[发明专利]用于确定信息承载装置的真实性的方法和设备

权利要求书

1.一种认证工具，用于促进确定捕获的图像是否是真实信息承载装置的主图像，其中，所述真实信息承载装置包括数据嵌入的图像图案，并且所述数据嵌入的图像图案利用一组数据进行编码，并且所述一组数据具有特征信号强度；其中，所述认证工具包括神经网络结构，并且所述神经网络结构包括输入层、输出层以及在所述输入层和所述输出层之间的多个神经网络层，并且每个神经网络层具有包括多个学习滤波器的一组滤波器；其中，每个学习滤波器包括多个滤波器元件，并且每个滤波器元件具有滤波器值，并且其中，所述学习滤波器和滤波器值是通过使用多个训练图像的基于计算机的深度学习来构成或构建的；其中，所述训练图像包括所述数据嵌入的图像图案的多个主图像和所述数据嵌入的图像图案的多个非主图像，并且其中，所述训练图像包括具有不同程度的图像缺陷的缺陷图像，并且所述图像缺陷在图像捕获过程期间或者由于不同的图像捕获条件而被引入到所述缺陷图像中。

2.根据权利要求1所述的认证工具，其中，所述神经网络是卷积神经网络(CNN)。

3.根据权利要求1所述的认证工具，其中，所述图像缺陷包括亮度、对比度、模糊度、图像像素数量或尺寸和/或背景噪声的缺陷。

4.根据权利要求1或2所述的认证工具，其中，所述缺陷包括亮度的缺陷，并且相对于所述真实信息承载装置的参考亮度来测量所述亮度的缺陷；并且其中，所述亮度的缺陷包括由于图像捕获设备的照明设置、曝光设置或其他灯光设置而导致的亮度与所述参考亮度的偏差。

5.根据前述权利要求中任一项所述的认证工具，其中，所述缺陷包括对比度的缺陷，并且相对于所述真实信息承载装置的参考对比度来测量所述对比度的缺陷；并且其中，所述对比度的缺陷包括由于图像捕获设备的照明设置、曝光设置或其它灯光设置导致的对比度与所述参考对比度的偏差、或者由于固定有所述数据嵌入的图像图案的形成介质的纹理导致的对比度与所述参考对比度的偏差。

6.根据前述权利要求中任一项所述的认证工具，其中，所述缺陷包括模糊度的缺陷，并且相对于所述真实信息承载装置的参考模糊度来测量所述模糊度的缺陷；并且其中，所述模糊度的缺陷包括由于图像捕获设备的聚焦设置或聚焦限制而导致的模糊度与所述参考模糊度的偏差、由于图像捕获期间用户操作者的聚焦距离或聚焦缺陷而导致的模糊度与所述参考模糊度的偏差、或者由于固定有所述数据嵌入的图像图案的形成介质的纹理而导致的模糊度与所述参考模糊度的偏差。

7.根据前述权利要求中任一项所述的认证工具，其中，每种类型的缺陷都在具有上限和/或下限的规定范围内，并且根据所述CNN的可训练性来选择所述规定范围。

8.根据前述权利要求中任一项所述的认证工具，其中，所述数据嵌入的图像图案包括一组编码的数据，其中，所述编码的数据是离散数据，所述离散数据作为非人类可读或非人类可感知的展开图案而展开并分布在所述数据嵌入的图像图案中；并且其中，所述一组编码的数据具有特征信号强度，并且所述数据嵌入的图像图案的主图像的特征信号强度高于信号强度阈值，该信号强度阈值是CNN的可训练性的阈值。

9.根据前述权利要求中任一项所述的认证工具，其中，嵌入在所述数据嵌入的图像图案中的所述一组数据包括多个离散数据，并且所述离散数据被转换成空间分布的图案定义元素，所述空间分布的图案定义元素在所述数据嵌入的图像图案中展开并且使用肉眼无法读取或无法感知。

10.根据前述权利要求中任一项所述的认证工具，其中，嵌入在所述数据嵌入的图像图案中的所述一组数据包括多个离散频率数据，并且所述离散频率数据被转换成空间分布的图案定义元素，所述空间分布的图案定义元素在所述数据嵌入的图像图案中展开并且使用肉眼无法读取或无法感知；并且其中，所述空间分布的图案定义元素和所述离散频率数据通过傅里叶变换相关。