The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes. It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G06V 10/24 - Alignement, centrage, détection de l’orientation ou correction de l’image
G06V 10/75 - Appariement de motifs d’image ou de vidéo; Mesures de proximité dans les espaces de caractéristiques utilisant l’analyse de contexte; Sélection des dictionnaires
G06V 20/80 - Reconnaissance des objets d’image caractérisés par des motifs aléatoires uniques
G06V 30/24 - Reconnaissance de caractères caractérisée par la méthode de traitement ou de reconnaissance
A machine learning system may automatically produce classifier algorithms and configuration parameters by selecting them into a set of predetermined unitary algorithms and associated parametrization values. Multiple digital representations of input object items may be produced by varying the position and orientation of the object to be classified and/or of the sensor to capture a digital representation of the object, and/or by varying a physical environment parameter which changes the digital representation capture of the object by the sensor. A robot arm or a conveyor may vary the object and/or the sensor positions and orientations. The machine learning system may employ genetic programming to facilitate the production of classifiers suitable for the classification of multiple digital representations of input object items. The machine learning system may automatically generate reference template signals as configuration parameters for the unitary algorithms to facilitate the production of classifiers suitable for the classification of multiple digital representations of input object items.
A Biological Neural Network (BNN) core unit comprising a neural cell culture, an input stimulation unit, an output readout unit may be controlled through its various life cycles to provide data processing functionality. An automation system comprising an environmental and chemical controller unit adapted to operate with the BNN stimulation and readout data interfaces facilitates the monitoring and adaptation of the BNN core unit parameters. Pre-processing and post-processing of the BNN interface signals may further facilitate the training and reinforcement learning by the BNN. Multiple BNN core units may also be assembled together as a stack. The proposed system provides a BNN Operating System as a core component for a wetware server to receive, process and transmit data for different client applications without exposing the BNN core unit components to the client user while requiring significantly less energy than conventional silicon-based hardware and software information processing for high-level cognitive computing tasks.
The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes. It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones.
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G06V 10/24 - Alignement, centrage, détection de l’orientation ou correction de l’image
G06V 10/75 - Appariement de motifs d’image ou de vidéo; Mesures de proximité dans les espaces de caractéristiques utilisant l’analyse de contexte; Sélection des dictionnaires
G06V 20/80 - Reconnaissance des objets d’image caractérisés par des motifs aléatoires uniques
G06V 30/24 - Reconnaissance de caractères caractérisée par la méthode de traitement ou de reconnaissance
A machine learning system may automatically produce classifier algorithms and configuration parameters by selecting them into a set of predetermined unitary algorithms and associated parametrization values. Multiple digital representations of input object items may be produced by varying the position and orientation of the object to be classified and/or of the sensor to capture a digital representation of the object, and/or by varying a physical environment parameter which changes the digital representation capture of the object by the sensor. A robot arm or a conveyor may vary the object and/or the sensor positions and orientations. The machine learning system may employ generic programming to facilitate the production of classifiers suitable for the classification of multiple digital representations of input object items. The machine learning system may automatically generate reference template signals as configuration parameters for the unitary algorithms to facilitate the production of classifiers suitable for the classification of multiple digital representations of input object items.
The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes.
It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/32 - Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/68 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons successives des signaux images avec plusieurs références, p.ex. mémoire adressable
G07D 7/121 - Appareil caractérisé par les détails du détecteur
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/78 - Combinaison de l'obtention de l'image et de fonctions de reconnaissance
New authentication features are proposed that are visible, can be authenticated with a mobile equipment and yet are challenging to counterfeit. In a possible embodiment, the surface of the authentication feature may have three-dimensional characteristics, which can be recognized by a handheld camera, such as a smartphone camera, while it cannot be easily reproduced by a simple scan and print procedure. In a further possible embodiment, at least two different viewpoints of the authentication feature may be acquired using a smartphone camera and the resulting images may be analyzed using the smartphone processor to identify the three-dimensional characteristics of the authentication feature. The manufacturing of the feature may be performed at a low cost by embossing the three dimensional structure on a surface. The authentication feature may be carried by a self-adhesive label or directly embedded on the product packaging.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G07D 7/00 - Vérification spécialement adaptée à la détermination de l’identité ou de l’authenticité de papiers de valeur ou pour discriminer ceux qui sont inacceptables, p.ex. qui ne correspondent pas à une monnaie
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G07D 7/202 - Vérification de motifs des papiers en utilisant la mise en correspondance de motifs
G06K 7/14 - Méthodes ou dispositions pour la lecture de supports d'enregistrement par radiation corpusculaire utilisant la lumière sans sélection des longueurs d'onde, p.ex. lecture de la lumière blanche réfléchie
The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes.
It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/32 - Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/68 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons successives des signaux images avec plusieurs références, p.ex. mémoire adressable
G07D 7/121 - Appareil caractérisé par les détails du détecteur
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/78 - Combinaison de l'obtention de l'image et de fonctions de reconnaissance
New authentication features are proposed that are visible, can be authenticated with a mobile equipment and yet are challenging to counterfeit. In a possible embodiment, the surface of the authentication feature may have three-dimensional characteristics, which can be recognized by a handheld camera, such as a smartphone camera, while it cannot be easily reproduced by a simple scan and print procedure. In a further possible embodiment, at least two different viewpoints of the authentication feature may be acquired using a smartphone camera and the resulting images may be analyzed using the smartphone processor to identify the three-dimensional characteristics of the authentication feature. The manufacturing of the feature may be performed at a low cost by embossing the three dimensional structure on a surface. The authentication feature may be carried by a self-adhesive label or directly embedded on the product packaging.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 7/14 - Méthodes ou dispositions pour la lecture de supports d'enregistrement par radiation corpusculaire utilisant la lumière sans sélection des longueurs d'onde, p.ex. lecture de la lumière blanche réfléchie
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G07D 7/00 - Vérification spécialement adaptée à la détermination de l’identité ou de l’authenticité de papiers de valeur ou pour discriminer ceux qui sont inacceptables, p.ex. qui ne correspondent pas à une monnaie
G07D 7/202 - Vérification de motifs des papiers en utilisant la mise en correspondance de motifs
10.
Means for using microstructure of materials surface as a unique identifier
The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes.
It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/32 - Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/68 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons successives des signaux images avec plusieurs références, p.ex. mémoire adressable
G07D 7/121 - Appareil caractérisé par les détails du détecteur
G07D 7/2033 - Mise en correspondance de motifs uniques, c. à d. de motifs qui sont uniques pour chaque papier individuel
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/78 - Combinaison de l'obtention de l'image et de fonctions de reconnaissance
The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes.
It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/46 - Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G06K 9/68 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons successives des signaux images avec plusieurs références, p.ex. mémoire adressable
G06K 9/78 - Combinaison de l'obtention de l'image et de fonctions de reconnaissance
12.
Authentication of an article of manufacture using an image of the microstructure of it surface
The present application concerns the visual identification of materials or documents for tracking or authentication purposes.
It describes methods to automatically authenticate an object by comparing some object images with reference images, the object images being characterized by the fact that visual elements used for comparison are non-disturbing for the naked eye. In some described approaches it provides the operator with visible features to locate the area to be imaged. It also proposes ways for real-time implementation enabling user friendly detection using mobile devices like smart phones.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/32 - Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/68 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons successives des signaux images avec plusieurs références, p.ex. mémoire adressable
G07D 7/12 - Lumière visible, rayonnement infrarouge ou ultraviolet
A method and apparatus for the visual identification of materials for tracking an object comprises parameter setting, acquisition and identification phases. The parameter setting phase comprises the steps of defining acquisition parameters for the objects. The acquisition phase comprises the steps of digitally acquiring two-dimensional template image of an object, applying a flattening function and generating downsampled template version of the flattened template and storing it in a reference database with the flattened template. The identification phase comprises the steps of digitally acquiring a snapshot image, applying the flattening function and generating one downsampled version, cross-correlating the downsampled version of the flattened snapshot with the corresponding downsampled templates of the reference database, and selecting templates according to the value of the signal to noise ratio, for the selected templates, cross-correlating the flattened snapshot image with the reference flattened template, and identifying the object by finding the best corresponding template.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/64 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques utilisant des comparaisons ou corrélations simultanées de signaux images avec une pluralité de références, p.ex. matrice de résistances
The present application aims to propose a solution for embedding invisible mark suitable for very large production volumes. This is achieved by a method for applying an invisible mark on a media based on a pattern, and comprising the following steps: determining an area to apply this mark, applying a transparent or semi-transparent substance, on the media, said substance being modulated with the active dots to form the pattern by modifying the quantity of the substance at each active dot.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
15.
Method for robust asymmetric modulation spatial marking with spatial sub-sampling
y; eroding the dots to be applied so as to leave one dot every nx dots in X and one dot every nx dots in Y; and applying the spatial mark on the support.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/32 - Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
G06K 1/00 - Méthodes ou dispositions pour marquer les supports d'enregistrement sous la forme numérique
G09G 5/02 - Dispositions ou circuits de commande de l'affichage communs à l'affichage utilisant des tubes à rayons cathodiques et à l'affichage utilisant d'autres moyens de visualisation caractérisés par la manière dont la couleur est visualisée
G06F 15/00 - TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES Équipement de traitement de données en général
The invention describes a process to prevent counterfeiting or alteration of a printed or engraved surface, characterized by the incorporation of a signature of the form of a digital mark into parts or the entire document, and in particular a digital mark technology to hide information in an invisible way through over-printing by using a method called asymmetric amplitude modulation. This method can be applied to any type of printed material such paper, packaging, or any other surface. Visible information can also be printed over the digital mark. As an application example, applied to a paper document the digital mark can be used to guarantee the document authenticity, as it would be destroyed by a copy process.
G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
brevets
