Алгоритмическое и программное обеспечение для распознавания и идентификации изображения оттиска печати

• Автор: Сай, Илья Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Хабаровск
• Количество страниц: 124 с. : ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ЗАЩИТЫ И ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ ОТТИСКА ПЕЧАТИ

1.1. Методы защиты оттиска печати от подделок

1.1.1. Печати с воспроизведением Государственного герба РФ

1.1.2. Не гербовые печати

1.2. Алгоритмы цифровой обработки изображения

1.2.1. Алгоритмы поиска и выделения объектов изображения

1.2.2. Совмещение изображения проверяемой печати с изображением эталона

1.2.3. Предварительная обработка изображения печати

1.2.4. Распознавание и идентификация

Выводы по главе
ГЛАВА 2. АЛГОРИТМЫ ПОИСКА ИЗОБРАЖЕНИЯ ОТТИСКА ПЕЧАТИ
2.1. Алгоритмы поиска на основе преобразования Хафа
2.2. Анализ эффективности базового алгоритма поиска оттиска печати
2.3. Алгоритм поиска оттиска печати с использованием градиента яркости
2.4. Алгоритм поиска оттиска печати с использованием
цветовых признаков
Выводы по главе
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ОТТИСКА ПЕЧАТИ
ЗЛ. Формирование признаков эталонного изображения печати
3.2. Морфологический алгоритм выделения границ
3.3. Алгоритм совмещения эталонного и проверяемого изображений оттиска печати
3.4. Алгоритм распознавания и идентификации оттиска печати
Выводы по главе
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
4.1. База данных эталонных изображений
4.2. Программный комплекс поиска и распознавания
оттиска печати
4.3. Анализ быстродействия алгоритмов поиска, совмещения
и сравнения изображения оттиска печати с эталоном
4.4. Анализ эффективности алгоритмов поиска и распознавания изображения проверяемой печати
4.5. Результаты сравнительного анализа с программным
комплексом АРМ «ДокЭкспрерт»
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ (Акт внедрения)
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. В современном мире процесс изготовления печатных документов всегда сопровождается элементами подтверждающих их подлинность. В большинстве случаях такими элементами являются подпись физического лица и оттиск печати юридического лица. К таким документам относятся, например, платежные поручения, официальные договора, дипломы об окончании учебных заведений и многие другие.
Электронные документы, которые имеют более высокую степень защиты от подделок, пока что находятся на стадии развития. Поэтому переход общества на полный электронный документооборот предстоит в перспективном будущем.
В настоящее время подделка печатного документа, как правило, сопровождается подделкой оттиска печати. Высокое качество оттисков поддельных печатей обусловлено как использованием компьютерной техники, так и доступностью фотополимерной технологии изготовления клише. Существуют различные способы защиты оригинальных печатей от подделок, позволяющие эксперту оперативно проверить подлинность проверяемой печати. В тоже время не все печати имеют защиту, и высокое качество подделки не позволяет эксперту со 100% вероятностью определить является ли печать оригинальной или нет.
Процесс проверки является достаточно трудоемким, и конечный результат зависит от опыта эксперта. При проведении экспертизы необходимо выполнить сравнение двух оттисков печати — оригинала и проверяемой печати. На практике процесс идентификации проводится в основном вручную.
В то же время в методах цифровой обработки изображений существует достаточно много способов сравнения изображений с целью их распознавания и идентификации, которые могут быть использованы в автоматизированной системе проверки подлинности документов.

хах и искажениях. Основой для определения оптимальных параметров операторов является теория статистических решений.
Так, например в [13], при выделении точечных объектов форма изображения объекта однозначно определяется функцией пятна рассеяния объектива, которую можно считать известной, при этом задача сводится к классической процедуре обнаружения сигнала известной формы на фоне аддитивных нормальных шумов с нулевым средним значением. В этом случае в качестве операторов преобразования выступают корреляционные интегралы, вычисляемые с использованием заданного описания известного изображения объекта и типового шума соответственно. Идентификация заключается в сравнении изображения объекта с эталонами заданного класса. Решение об объекте выносится по наилучшему совпадению. Ниже приводится описание способов сравнения изображения объекта с эталоном.
Способ прямого сравнения объекта с эталонным изображением. Пусть Ак(х, у) - исходное изображение А:-го объекта, Эфх, у) - эталонное изображение. Алгоритм прямого сравнения может иметь вид [13]:
Л* = (Л(*,У)-Э*(х,у)У <Т, (1.23)
X ' У х=1у
где Т - порог различия; и — значения (1.21) сторон прямоугольника, внутри которого находится объект. Способ прост и может быть легко реализован. Однако, при наличии искажений в реальных изображениях надёжность способа невелика. При большем значении порога Т условию (1.23), могут удовлетворять различные объекты и могут возникнуть ошибки, связанные с неправильной идентификацией объекта (ошибки первого рода). При уменьшении Т могут возникнуть ошибки типа пропуска объекта (ошибки второго рода). Регулируя величину Г, можно лишь менять соотношение меж-