基于纹理的证书真伪检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于纹理的证书真伪检测方法，包括对证书进行纹理提取；对提取的纹理进行最小单元分割；对分割后的单元纹理图像进行处理，确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点；比对原版证书与待鉴别证书内部点、标记点的匹配度，达到预设匹配度则判断为真证书，否则为假证书。本发明专利技术考虑到每台打印机的唯一性，基于纹理提取技术进行证书真伪检测，通过三次比对判断，准确率高，且能够省却人为检查的繁琐步骤，提高了鉴别效率和精度。

Texture based certificate authenticity detection method

The invention discloses a texture-based certificate authenticity detection method, which includes texture extraction of certificates, minimum unit segmentation of extracted textures, processing of segmented unit texture images, determining that pixels with gray value greater than zero in the unit are interior points and other points are marker points, and comparing original certificates. The matching degree with the internal points and marking points of the certificate to be authenticated can be judged as true certificate if it reaches the preset matching degree, otherwise it will be false certificate. Considering the uniqueness of each printer, the invention detects authenticity and falsity of certificates based on texture extraction technology. Through three comparisons and judgments, the accuracy is high, and the cumbersome steps of artificial inspection are saved, and the identification efficiency and accuracy are improved.

【技术实现步骤摘要】
基于纹理的证书真伪检测方法
本专利技术涉及证书真伪检测，尤其是一种基于纹理的证书真伪检测方法。
技术介绍
证书是由机关﹑学校﹑团体等发的证明资格或权力的文件，用来证明一个人能力的手段，但是随着科技的发展，各种假冒证书的造假手段也越来越高明，使得证书真假难辨，不仅是对个人的不负责任，给相关机构造成一定困扰，更是影响了其他真才实学人的录取名额。现有技术中，判断证书是否伪造时，除人工鉴别以外，大都是鉴定对证书图片本身内容的篡改，包括主动防伪技术和被动防伪技术。主动防伪主要是依靠在图像中内嵌水印或者其他编码的方式实现，但目前很多证书在印刷时并没有设置主动防伪标记，且过于依赖图像的采集和对原始数据信息的掌握；被动防伪技术则是利用图像本身的exif(ExchangeableImageFile，可交换图像文件)信息、编解码信息或图像内容信息等，判断图像是否伪造。被动防伪技术由于相当于盲检测，可利用的先验信息有限，准确率有限。并且，将待检测证书与真实证书进行比对时，每台打印机具有唯一性，即每台打印机打印出的目标、数字、文字也会受到机器本身的各种因素干扰，即使为真证书也不可能与样本证书完全相同，因此，现有技术中的主动防伪技术和被动防伪技术检测的准确率均比较低，且较多依赖人工识别，效率低下。
技术实现思路
专利技术目的：针对上述现有技术存在的缺陷，本专利技术旨在提供一种基于纹理的证书真伪检测方法。技术方案：一种基于纹理的证书真伪检测方法，包括如下步骤：(1)对证书进行纹理提取；(2)对提取的纹理进行最小单元分割；(3)对分割后的单元纹理图像进行处理，确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点；(4)对原版证书与待鉴别证书分别进行步骤(1)-(3)后，比对原版证书与待鉴别证书内部点、标记点的匹配度，达到预设匹配度则判断为真证书，否则为假证书。进一步的，步骤(1)中所述对证书进行纹理提取采用高斯算子提取，即：g1(x,y)-g2(x,y)＝Gσ1*f(x,y)-Gσ2*f(x,y)＝(Gσ1-Gσ2)*f(x,y)其中g1(x,y)表示图像在第一个尺度下的高斯滤波，g2(x,y)表示图像在第二个尺度下的高斯滤波，x表示像素点横坐标，y表示像素点纵坐标，(x,y)表示像素点坐标位置，σ1表示第一个尺度，σ2表示第二个尺度，Gσ1表示在第一个尺度下的高斯函数，Gσ2表示在第二个尺度下的高斯函数，f(x,y)为像素点(x,y)处的灰度值，在所记录像素点中灰度值集合中，将最大的灰度值记作像素点阈值Graymax。进一步的，步骤(2)中所述最小单元分割方法为：将目标放入二维直角坐标系中，分别以水平横坐标轴和纵坐标轴为基础平移寻找与目标的相切的4条直线，分别为左切线、右切线、上切线、下切线；再将这四条切线分别向左、右、上、下平行移动q个单位，平移后的直线所形成的封闭空间为单元纹理图像，记这个单元纹理图像的横坐标范围为(x1,x2)，纵坐标范围为(y1,y2)；其中x1，y1分别为左切线与下切线交点的横坐标和纵坐标，x2为右切线与下切线交点的横坐标，y2为左切线与上切线交点的纵坐标。进一步的，步骤(3)中所述确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点的具体方法为：定义一个以k*k单位的矩形区域，记为窗口，在单元纹理图像上进行窗口选取，如果窗口内80％像素点的灰度值都满足大于0，则将这个窗口固定，以它为基础，寻找相邻的，且灰度值大于0的像素点，把这些像素点记为内部点{i1,i2,i3…in}，其中in为内部第n个点，n＝1,2,3…，把单元纹理图像上不相邻且灰度值大于0的像素点定义为标记点{j1,j2,j3…jm}，其中jm表示非内部第m个点，m＝1,2,3…。进一步的，步骤(4)中所述比对原版证书与待鉴别证书内部点、标记点的匹配度具体包括：(4.1)比对原版证书与待鉴别证书内部点的位置匹配度，若不满足预设标准，则为假证书；(4.2)比对原版证书与待鉴别证书标记点的位置匹配度，若不满足预设标准，则为假证书；(4.3)比对原版证书与待鉴别证书标记点的灰度值匹配度，若满足预设标准，则为真证书；若不满足预设标准，则为假证书。进一步的，所述比对原版证书与待鉴别证书内部点的位置匹配度的判断公式如下：其中，Dcomp表示两点是否等价，in(x,y)表示原版证书内部点的位置，in'(x,y)表示待鉴别证书内部点的位置，当两个点的位置情况相同，表示等价，则为1，反之则为0；所有内部点中等价位置点的占比情况即为内部点的位置匹配度。进一步的，所述比对原版证书与待鉴别证书标记点的位置匹配度的判断公式如下：判断公式如下：其中，Hcomp表示两点是否等价，jm(x,y)表示原版证书标记点的位置，jm'(x,y)表示待鉴别证书标记点的位置，当两个点的位置情况相同，表示等价，则为1，反之则为0；所有内部点中等价位置点的占比情况即为标记点的位置匹配度。进一步的，所述比对原版证书与待鉴别证书标记点的灰度值匹配度的判断公式如下：其中Pn表示两个标记点灰度值是否等价，Pcomp表示原版证书标记点的灰度值，Th'(x,y)表示待鉴别证书标记点灰度值，t是一个动态灰度值范围，Graymax为像素点阈值，即图像纹理中最大的灰度值，当两个像素点灰度值相同，表示等价，则为1，反之则为0；所有标记点中等价灰度值点的占比情况即为标记点的位置匹配度。进一步的，步骤(4.1)中所述的内部点位置匹配度预设标准为98％匹配；步骤(4.2)中所述的内部点位置匹配度预设标准为95％；步骤(4.3)中所述的内部点位置匹配度预设标准为95％。有益效果：本专利技术考虑到每台打印机的唯一性，基于纹理提取技术进行证书真伪检测，通过三次比对判断，准确率高，且能够省却人为检查的繁琐步骤，提高了鉴别效率和精度。附图说明图1是本专利技术的流程图；图2是本专利技术的最小单元分割图；图3是单元纹理图像图4、图5两份证书的比较图。具体实施方式下面通过一个最佳实施例并结合附图对本技术方案进行详细说明。如图1所示，一种基于纹理的证书真伪检测方法，包括如下步骤：(1)对证书进行纹理提取；(2)对提取的纹理进行最小单元分割；(3)对分割后的单元纹理图像进行处理，确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点；此处是指在固定的窗口这个限定范围内，相邻像素点(即连续的像素点)灰度值大于0则记为内部点；而在窗口内，非相邻像素点(即那些单独的像素点)灰度值大于0则记为标记点。(4)对原版证书与待鉴别证书分别进行步骤(1)-(3)后，比对原版证书与待鉴别证书内部点、标记点的匹配度，达到预设匹配度则判断为真证书，否则为假证书。具体的，步骤(1)中要求扫描结果在计算机中显示满足人的阅读习惯，即文字从左往右，从上往下阅读方式，对证书进行纹理提取采用高斯算子提取，即：g1(x,y)-g2(x,y)＝Gσ1*f(x,y)-Gσ2*f(x,y)＝(Gσ1-Gσ2)*f(x,y)其中g1(x,y)表示图像在第一个尺度下的高斯滤波，g2(x,y)表示图像在第二个尺度下的高斯滤波，x表示像素点横坐标，y表示像素点纵坐标，(x,y)表示像素点坐标位置，σ1表示第一个尺度，σ2表示第二个尺度，Gσ1表示在第一个尺度下的高斯函数，Gσ2表示在第二个尺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于纹理的证书真伪检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对证书进行纹理提取；(2)对提取的纹理进行最小单元分割；(3)对分割后的单元纹理图像进行处理，确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点；(4)对原版证书与待鉴别证书分别进行步骤(1)‑(3)后，比对原版证书与待鉴别证书内部点、标记点的匹配度，达到预设匹配度则判断为真证书，否则为假证书。

【技术特征摘要】
1.一种基于纹理的证书真伪检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对证书进行纹理提取；(2)对提取的纹理进行最小单元分割；(3)对分割后的单元纹理图像进行处理，确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点；(4)对原版证书与待鉴别证书分别进行步骤(1)-(3)后，比对原版证书与待鉴别证书内部点、标记点的匹配度，达到预设匹配度则判断为真证书，否则为假证书。2.根据权利要求1所述的基于纹理的证书真伪检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述对证书进行纹理提取采用高斯算子提取，即：g1(x,y)-g2(x,y)＝Gσ1*f(x,y)-Gσ2*f(x,y)＝(Gσ1-Gσ2)*f(x,y)其中g1(x,y)表示图像在第一个尺度下的高斯滤波，g2(x,y)表示图像在第二个尺度下的高斯滤波，x表示像素点横坐标，y表示像素点纵坐标，(x,y)表示像素点坐标位置，σ1表示第一个尺度，σ2表示第二个尺度，Gσ1表示在第一个尺度下的高斯函数，Gσ2表示在第二个尺度下的高斯函数，f(x,y)为像素点(x,y)处的灰度值，在所记录像素点中灰度值集合中，将最大的灰度值记作像素点阈值Graymax。3.根据权利要求1所述的基于纹理的证书真伪检测方法，其特征在于，步骤(2)中所述最小单元分割方法为：将目标放入二维直角坐标系中，分别以水平横坐标轴和纵坐标轴为基础平移寻找与目标的相切的4条直线，分别为左切线、右切线、上切线、下切线；再将这四条切线分别向左、右、上、下平行移动q个单位，平移后的直线所形成的封闭空间为单元纹理图像，记这个单元纹理图像的横坐标范围为(x1,x2)，纵坐标范围为(y1,y2)；其中x1，y1分别为左切线与下切线交点的横坐标和纵坐标，x2为右切线与下切线交点的横坐标，y2为左切线与上切线交点的纵坐标。4.根据权利要求1所述的基于纹理的证书真伪检测方法，其特征在于，步骤(3)中所述确定单元中灰度值大于零的像素点为内部点，其他点为标记点的具体方法为：定义一个以k*k单位的矩形区域，记为窗口，在单元纹理图像上进行窗口选取，如果窗口内80％像素点的灰度值都满足大于0，则将这个窗口固定，以它为基础，寻找相邻的，且灰度值大于0的像素点，把这些像素点记为内部点{i1,i2,i3…in}，其中in为内部第n个点，n＝1,2,3…，把单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小瑞，占怡，孙伟，刘佳，朱利丰，宋爱国，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32