一种基于计算机视觉识别的标签防转移方法技术

本发明专利技术公开了一种基于计算机视觉识别的标签防转移方法，其包括生成原始噪声图案；进行极坐标转换后生成极坐标噪声图案；将极坐标噪声图案组合到预设标签模版中所定义的外圆内；按照组合图案，将极坐标噪声图案和标签模版同时印制于一张标签纸上，得到标签；粘贴标签时，令极坐标噪声图案与标签模版中外圆之间的区域镂空；获取组合图案的鉴真参数；捕获极坐标噪声图案，对极坐标噪声图案进行逆变换处理，得到逆变换噪声图案；判断逆变换噪声图案与原始噪声图案是否相同，对标签进行外来攻击检测；判断逆变换噪声图案的LBP值与原始噪声图案的LBP值是否相同，进而判定标签真假。本发明专利技术防转移性能更强、有助于降低生产成本以及提高用户体验。高用户体验。高用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉识别的标签防转移方法


[0001]本专利技术涉及防伪标签保护方法，尤其涉及一种基于计算机视觉识别的标签防转移方法。

技术介绍

[0002]当前，假冒伪劣商品是全民公敌，给消费者和企业造成了重大损失。目前市面上比较新型的防伪手段主要分为两种基础形式：第一种，是材质指纹防伪；第二种，是标签防伪。作为近年来新兴的一种防伪方式，材质指纹防伪和我们常见的人脸和指纹识别是类似的技术。材质指纹防伪中的指纹，指的是商品外表的特征纹理，材质指纹防伪需要先对商品的特征纹理进行采集和分析，然后才能辨别真假。这种技术的缺点是高成本和低普适性，它需要在商品生产环节增加一道采集特征纹理的工序，不仅需要企业在生产线中购买和适配专用的软硬件方案，在纹理匹配环节也有较高的比对运算成本，这限制了规模化应用的可行性。
[0003]作为当今防伪市场中的主流，标签防伪就是在商品外包装上贴了一个小纸块，消费者通过相关设备识别出这个小纸块中的信息，从而达到辨别商品真伪的目的。我们现在常见的化学油墨防伪、光学防伪、二维码防伪、NFC
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RFID射频防伪等等，其实都是属于标签防伪的范畴。标签防伪具有不耦合生产线、成本低、贴标速度快等优点，但它却有一个重大缺点，那就是标签转移的问题，这个缺点是很容易被不法分子所利用的。
[0004]经对比发现，材质指纹防伪是不存在转移问题的，因为它是基于商品本身物理特点的一类防伪技术，比如，金属纪念币的表面纹理，纸张的表面纹理、饮料瓶盖的表面纹理等，这些都是商品中必不可少的部分。而标签却是额外附加在商品包装上的，用不干胶粘贴。因为胶水是化学制剂，只要是化学制剂就有机会被溶解。不仅我们日常的酒精、风油精等这些都可以作为除胶剂使用，市面上还可以轻易买到强力除胶剂，可以方便将标签撕下来。此外，用电吹风吹标签使不干胶加热融化，也是标签转移的常用手法之一。
[0005]对于防伪标签，目前市面上一些标签防伪方案已经具备了一定的防转移能力。比如，多层印刷技术。这是一种将不同材料层叠加并混合印刷到标签上技术，因为每一层材料所使用的胶水张力都不相同，且每一层的黏合结构相互依赖，标签内容必须满足特定材料层无破损才能完整读取。这样一来，将标签完美撕下来的难度将大大提升，从而达到了一定的防转移能力。但多层印刷技术的缺点是生产成本高，主要成本来自于两方面，一是多种材料层本身的费用，二是工艺费用，结构越复杂的多层印刷标签，成本也就越高。
[0006]再比如，触点溶解技术。这种技术常用在NFC
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RFID射频防伪标签中，一般是在NFC
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RFID的天线链接结构中加入多个易损的接触点。当除胶剂浸透到标签中时，在溶解掉不干胶的同时，标签中天线的触点也会被腐蚀掉，从而让整个标签失效。这种技术的缺点，除了芯片本身的高成本外，应用不便也是它没有在大众防伪市场大范围普及的原因。比如，安卓手机能读取市面上的第三方防伪芯片，但苹果手机却没有开放这个功能。

技术实现思路

[0007]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种防转移性能更强、有助于降低生产成本以及提高用户体验的基于计算机视觉识别的标签防转移方法。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案。
[0009]一种基于计算机视觉识别的标签防转移方法，其包括有标签生成步骤S1和标签验证步骤S2；其中，所述标签生成步骤S1包括有：步骤S10，生成原始噪声图案；步骤S11，对所述原始噪声图案进行极坐标转换后，生成极坐标噪声图案；步骤S12，将所述极坐标噪声图案组合到预设标签模版中所定义的外圆内，得到组合图案，记录所述组合图案的鉴真参数；步骤S13，按照所述组合图案，将所述极坐标噪声图案和所述标签模版同时印制于一张标签纸上，得到标签；步骤S14，粘贴所述标签时，令所述极坐标噪声图案与所述标签模版中外圆之间的区域镂空；所述标签验证步骤S2包括有：步骤S20，获取所述组合图案的鉴真参数；步骤S21，捕获所述极坐标噪声图案，对所述极坐标噪声图案进行逆变换处理，得到逆变换噪声图案；步骤S22，判断所述逆变换噪声图案与所述原始噪声图案是否相同；若不相同，则判定标签为假，所述标签验证步骤S2结束；若相同，则继续执行步骤S23；步骤S23，对标签进行外来攻击检测；步骤S24，判断所述逆变换噪声图案的LBP值与原始噪声图案的LBP值是否相同；若不相同，则判定标签为假，所述标签验证步骤S2结束；若相同，则判定标签为真。
[0010]优选地，所述步骤S10中，生成原始噪声图案的过程包括：按照棋盘格噪声生成方法，先将图像等分成多个呈阵列式分布的格子，然后对等分后的格子进行随机填充，进而生成噪声图案。
[0011]优选地，所述步骤S11中，生成极坐标噪声图案的过程包括：步骤S110，将所述原始噪声图案中第二、三、四象限中的像素均旋转到第一象限；步骤S112，设点M(x,y)为原始噪声图案笛卡尔坐标系上的点，点M
’
(r,θ) 为极坐标上的点，r为极坐标中圆的半径，θ为点M
’
(r,θ)的极角，则原始噪声图案的极坐标M
’
(r,θ)转换算式如下：；步骤S113，利用极坐标M
’
(r,θ)转换算式对所述步骤S110中旋转后的图案进行运算，运算完成后，再将各个像素反向旋转回第二、三、四象限，此时得到的圆形图案即为所述极坐标噪声图案。
[0012]优选地，所述步骤S12中的图案组合过程包括：步骤S120，以预设标签模版的中心点为圆心，定位出一个外圆，设该外圆的圆心为O，该外圆用虚线表示；步骤S121，选取该外圆中的任意一个点I作为内圆的圆心，该内圆的半径与所述极坐标噪声图案一致，并要求内圆区域不能超出外圆区域；步骤S122，将所述极坐标噪声图案以I为中心组合到所述标签模版上，得到所述组合图案。
[0013]优选地，所述步骤S12中，所述组合图案的鉴真参数包括：内圆心I的坐标；随机选取的一个圆周角度作为标签的鉴真角度；以及，r的取值范围。
[0014]优选地，所述步骤S21中，逆变换的过程包括；针对所述标签，其外圆心为点O，内圆心为点I，根据鉴真角度，从点O向外确定一条射线α，该条射线与外圆的交点为A，与内圆的
交点为B，线段BI 即为内圆鉴真参数；以线段BI为基准，朝线段BI的两侧外扩一定的角度，结合预先保存的r 的取值范围r∈[c,d]，得到一个扇形，将该扇形中的像素逆变换回基于笛卡尔坐标的噪声图案，从而得到逆变换噪声图案；优选地，所述步骤S21中，在已知极坐标噪声图案中每一个像素M
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(r,θ)的条件下，其笛卡尔坐标M(x,y)的转换式如下：。
[0015]优选地，所述步骤S23中，对标签进行外来攻击检测的过程包括：使用LBP算子来检测标签是否遭到攻击，所述LBP算子是在3*3的像素窗口内，以窗口中心的像素值为阈值，进行窗口内二值化来描述图像局部纹理特征，对于3*3的像素窗口，在左边的像素窗本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉识别的标签防转移方法，其特征在于，包括有标签生成步骤S1和标签验证步骤S2；其中，所述标签生成步骤S1包括有：步骤S10，生成原始噪声图案；步骤S11，对所述原始噪声图案进行极坐标转换后，生成极坐标噪声图案；步骤S12，将所述极坐标噪声图案组合到预设标签模版中所定义的外圆内，得到组合图案，记录所述组合图案的鉴真参数；步骤S13，按照所述组合图案，将所述极坐标噪声图案和所述标签模版同时印制于一张标签纸上，得到标签；步骤S14，粘贴所述标签时，令所述极坐标噪声图案与所述标签模版中外圆之间的区域镂空；所述标签验证步骤S2包括有：步骤S20，获取所述组合图案的鉴真参数；步骤S21，捕获所述极坐标噪声图案，对所述极坐标噪声图案进行逆变换处理，得到逆变换噪声图案；步骤S22，判断所述逆变换噪声图案与所述原始噪声图案是否相同；若不相同，则判定标签为假，所述标签验证步骤S2结束；若相同，则继续执行步骤S23；步骤S23，对标签进行外来攻击检测；步骤S24，判断所述逆变换噪声图案的LBP值与原始噪声图案的LBP值是否相同；若不相同，则判定标签为假，所述标签验证步骤S2结束；若相同，则判定标签为真。2.如权利要求1所述的基于计算机视觉识别的标签防转移方法，其特征在于，所述步骤S10中，生成原始噪声图案的过程包括：按照棋盘格噪声生成方法，先将图像等分成多个呈阵列式分布的格子，然后对等分后的格子进行随机填充，进而生成噪声图案。3.如权利要求2所述的基于计算机视觉识别的标签防转移方法，其特征在于，所述步骤S11中，生成极坐标噪声图案的过程包括：步骤S110，将所述原始噪声图案中第二、三、四象限中的像素均旋转到第一象限；步骤S112，设点M(x,y)为原始噪声图案笛卡尔坐标系上的点，点M
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(r,θ) 为极坐标上的点，r为极坐标中圆的半径，θ为点M
’
(r,θ)的极角，则原始噪声图案的极坐标M
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(r,θ)转换算式如下：；步骤S113，利用极坐标M
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(r,θ)转换算式对所述步骤S110中旋转后的图案进行运算，运算完成后，再将各个像素反向旋转回第二、三、四象限，此时得到的圆形图案即为所述极坐标噪声图案。
4.如权利要求3所述的基于计算机视觉识别的标签防转移方法，其特征在于，所述步骤S12中的图案组合过程包括：步骤S120，以预设标签模版的中心点为圆心...

【专利技术属性】
技术研发人员：何洋，
申请(专利权)人：深圳企业云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：