一种数字防伪方法技术

本发明专利技术是一种基于数字水印的数字防伪技术，属于图像处理与信息安全领域。利用数字水印技术，本发明专利技术可和现有证件、手写签名、印章以及条形码技术相结合，将数字签名融合到数字或纸质文件中，以保护和防止重要文件、商业合同、商标和个人证件被伪造，是一种新型的数字防伪实现方案。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种基于数字水印的数字防伪技术，属于图像处理及信息安全领域。数字水印是向多媒体数据(如图像、声音、视频信号等)中添加某些数字信息以达到文件真伪鉴别、版权保护等功能。嵌入的水印信息隐藏于宿主文件中，不影响原始文件的可观性和完整性。一般地，数字水印满足以下几个基本要求(1)可证明性；(2)不可感知性；(3)鲁棒性。在绝大多数情况下我们希望添加的信息是不可察觉的(某些使用可见数字水印的特定场合，版权保护标志不要求被隐藏)，并且希望攻击者在不破坏数据本身质量的情况下无法将水印去掉。发展数字水印技术的原动力是为了提供多媒体数据的版权保护，但人们发现数字水印还具有一些其他的重要应用，如(1)军事和智能机构所需要的不受干扰的通讯手段；(2)国家安全部门对隐藏数据的通讯技术的需求；(3)使用常规通讯器材进行特殊的信息传递；(4)政府部门对国际互联网上匿名的和经过加密处理的信息进行筛选和控制等；(5)电子商务中的数据检测以及网络验证；(6)电子邮件的防伪以及数据认证等等。目前提出的数字水印技术根据嵌入水印的方式大致可分为两类空间域技术(即水印直接添加到图象的灰度值上)和变换域技术(即对图象做某种变换，然后将水印添加到图象变换域的系数上)。不同的水印算法有不同的特性，其适用场合也不一致。但目前的水印技术在水印的嵌入容量、理论模型的构造以及鲁棒性方面还有很多工作有待进一步完善。可对比的技术文献有以下五篇J.M.Acken，How watermarking adds value to digital content，Communicationsof the ACM，Vol.41，No.7，pp.74-77，1998.F.A.P.Petitcolas，R.J.Anderson and M.G.Kuhn，Information hiding-a survey，Proc.of the IEEE，special issue on protection of multimedia content，May 1999.N.F.Johnson and S.Jajodia，Exploring steganographyseeing the unseen，IEEEComputer，Vol.31，No.2，pp.26-34，February 1998.R.J.Aderson and F.A.P.Petitcolas，On the limits of steganography，IEEE Journalon special areas in communications，Vol.16，No.4，pp.463-478，May，1998.Joseph J.K.O′Ruanaidh and Gabriella Csurka，A Bayesian approach to spreadspectrum watermark detection and secure copyright protection for digital imagelibraries，IEEE Conf.on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR′99)，Fort Collins，Colorado，USA，June 23-25，1999.本专利技术给出一种新的采用数字水印技术的数字防伪和验证方法。本专利技术可以有效解决证件、商业文书、合同以及任何法律文件的防伪问题。本方法的基本思想是提取原始文件的数字签名信息(即Hash值)，然后将其作为数字水印嵌入到原来的文件之中。这样处理后的文件与嵌入的水印合为一体。经过这样处理的文件是自包容的，即文件本身包含制作者的签名信息，从而大大提高了文件的防伪性能。其次，本方法可以同时适用于数字文件和纸质文件。普通的纸质文件经过本算法的数字标识后，可以完全有印章和手写签字的法律效果，即使经过打印、复制和传真仍然不可伪造。本方法的直接应用场合是数字印章、数字商标和数字证件等领域。本专利技术的技术要点在于1基于块DCT的数字图像水印算法数字水印(Digital Watermarking)是向多媒体数据(如图像、声音、视频信号等)中添加某些数字信息以达到版权保护等作用。通用的数字水印算法包含两个基本方面水印的嵌入和水印的提取或检测。嵌入算法、检测算法和示例见图1～3。本专利技术给出的水印嵌入模型为加性的分块嵌入算法。块大小的确定根据实际应用而定，比如若考虑JPEG标准，那么块的大小设置为KB＝8。嵌入的处理过程是先对图像进行KB×KB的分块，对每一个图像块进行离散余弦变换，然后从变换系数中选择特征向量。系数选择同JPEG算法类似，把整个块做zig-zag扫描，去掉直流分量，得到前面K个最大系数，因此特征向量为C＝{ck，k＝1，2，...，K}。若将水印{wk}嵌入到特征向量{ck}中，新的特征向量C~={c~k}∈FK]]>由下式得到c~k=ck+akWk,k=1,2,...,K---(1)]]>其中尺度因子{ak}是控制水印嵌入强度或能量的常数向量。用新得到的特征向量 替换原来的特征向量{ck}并得到新的变换域矩阵 然后重构图像Bb。如果对每一个图像块进行类似的嵌入过程，然后将重构的包含水印的图像拼接后就得到整个图像。水印的检测模型在加性水印模型基础上作线性相关检验。对给定带水印的图像B＝{bij}∈FM×N和水印W＝{wk}，我们得到特征向量C~={c~k}∈B~]]>(这里由于固定了DCT系数的位置，因此在提取特征向量 的过程中不需要原始图像)，然后按下式计算标量z的值Z=Σkc~kWk---(2)]]>如果把代表图像的特征向量 看成观测噪声，水印W＝{wk}为信号，那么式(2)给出的相关表示是一个线性匹配滤波。在假设图像的DCT系数服从Laplacian分布统计模型的情况下，我们有在Laplacian噪声中确定信号的最优方法(符号相关检测)，即Z=ΣkWk·sgn(c~k)---(3)]]>对每一个KB×KB块的图像水印算法，可以将其看成是水印验证而非水印提取算法，即判定图像块中是否包含水印。事实上也可以将其看成是一个比特信息的水印恢复算法。给定图像块的特征向量 和水印W，如果检测的图像块不包含水印，那么式(3)变成Z=Σksgn(c~k)Wk=Σksgn(ck)Wk≤δ---(4)]]>(4)成立隐含一个假设，即特征向量和水印是相互独立的。在这个假设下，两者的内积可以认为小于某一个正数δ。如果图像块包含水印，则有Z=Σksgn(c~k)Wk=ΣkWk·sgn(ck+akwk)---(5)]]>注意到 那么(5)可以分解为Z=Σksgn(c~k)wk=Σkwk·sgn(ck+akwk)]]>=Σkl本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数字水印技术的数字防伪方法，其特征在于通过数字水印技术，将文件的数字签名嵌入到文件中，从而能够实现各种重要文件、商业合同、个人证件、商标以及条形码的防伪和验证功能。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：温天，
申请(专利权)人：温天，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]