in which predetermined information is coded, and an identification code to be color-printed on a printing medium using a color of the same condition is captured by an image sensor to obtain a multiband image; Obtaining the pixel values of the first area and the second area to be printed with two colors having the same color relationship from each of the multiband images, the multiband pixel values of the first area, Determining the authenticity of the identification code using the multi-band pixel values of the two areas.

本発明のさらに別の態様は、真贋判定システムである。この真贋判定システムは、所定の管理情報がコード化された識別コードを撮像するための撮像装置と、撮像装置により撮像された識別コードの真贋を判定するための真贋判定装置と、を備える真贋判定システムであって、識別コードは、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであり、かつ真贋判定装置にアクセスするための識別子がさらにコード化されており、撮像装置は、識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、撮像素子により撮像されたマルチバンド画像から、管理情報および識別子を検出する識別コード読取部と、識別子を用いて真贋判定装置にネットワークを介してアクセスし、管理情報およびマルチバンド画像を真贋判定装置に送信する第1通信部と、を有する。真贋判定装置は、撮像装置から管理情報およびマルチバンド画像を受信する第2通信部と、管理情報ごとに、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアを保持する比較エリア保持部と、第2通信部により受信された管理情報に対応する、第1エリアと第2エリアを比較エリア保持部から取得する比較エリア取得部と、第2通信部により受信されたマルチバンド画像のそれぞれから、比較エリア取得部により取得される第1エリアと第2エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、特定された第1エリアのバンドごとの画素値と第1エリアの色の学習データを用いて第1エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第2エリアのバンドごとの画素値と第2エリアの色の学習データを用いて第2エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、分光スペクトル推定部により推定された第1エリアの分光反射スペクトルと第2エリアの分光反射スペクトルを用いて、識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、を備える。   Yet another embodiment of the present invention is an authenticity determination system. This authenticity determination system includes an imaging device for imaging an identification code encoded with predetermined management information, and an authenticity determination device for determining the authenticity of the identification code captured by the imaging device. In the system, the identification code is an identification code to be color-printed on the print medium using a condition color, and an identifier for accessing the authenticity determination device is further coded. An image pickup device for picking up a multiband image of the identification code, an identification code reading unit for detecting management information and an identifier from the multiband image picked up by the image pickup device, and an identity determination device using the identifier via a network And a first communication unit that accesses the management information and the multiband image to the authenticity determination device. The authenticity determination device includes a second communication unit that receives management information and a multiband image from the imaging device, and a first area and a second area in which two colors having the same color are printed for each management information. A comparison area holding unit for holding, a comparison area acquiring unit for acquiring the first area and the second area from the comparison area holding unit corresponding to the management information received by the second communication unit, and receiving by the second communication unit An area pixel value specifying unit that specifies, for each band, pixel values of the first area and the second area acquired by the comparison area acquiring unit from each of the multiband images that are acquired, and for each band of the specified first area The spectral reflectance spectrum of the first area is estimated using the pixel value and the color learning data of the first area, and the pixel value and the color learning data of the second area for each band of the specified second area are estimated. The authenticity of the identification code is determined using the spectral spectrum estimation unit that estimates the spectral reflection spectrum of the second area, and the spectral reflection spectrum of the first area and the spectral reflection spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit. An authenticity determination unit.

本発明のさらに別の態様は、真贋判定装置である。この装置は、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであって、所定の管理情報、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアそれぞれの位置情報、第1エリアと第2エリアそれぞれの色の真値、および第1エリアと第2エリアの色差の真値がコード化された識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、撮像素子により撮像された画像から、位置情報、色の真値および色差の真値を検出する識別コード読取部と、マルチバンド画像のそれぞれから、第1エリアと第2エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、特定された第1エリアのバンドごとの画素値と第1エリアの色の学習データを用いて第1エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第2エリアのバンドごとの画素値と第2エリアの色の学習データを用いて第2エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、識別コード読取部により検出された第1エリアの色の真値と分光スペクトル推定部により推定された第1エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第1比較、識別コード読取部により検出された第2エリアの色の真値と分光スペクトル推定部により推定された第2エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第2比較、および識別コード読取部により検出された色差の真値と分光スペクトル推定部により推定された測定値にもとづく第1エリアと第2エリアとの色差の測定値との第3比較にもとづいて、識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、を備える。   Yet another embodiment of the present invention is an authenticity determination device. This apparatus is an identification code that is to be color-printed on a print medium using conditional color, and has a first area and a second area on which two colors having predetermined management information and conditional color are to be printed. Image pickup for picking up multiband images of identification codes in which position information of each area, true values of colors of the first area and the second area, and true values of color differences of the first area and the second area are coded The pixel values of the first area and the second area from the element, the identification code reading unit for detecting the position information, the true value of the color and the true value of the color difference from the image captured by the image sensor, and the multiband image, respectively. Is determined by estimating the spectral reflection spectrum of the first area using the pixel value for each band of the specified first area and the learning data of the color of the first area. Spectral spectrum estimation unit for estimating spectral reflection spectrum of second area using pixel value for each band of second area and color learning data of second area, and color of first area detected by identification code reading unit The true value of the second area and the measured value of the color calculated from the spectral reflectance spectrum of the first area estimated by the spectral spectrum estimation unit, the true value of the color of the second area detected by the identification code reading unit, and The second comparison with the color measurement value calculated from the spectral reflectance spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit, and the true value of the color difference detected by the identification code reading unit and the spectral spectrum estimation unit are estimated. An authenticity determination unit that determines the authenticity of the identification code based on a third comparison of the measured values of the color difference between the first area and the second area based on the measured values.

本発明のさらに別の態様は、カラー二次元コードである。このカラー二次元コードは、印刷媒体に印刷された所定の情報がコード化されたカラー二次元コードであって、二次元コード領域内に条件等色の関係にある2色でそれぞれ印刷された2つの領域が形成される。   Yet another aspect of the present invention is a color two-dimensional code. This color two-dimensional code is a color two-dimensional code in which predetermined information printed on a print medium is coded, and each two-color code is printed in two colors having a condition of the same color in the two-dimensional code area. Two regions are formed.

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラム等の間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。   Note that any combination of the above-described components and a representation of the present invention converted between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, and the like are also effective as an aspect of the present invention.

本発明によれば、条件等色を用いた真贋判定手法において、安価でありながら比較的堅牢なシステムを構築することができる。   According to the present invention, an inexpensive and relatively robust system can be constructed in the authenticity determination method using conditional color.

QRコードの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a QR code. 条件等色の関係にある、色aと色a’の分光反射スペクトルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the spectral reflection spectrum of the color a and the color a 'which have the relationship of a condition color. 図3(A)〜(D)は、条件等色の作成方法を説明するための図である。FIGS. 3A to 3D are diagrams for explaining a method of creating conditional color matching. 図4(A)〜(E)は、カラーQRコードにおける条件等色を利用した配色例を説明するための図である。FIGS. 4A to 4E are diagrams for explaining a color arrangement example using conditional color in the color QR code. 撮像素子に装着されるカラーフィルタの分光感度特性の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the spectral sensitivity characteristic of the color filter with which an image pick-up element is mounted | worn. 実施例1に係る真贋判定システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the authenticity determination system which concerns on Example 1. FIG. 実施例1に係る真贋判定システムの動作例を説明するためのフローチャートである。3 is a flowchart for explaining an operation example of the authenticity determination system according to the first embodiment. 色比較エリアおよびトリミングを説明するための図である。It is a figure for demonstrating a color comparison area and trimming. 図9(A)〜(C)は、差分スペクトル算出部により算出された差分スペクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部に保持される差分スペクトルの真値との関係を示す図である。FIGS. 9A to 9C are diagrams illustrating the relationship between the measured value of the difference spectrum calculated by the difference spectrum calculation unit and the true value of the difference spectrum held in the difference spectrum true value holding unit. 実施例2に係る真贋判定装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the authenticity determination apparatus which concerns on Example 2. FIG. 実施例2に係る真贋判定装置の動作例を説明するためのフローチャートである。10 is a flowchart for explaining an operation example of the authenticity determination device according to the second embodiment.

まず、本発明の実施の形態に係るカラー二次元コードの真贋判定方法を説明するための前提として、当該カラー二次元コードの作成方法について説明する。以下、当該二次元コードとしてQRコードを用いる例を説明する。   First, as a premise for explaining the authenticity determination method for a color two-dimensional code according to the embodiment of the present invention, a method for creating the color two-dimensional code will be described. Hereinafter, an example in which a QR code is used as the two-dimensional code will be described.

図1は、QRコードの一例を示す図である。まず、QRコードの読み取り手順を簡単に説明する。図示しないQRコード読取装置(例えば、携帯電話機、スマートフォン、専用機器など)は、QRコードを撮像する。そして、その撮像画像をグレー化し、その明暗に応じて2値化する。当該QRコード読取装置は、QRコードの右下隅を除く3隅にそれぞれ形成された切り出しシンボル10を検出することにより、撮像されたQRコードの向きおよび位置を認識する。当該QRコード読取装置は、その認識結果をもとに当該画像を回転および移動させ、当該画像からQRコードの領域を切り出す。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a QR code. First, a QR code reading procedure will be briefly described. A QR code reader (not shown) (for example, a mobile phone, a smartphone, a dedicated device, etc.) images the QR code. Then, the captured image is grayed out and binarized according to the brightness. The QR code reader recognizes the direction and position of the captured QR code by detecting the cutout symbols 10 formed at the three corners except the lower right corner of the QR code. The QR code reader rotates and moves the image based on the recognition result, and cuts out a QR code area from the image.

次に、当該QRコード読取装置は、QRコードからタイミングパターン20を検出し、タイミングパターン20内のモジュール数をカウントすることにより、QRコードのバージョンを判別する。タイミングパターン20は、QRコードの左上を原点として7列目と7行目の、切り出しシンボル10間にそれぞれ形成される。当該QRコード読取装置は、歪み補正などを施した後、QRコードから各モジュールを抽出し、所定のアルゴリズムに従いデコードする。   Next, the QR code reader detects the timing pattern 20 from the QR code and counts the number of modules in the timing pattern 20 to determine the QR code version. The timing pattern 20 is formed between the cut-out symbols 10 in the seventh column and the seventh row with the upper left corner of the QR code as the origin. The QR code reader performs distortion correction and the like, extracts each module from the QR code, and decodes it according to a predetermined algorithm.

以下、本実施の形態のように背景に色が加えられたカラーQRコードについて考える。当該カラーQRコードを読み取るためには、背景部とQRコード部の色がグレー化されて2値化されるときに、背景部は明、QRコード部は暗と判別できるに十分なコントラストを有している必要がある。ある規格では、明暗のコントラストが60%以上、背景の白色度が85%あればよいとされている。このコントラストを保っていれば、後述する図4(A)〜(D)に示すように背景部に色を加えてもよく、また、図4(E)のようにQRコード自体に色を加えてもよい。   Hereinafter, a color QR code in which a color is added to the background as in the present embodiment will be considered. In order to read the color QR code, when the color of the background portion and the QR code portion is grayed and binarized, the background portion has a contrast sufficient to distinguish it as bright and the QR code portion as dark. Need to be. According to a certain standard, it is sufficient that the contrast between light and dark is 60% or more and the whiteness of the background is 85%. If this contrast is maintained, a color may be added to the background as shown in FIGS. 4A to 4D described later, and a color is added to the QR code itself as shown in FIG. 4E. May be.

本実施の形態に係るカラーQRコードでは、背景部またはQRコード自体に条件等色を含む。条件等色の関係にある2色は、分光反射スペクトルが一致している部分と異なっている部分を持つ。すなわち、照明条件により同色に見えたり、別の色に見えたりする。   In the color QR code according to the present embodiment, the background portion or the QR code itself includes a conditional color. The two colors having the same color relationship have a portion different from the portion where the spectral reflection spectra match. That is, it may appear the same color or a different color depending on the lighting conditions.

図2は、条件等色の関係にある、色aと色a’の分光反射スペクトルの一例を示す図である。図2に示すグラフの横軸は波長[nm]、縦軸は分光反射率[%]を示す。この例では、約520〜625nmの波長領域において色aと色a’は別の色に見えるが、その他の可視光領域においては同色に見える。本実施の形態では、この分光反射スペクトルの違いを真贋判定に利用する。   FIG. 2 is a diagram showing an example of the spectral reflection spectrum of the color a and the color a ′, which have a relationship of the same color. The horizontal axis of the graph shown in FIG. 2 indicates the wavelength [nm], and the vertical axis indicates the spectral reflectance [%]. In this example, the color a and the color a ′ appear to be different colors in the wavelength region of about 520 to 625 nm, but appear to be the same color in other visible light regions. In this embodiment, the difference in spectral reflection spectrum is used for authenticity determination.

図3(A)〜(D)は、条件等色の作成方法を説明するための図である。以下の説明では、シアンをC、マゼンタをM、イエローをY、ブラックをK、レッドをR、グリーンをGおよびブルーをBと表記する。また、図3(A)〜(D)のそれぞれにおいて、左図は色aを、右図は色a’を示す。   FIGS. 3A to 3D are diagrams for explaining a method of creating conditional color matching. In the following description, cyan is C, magenta is M, yellow is Y, black is K, red is R, green is G, and blue is B. In each of FIGS. 3A to 3D, the left figure shows the color a, and the right figure shows the color a '.

図3(A)は、色aをCMYKで、色a’をCMYK(色aとは網点率が異なる)で印刷する例を示す。すなわち、色aと色a’とを網点率を変えて、通常のCMYKプロセス印刷を行い、条件等色を作成する。単なるカラーコピー機による偽造であれば、インク、用紙、印刷条件(例えば、スキャナのフィルタ特性、取得RGB値から印刷機のCMYK比率への変換、網点の再現度)が本物と異なれば分光反射スペクトルに違いが出るため、真贋判定が可能である。   FIG. 3A shows an example in which the color a is printed in CMYK and the color a ′ is printed in CMYK (the dot ratio is different from the color a). That is, normal CMYK process printing is performed by changing the halftone dot ratio between the color a and the color a ', and the color of the condition is created. Spectral reflection if ink, paper, printing conditions (for example, filter characteristics of scanner, conversion from acquired RGB value to CMYK ratio of printing machine, halftone dot reproducibility) are different from real ones if it is just forgery by color copier Since there is a difference in the spectrum, authenticity can be determined.

図3(B)は、色aを特色インクで、色a’をCMYKで印刷する例を示す。堅牢度を向上させるには、CMYKインクだけでなく、特色インクを使用するのが有効である。例えば、DIC株式会社の特色インクのサンプル集であるDICカラーガイド(登録商標)に、最も色差が小さくなるCMYK網点比率で印刷されたDICプロセスカラーガイドがある。このように、色aを特色インクで、色a’を特色インクに近い色のCMYK網点比率で印刷すると条件等色を作成しやすい。また、特色インクのスペクトル形状はCMYKインクのスペクトル形状には含まれていない特徴を有するため、真贋判定も比較的容易である。   FIG. 3B shows an example in which the color a is printed with special color ink and the color a 'is printed with CMYK. In order to improve the fastness, it is effective to use not only CMYK ink but also spot color ink. For example, DIC Color Guide (registered trademark), which is a sample collection of special color inks from DIC Corporation, includes a DIC process color guide printed with a CMYK halftone dot ratio with the smallest color difference. In this way, when the color a is printed with the special color ink and the color a 'is printed with the CMYK halftone dot ratio of the color close to the special color ink, it is easy to create the condition color. Further, since the spectrum shape of the spot color ink has a characteristic that is not included in the spectrum shape of the CMYK ink, the authenticity determination is relatively easy.

ただし、特色インクはもともとCMYKインクでは再現できない色を再現する目的で作成されたものであるため、特色部(ベタ)とCMYK部(網点)との色差が大きく、見た目で偽造防止が施されていることが分かりやすい。また、ルーペなどで拡大して観察すると、特色部とCMYK部とで異なる印刷が施されていることが分かってしまう。   However, because special color ink was originally created for the purpose of reproducing colors that cannot be reproduced with CMYK ink, the color difference between the special color part (solid) and the CMYK part (halftone dot) is large, and anti-counterfeiting is applied. It is easy to understand. Further, when magnifying and observing with a magnifying glass or the like, it will be understood that different printing is performed in the special color portion and the CMYK portion.

図3(C)は、色aも色a’も特色インクで印刷する例を示す。すなわち、特色インクの中で色差が小さく、スペクトル形状が異なる2色を用いる。ただし、そのような組み合わせはDICの特色インクの中だけでは限られるため、複数の条件等色を使用する場合、様々な会社で製造された特色インクを検討して選択する必要がある。   FIG. 3C shows an example in which the color a and the color a ′ are printed with the special color ink. That is, two colors having a small color difference and different spectrum shapes are used in the special color ink. However, since such combinations are limited only in DIC spot color inks, it is necessary to consider and select spot color inks manufactured by various companies when using a plurality of color conditions.

図3(D)は、色aをCMYKインクの少なくとも一色を特色インクに置き換えて印刷し、色a’をCMYKで印刷する例を示す。この方法ならば、拡大して見ても色aと色a’のどちらもCMYK網点印刷であり、見た目には偽造防止が施されていることが分かりにくい。また、ドットのみの分光反射スペクトルを測定することは難しいため、使用された特色インクの特定が難しく、堅牢度が高い。   FIG. 3D shows an example in which the color a is printed by replacing at least one of the CMYK inks with the special color ink, and the color a ′ is printed by the CMYK. If this method is used, both the color a and the color a 'are CMYK halftone prints even when viewed in an enlarged manner, and it is difficult to understand that anti-counterfeiting has been performed. In addition, since it is difficult to measure the spectral reflection spectrum of only dots, it is difficult to specify the spot color ink used, and the fastness is high.

なお、色aをCMYKインクに特色インクを加えた5色によるプロセス印刷、色a’をCMYK印刷とすることも考えられる。ただし、CMYKいずれかの色と似た色の特色インクを使用した場合でない限り、拡大して見ると色a’に通常印刷とは異なる色のドットが含まれていることが分かってしまう。また、基本的にプロセス印刷機は4色刷りであり、5色印刷は2回刷りとなってしまう。   Note that it is also conceivable that the color “a” is CMYK ink and a special color ink is added to process printing with five colors, and the color “a ′” is CMYK printing. However, unless a special color ink similar in color to any one of CMYK is used, it can be seen that the color a 'includes dots of a color different from that of normal printing when viewed in an enlarged manner. Basically, a process printing machine performs four-color printing, and five-color printing is performed twice.

図示しないが、色aおよび色a’の少なくとも一方に、スペクトルに固有の特徴を有し、秘匿性のある特殊インクを用いる方法が考えられる。スペクトルに固有の特徴を有しているため、真贋判定が容易であり、かつ堅牢度も非常に高くなる。特殊インクの堅牢度が高いのは、一般的に出まわっているインクではないため入手が困難であり、偽造されにくいためである。ただし、所望の特殊インクを作成するには、コストが高くなる。   Although not shown in the figure, a method using a special ink having a characteristic unique to a spectrum and having confidentiality in at least one of the color a and the color a ′ is conceivable. Since the spectrum has unique characteristics, it is easy to determine the authenticity and the fastness is very high. The reason why the special ink has high fastness is that it is difficult to obtain because it is not a common ink, and it is difficult to forge. However, it is expensive to produce a desired special ink.

下記表1は、上述した5つの手法の内容を堅牢度が低→高の順にまとめた表である。これらの手法の中から、設計者は用途とコストに見合う手法を選択して使用すればよい。既存の特色インクであっても、どの会社の何番の特色インクを使用して印刷されているかを特定されない限り偽造は難しい。仮に、特定されたとしても紙や印刷機によってもスペクトルは変化するため、スペクトル形状を再現することは比較的困難である。なお、図3(B)〜(D)に示した手法において、特色インクの代わりに、独自に作製した特殊インクを用いてもよい。   Table 1 below is a table in which the contents of the five methods described above are summarized in the order of low to high fastness. From these methods, the designer may select and use a method suitable for the application and cost. Even for existing spot color inks, counterfeiting is difficult unless it is specified what number of spot color inks of which company are used for printing. Even if it is specified, the spectrum changes depending on the paper and the printing press, so that it is relatively difficult to reproduce the spectrum shape. In the method shown in FIGS. 3B to 3D, specially produced special ink may be used instead of the special color ink.

図4(A)〜(E)は、カラーQRコードにおける条件等色を利用した配色例を説明するための図である。なお、図4(A)〜(D)のそれぞれにおいて、下図は条件等色が配色される背景を示し、上図は下図に示す背景と、所定のQRコードとを重ねて生成されるカラーQRコードを示している。このカラーQRコードの領域内には、条件等色の関係にある2色でそれぞれ印刷された2つのエリアが少なくとも一組形成される。なお、上記背景と上記二次元コードとは、図示しないQRコード読取装置で読み取り可能なコントラストを有して配色される。   FIGS. 4A to 4E are diagrams for explaining a color arrangement example using conditional color in the color QR code. In each of FIGS. 4A to 4D, the lower figure shows the background in which the conditional color is arranged, and the upper figure is the color QR generated by overlapping the background shown in the lower figure and a predetermined QR code. The code is shown. In the color QR code area, at least one set of two areas each printed with two colors having the same color relationship is formed. The background and the two-dimensional code are colored with a contrast that can be read by a QR code reader (not shown).

図4(A)は、背景に条件等色の関係にある色aと色a’とが二等分されて配色される例を示す。図4(A)では背景の左半分が色aで配色され、右半分が色a’で配色されている。なお、縦半分に等分するのではなく、横半分、右斜め半分、左斜め半分に等分してもよいし、等分に分割しなくてもい。例えば、背景の左2/3が色aで配色され、右1/3が色a’で配色されてもよい。   FIG. 4A shows an example in which the color a and the color a ′, which are in the condition of the same color as the background, are divided into two equal colors. In FIG. 4A, the left half of the background is colored with a color a, and the right half is colored with a color a '. It should be noted that, instead of being equally divided into vertical halves, it may be equally divided into horizontal halves, right diagonal halves, left diagonal halves, or may not be divided equally. For example, the left 2/3 of the background may be colored with the color a, and the right 1/3 may be colored with the color a '.

図4(B)は、背景が基本的に色aで配色され、背景の中に色a’で配色された複数の小エリアが含まれる例を示す。図4(B)では、左上と下中央の2箇所に色a’で配色された小エリアが形成されている。   FIG. 4B shows an example in which the background is basically colored with the color a, and the background includes a plurality of small areas colored with the color a ′. In FIG. 4B, small areas colored with a color a ′ are formed at two locations, the upper left and the lower center.

図4(C)は、背景に複数組の条件等色が配色される例を示す。図4(C)では、色aと色a’の組み合わせ以外に、色bと色b’および色cと色c’の組み合わせが使用されている。なお、図4(C)では背景がモザイク状に分割され、それぞれのブロックは、色a、色a’、色b、色b’、色cおよび色c’のいずれかに配色される。   FIG. 4C shows an example in which a plurality of sets of conditional colors are arranged on the background. In FIG. 4C, in addition to the combination of the color a and the color a ′, the combination of the color b and the color b ′ and the color c and the color c ′ is used. In FIG. 4C, the background is divided into a mosaic pattern, and each block is arranged in one of color a, color a ', color b, color b', color c and color c '.

図4(D)は、背景に複数組の条件等色が配色される別の例を示す。図4(D)でも、色aと色a’の組み合わせ以外に、色bと色b’および色cと色c’の組み合わせが使用されている。図4(D)では図4(C)と比較し、背景に任意の絵(ここでは、風船を持った熊)が描かれている。なお、図4(D)では色a、色a’、色b、色b’、色cおよび色c’以外の色も使用されている。   FIG. 4D shows another example in which a plurality of sets of conditional colors are arranged on the background. Also in FIG. 4D, in addition to the combination of the color a and the color a ′, the combination of the color b and the color b ′ and the color c and the color c ′ is used. In FIG. 4D, as compared with FIG. 4C, an arbitrary picture (here, a bear with a balloon) is drawn on the background. In FIG. 4D, colors other than color a, color a ', color b, color b', color c and color c 'are also used.

図4(E)は、QRコード自体が条件等色を用いて形成される例を示す。図4(E)では、QRコードが条件等色の関係にある色dと色d’により印刷される。より具体的には、QRコードの全体領域が基本的に色d’で配色され、その領域の中に色dで配色された複数の小エリアが含まれる。図4(E)では、左上と下中央の2箇所に色dで配色された小エリアが形成されている。なお、図示しないがQRコード自体を条件等色を用いて形成する場合も、複数組の条件等色を配色してもよい。   FIG. 4E shows an example in which the QR code itself is formed using conditional color. In FIG. 4E, the QR code is printed with the color d and the color d 'having the same color relationship. More specifically, the entire area of the QR code is basically colored with the color d ', and a plurality of small areas colored with the color d are included in the area. In FIG. 4 (E), small areas that are colored in color d are formed at two locations, the upper left and the lower center. Although not shown, even when the QR code itself is formed using conditional color, a plurality of sets of conditional color may be arranged.

図4(A)〜(E)のカラーQRコードは、一見しただけでは、条件等色が含まれていることが分かりにくいため、偽造されにくいという特質がある。図4(A)の下図のように条件等色の関係にある色aと色a’とを隣り合わせると、微妙に色が違うことを見破られる可能性があるが、上図のようにQRコードを重ねるとカモフラージュ効果により境界が見えにくくなる。また、図4(B)のように色a’を分散させると、色aと色a’との色差をより感じさせにくくすることができる。   The color QR codes in FIGS. 4A to 4E have a characteristic that it is difficult to counterfeit because it is difficult to understand at first glance that conditional colors are included. If the color a and the color a ′ having the same color relationship are adjacent to each other as shown in the lower diagram of FIG. 4A, it may be detected that the colors are slightly different. If the code is stacked, the camouflage effect makes it difficult to see the boundary. If the color a ′ is dispersed as shown in FIG. 4B, the color difference between the color a and the color a ′ can be made more difficult to feel.

また、図4(C)のように複数の条件等色の組み合わせを使用することにより、条件等色の関係にある箇所を見分けにくくさせることができる。また、複数の条件等色の組み合わせを使用すると、偽造する際、複数のスペクトルを再現する必要があるため堅牢度を高めることができる。また、図4(D)のように背景に模様以外のデザイン性を付与することもできる。   Further, by using a combination of a plurality of condition color equivalents as shown in FIG. 4C, it is possible to make it difficult to distinguish a place having a condition color match relationship. In addition, when a combination of a plurality of condition-like colors is used, it is necessary to reproduce a plurality of spectra when counterfeiting, thereby increasing the fastness. Further, as shown in FIG. 4D, design properties other than the pattern can be given to the background.

本発明の実施の形態に係るカラーQRコードは所定の印刷媒体(例えば、紙、布地)に印刷される。当該カラーQRコードには様々な情報がコード化されて含められる。例えば、商品コードが含められる。商品コードとはQRコードが添付された物品を示すコード(例えば、JIS−X−0501により規格化されたJANバーコード)である。JANバーコードには、国コード、メーカコード、商品アイテムコードが含まれる。また、商品コードの代わりにロット番号や個別番号などが用いられてもよい。   The color QR code according to the embodiment of the present invention is printed on a predetermined print medium (for example, paper, fabric). Various information is coded and included in the color QR code. For example, a product code is included. The product code is a code (for example, a JAN barcode standardized by JIS-X-0501) indicating an article to which a QR code is attached. The JAN barcode includes a country code, a manufacturer code, and a merchandise item code. A lot number or an individual number may be used instead of the product code.

また、本発明の実施の形態に係るカラーQRコードの認証は、後述するように、真贋判定サーバまたは真贋判定PC(以下、サーバを用いる例を想定する)を経由する場合と経由しない場合がある。真贋判定サーバを経由する場合、カラーQRコード内に真贋サーバへアクセスするためのサーバアドレス情報(例えば、URL(Uniform Resource Locator))が含まれていなければならない。したがって、真贋判定サーバを経由する場合、カラーQRコードには、例えば、次の情報が含まれる。
「日本 ○○○社製 商品No.20546879 http//www.・・・(真贋判定サーバURL)」
Further, as will be described later, the authentication of the color QR code according to the embodiment of the present invention may or may not pass through an authenticity determination server or an authenticity determination PC (hereinafter, an example using a server). . When passing through the authentication server, server address information (for example, URL (Uniform Resource Locator)) for accessing the authentication server must be included in the color QR code. Therefore, when passing through the authentication server, the color QR code includes, for example, the following information.
“Product No.20546879 manufactured by Japan XX Company http // www .... (authentication server URL)”

一方、真贋判定サーバを経由しない場合、カラーQRコードに含まれる情報のみを使用して真贋判定する必要がある。したがって、条件等色で印刷された、比較すべきエリアを示す位置情報(例えば、XY座標で規定される)と、それら比較エリアの色情報の真値が、カラーQRコードに含まれていなければならない。本発明の実施の形態では、色情報は条件等色の関係にある色aで印刷されたエリアのL真値と、色a’で印刷されたエリアのL真値と、色aと色a’の色差の真値で規定する。また、これら位置情報と色情報の真値は暗号化され、QRコード読取装置で解読されることが望ましい。以上を踏まえ、真贋判定サーバを経由しない場合、カラーQRコードには、例えば、次の情報が含まれる。
「日本 ○○○社製 商品No.20546879 比較エリア位置、L真値、エリア色差の真値」
On the other hand, when not passing through the authenticity determination server, it is necessary to determine the authenticity using only the information included in the color QR code. Therefore, if the color QR code does not include the position information (for example, defined by XY coordinates) printed in the same color and indicating the area to be compared and the true value of the color information in the comparison area. Don't be. In the embodiment of the present invention, the color information and the L * a * b * true value of the printed area with the color a in the relation of metamerism, the printed color a 'Area L * a * b * Specified by the true value and the true value of the color difference between the color a and the color a ′. Further, it is desirable that the true values of the position information and the color information are encrypted and decrypted by the QR code reader. Based on the above, when not passing through the authentication server, the color QR code includes, for example, the following information.
“Product No. 20546879, manufactured by Japan XX Corporation, comparison area position, L * a * b * true value, true value of area color difference”

以下、本発明の実施に形態に係る真贋判定方法について概説する。当該実施の形態では、上述したカラーQRコードは、撮像素子(例えば、CCD (Charge Coupled Device) イメージセンサやCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)により白色光源下にて撮像される。その撮像されたRGB画像はグレー化され、その明暗に応じて2値化される。そして、その輝度情報から既存のQRコード読み取りアプリケーションによって、コードに含まれる内容が読み取られる。それと同時に、画素毎の6バンドの色情報が取得され、その取得された色情報と、読み取られたQRコードの真値の色情報とが比較され、真贋判定が行われる。   Hereinafter, the authenticity determination method according to the embodiment of the present invention will be outlined. In the present embodiment, the above-described color QR code is imaged under a white light source by an image sensor (for example, a charge coupled device (CCD) image sensor or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS)). Is grayed out and binarized according to the brightness, and the content contained in the code is read from the luminance information by an existing QR code reading application, and at the same time, 6-band color information for each pixel Is acquired, and the acquired color information is compared with the true color information of the read QR code, and authenticity determination is performed.

色情報の取得に、分光器(〜2nmおきに測定が可能)を用いることが考えられるが、分光器は波長刻みが細かく高精度ではあるが、高価でデータ量が多くなる。そのため、安価な装置での分光画像の取得にはあまり適していない。また、ハイパースペクトルカメラ(2〜10nmおきに測定可能)やマルチバンドスペクトルカメラ(数10〜100nmおきに測定可能)を用いることが考えられる。これらは、現在、分光画像の取得によく使用されている。ただし、液晶チューナブルフィルタが使用されていたり、フィルタ枚数が多ければやはり高価になる。   Although it is conceivable to use a spectroscope (measurement is possible every 2 nm) for acquiring color information, the spectroscope is fine in wavelength step and highly accurate, but is expensive and increases the amount of data. Therefore, it is not very suitable for acquiring a spectral image with an inexpensive apparatus. Further, it is conceivable to use a hyperspectral camera (measurable every 2 to 10 nm) or a multiband spectrum camera (measurable every 10 to 100 nm). These are now often used to acquire spectral images. However, if a liquid crystal tunable filter is used or if the number of filters is large, it will be expensive.

そこで、数バンドの測定結果を用いて分光反射スペクトル推定を行う手法が提案されており、本実施の形態ではこの手法を用いて真贋判定を行う。以下、比較的安価で簡易な真贋判定システムを想定し、RR’BB’GG’6バンドの測定値から分光反射スペクトルを推定する例を説明する。   Therefore, a method for estimating the spectral reflection spectrum using the measurement results of several bands has been proposed, and in this embodiment, authenticity determination is performed using this method. In the following, an example in which a spectral reflection spectrum is estimated from the measured values of the RR′BB′GG′6 band, assuming a relatively inexpensive and simple authentication system will be described.

図5は、撮像素子に装着されるカラーフィルタの分光感度特性の一例を示す図である。図5に示すグラフの横軸は波長[nm]、縦軸は透過率[%]を示す。一般的なデジタルカメラに使用される撮像素子は、ベイヤ配列された三原色フィルタ(RGBフィルタ)が装着されるものが多い。当該撮像素子はRGBの3バンドの画素信号を出力する。本実施の形態では、6バンドの画素信号を取得するため、分光感度特性が異なる2種類の三原色フィルタを用いる。すなわち、RGBフィルタの波長帯域を短波長側にシフトさせたR’G’B’フィルタを用いる。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of spectral sensitivity characteristics of a color filter attached to the image sensor. The horizontal axis of the graph shown in FIG. 5 indicates wavelength [nm], and the vertical axis indicates transmittance [%]. Many image sensors used in general digital cameras are equipped with three primary color filters (RGB filters) arranged in a Bayer array. The image sensor outputs RGB three-band pixel signals. In this embodiment, two types of three primary color filters having different spectral sensitivity characteristics are used in order to acquire 6-band pixel signals. That is, an R′G′B ′ filter in which the wavelength band of the RGB filter is shifted to the short wavelength side is used.

図5に示すように、R’G’B’フィルタは、RGBフィルタの不感帯域を補間するような分光感度特性を持つ。撮像素子にRGBフィルタを装着してRGB3バンドの画素信号を取得し、その後、R’G’B’フィルタを装着してR’G’B’3バンドの画素信号を取得する。これにより、合計6バンドの画素信号を取得できる。なお、RR’BB’GG’の各フィルタを撮像素子に固定的に装着してもよい。この場合、1回の撮影で6バンドの画素信号を取得できるが、解像度は低下する。   As shown in FIG. 5, the R′G′B ′ filter has a spectral sensitivity characteristic that interpolates the dead band of the RGB filter. An RGB filter is attached to the image sensor to obtain RGB 3-band pixel signals, and then an R′G′B ′ filter is attached to obtain R′G′B′-band pixel signals. Thereby, a total of 6-band pixel signals can be acquired. Each filter of RR′BB′GG ′ may be fixedly attached to the image sensor. In this case, 6-band pixel signals can be acquired by one shooting, but the resolution decreases.

(実施例1)
図6は、実施例1に係る真贋判定システム300の構成を示す図である。実施例1は、上述した真贋判定サーバ経由ありの場合に該当する。上述したようにカラーQRコードは、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷された識別コードである。真贋判定サーバを経由する場合、当該カラーQRコードには商品コードなどの管理情報と真贋判定装置200にアクセスするためのアドレスまたは識別子(例えば、URL)がコード化される。
Example 1
FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of the authenticity determination system 300 according to the first embodiment. The first embodiment corresponds to the case where there is an authentication determination server as described above. As described above, the color QR code is an identification code that is color-printed on the print medium using the condition color. When passing through the authentication server, management information such as a product code and an address or identifier (for example, URL) for accessing the authentication device 200 are encoded in the color QR code.

真贋判定システム300は、撮像装置100および真贋判定装置200を備える。撮像装置100と真贋判定装置200は、所定のネットワーク(例えば、インターネット)を介して通信が可能な構成である。   The authenticity determination system 300 includes an imaging device 100 and an authenticity determination device 200. The imaging device 100 and the authenticity determination device 200 are configured to be able to communicate via a predetermined network (for example, the Internet).

撮像装置100は上述したQRコード読取装置が該当する。より具体的には、カメラ機能付き携帯電話機、カメラ機能付きスマートフォン、通信機能付きデジタルカメラ、通信機能付き専用機器などが該当する。真贋判定装置200は上述した真贋判定サーバが該当する。撮像装置100として、当該携帯電話機およびスマートフォンを採用する場合、携帯電話網を介して基地局に無線通信によりアクセスして、真贋判定装置200とデータをやりとりできる。また、撮像装置100が無線LAN機能を搭載する場合、無線通信によりアクセスポイントにアクセスして、真贋判定装置200とデータをやりとりできる。   The imaging device 100 corresponds to the QR code reading device described above. More specifically, a mobile phone with a camera function, a smartphone with a camera function, a digital camera with a communication function, a dedicated device with a communication function, and the like are applicable. The authenticity determination device 200 corresponds to the authenticity determination server described above. When the mobile phone and the smartphone are employed as the imaging device 100, the base station can be accessed by wireless communication via the mobile phone network, and data can be exchanged with the authenticity determination device 200. Further, when the imaging apparatus 100 is equipped with a wireless LAN function, the access point can be accessed by wireless communication, and data can be exchanged with the authenticity determination apparatus 200.

撮像装置100は、画像読取部110、制御部120、通信部130および表示部140を備え、印刷されたカラーQRコードを撮像するための装置である。画像読取部110は、撮像素子111、画像処理部112および識別コード読取部113を含む。   The imaging apparatus 100 includes an image reading unit 110, a control unit 120, a communication unit 130, and a display unit 140, and is an apparatus for imaging a printed color QR code. The image reading unit 110 includes an image sensor 111, an image processing unit 112, and an identification code reading unit 113.

撮像素子111は、カラーQRコードを撮像する。図5に示したようなRGBフィルタとR’G’B’フィルタをそれぞれ、撮像素子111の入射面側に装着して2回撮像することにより、6バンドの画像を取得する。なお、撮像装置100は照明とすべき白色光源が付属され、外光を遮断できる構成であることが好ましい。ユーザは撮影時、測定対象物に照明を均一に照射し、光源の正反射成分がレンズに入らないように撮影することが望ましい。   The image sensor 111 captures a color QR code. An RGB filter and an R′G′B ′ filter as shown in FIG. 5 are mounted on the incident surface side of the image sensor 111 and imaged twice, thereby obtaining a 6-band image. Note that the imaging apparatus 100 is preferably provided with a white light source to be illuminated and configured to block external light. It is desirable that the user shoots so that the object to be measured is uniformly illuminated during shooting so that the regular reflection component of the light source does not enter the lens.

画像処理部112は、撮像素子111により撮像されたカラーQRコード画像の2値化、回転、移動、拡大/縮小などの画像処理を行い、識別コード読取部113に供給する。識別コード読取部113は、撮像素子111により画像処理された画像から、商品コードおよびURLを検出する。撮像素子111により撮像された6バンドの画像、ならびに識別コード読取部113により検出された商品コードおよびURLは、制御部120に供給される。なお、制御部120に供給される6バンドの画像は、画像処理部112により回転、移動、拡大/縮小などの画像処理が施されていることが好ましい。   The image processing unit 112 performs image processing such as binarization, rotation, movement, and enlargement / reduction of the color QR code image captured by the image sensor 111 and supplies the processed image to the identification code reading unit 113. The identification code reading unit 113 detects the product code and the URL from the image processed by the image sensor 111. The 6-band image captured by the image sensor 111 and the product code and URL detected by the identification code reader 113 are supplied to the controller 120. Note that the 6-band image supplied to the control unit 120 is preferably subjected to image processing such as rotation, movement, and enlargement / reduction by the image processing unit 112.

制御部120は撮像装置100全体を統括的に制御する。通信部130は、識別コード読取部113により読み取られたURLを用いて真贋判定装置200にネットワークを介してアクセスし、上記商品コードおよび上記6バンドの画像を真贋判定装置200に送信する。また、真贋判定装置200により判定された真贋判定結果を受信する。表示部140は、真贋判定装置200から受信された真贋判定結果を表示する。   The control unit 120 controls the entire imaging apparatus 100 in an integrated manner. The communication unit 130 accesses the authenticity determination device 200 via the network using the URL read by the identification code reading unit 113, and transmits the product code and the 6-band image to the authenticity determination device 200. Further, the authenticity determination result determined by the authenticity determination device 200 is received. The display unit 140 displays the authentication result received from the authentication device 200.

真贋判定装置200は、通信部210、表示部220、制御部230および記憶部240を備え、撮像装置100により撮像されたカラーQRコードの真贋を判定するための装置である。真贋判定の結果、本物と判定された場合、そのカラーQRコードは正当なものと認証されたと考えることができる。したがって、真贋判定装置200は認証装置と考えることもできる。   The authenticity determination device 200 includes a communication unit 210, a display unit 220, a control unit 230, and a storage unit 240, and is a device for determining the authenticity of the color QR code imaged by the imaging device 100. As a result of authenticity determination, if it is determined to be authentic, it can be considered that the color QR code has been authenticated as valid. Therefore, the authenticity determination device 200 can be considered as an authentication device.

通信部210は、撮像装置100から商品コードおよび6バンドの画像を受信する。また、後述する手法により真贋判定結果を撮像装置100に送信する。表示部220は、所定の情報を表示する。本実施例では真贋判定の演算過程や真贋判定結果を表示する。   The communication unit 210 receives a product code and a 6-band image from the imaging apparatus 100. Further, the authenticity determination result is transmitted to the imaging apparatus 100 by a method described later. The display unit 220 displays predetermined information. In the present embodiment, the authentication process and the authentication result are displayed.

制御部230は真贋判定装置200全体を統括的に制御する。より具体的には、制御部230は、比較エリア取得部231、エリア画素値算出部232、分光スペクトル推定部233、差分スペクトル算出部234、相関係数&RMS算出部235および真贋判定部236を含む。   The control unit 230 comprehensively controls the authenticity determination device 200 as a whole. More specifically, the control unit 230 includes a comparison area acquisition unit 231, an area pixel value calculation unit 232, a spectral spectrum estimation unit 233, a difference spectrum calculation unit 234, a correlation coefficient & RMS calculation unit 235, and an authenticity determination unit 236. .

これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のLSIで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。   These configurations can be realized by an arbitrary processor, memory, or other LSI in terms of hardware, and can be realized by a program loaded in the memory in terms of software, but here by their cooperation. Draw functional blocks. Therefore, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof.

記憶部240は、測定スペクトル特性保持部241、光源スペクトル特性保持部242、カメラ分光感度特性保持部243、学習スペクトル特性保持部244、比較エリア保持部245および差分スペクトル真値保持部246を含む。   The storage unit 240 includes a measurement spectrum characteristic holding unit 241, a light source spectral characteristic holding unit 242, a camera spectral sensitivity characteristic holding unit 243, a learning spectrum characteristic holding unit 244, a comparison area holding unit 245, and a difference spectrum true value holding unit 246.

測定スペクトル特性保持部241は、撮像装置100により測定された6バンドの画像を一時的に保持する。光源スペクトル特性保持部242、カメラ分光感度特性保持部243および学習スペクトル特性保持部244には、分光反射率スペクトル推定に必要な、それぞれの特性情報が保持される。これら特性情報の具体例は後述する。   The measurement spectral characteristic holding unit 241 temporarily holds a 6-band image measured by the imaging apparatus 100. The light source spectral characteristic holding unit 242, the camera spectral sensitivity characteristic holding unit 243, and the learning spectral characteristic holding unit 244 hold characteristic information necessary for spectral reflectance spectrum estimation. Specific examples of these characteristic information will be described later.

比較エリア保持部245は、商品コード毎に、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアの位置情報を保持する。差分スペクトル真値保持部246は、第1エリアの色の分光反射スペクトルと第2エリアの色の分光反射スペクトルの差分スペクトルの真値を保持する。   The comparison area holding unit 245 holds, for each product code, position information of the first area and the second area in which two colors having the same color relationship are printed. The difference spectrum true value holding unit 246 holds the true value of the difference spectrum between the spectral reflection spectrum of the color of the first area and the spectral reflection spectrum of the color of the second area.

比較エリア取得部231は、通信部210により受信された商品コードに対応する、第1エリアと第2エリアを比較エリア保持部245から取得する。エリア画素値算出部232は、通信部210により受信された6バンドの画像のそれぞれから、比較エリア取得部231により取得された第1エリアと第2エリアの平均画素値をバンドごとに算出する。   The comparison area acquisition unit 231 acquires the first area and the second area corresponding to the product code received by the communication unit 210 from the comparison area holding unit 245. The area pixel value calculation unit 232 calculates, for each band, the average pixel values of the first area and the second area acquired by the comparison area acquisition unit 231 from each of the 6-band images received by the communication unit 210.

分光スペクトル推定部233は、エリア画素値算出部232により算出された第1エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部244に保持される第1エリアの学習データを用いて、第1エリアの分光反射スペクトルを推定する。同様に、エリア画素値算出部232により算出された第2エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部244に保持される第2エリアの学習データを用いて、第2エリアの分光反射スペクトルを推定する。この分光反射スペクトルの推定方法は後述する。   The spectral spectrum estimation unit 233 uses the average pixel value for each band of the first area calculated by the area pixel value calculation unit 232 and the learning data of the first area held in the learning spectrum characteristic holding unit 244, and Estimate the spectral reflection spectrum of one area. Similarly, using the average pixel value for each band of the second area calculated by the area pixel value calculation unit 232 and the learning data of the second area held in the learning spectrum characteristic holding unit 244, the spectrum of the second area is used. Estimate the reflection spectrum. A method for estimating the spectral reflection spectrum will be described later.

差分スペクトル算出部234は、分光スペクトル推定部233により推定された第1エリアの分光反射スペクトルと第2エリアの分光反射スペクトルとの差分スペクトルを算出する。相関係数&RMS算出部235は、この差分スペクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部246に保持される差分スペクトルの真値との相関係数Rおよび平均二乗偏差RMSを算出する。   The difference spectrum calculation unit 234 calculates a difference spectrum between the spectral reflection spectrum of the first area estimated by the spectral spectrum estimation unit 233 and the spectral reflection spectrum of the second area. The correlation coefficient & RMS calculation unit 235 calculates a correlation coefficient R and a mean square deviation RMS between the measured value of the difference spectrum and the true value of the difference spectrum held in the difference spectrum true value holding unit 246.

真贋判定部236は、分光スペクトル推定部233により推定された第1エリアの分光反射スペクトルと第2エリアの分光反射スペクトルを用いて、上記カラーQRコードの真贋を判定する。本実施例では、真贋判定部236は、相関係数&RMS算出部235により算出された上記相関係数Rおよび上記平均二乗偏差RMSにもとづき、当該カラーQRコードの真贋を判定する。より具体的には、当該上記相関係数Rが所定の第1設定値より大きく、かつ上記平均二乗偏差RMSが所定の第2設定値より小さい場合、本物と判定し、この条件を満たさない場合、偽物と判定する。   The authenticity determination unit 236 determines the authenticity of the color QR code using the spectral reflection spectrum of the first area and the spectral reflection spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit 233. In this embodiment, the authenticity determination unit 236 determines the authenticity of the color QR code based on the correlation coefficient R calculated by the correlation coefficient & RMS calculation unit 235 and the mean square deviation RMS. More specifically, when the correlation coefficient R is larger than a predetermined first set value and the mean square deviation RMS is smaller than a predetermined second set value, it is determined to be genuine, and this condition is not satisfied Judged as fake.

図7は、実施例1に係る真贋判定システム300の動作例を説明するためのフローチャートである。まず、撮像装置100の撮像素子111は、上記カラーQRコードを撮像し、6バンドの画素値(本実施例では、RR’GG’BB’の画素値)により形成される6バンドの画像を取得する(S10)。識別コード読取部113は、撮像されたQRコードの画像から商品コードおよびURLを検出する(S12)。通信部130は、そのURLを用いて真贋判定装置200にアクセスし、商品コードと6バンドの画像を転送する(S14)。   FIG. 7 is a flowchart for explaining an operation example of the authenticity determination system 300 according to the first embodiment. First, the imaging device 111 of the imaging apparatus 100 captures the color QR code and acquires a 6-band image formed by 6-band pixel values (RR′GG′BB ′ pixel value in this embodiment). (S10). The identification code reading unit 113 detects the product code and the URL from the captured QR code image (S12). The communication unit 130 accesses the authenticity determination device 200 using the URL, and transfers the product code and the 6-band image (S14).

真贋判定装置200の比較エリア取得部231は、撮像装置100から転送されてきた商品コードに対応する色比較エリアを、比較エリア保持部245から読み出す(S16)。組をなす2つの色比較エリアには、条件等色の関係にある色aと色a’がそれぞれ配色されている。   The comparison area acquisition unit 231 of the authenticity determination device 200 reads out the color comparison area corresponding to the product code transferred from the imaging device 100 from the comparison area holding unit 245 (S16). In the two color comparison areas forming the set, the color a and the color a ′ having the same color relationship are arranged.

エリア画素値算出部232は、色aのエリアと色a’のエリアをそれぞれトリミングする。そして、トリミングされた両エリアのそれぞれについて、RR’GG’BB’値の平均化を算出する(S18)。したがって、エリアごとに分光反射スペクトル推定の基礎となるべき6値が生成される。   The area pixel value calculation unit 232 trims the area of color a and the area of color a ′. Then, averaging of the RR′GG′BB ′ value is calculated for each of the trimmed areas (S18). Therefore, six values to be the basis of spectral reflection spectrum estimation are generated for each area.

図8は、色比較エリアおよびトリミングを説明するための図である。図8では条件等色の関係にある色aが配色されたエリアaと、色a’が配色されたエリアa’がQRコードが形成される正方領域30内に形成されている。このエリアaとエリアa’の色を比較する場合、各エリア境界は印刷ずれやインクの滲みによる混色が発生しやすいため、エリア境界より数画素、内側の範囲(図8では斜線部の範囲)で、画素値の平均値をバンドごとに算出する。なお、平均値ではなく中央値を用いてもよい。   FIG. 8 is a diagram for explaining the color comparison area and trimming. In FIG. 8, an area a in which a color a having a conditional color relationship is arranged and an area a ′ in which a color a ′ is arranged are formed in a square region 30 where a QR code is formed. When comparing the colors of area a and area a ′, color mixing due to printing misalignment or ink bleeding is likely to occur at each area boundary, and therefore a range several pixels inside the area boundary (the shaded area in FIG. 8). Then, the average value of the pixel values is calculated for each band. Note that a median value may be used instead of the average value.

図7に戻り、分光スペクトル推定部233は、ステップS18により算出されたRR’GG’BB’平均値を用いて、各エリアの分光反射スペクトルを推定する(S20)。より具体的には、実測分の分光反射スペクトルをカメラの各チャンネル(上記バンドに対応)の感度で計測する過程を線形の行列計算にモデル化し、逆行列を求める問題として定式化して、未知の分光反射スペクトルを推定する。なお、当該実測分の分光反射スペクトルは、学習スペクトル特性保持部244に保持される既知の複数の分光反射スペクトルと、光源スペクトル特性保持部242に保持される光源スペクトル特性を掛け合わせたスペクトルである。当該カメラの各チャンネルの感度は、カメラ分光感度特性保持部243に保持される。なお、当該推定方法として、ウィナー推定、重回帰分析、マルコフ推定、主成分分析などを用いることができる。本明細書では、ウィナー推定を用いる例について後述する。   Returning to FIG. 7, the spectral spectrum estimation unit 233 estimates the spectral reflection spectrum of each area using the RR′GG′BB ′ average value calculated in step S <b> 18 (S <b> 20). More specifically, the process of measuring the measured spectral reflection spectrum with the sensitivity of each channel of the camera (corresponding to the above band) is modeled as a linear matrix calculation, formulated as an inverse matrix problem, and the unknown Estimate the spectral reflectance spectrum. The actually measured spectral reflection spectrum is a spectrum obtained by multiplying a plurality of known spectral reflection spectra held in the learning spectrum characteristic holding unit 244 and the light source spectral characteristics held in the light source spectrum characteristic holding unit 242. . The sensitivity of each channel of the camera is held in the camera spectral sensitivity characteristic holding unit 243. As the estimation method, winner estimation, multiple regression analysis, Markov estimation, principal component analysis, or the like can be used. In this specification, an example using the winner estimation will be described later.

差分スペクトル算出部234は、分光スペクトル推定部233により推定されたエリアaの分光反射スペクトルとエリアa’の分光反射率スペクトルの差分スペクトルを算出する(S22)。   The difference spectrum calculation unit 234 calculates a difference spectrum between the spectral reflectance spectrum of the area a estimated by the spectral spectrum estimation unit 233 and the spectral reflectance spectrum of the area a ′ (S22).

図9(A)〜(C)は、差分スペクトル算出部234により算出された差分スペクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部246に保持される差分スペクトルの真値との関係を示す図である。図9(A)はエリアaの分光反射スペクトルを示し、図9(B)はエリアa’の分光反射スペクトルを示す。図9(C)は、エリアaの分光反射スペクトルとエリアa’の分光反射スペクトルの差分ベクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部246に保持される差分スペクトルの真値とを同一グラフ内に描いたものである。   9A to 9C are diagrams showing the relationship between the measured value of the difference spectrum calculated by the difference spectrum calculation unit 234 and the true value of the difference spectrum held in the difference spectrum true value holding unit 246. is there. FIG. 9A shows the spectral reflection spectrum of area a, and FIG. 9B shows the spectral reflection spectrum of area a ′. FIG. 9C shows the measured value of the difference vector between the spectral reflection spectrum of area a and the spectral reflection spectrum of area a ′ and the true value of the differential spectrum held in the differential spectrum true value holding unit 246 in the same graph. It is drawn in.

図7に戻り、相関係数&RMS算出部235は、上記差分スペクトルの測定値と真値との間の相関係数Rおよび平均二乗偏差RMSを算出する(S24)。   Returning to FIG. 7, the correlation coefficient & RMS calculation unit 235 calculates the correlation coefficient R and the mean square deviation RMS between the measured value and the true value of the difference spectrum (S24).

当該相関係数Rは下記(式1)により、平均二乗偏差RMSは下記(式2)により算出される。   The correlation coefficient R is calculated by the following (formula 1), and the mean square deviation RMS is calculated by the following (formula 2).

ここで、xiは差分スペクトル測定値xの波長iにおける差分反射率を示す値である。yiは差分スペクトル真値yの波長iにおける差分反射率を示す値である。 Here, xi is a value indicating the differential reflectance at the wavelength i of the differential spectrum measurement value x. yi is a value indicating the differential reflectance at the wavelength i of the differential spectrum true value y.

真贋判定部236は、相関係数Rが上記第1設定値より大きく、かつ平均二乗偏差RMSが上記第2設定値より小さくなれば(S26のY)、上記カラーQRコードを本物と判定し(S28)、その条件を満たさないとき(S26のN)、偽物と判定する(S30)。図7のフローチャートでは、当該第1設定値を0.98、当該第2設定値を0.05とする例を示しているが、これら設定値はこれらの値に限るものではない。設計者は実験やシミュレーションにもとづき、これらの設定値を調整することにより、本物拒否率および偽物受入率を低減または最適化することができる。なお、システムを簡素化したい場合、相関係数Rだけで真贋判定することも考えられる。   If the correlation coefficient R is larger than the first set value and the mean square deviation RMS is smaller than the second set value (Y in S26), the authenticity determination unit 236 determines that the color QR code is genuine ( When the condition is not satisfied (N in S26), it is determined as a fake (S30). The flowchart of FIG. 7 shows an example in which the first set value is 0.98 and the second set value is 0.05, but these set values are not limited to these values. The designer can reduce or optimize the genuine rejection rate and the fake acceptance rate by adjusting these set values based on experiments and simulations. If it is desired to simplify the system, it is also conceivable to make an authenticity determination using only the correlation coefficient R.

通信部210は、真贋判定装置200による真贋判定結果を撮像装置100に返信する(S32)。撮像装置100の表示部140は、その真贋判定結果を表示する(S34)。   The communication unit 210 returns the authentication result of the authentication device 200 to the imaging device 100 (S32). The display unit 140 of the imaging apparatus 100 displays the authentication result (S34).

(実施例2)
次に、実施例2について説明する。実施例2は、上述した真贋判定サーバを経由しない場合に該当する。実施例2では、実施例1における撮像装置100に、真贋判定装置200の機能をそのまま組み込むことも考えられる。ただし、商品コードに対応した色比較エリアとその色情報が保存されたデータベースを撮像装置が保持しなければならないため、データ数が少ない場合でない限り、装置の小型、軽量化は難しい。
(Example 2)
Next, Example 2 will be described. The second embodiment corresponds to the case where the above-described authentication server is not passed. In the second embodiment, it is conceivable to incorporate the function of the authenticity determination device 200 into the imaging device 100 in the first embodiment as it is. However, since the imaging device must hold a color comparison area corresponding to the product code and a database storing the color information, it is difficult to reduce the size and weight of the device unless the number of data is small.

そこで、カラーQRコードに含まれる情報のみで真贋判定を行うことができれば、比較的小型、軽量、安価な装置でもスタンドアロンで真贋判定を行うことができる。この場合、カラーQRコード自体に色比較エリアの位置とその色情報の真値が含まれている必要がある。色情報は、実施例1では色比較エリア間の差分スペクトルの真値としたが、それをカラーQRコードに含めるにはデータ量が大きくなりすぎる。差分スペクトル情報の代わりに、実施例2では各色比較エリアのL、色比較エリア間の色差ΔEabを用いるとする。また、色比較エリアの位置情報と、色情報の真値(すなわち、各色比較エリアのLの真値および色比較エリアの色差の真値)を暗号化し、後述する真贋判定装置400のみで解読可能な構成とすることが望ましい。 Therefore, if authentication can be performed only with information included in the color QR code, authentication can be performed on a stand-alone basis even with a relatively small, light, and inexpensive device. In this case, the color QR code itself needs to include the position of the color comparison area and the true value of the color information. The color information is the true value of the difference spectrum between the color comparison areas in the first embodiment, but the data amount is too large to include it in the color QR code. In the second embodiment, L * a * b * of each color comparison area and color difference ΔE * ab between color comparison areas are used instead of the difference spectrum information. Further, the position information of the color comparison area and the true value of the color information (that is, the true value of L * a * b * of each color comparison area and the true value of the color difference of the color comparison area) are encrypted, and an authenticity determination device to be described later It is desirable to have a configuration in which only 400 can be decoded.

図10は、実施例2に係る真贋判定装置400の構成を示す図である。当該真贋判定装置400は、画像読取部410、制御部420、記憶部430および表示部440を備える。画像読取部410は、撮像素子411、画像処理部412および識別コード読取部413を含む。実施例2に係る画像読取部410の構成は、実施例1に係る画像読取部110と基本的に同様である。以下、相違点について説明する。   FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of the authenticity determination device 400 according to the second embodiment. The authenticity determination device 400 includes an image reading unit 410, a control unit 420, a storage unit 430, and a display unit 440. The image reading unit 410 includes an image sensor 411, an image processing unit 412, and an identification code reading unit 413. The configuration of the image reading unit 410 according to the second embodiment is basically the same as that of the image reading unit 110 according to the first embodiment. Hereinafter, differences will be described.

識別コード読取部413は、撮像素子411により画像処理された画像から、商品コード、色比較エリアとされるべき第1エリアと第2エリアの位置情報、および第1エリアのLの真値、第2エリアのLの真値、および第1エリアと第2エリア間の色差の真値を検出する。撮像素子411により撮像された6バンドの画像、ならびに識別コード読取部413により検出された商品コード、第1エリアと第2エリアの位置情報、第1エリアのLの真値、第2エリアのLの真値および第1エリアと第2エリア間の色差の真値は、制御部420に供給される。 The identification code reading unit 413 reads the product code, the position information of the first area and the second area to be the color comparison area, and the L * a * b * of the first area from the image processed by the image sensor 411 . , The true value of L * a * b * in the second area, and the true value of the color difference between the first area and the second area are detected. 6-band image captured by the image sensor 411, product code detected by the identification code reader 413, position information of the first area and the second area, the true value of L * a * b * of the first area, The true value of L * a * b * in the second area and the true value of the color difference between the first area and the second area are supplied to the control unit 420.

制御部420は、比較エリア取得部421、エリア画素値算出部422、分光スペクトル推定部423、L*a*b*算出部424、色差算出部425および真贋判定部426を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のLSIで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。   The control unit 420 includes a comparison area acquisition unit 421, area pixel value calculation unit 422, spectral spectrum estimation unit 423, L * a * b * calculation unit 424, color difference calculation unit 425, and authenticity determination unit 426. These configurations can be realized by an arbitrary processor, memory, or other LSI in terms of hardware, and can be realized by a program loaded in the memory in terms of software, but here by their cooperation. Draw functional blocks. Therefore, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof.

記憶部430は、測定スペクトル特性保持部431、光源スペクトル特性保持部432、カメラ分光感度特性保持部433および学習スペクトル特性保持部434を含む。これらは、実施例1の測定スペクトル特性保持部241、光源スペクトル特性保持部242、カメラ分光感度特性保持部243および学習スペクトル特性保持部244と同様であるため、説明を省略する。   The storage unit 430 includes a measurement spectral characteristic holding unit 431, a light source spectral characteristic holding unit 432, a camera spectral sensitivity characteristic holding unit 433, and a learning spectral characteristic holding unit 434. Since these are the same as the measurement spectral characteristic holding unit 241, the light source spectral characteristic holding unit 242, the camera spectral sensitivity characteristic holding unit 243, and the learning spectral characteristic holding unit 244 of the first embodiment, description thereof will be omitted.

比較エリア取得部421は、識別コード読取部413により検出された第1エリアと第2エリアを取得する。エリア画素値算出部422は、画像読取部410により読み取られた6バンドの画像のそれぞれから、比較エリア取得部421により取得された第1エリアと第2エリアの平均画素値をバンドごとに算出する。   The comparison area acquisition unit 421 acquires the first area and the second area detected by the identification code reading unit 413. The area pixel value calculation unit 422 calculates, for each band, the average pixel value of the first area and the second area acquired by the comparison area acquisition unit 421 from each of the 6 band images read by the image reading unit 410. .

分光スペクトル推定部423は、エリア画素値算出部422により算出された第1エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部434に保持される第1エリアの学習データを用いて、第1エリアの分光反射スペクトルを推定する。同様に、エリア画素値算出部422により算出された第2エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部434に保持される第2エリアの学習データを用いて、第2エリアの分光反射スペクトルを推定する。   The spectral spectrum estimation unit 423 uses the average pixel value for each band of the first area calculated by the area pixel value calculation unit 422 and the learning data of the first area held in the learning spectrum characteristic holding unit 434. Estimate the spectral reflection spectrum of one area. Similarly, using the average pixel value for each band of the second area calculated by the area pixel value calculation unit 422 and the learning data of the second area held in the learning spectrum characteristic holding unit 434, the spectrum of the second area is used. Estimate the reflection spectrum.

L*a*b*算出部424は、分光スペクトル推定部423により推定された第1エリアの分光反射スペクトルから、第1エリアのL*a*b*の値を算出する。同様に、分光スペクトル推定部423により推定された第2エリアの分光反射スペクトルから、第2エリアのL*a*b*の値を算出する。   The L * a * b * calculation unit 424 calculates the value of L * a * b * of the first area from the spectral reflection spectrum of the first area estimated by the spectral spectrum estimation unit 423. Similarly, the value of L * a * b * of the second area is calculated from the spectral reflection spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit 423.

色差算出部425は、L*a*b*算出部424により算出された、第1エリアのL*a*b*の値と第2エリアのL*a*b*の値との差分を算出する。本実施例では、両者のΔE*abの値を両者の色差として利用する。これらL*a*b*の値、ΔE*abの値の算出方法は後述する。   The color difference calculation unit 425 calculates the difference between the L * a * b * value of the first area and the L * a * b * value of the second area, which is calculated by the L * a * b * calculation unit 424. To do. In this embodiment, both ΔE * ab values are used as the color difference between them. A method of calculating these L * a * b * values and ΔE * ab values will be described later.

真贋判定部426は、識別コード読取部413により検出された第1エリアの色の真値と分光スペクトル推定部423により推定された第1エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との比較、識別コード読取部413により検出された第2エリアの色の真値と分光スペクトル推定部423により推定された第2エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との比較、および識別コード読取部413により検出された色差の真値と分光スペクトル推定部423により算出された第1エリアと第2エリア間の色差の真値との比較にもとづいて、上記カラーQRコードの真贋を判定する。この判定処理の具体例は後述する。表示部440は、真贋判定部426により判定された真贋判定結果を表示する。   The authenticity determination unit 426 calculates the true value of the color of the first area detected by the identification code reading unit 413 and the measured value of the color calculated from the spectral reflection spectrum of the first area estimated by the spectral spectrum estimation unit 423. Comparison, comparison between the true value of the color of the second area detected by the identification code reading unit 413 and the measurement value of the color calculated from the spectral reflection spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit 423, and identification Based on the comparison between the true value of the color difference detected by the code reading unit 413 and the true value of the color difference between the first area and the second area calculated by the spectral spectrum estimation unit 423, the authenticity of the color QR code is determined. To do. A specific example of this determination process will be described later. The display unit 440 displays the authenticity determination result determined by the authenticity determination unit 426.

図11は、実施例2に係る真贋判定装置400の動作例を説明するためのフローチャートである。まず、画像読取部410の撮像素子411は、上記カラーQRコードを撮像し、6バンドの画素値(本実施例では、RR’GG’BB’の画素値)により形成される6バンドの画像を取得する(S40)。識別コード読取部413は、撮像されたQRコードの画像から商品コード、色比較エリア位置、各色比較エリアのL*a*b*の真値および色比較エリア間の色差の真値を検出する(S42)。   FIG. 11 is a flowchart for explaining an operation example of the authenticity determination apparatus 400 according to the second embodiment. First, the image sensor 411 of the image reading unit 410 captures the color QR code, and generates a 6-band image formed by 6-band pixel values (RR′GG′BB ′ pixel value in this embodiment). Obtain (S40). The identification code reading unit 413 detects the product code, the color comparison area position, the true value of L * a * b * in each color comparison area, and the true value of the color difference between the color comparison areas from the captured QR code image ( S42).

比較エリア取得部421は、識別コード読取部413により検出された色比較エリアを特定し、エリア画素値算出部422は、各色比較エリアのRR’GG’BB’値を平均化する(S44)。なお、実施例1と同様に、エリア画素値算出部422は色比較エリアをトリミングした後に、そのトリミング後のエリアのRR’GG’BB’値を平均化するとよい(図8参照)。   The comparison area acquisition unit 421 specifies the color comparison area detected by the identification code reading unit 413, and the area pixel value calculation unit 422 averages the RR'GG'BB 'values of the respective color comparison areas (S44). As in the first embodiment, the area pixel value calculation unit 422 may trim the color comparison area and then average the RR′GG′BB ′ values of the trimmed area (see FIG. 8).

分光スペクトル推定部423は、エリア画素値算出部422により算出されたRR’GG’BB’平均値を用いて、各色比較エリアの分光反射スペクトルを推定する(S44)。実施例1で上述したようにウィナー推定を用いる例について後述する。   The spectral spectrum estimation unit 423 estimates the spectral reflection spectrum of each color comparison area using the RR'GG'BB 'average value calculated by the area pixel value calculation unit 422 (S44). An example using Wiener estimation as described above in the first embodiment will be described later.

L*a*b*算出部424は、分光スペクトル推定部423により推定された色比較エリアの分光反射スペクトルの値(以下、色比較エリアの測定値という)から、色比較エリアのL*a*b*の値を算出する(S46)。以下、L*a*b*の算出方法を具体的に説明する。前提条件として、色比較エリアの推定値をReflectance(λ)、光源をD65標準光源、人間の分光感度である等色関数をCIE(1964)X10Y10Z10Color Matching Functionとする。この前提条件下では、下記(式3)より三刺激値XYZが算出される。 The L * a * b * calculation unit 424 calculates the L * a * of the color comparison area from the value of the spectral reflection spectrum of the color comparison area estimated by the spectral spectrum estimation unit 423 (hereinafter referred to as a measured value of the color comparison area). The value of b * is calculated (S46). Hereinafter, a method for calculating L * a * b * will be described in detail. As a prerequisite, Reflectance (lambda) an estimate of a color comparison area, light source D 65 standard light source, CIE a Toiro function is human spectral sensitivity (1964) and X 10 Y 10 Z 10 Color Matching Function. Under this precondition, tristimulus values XYZ are calculated from the following (Equation 3).

上記(式3)により算出された三刺激値XYZ値から、下記(式4)によりL*a*b*が算出される。   L * a * b * is calculated from the tristimulus value XYZ value calculated by the above (formula 3) by the following (formula 4).

65標準光源下では、X=95.045、Y=100、Z=108.892を用いる。 Under the D 65 standard light source, X n = 95.045, Y n = 100, Z n = 108.892 are used.

色差算出部425は、このL*a*b*の測定値と、識別コード読取部413により上記カラーQRコードから検出されたL*a*b*の真値とを比較するために、ΔE*abを算出する(S48)。色差算出部425は、ΔE*abを下記(式5)により算出する。   The color difference calculation unit 425 compares ΔE * in order to compare the measured value of L * a * b * with the true value of L * a * b * detected from the color QR code by the identification code reading unit 413. ab is calculated (S48). The color difference calculation unit 425 calculates ΔE * ab by the following (formula 5).

ΔL*、Δa*、Δb*は、色比較エリアの測定値から算出されるL*、a*、b*の測定値と、識別コード読取部413により上記カラーQRコードから検出されたL*、a*、b*の真値とのそれぞれの差を示す。 ΔL *, Δa *, Δb * are measured values of L *, a *, b * calculated from measured values of the color comparison area, and L *, detected from the color QR code by the identification code reading unit 413. Each difference with the true value of a * and b * is shown.

真贋判定部426は、色比較エリアの測定値と、色比較エリアの真値とを色比較エリアごとに比較する。当該測定値と当該真値との差分が小さいか否かを判定する(S50)。例えば、ΔE*abが所定の第3設定値(本実施例では10)より小さければ(S50のY)、本物の可能性が高いと判定する。一方、色比較エリアの少なくとも一方において、ΔE*abが当該第3設定値以上である場合(S50のN)、上記カラーQRコードから読み取られた色比較エリアの少なくとも一方の色は、本物の色とは明らかに異なると判定し、真贋判定部426は当該カラーQRコードを偽物と判定する(S58)。   The authenticity determination unit 426 compares the measured value of the color comparison area with the true value of the color comparison area for each color comparison area. It is determined whether or not the difference between the measured value and the true value is small (S50). For example, if ΔE * ab is smaller than a predetermined third set value (10 in this embodiment) (Y in S50), it is determined that the possibility of authenticity is high. On the other hand, if ΔE * ab is greater than or equal to the third set value in at least one of the color comparison areas (N in S50), at least one color in the color comparison area read from the color QR code is a real color. The authenticity determination unit 426 determines that the color QR code is a fake (S58).

ステップS50の判定の結果、本物の可能性が高い場合、色差算出部425は、色比較エリア間(上述した第1エリアと第2エリア間)のΔE*abを算出する(S52)。真贋判定部426は、色差算出部425により算出されたΔE*abと、識別コード読取部413により上記カラーQRコードから検出されたΔE*abとを比較する(S54)。両者が略一致すれば(S54のY)、真贋判定部426は当該カラーQRコードを本物と判定する(S56)。一方、両者が略一致しなければ(S54のN)、真贋判定部426は当該カラーQRコードを偽物と判定する(S58)。   As a result of the determination in step S50, if the possibility of authenticity is high, the color difference calculation unit 425 calculates ΔE * ab between the color comparison areas (between the first area and the second area described above) (S52). The authenticity determination unit 426 compares ΔE * ab calculated by the color difference calculation unit 425 with ΔE * ab detected from the color QR code by the identification code reading unit 413 (S54). If the two substantially match (Y in S54), the authenticity determination unit 426 determines that the color QR code is genuine (S56). On the other hand, if the two do not substantially match (N in S54), the authenticity determination unit 426 determines that the color QR code is a fake (S58).

色比較エリア間の色差のみで真贋判定すると、全く異なる色の組み合わせ(例えば、黄色と緑の条件等色)であっても色差が同じ値になる可能性がある。そこで、ステップS50にて、L*a*b*の値を用いて各色比較エリアの色が、各真値の色に近いことを確認している。   If the authenticity is determined only by the color difference between the color comparison areas, there is a possibility that the color difference becomes the same value even if it is a completely different combination of colors (for example, yellow and green conditions and the like). Therefore, in step S50, it is confirmed using the value of L * a * b * that the color in each color comparison area is close to each true value color.

表示部440は、真贋判定部426による真贋判定結果を表示する(S60)。なお、設計者は上記第3設定値および上記一致の範囲を実験やシミュレーションにもとづき調整することにより、本物拒否率および偽物受入率を低減または最適化することができる。   The display unit 440 displays the authenticity determination result by the authenticity determination unit 426 (S60). The designer can reduce or optimize the genuine rejection rate and the fake acceptance rate by adjusting the third set value and the range of coincidence based on experiments and simulations.

ここで、実施例1に係る分光スペクトル推定部233および実施例2に係る分光スペクトル推定部423による、ウィナー推定法を用いたマルチバンド画像から分光反射スペクトルを推定する方法について説明する。   Here, a method of estimating the spectral reflection spectrum from the multiband image using the Wiener estimation method by the spectral spectrum estimation unit 233 according to the first embodiment and the spectral spectrum estimation unit 423 according to the second embodiment will be described.

カメラでマルチバンドの広帯域フィルタを通して物体(本実施の形態では、カラーQRコード)を撮影した場合、画像の座標(x,y)に対応する撮像素子(例えば、CCD素子)に入射する光の分光分布は、t(λ)E(λ)r(x,y;λ)で与えられる。ここで、t(λ)はi番目のフィルタの分光透過率を、E(λ)は照明の分光放射輝度を、r(x,y;λ)は画像の座標(すなわち、画素位置)(x,y)における物体の分光反射率をそれぞれ示す。また、レンズの分光透過率や撮像素子の分光感度などを合わせた総合的な分光績をS(λ)とする。このとき、各素子において得られるセンサ応答v(x,y)は、入射光t(λ)E(λ)r(x,y;λ)と分光績S(λ)を波長領域で積分したものとで与えられるため、下記(式6)で表される。 When an object (a color QR code in this embodiment) is imaged through a multiband broadband filter with a camera, the spectrum of light incident on an image sensor (for example, a CCD element) corresponding to the coordinates (x, y) of the image The distribution is given by t (λ) E (λ) r (x, y; λ). Here, t (λ) is the spectral transmittance of the i-th filter, E (λ) is the spectral radiance of illumination, and r (x, y; λ) is the image coordinates (ie, pixel position) (x , Y) shows the spectral reflectance of the object. Also, S (λ) is the total spectral performance that combines the spectral transmittance of the lens and the spectral sensitivity of the image sensor. At this time, the sensor response v i (x, y) obtained in each element is obtained by integrating the incident light t (λ) E (λ) r (x, y; λ) and the spectral S (λ) in the wavelength region. Therefore, it is expressed by the following (formula 6).

ここで、mはマルチバンドのバンド数を示す。分光積S(λ)は波長400〜700nmの可視光域以外ではゼロであるとした。 Here, m represents the number of multiband bands. The spectral product S (λ) was assumed to be zero outside the visible light range of wavelength 400 to 700 nm.

次に、数学的な取扱を簡単にするため、分光分布を離散化し、ベクトルや行列を用いて表す。vをm個のバンドのセンサ応答を表したm個の要素を持つ行ベクトル、rを物体の分光反射率を表すl個の要素で構成される行ベクトルで表すと、上記(式6)は下記(式7)のようにベクトル行列を用いて表される。
Next, in order to simplify mathematical handling, the spectral distribution is discretized and expressed using vectors and matrices. When v is represented by a row vector having m elements representing sensor responses of m bands, and r is represented by a row vector composed of l elements representing the spectral reflectance of the object, the above (formula 6) is It is expressed using a vector matrix as shown below (Formula 7).

ここで、画像の座標(x,y)は省略した。また、行列Fはi番目のフィルタの分光透過率を表す行ベクトルtをまとめた行列T(下記(式8)参照)と、照明とカメラの分光感度に対応するl×l対角行列である行列E、Sを用いて下記(式9)のように定義される。
Here, the coordinates (x, y) of the image are omitted. The matrix F is a matrix T (see (Equation 8) below) in which row vectors t representing the spectral transmittance of the i-th filter are combined, and an l × l diagonal matrix corresponding to the spectral sensitivity of the illumination and the camera. Using the matrices E and S, it is defined as (Equation 9) below.

ウィナー推定は複数の学習データサンプルの分光反射率rと、推定された分光反射率(rチルダ)の間の平均二乗誤差Eを最小化する手法であり、平均二乗誤差Eは下記(式10により表される。   The Wiener estimation is a method for minimizing the mean square error E between the spectral reflectance r of the plurality of learning data samples and the estimated spectral reflectance (r tilde). expressed.

〈 〉は分光反射率サンプルに対するアンサンブル平均を表す。 <> Represents an ensemble average for a spectral reflectance sample.

下記(式11)より、センサ応答ベクトルから分光反射率(rチルダ)を推定する推定行列Gを考える。
Considering the following (Equation 11), an estimation matrix G for estimating the spectral reflectance (r tilde) from the sensor response vector is considered.

このとき、上記(式10)で表される平均二乗誤差Eを最小化する推定行列は、下記(式12)で与えられる。
ここで、Rrv(下記(式13)参照)はサンプルに関する分光反射率rとvの相互相関行列を示し、Rvv(下記(式14)参照)はvの自己相関行列を示す。また、Rrr(下記(式15)参照)はrの自己相関行列を示す。
At this time, an estimation matrix that minimizes the mean square error E expressed by the above (formula 10) is given by the following (formula 12).
Here, R rv (see (Expression 13) below) represents a cross-correlation matrix of spectral reflectances r and v regarding the sample, and R vv (see (Expression 14) below) represents an autocorrelation matrix of v. R rr (see (Expression 15) below) represents an autocorrelation matrix of r.

したがって、上記(式12)は下記(式16)と書き換えることができる。
Therefore, the above (formula 12) can be rewritten as the following (formula 16).

また、センサ応答にノイズnが含まれる場合、上記(式7)は下記(式17)となる。
Further, when the noise n is included in the sensor response, the above (Expression 7) becomes the following (Expression 17).

ノイズnの自己相関行列Rnnは、下記(式18)と表される。
The autocorrelation matrix R nn of noise n is expressed as (Equation 18) below.

このように、ウィナー推定は信号とノイズの統計量が分かっている場合、簡単な線形演算で、推定値の平均二乗誤差を最小化する推定行列を与える。ここで、入力スペクトルとノイズスペクトルが無相関ならば、平均二乗誤差を最小化する推定行列は、下記(式19)で与えられる。
Thus, the Wiener estimation gives an estimation matrix that minimizes the mean square error of the estimated value by a simple linear operation when the statistics of the signal and noise are known. Here, if the input spectrum and the noise spectrum are uncorrelated, an estimation matrix that minimizes the mean square error is given by (Equation 19) below.

これにより、推定行列Gが求まれば、測定対象物をマルチバンド撮影した画像の座標(x,y)における物体の分光反射率をvとして 上記(式11)式から推定分光反射率(rチルダ)を求めることができる。例えば、vをRR’GG’BB’値(6バンド)とし、400nm〜700nmまで2nmおきの分光反射率データを求める場合、下記(式20)のように表される。
As a result, when the estimation matrix G is obtained, the spectral reflectance of the object at the coordinates (x, y) of the image obtained by multiband imaging of the measurement object is set as v, and the estimated spectral reflectance (r tilde) from the above equation (11). ). For example, when v is an RR′GG′BB ′ value (6 bands) and spectral reflectance data is obtained every 2 nm from 400 nm to 700 nm, it is expressed as (Equation 20) below.

以上説明したように本実施の形態によれば、カラー二次元コードに条件等色部分を加えることにより、安価でありながら比較的堅牢な(すなわち、比較的偽造防止効果が高い)二次元コードおよび真贋判定システムを作成することができる。例えば、QRコードにプロセスインク、特色インクまたは特殊インクを用いて作製した条件等色を入れ、QRコードの内容に真贋判定サーバアドレス、または真贋判定に必要な情報(例えば、比較エリア位置情報、条件等色の色情報)を含ませる。これにより、分光器などの装置を必要とせず、撮像素子により撮像された画像により簡単に真贋判定を行うことができる。また、可視光領域で認証を行うことにより、特殊な測定器を用いなくとも一般的なカメラの撮像素子(CCDイメージセンサやCMOSイメージセンサ)の撮影波長域で認証が可能であり、安価なシステムを構築できる。このように、可視光領域での条件等色を利用して真贋判定を行うことにより、システムを低コスト化できる。   As described above, according to the present embodiment, a condition-colored portion is added to the color two-dimensional code, so that it is inexpensive but relatively robust (that is, has a relatively high anti-counterfeit effect) and An authentication system can be created. For example, a color such as a condition ink produced using process ink, special color ink or special ink is put in the QR code, and the content of the QR code is authentication server address or information necessary for authentication (for example, comparison area position information, condition Color information of the same color). Accordingly, it is possible to easily determine the authenticity of the image picked up by the image pickup element without requiring a device such as a spectroscope. In addition, by performing authentication in the visible light region, it is possible to perform authentication in the imaging wavelength range of a general camera image sensor (CCD image sensor or CMOS image sensor) without using a special measuring instrument, and an inexpensive system. Can be built. Thus, the cost of the system can be reduced by performing authenticity determination using the condition color in the visible light region.

また、これまでの偽造防止策は偽造が発覚しても即座に無効化などの対応が取れないため、既に出回っている偽造品による被害の拡大を防ぐことが難しかった。これに対し、実施例1に係る真贋判定システムによれば、真贋判定サーバを介して認証を行うことにより、偽造物流通情報を早期に把握でき、偽造発覚時の迅速な対応が可能となる。すなわち、システムを監視していれば、偽造品の発見情報の収集や、偽造発覚時の該コード無効化などの措置を即座に効率よく行うことができる。   In addition, since the anti-counterfeiting measures so far cannot be immediately invalidated even if forgery is detected, it has been difficult to prevent the spread of damage caused by counterfeit products already on the market. On the other hand, according to the authenticity determination system according to the first embodiment, by authenticating through the authenticity determination server, the counterfeit distribution information can be grasped at an early stage, and a quick response when a counterfeit is detected becomes possible. That is, if the system is monitored, it is possible to immediately and efficiently take measures such as collecting discovery information of counterfeit products and invalidating the code when a counterfeit is detected.

また、実施例1に係る真贋判定システムによれば、色比較エリアの位置情報および色情報は真贋判定サーバ側に保存される。したがって、QRコードの内容は商品コードと真贋判定サーバアドレスのみで足り、情報量が少なくて済む。一方、読取装置側は真贋判定のための演算機能が必要なく、画像の取り込みさえできればよい。したがって、照明と外光を考慮する必要はあるが、携帯電話機やスマートフォンなどの小型で軽量のポータブル性に優れた装置に組み込むことが可能である。しかしながら、ネットワークに接続できる環境でなければならない。   Further, according to the authenticity determination system according to the first embodiment, the position information and color information of the color comparison area are stored on the authenticity determination server side. Therefore, the contents of the QR code need only be the product code and the authentication server address, and the amount of information can be reduced. On the other hand, the reader side does not need an arithmetic function for authenticity determination, and only needs to be able to capture an image. Therefore, although it is necessary to consider illumination and external light, it can be incorporated into a small and lightweight portable device such as a mobile phone or a smartphone. However, the environment must be able to connect to the network.

これに対し、実施例2に係る真贋判定装置は、ネットワークに接続しなくともスタンドアロンで真贋判定が可能である。ただし、QRコードに含める情報量が多くなる。また、真贋判定のための演算ができるだけのスペックを持つハードウェアが搭載されなければならない。したがって、実施例1に係る読取装置よりも高コストで大きなものになる可能性が高い。このように、両者は一長一短があり、ニーズに応じて適宜選択されればよい。   On the other hand, the authenticity determination device according to the second embodiment can determine the authenticity standalone without being connected to a network. However, the amount of information included in the QR code increases. In addition, hardware with specifications that allow calculation for authenticity determination must be installed. Therefore, there is a high possibility that it will be larger at a higher cost than the reading apparatus according to the first embodiment. Thus, both have advantages and disadvantages, and may be appropriately selected according to needs.

以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。   The present invention has been described based on some embodiments. It is understood by those skilled in the art that these embodiments are exemplifications, and that various modifications can be made to combinations of the respective constituent elements and processing processes, and such modifications are also within the scope of the present invention. By the way.

実施例1、2では条件等色が1組の場合を説明したが、複数組であってもよい。その場合、すべての組で本物と判定された場合、カラー二次元コードを本物と判定する。なお、条件等色の組が多い場合、所定の認証率(例えば、80%、90%、95%以上など)を超えた場合、カラー二次元コードを本物と判定してもよい。また、実施例1に係る真贋判定サーバによる真贋判定方法として、分光反射率スペクトルの差分を求めるのではなく、実施例2で説明した条件等色の関係にある2色の色差ΔE*abを求める方法を採用してもよい。逆に、実施例2に係る真贋判定装置がハイスペックな装置であれば、その真贋判定方法として、実施例1で説明した分光反射率スペクトルの差分を求める方法を採用してもよい。また、実施例1にて表示部140は撮像装置100の外に設けられてもよいし、実施例2にて表示部440は真贋判定装置400の外に設けられてもよい。   In the first and second embodiments, the case where the condition color is one set has been described, but a plurality of sets may be used. In that case, if it is determined that all groups are genuine, the color two-dimensional code is determined to be genuine. In addition, when there are a large number of sets of color of the same condition, the color two-dimensional code may be determined to be genuine when a predetermined authentication rate (for example, 80%, 90%, 95% or more, etc.) is exceeded. Further, as the authenticity determination method by the authenticity determination server according to the first embodiment, the difference between the spectral reflectance spectra is not calculated, but the color difference ΔE * ab between the two colors having the same color relationship described in the second embodiment is determined. A method may be adopted. Conversely, if the authenticity determination device according to the second embodiment is a high-spec device, the method for determining the difference in the spectral reflectance spectrum described in the first embodiment may be employed as the authenticity determination method. The display unit 140 may be provided outside the imaging device 100 in the first embodiment, and the display unit 440 may be provided outside the authenticity determination device 400 in the second embodiment.

また、実施例1、2にて、分光反射スペクトルを推定せずともRR’GG’BB’の6値からダイレクトに真贋判定を行ってもよい。上記第1エリアのRR’GG’BB’の測定値と上記第1エリアのRR’GG’BB’の真値との差分、および上記第2エリアのRR’GG’BB’の測定値と上記第2エリアのRR’GG’BB’の真値との差分の少なくとも一方が所定の第4設定値以上の場合、偽物と判定する。それら差分の両方が当該第4設定値より小さい場合、上記第1エリアのRR’GG’BB’の測定値と上記第2エリアのRR’GG’BB’の測定値との差分と、上記第1エリアのRR’GG’BB’と上記第2エリアのRR’GG’BB’の差分の真値とが略一致する場合、本物と判定し、略一致しない場合、偽物と判定する。この手法は認証精度は高くないが、演算量を大きく低下させることができる。したがって、簡易な真贋判定に適している。   In the first and second embodiments, the authenticity determination may be performed directly from the six values of RR′GG′BB ′ without estimating the spectral reflection spectrum. The difference between the measured value of RR'GG'BB 'in the first area and the true value of RR'GG'BB' in the first area, and the measured value of RR'GG'BB 'in the second area and the above If at least one of the differences from the true value of RR′GG′BB ′ in the second area is equal to or greater than a predetermined fourth set value, it is determined to be a fake. If both of these differences are smaller than the fourth set value, the difference between the measured value of RR'GG'BB 'in the first area and the measured value of RR'GG'BB' in the second area, If the true value of the difference between RR′GG′BB ′ of one area and the RR′GG′BB ′ of the second area substantially matches, it is determined to be genuine, and if it does not approximately match, it is determined to be fake. This method does not have high authentication accuracy, but can greatly reduce the amount of calculation. Therefore, it is suitable for simple authentication.

また、ある波長に特有の特徴を有する印刷物であれば、その特定波長に注目して比較するようにフィルタや判定方法を最適化してもよい。バンド数、バンド波長域の調整がその一例であるが、これらの調整に限定されない。実施例1、2では、6バンドを検出する例を説明したが、バンド数を増やすことにより、スペクトル形状の再現精度をさらに向上させることができる。   In addition, in the case of a printed matter having characteristics peculiar to a certain wavelength, a filter and a determination method may be optimized so as to compare by paying attention to the specific wavelength. The adjustment of the number of bands and the band wavelength range is an example, but is not limited to these adjustments. In the first and second embodiments, an example in which six bands are detected has been described. However, by increasing the number of bands, it is possible to further improve the accuracy of spectral shape reproduction.

また、真贋判定の対象とすべき識別コードの例としてQRコードを挙げたが、これに限定されるものではない。例えば、識別コードに含めるべき情報量を圧縮できれば、バーコードなどの一次元コードを採用することもできる。また、識別コードを印刷した印刷物の劣化を防ぐため、耐光性インクを使用することが望ましい。また、印刷物表面はUVカット性、耐水性、耐溶剤性、低酸素透過率、低水蒸気透過率などのコーティングが施されてもよい。   In addition, although the QR code is given as an example of the identification code that should be the object of authenticity determination, the present invention is not limited to this. For example, if the amount of information to be included in the identification code can be compressed, a one-dimensional code such as a barcode can be adopted. In addition, it is desirable to use light-resistant ink in order to prevent deterioration of the printed matter on which the identification code is printed. Further, the surface of the printed material may be coated with UV-cutting property, water resistance, solvent resistance, low oxygen transmission rate, low water vapor transmission rate and the like.

100 撮像装置、 111 撮像素子、 113 識別コード読取部、 130 通信部、 200 真贋判定装置、 210 通信部、 231 比較エリア取得部、 232 エリア画素値算出部、 233 分光スペクトル推定部、 236 真贋判定部、 245 比較エリア保持部、 300 真贋判定システム、 400 真贋判定装置、 411 撮像素子、 413 識別コード読取部、 421 比較エリア取得部、 422 エリア画素値算出部、 423 分光スペクトル推定部、 424 L*a*b*算出部、 426 真贋判定部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Imaging device, 111 Image sensor, 113 Identification code reading part, 130 Communication part, 200 Authentication determination apparatus, 210 Communication part, 231 Comparison area acquisition part, 232 Area pixel value calculation part, 233 Spectral spectrum estimation part, 236 Authentication determination part 245 comparison area holding unit, 300 authenticity determination system, 400 authenticity determination device, 411 imaging device, 413 identification code reading unit, 421 comparison area acquisition unit, 422 area pixel value calculation unit, 423 spectral spectrum estimation unit, 424 L * a * b * calculation unit, 426 authenticity determination unit.

Claims (7)

所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、
前記マルチバンド画像のそれぞれから、前記条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアの画素値をバンドごとに取得するステップと、
前記第1エリアの色の学習データと前記第1エリアのバンドごとの画素値を用いて前記第1エリアの分光反射スペクトルを推定するとともに、前記第2エリアの色の学習データと前記第2エリアのバンドごとの画素値を用いて前記第2エリアの分光反射スペクトルを推定するステップと、
前記第1エリアの分光反射スペクトルと前記第2エリアの分光反射スペクトルを用いて、前記識別コードの真贋を判定するステップと、
を備えることを特徴とする真贋判定方法。
A step of obtaining a multiband image by imaging an identification code in which predetermined information is coded and an identification code to be color-printed on a print medium using a conditional color, by an imaging device;
Obtaining, from each of the multiband images, the pixel values of the first area and the second area in which the two colors having the same color relationship are to be printed, for each band;
The spectral reflectance spectrum of the first area is estimated using the color learning data of the first area and the pixel value for each band of the first area, and the color learning data of the second area and the second area Estimating a spectral reflection spectrum of the second area using pixel values for each of the bands;
Determining the authenticity of the identification code using the spectral reflectance spectrum of the first area and the spectral reflectance spectrum of the second area;
A method for determining authenticity, comprising:
所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、
前記マルチバンド画像のそれぞれから、前記条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアの画素値を取得するステップと、
前記第1エリアのマルチバンドの画素値と前記第2エリアのマルチバンドの画素値を用いて、前記識別コードの真贋を判定するステップと、
を備えることを特徴とする真贋判定方法。
A step of obtaining a multiband image by imaging an identification code in which predetermined information is coded and an identification code to be color-printed on a print medium using a conditional color, by an imaging device;
Obtaining, from each of the multiband images, pixel values of a first area and a second area in which two colors having the same color relationship are to be printed;
Determining the authenticity of the identification code using the multiband pixel values of the first area and the multiband pixel values of the second area;
A method for determining authenticity, comprising:
前記撮像素子は、分光感度特性が異なる2種類の3原色フィルタを有し、
前記マルチバンド画像を取得するステップは、前記撮像素子から6バンドの画像を取得することを特徴とする請求項1または2に記載の真贋判定方法。
The imaging device has two types of three primary color filters having different spectral sensitivity characteristics,
The authenticity determination method according to claim 1 or 2, wherein the step of acquiring the multiband image acquires a 6-band image from the imaging device.
所定の管理情報がコード化された識別コードを撮像するための撮像装置と、前記撮像装置により撮像された識別コードの真贋を判定するための真贋判定装置と、を備える真贋判定システムであって、
前記識別コードは、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであり、かつ前記真贋判定装置にアクセスするための識別子がさらにコード化されており、
前記撮像装置は、
前記識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、
前記撮像素子により撮像された前記マルチバンド画像から、前記管理情報および前記識別子を検出する識別コード読取部と、
前記識別子を用いて前記真贋判定装置にネットワークを介してアクセスし、前記管理情報および前記マルチバンド画像を前記真贋判定装置に送信する第1通信部と、を有し、
前記真贋判定装置は、
前記撮像装置から前記管理情報および前記マルチバンド画像を受信する第2通信部と、
管理情報ごとに、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアを保持する比較エリア保持部と、
前記第2通信部により受信された管理情報に対応する、第1エリアと第2エリアを前記比較エリア保持部から取得する比較エリア取得部と、
前記第2通信部により受信されたマルチバンド画像のそれぞれから、前記比較エリア取得部により取得される第1エリアと第2エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、
特定された第1エリアのバンドごとの画素値と前記第1エリアの色の学習データを用いて前記第1エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第2エリアのバンドごとの画素値と前記第2エリアの色の学習データを用いて前記第2エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、
前記分光スペクトル推定部により推定された第1エリアの分光反射スペクトルと第2エリアの分光反射スペクトルを用いて、前記識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、
を備えることを特徴とする真贋判定システム。
An authentication system comprising: an imaging device for imaging an identification code encoded with predetermined management information; and an authenticity determination device for determining the authenticity of the identification code imaged by the imaging device,
The identification code is an identification code to be color-printed on a print medium using a conditional color, and an identifier for accessing the authenticity determination device is further encoded.
The imaging device
An image sensor for capturing a multiband image of the identification code;
An identification code reading unit for detecting the management information and the identifier from the multiband image captured by the image sensor;
A first communication unit that accesses the authentication device using the identifier via a network and transmits the management information and the multiband image to the authentication device;
The authenticity determination device includes:
A second communication unit that receives the management information and the multiband image from the imaging device;
For each management information, a comparison area holding unit that holds a first area and a second area in which two colors having the same color relationship are printed,
A comparison area acquisition unit for acquiring the first area and the second area from the comparison area holding unit corresponding to the management information received by the second communication unit;
An area pixel value specifying unit that specifies, for each band, pixel values of the first area and the second area acquired by the comparison area acquiring unit from each of the multiband images received by the second communication unit;
A spectral reflectance spectrum of the first area is estimated using the pixel value for each band of the specified first area and the learning data for the color of the first area, and the pixel value for each band of the specified second area is A spectral spectrum estimation unit that estimates the spectral reflection spectrum of the second area using the learning data of the color of the second area;
An authenticity determination unit that determines the authenticity of the identification code using the spectral reflection spectrum of the first area and the spectral reflection spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit;
An authentication system characterized by comprising:
印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであって、所定の管理情報、条件等色の関係にある2色がそれぞれ印刷されるべき第1エリアと第2エリアそれぞれの位置情報、前記第1エリアと前記第2エリアそれぞれの色の真値、および前記第1エリアと前記第2エリアの色差の真値がコード化された識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、
前記撮像素子により撮像された画像から、前記位置情報、前記色の真値および前記色差の真値を検出する識別コード読取部と、
前記マルチバンド画像のそれぞれから、前記第1エリアと前記第2エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、
特定された第1エリアのバンドごとの画素値と前記第1エリアの色の学習データを用いて前記第1エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第2エリアのバンドごとの画素値と前記第2エリアの色の学習データを用いて前記第2エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、
前記識別コード読取部により検出された第1エリアの色の真値と前記分光スペクトル推定部により推定された第1エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第1比較、前記識別コード読取部により検出された第2エリアの色の真値と前記分光スペクトル推定部により推定された第2エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第2比較、および前記識別コード読取部により検出された色差の真値と前記分光スペクトル推定部により推定された測定値にもとづく第1エリアと第2エリアとの色差の測定値との第3比較にもとづいて、前記識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、
を備えることを特徴とする真贋判定装置。
The identification code to be color-printed on the print medium using the condition color, and the positions of the first area and the second area where the predetermined management information and the two colors having the condition color are to be printed respectively Imaging for capturing a multiband image of an identification code in which information, the true value of each color of the first area and the second area, and the true value of the color difference between the first area and the second area are coded Elements,
An identification code reading unit that detects the position information, the true value of the color, and the true value of the color difference from an image captured by the image sensor;
An area pixel value specifying unit for specifying the pixel values of the first area and the second area for each band from each of the multiband images;
A spectral reflectance spectrum of the first area is estimated using the pixel value for each band of the specified first area and the learning data for the color of the first area, and the pixel value for each band of the specified second area is A spectral spectrum estimation unit that estimates the spectral reflection spectrum of the second area using the learning data of the color of the second area;
A first comparison between a true value of the color of the first area detected by the identification code reading unit and a color measurement value calculated from the spectral reflection spectrum of the first area estimated by the spectral spectrum estimation unit; A second comparison between the true value of the color of the second area detected by the code reading unit and the measured value of the color calculated from the spectral reflectance spectrum of the second area estimated by the spectral spectrum estimation unit, and the identification code Based on a third comparison between the true value of the color difference detected by the reading unit and the measured value of the color difference between the first area and the second area based on the measured value estimated by the spectral spectrum estimating unit, An authenticity determination unit for determining authenticity;
An authenticity determination device comprising:
前記色および前記色差は、L表示系で規定されることを特徴とする請求項5に記載の真贋判定装置。 6. The authenticity determination device according to claim 5, wherein the color and the color difference are defined by an L * a * b * display system. 印刷媒体に印刷された所定の情報がコード化されたカラー二次元コードであって、
二次元コード領域内に条件等色の関係にある2色でそれぞれ印刷された2つの領域が形成されることを特徴とするカラー二次元コード。
A color two-dimensional code in which predetermined information printed on a print medium is encoded,
A color two-dimensional code characterized in that two regions each printed with two colors having the same color relationship are formed in the two-dimensional code region.
JP2010293342A 2010-12-28 2010-12-28 Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code Pending JP2012141729A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010293342A JP2012141729A (en) 2010-12-28 2010-12-28 Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010293342A JP2012141729A (en) 2010-12-28 2010-12-28 Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2012141729A true JP2012141729A (en) 2012-07-26

Family

ID=46677980

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010293342A Pending JP2012141729A (en) 2010-12-28 2010-12-28 Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2012141729A (en)

Cited By (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104228376A (en) * 2013-06-19 2014-12-24 广州市人民印刷厂股份有限公司 Rainbow printing method
JP2015096309A (en) * 2013-11-15 2015-05-21 独立行政法人 国立印刷局 Copy check printed matter
US9194747B2 (en) 2012-12-03 2015-11-24 Ricoh Company, Ltd. Apparatus, system, and method of estimating spectrum of object
WO2017010460A1 (en) * 2015-07-11 2017-01-19 昭輝 木村 Counterfeiting prevention method and system
CN106683264A (en) * 2017-02-20 2017-05-17 深圳怡化电脑股份有限公司 Identification method and device of stained crown size of RMB
JP2017516214A (en) * 2014-02-28 2017-06-15 シス−テック ソリューションズ,インコーポレイテッド Method and system for verifying print item identifiers
JP2017532670A (en) * 2014-09-23 2017-11-02 シス−テック ソリューションズ,インコーポレイテッド Method and system for verifying mark reliability
CN107563479A (en) * 2017-08-28 2018-01-09 宁夏软件工程院有限公司 The preparation and recognition methods of a kind of invisible two-dimensional codes
US9940572B2 (en) 2015-02-17 2018-04-10 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
US10061958B2 (en) 2016-03-14 2018-08-28 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
CN108985420A (en) * 2018-08-01 2018-12-11 深圳大学 A kind of decoding method and decoding system of information code
CN109376832A (en) * 2018-12-21 2019-02-22 北京印刷学院 Triple anti-counterfeiting QR code embedded with anti-counterfeiting logo image and digital fluorescent image
CN109376833A (en) * 2018-12-21 2019-02-22 北京印刷学院 Triple anti-counterfeiting two-dimensional code with pseudo-random information superimposed on digital fluorescent image
US10235597B2 (en) 2015-06-16 2019-03-19 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
CN109919224A (en) * 2019-03-06 2019-06-21 颐保医疗科技(上海)有限公司 A kind of discrimination method of the Chinese medicine that interweaves truth with fiction based on artificial intelligence
WO2019130403A1 (en) * 2017-12-25 2019-07-04 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Reproduction detection device, reproduction detection method, and program
JP2019133711A (en) * 2019-04-25 2019-08-08 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Duplication detection device, duplication detection method and program
US10380601B2 (en) 2012-03-01 2019-08-13 Sys-Tech Solutions, Inc. Method and system for determining whether a mark is genuine
US10387703B2 (en) 2012-03-01 2019-08-20 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and system for verifying an authenticity of a printed item
US10482303B2 (en) 2012-03-01 2019-11-19 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the authenticity of a mark
US10496862B1 (en) 2019-03-18 2019-12-03 Capital One Services, Llc Detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques and utilizing ultraviolet light
US10496911B1 (en) 2019-03-18 2019-12-03 Capital One Services, Llc Detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques and utilizing ultraviolet and infrared light
US10504013B1 (en) 2019-04-24 2019-12-10 Capital One Services, Llc Colorspace encoding multimedia data on a physical page
US10509991B1 (en) 2019-03-18 2019-12-17 Capital One Services, Llc Detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques and utilizing infrared light
US10523420B1 (en) 2019-04-18 2019-12-31 Capital One Services, Llc Transmitting encoded data along transmission mediums based on colorspace schemes
US10529300B1 (en) 2019-06-20 2020-01-07 Capital One Services, Llc Adaptive image display based on colorspace conversions
US10534948B1 (en) 2019-03-18 2020-01-14 Capital One Services, Llc Optimizing detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques
US10614635B1 (en) 2019-07-25 2020-04-07 Capital One Services, Llc Augmented reality system with color-based fiducial marker
US10672010B2 (en) 2016-08-29 2020-06-02 Denso Wave Incorporated Management system
WO2020110916A1 (en) * 2018-11-28 2020-06-04 ソニー株式会社 Watermark recording device, watermark detection device, watermark recorded printed matter, method, and program
US10715183B1 (en) 2019-10-25 2020-07-14 Capital One Services, Llc Data encoding with error-correcting code pursuant to colorspace schemes
WO2020157838A1 (en) * 2019-01-29 2020-08-06 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Replica detection device, replica detection method, and program
US10762371B1 (en) 2019-11-14 2020-09-01 Capital One Services, Llc Object detection techniques using colorspace conversions
US10833852B1 (en) 2019-10-03 2020-11-10 Capital One Services, Llc Encoded data along tape based on colorspace schemes
US10867226B1 (en) 2019-11-04 2020-12-15 Capital One Services, Llc Programmable logic array and colorspace conversions
US10878600B1 (en) 2019-12-10 2020-12-29 Capital One Services, Llc Augmented reality system with color-based fiducial marker utilizing local adaptive technology
JP2021047188A (en) * 2014-12-18 2021-03-25 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー Batch authenticity of materials for automated anti-counterfeiting
US11182657B2 (en) 2018-08-17 2021-11-23 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Combined images and machine readable graphic codes
US11302036B2 (en) 2020-08-19 2022-04-12 Capital One Services, Llc Color conversion between color spaces using reduced dimension embeddings
EP4254369A1 (en) * 2022-03-29 2023-10-04 Bundesdruckerei GmbH Value document, method for the production thereof and verification method

Cited By (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10546171B2 (en) 2012-03-01 2020-01-28 Sys-Tech Solutions, Inc. Method and system for determining an authenticity of a barcode using edge linearity
US10552848B2 (en) 2012-03-01 2020-02-04 Sys-Tech Solutions, Inc. Method and system for determining whether a barcode is genuine using a deviation from an idealized grid
US10832026B2 (en) 2012-03-01 2020-11-10 Sys-Tech Solutions, Inc. Method and system for determining whether a barcode is genuine using a gray level co-occurrence matrix
US10997385B2 (en) 2012-03-01 2021-05-04 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the authenticity of a mark using trimmed sets of metrics
US10387703B2 (en) 2012-03-01 2019-08-20 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and system for verifying an authenticity of a printed item
US10922699B2 (en) 2012-03-01 2021-02-16 Sys-Tech Solutions, Inc. Method and system for determining whether a barcode is genuine using a deviation from a nominal shape
US10482303B2 (en) 2012-03-01 2019-11-19 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a system for verifying the authenticity of a mark
US10380601B2 (en) 2012-03-01 2019-08-13 Sys-Tech Solutions, Inc. Method and system for determining whether a mark is genuine
US9194747B2 (en) 2012-12-03 2015-11-24 Ricoh Company, Ltd. Apparatus, system, and method of estimating spectrum of object
CN104228376A (en) * 2013-06-19 2014-12-24 广州市人民印刷厂股份有限公司 Rainbow printing method
JP2015096309A (en) * 2013-11-15 2015-05-21 独立行政法人 国立印刷局 Copy check printed matter
JP2017516214A (en) * 2014-02-28 2017-06-15 シス−テック ソリューションズ,インコーポレイテッド Method and system for verifying print item identifiers
JP2017532670A (en) * 2014-09-23 2017-11-02 シス−テック ソリューションズ,インコーポレイテッド Method and system for verifying mark reliability
JP7071478B2 (en) 2014-12-18 2022-05-19 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー Batch authenticity of materials for automated anti-counterfeiting
JP2021047188A (en) * 2014-12-18 2021-03-25 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー Batch authenticity of materials for automated anti-counterfeiting
US9940572B2 (en) 2015-02-17 2018-04-10 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
US10235597B2 (en) 2015-06-16 2019-03-19 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
WO2017010460A1 (en) * 2015-07-11 2017-01-19 昭輝 木村 Counterfeiting prevention method and system
US10061958B2 (en) 2016-03-14 2018-08-28 Sys-Tech Solutions, Inc. Methods and a computing device for determining whether a mark is genuine
US10672010B2 (en) 2016-08-29 2020-06-02 Denso Wave Incorporated Management system
CN106683264A (en) * 2017-02-20 2017-05-17 深圳怡化电脑股份有限公司 Identification method and device of stained crown size of RMB
CN107563479A (en) * 2017-08-28 2018-01-09 宁夏软件工程院有限公司 The preparation and recognition methods of a kind of invisible two-dimensional codes
WO2019130403A1 (en) * 2017-12-25 2019-07-04 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Reproduction detection device, reproduction detection method, and program
CN108985420A (en) * 2018-08-01 2018-12-11 深圳大学 A kind of decoding method and decoding system of information code
CN108985420B (en) * 2018-08-01 2021-06-01 深圳大学 Coding and decoding method and decoding system of information code
US11182657B2 (en) 2018-08-17 2021-11-23 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Combined images and machine readable graphic codes
WO2020110916A1 (en) * 2018-11-28 2020-06-04 ソニー株式会社 Watermark recording device, watermark detection device, watermark recorded printed matter, method, and program
CN109376832A (en) * 2018-12-21 2019-02-22 北京印刷学院 Triple anti-counterfeiting QR code embedded with anti-counterfeiting logo image and digital fluorescent image
CN109376833A (en) * 2018-12-21 2019-02-22 北京印刷学院 Triple anti-counterfeiting two-dimensional code with pseudo-random information superimposed on digital fluorescent image
CN109376832B (en) * 2018-12-21 2023-06-27 北京印刷学院 Triple anti-counterfeiting QR code embedded with anti-counterfeiting logo image and digital fluorescent image
CN109376833B (en) * 2018-12-21 2023-06-27 北京印刷学院 Triple anti-counterfeit QR code with pseudo-random information superimposed on digital fluorescent image
WO2020157838A1 (en) * 2019-01-29 2020-08-06 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Replica detection device, replica detection method, and program
CN109919224A (en) * 2019-03-06 2019-06-21 颐保医疗科技(上海)有限公司 A kind of discrimination method of the Chinese medicine that interweaves truth with fiction based on artificial intelligence
US10496862B1 (en) 2019-03-18 2019-12-03 Capital One Services, Llc Detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques and utilizing ultraviolet light
US10509991B1 (en) 2019-03-18 2019-12-17 Capital One Services, Llc Detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques and utilizing infrared light
US10534948B1 (en) 2019-03-18 2020-01-14 Capital One Services, Llc Optimizing detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques
US10496911B1 (en) 2019-03-18 2019-12-03 Capital One Services, Llc Detection of images in relation to targets based on colorspace transformation techniques and utilizing ultraviolet and infrared light
US10523420B1 (en) 2019-04-18 2019-12-31 Capital One Services, Llc Transmitting encoded data along transmission mediums based on colorspace schemes
US10504013B1 (en) 2019-04-24 2019-12-10 Capital One Services, Llc Colorspace encoding multimedia data on a physical page
JP7023524B2 (en) 2019-04-25 2022-02-22 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Duplication detection device, duplication detection method, and program
JP2019133711A (en) * 2019-04-25 2019-08-08 A・Tコミュニケーションズ株式会社 Duplication detection device, duplication detection method and program
US10529300B1 (en) 2019-06-20 2020-01-07 Capital One Services, Llc Adaptive image display based on colorspace conversions
US10614635B1 (en) 2019-07-25 2020-04-07 Capital One Services, Llc Augmented reality system with color-based fiducial marker
US10833852B1 (en) 2019-10-03 2020-11-10 Capital One Services, Llc Encoded data along tape based on colorspace schemes
US10715183B1 (en) 2019-10-25 2020-07-14 Capital One Services, Llc Data encoding with error-correcting code pursuant to colorspace schemes
US10867226B1 (en) 2019-11-04 2020-12-15 Capital One Services, Llc Programmable logic array and colorspace conversions
US10762371B1 (en) 2019-11-14 2020-09-01 Capital One Services, Llc Object detection techniques using colorspace conversions
US10878600B1 (en) 2019-12-10 2020-12-29 Capital One Services, Llc Augmented reality system with color-based fiducial marker utilizing local adaptive technology
US11302036B2 (en) 2020-08-19 2022-04-12 Capital One Services, Llc Color conversion between color spaces using reduced dimension embeddings
EP4254369A1 (en) * 2022-03-29 2023-10-04 Bundesdruckerei GmbH Value document, method for the production thereof and verification method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2012141729A (en) Authenticity determination method, authenticity determination device, authenticity determination system, and color two-dimentional code
US9483677B2 (en) Machine-readable symbols
Choi et al. Estimation of color modification in digital images by CFA pattern change
US9195870B2 (en) Copy-resistant symbol having a substrate and a machine-readable symbol instantiated on the substrate
Farid Image forgery detection
US20050100204A1 (en) Method and apparatus for detecting fluorescent particles contained in a substrate
US9111150B2 (en) Authentication system, and method for registering and matching authentication information
RU2598296C2 (en) Method for checking optical security feature of value document
MX2008005018A (en) Drive socket design for hold and drive fastener.
US10890485B2 (en) Systems, methods, and computer programs for generating a measure of authenticity of an object
CN109565577B (en) Color correction device, color correction system and color correction method
WO2014003991A1 (en) Image enhancement methods
EP0660277B1 (en) Method and apparatus for the characterization and discrimination of legal tender bank notes and documents
JP5437372B2 (en) Classification and discrimination of currency items (items of currency) based on spectral sensitivity of currency items
Hu et al. Document recapture detection based on a unified distortion model of halftone cells
Mihoubi Snapshot multispectral image demosaicing and classification
US8218202B2 (en) Multiple image combination via comparative data transform and normalization transform application
CN111316305A (en) System and method for authenticating a consumer product
Berchtold et al. Fingerprinting blank paper and printed material by smartphones
Valentín et al. Optical benchmarking of security document readers for automated border control
KR102500424B1 (en) How to verify security devices containing signatures
Tominaga et al. Estimation of surface properties for art paintings using a six-band scanner
JP3125812U (en) Authenticity discrimination device for banknotes
KR101120165B1 (en) Detection method of invisible mark on playing card and a medium thereof
Štolc et al. On interoperability of security document reading devices
OSZAR »