本發(fā)明涉及票據(jù)防偽鑒別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能識別水印特征的票據(jù)防偽鑒別方法。

背景技術(shù)：

隨著國民經(jīng)濟與科技高速發(fā)展，票據(jù)在日常生活中的應(yīng)用日益廣泛。但目前票據(jù)存在管理不善、真?zhèn)舞b別難等問題，社會上仍有不少不法分子通過制作假票據(jù)謀取暴利，“克隆票”、“偽造票”、“變造票”等高仿假票據(jù)的盛行給國家造成了嚴重經(jīng)濟損失。傳統(tǒng)票據(jù)真?zhèn)舞b別方法需要通過對票據(jù)的三十多個防偽點進行人工判斷，根據(jù)審驗人的經(jīng)驗來確定票據(jù)真假。人工處理效率低下、易出錯、主觀成分大，實現(xiàn)票據(jù)的智能化分析、自動鑒別，是未來票據(jù)鑒別技術(shù)的重要趨勢。

水印是票據(jù)重要防偽標志之一，通過提取被檢票據(jù)水印特征，并與標準水印特征匹配識別可有效實現(xiàn)智能票據(jù)防偽鑒別。水印圖像的嵌入和提取方法(zl201110139206.9)公開了一種適于解決水印算法中透明性與魯棒性相矛盾問題的灰度水印圖像的嵌入和提取方法，但是該方法無法直接進行票據(jù)真?zhèn)舞b別；基于票據(jù)水印分布特征的票據(jù)防偽鑒別方法(zl201110400177.7)采用局部閾值法實現(xiàn)票據(jù)圖像的二值化；在票據(jù)圖像中尋找與聯(lián)合模板相同或相似的目標物，以相關(guān)系數(shù)為度量標準進行聯(lián)合模板匹配；提取票據(jù)圖像的水印分布特征；基于水印分布特征進行特征匹配，鑒別票據(jù)的真?zhèn)?。本發(fā)明專利利用加速穩(wěn)健特征(speededuprobustfeatures,surf)提取方法，可以實現(xiàn)智能提取被檢票據(jù)提取水印特征，將提取特征與標準票據(jù)水印特征匹配對比，可完成自動識別，實現(xiàn)票據(jù)智能防偽鑒別。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種智能識別水印特征的票據(jù)防偽鑒別方法，本發(fā)明的目的通過以下的技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種智能識別水印特征的票據(jù)防偽鑒別方法，該方法包括票據(jù)水印特征提取階段、匹配階段和識別階段，具體包括如下步驟：

步驟a采集票據(jù)水印圖像，構(gòu)件各像素點hessian矩陣，生成圖像尺度空間，基于非極大值抑制確定特征點，并計算特征點方向，得到surf特征點描述子；

步驟b將得到的票據(jù)水印的描述子與標準票據(jù)水印的描述子進行匹配；

步驟c識別匹配階段的匹配結(jié)果，根據(jù)匹配結(jié)果判定被檢票據(jù)的真?zhèn)巍?/p>

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一個或多個實施例可以具有如下優(yōu)點：

本方法包括的票據(jù)水印圖像提取階段、匹配階段、識別階段，可以實現(xiàn)智能提取被檢票據(jù)提取水印特征，將提取的特征與標準票據(jù)水印特征匹配對比，可完成自動識別，實現(xiàn)票據(jù)智能防偽鑒別。

附圖說明

圖1是智能識別水印特征的票據(jù)防偽鑒別方法流程圖；

圖2是票據(jù)水印特征提取程序流程圖；

圖3是票據(jù)水印提取特征點圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細的描述。

如圖1所示，為智能識別水印特征的票據(jù)防偽鑒別方法，該方法包括以下步驟：

步驟10采集票據(jù)水印圖像，構(gòu)件各像素點hessian矩陣，生成圖像尺度空間，基于非極大值抑制確定特征點，并計算特征點方向，得到surf特征點描述算子；

步驟20將得到的票據(jù)水印的描述子與標準票據(jù)水印的描述子進行匹配；

步驟30識別匹配階段的匹配結(jié)果，根據(jù)匹配結(jié)果判定被檢票據(jù)的真?zhèn)巍?/p>

如圖2所示，上述步驟10具體包括：

對被測票據(jù)透光處理，使其表面水印呈現(xiàn)。采集票據(jù)水印圖像，構(gòu)建各像素點hessian矩陣一般通過圖像像素點亮度值與高斯核的某方向偏導(dǎo)數(shù)卷積，此處用箱型濾波器近似代替高斯核，因為箱型濾波器僅有0、-1、1，故卷積計算可用積分圖像來優(yōu)化，有效提升了算法速率。每個像素點需計算dxx、dxy、dyy，故需要三個濾波器，濾波后可得到一幅響應(yīng)圖(各點像素值為)；對采集的票據(jù)水印圖像用不同尺度的濾波器進行濾波，得到同一圖像在不同尺度的一系列響應(yīng)圖，即生成金字塔尺度空間。

若某點的值大于自身尺度層中其余8個點和在其之上及之下的兩個尺度層9個點共26個點的則該點為特征點，以此確定水印圖像特征點，如圖3所示。

以特征點為中心，正比于特征點尺度的某個數(shù)位半徑，統(tǒng)計60°扇形內(nèi)所有點在x(水平)和y(垂直)方向的小波響應(yīng)總和，并給這些響應(yīng)值賦高斯權(quán)重系數(shù)，然后60°范圍內(nèi)的響應(yīng)相加以形成新的矢量，遍歷整個圓形區(qū)域，選擇最長矢量方向為該特征點的主方向。

選定以特征點為中心的一塊正方形區(qū)域，將其旋轉(zhuǎn)與主方向?qū)R，將正方形分為4×4的16個子區(qū)域，統(tǒng)計每個區(qū)域的小波特征，得到4個系數(shù)，構(gòu)造4×4×4維向量，即建立描述子。

上述步驟20具體包括：

選取被檢票據(jù)水印圖像中的某個特征點，找出該特征點與標準票據(jù)水印圖像中歐式距離最近的兩個特征點，若最近距離與次近距離比值小于某個比例閾值，則接受這一對匹配點。比例閾值越低，匹配點數(shù)越少，但結(jié)果會更加精確。

票據(jù)水印需在透光條件下才可顯示，在圖像采集過程中水印易與票據(jù)內(nèi)容混淆，為排除背景混亂而產(chǎn)生的無匹配關(guān)系的關(guān)鍵點，距離比率ratio小于某個閾值的認為是正確匹配。因為對于錯誤匹配,由于特征空間的高維性,相似的距離可能有大量其他的錯誤匹配，從而它的ratio值比較高。ratio取值在0.4～0.6之間最佳，小于0.4很少有匹配點，大于0.6則存在大量錯誤匹配點。

雖然本發(fā)明所揭露的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明所揭露的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細節(jié)上作任何的修改與變化，但本發(fā)明的專利保護范圍，仍須以所附的權(quán)利要求書所界定的范圍為準。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種智能識別水印特征的票據(jù)防偽鑒別方法，該方法包括票據(jù)水印特征提取階段、匹配階段和識別階段，具體包括如下步驟：采集票據(jù)水印圖像，構(gòu)件各像素點Hessian矩陣，生成圖像尺度空間，基于非極大值抑制確定特征點，并計算特征點方向，得到SURF特征點描述子；將得到的票據(jù)水印的描述子與標準票據(jù)水印的描述子進行匹配；識別匹配階段的匹配結(jié)果，根據(jù)匹配結(jié)果判定被檢票據(jù)的真?zhèn)?。本發(fā)明提供的方法可以實現(xiàn)智能提取被檢票據(jù)提取水印特征，將提取的特征與標準票據(jù)水印特征匹配對比，可完成自動識別，實現(xiàn)票據(jù)智能防偽鑒別。

技術(shù)研發(fā)人員：羅文佳;李筱琳
受保護的技術(shù)使用者：廣州市銀科電子有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2017.05.15
技術(shù)公布日：2017.09.05