本申請是申請日為2013年3月1日、申請?zhí)枮?01380012067.0、發(fā)明名稱為“來自標記的特征的唯一識別信息”的中國專利申請的分案申請。相關申請的交叉引用本申請涉及soborski于2012年3月1日申請的美國臨時申請案第61/605,369號和2012年7月26日申請的美國臨時申請案第61/676,113號的“從標記的特征中提取唯一標識信息的方法”，以及2012年10月24日申請的美國臨時申請案第61/717,711號的“來自標記的特征中的唯一識別信息”。其全部內容以引用的方式并入本文中。本申請公開的方面屬于機器視覺領域。本申請公開的方面也屬于防偽及用于追蹤供應鏈安全的條目序列的
技術領域：
：。
背景技術：
：：本領域的現(xiàn)有技術存在的目的在于唯一地識別條目。一些方法是基于通常通過印刷的手段隱蔽或明顯有意地應用在條目上的標記。其它方法依賴材料基底(例如紙的纖維方向)中的自然變化，將其作為唯一標識符?，F(xiàn)有技術中存在很大缺陷。這些缺陷包括，除了已經(jīng)在物品上存在的用于其它目的的標記，還需要刻意地在條目上添加隱蔽或明顯的標記。在基底變化方法(substratevariationmethod)的情況下，感知變化的專門的系統(tǒng)是必須的；并且如果基底沒有呈現(xiàn)容易識別的唯一特征(例如一些塑料膜)，則就不能使用該方法。這些缺陷嚴重降低了這些方法在本文考慮的
技術領域：
：中的應用。技術實現(xiàn)要素：本公開教示了利用條目上標記的特征中的自然變化，作為建立針對該條目的信息或數(shù)據(jù)的方法，該信息或數(shù)據(jù)被稱為“簽名”或“原始條目標識符”，與該條目分開存儲該信息，隨后獲取這些存儲信息，以驗證被稱為原始條目的條目的身份。但是不需要在條目上刻意利應用隱蔽或明顯的識別標記，雖然這可以在一些實施例中利用。相反，可以開發(fā)很多制造、標記或印刷過程中固有的自然變量，以提取條目或標記的識別特征，諸如應用到條目的很多類型的標記中的一個。另外，這種方法很容易融合入現(xiàn)有的用于應用的標記的閱讀器系統(tǒng)，諸如條形碼閱讀器或機器視覺系統(tǒng)；在足夠識別條目的材料基材中，不需要專門的系統(tǒng)感知變量。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查用于該原始偽像的原始條目，該原始偽像特定于該原始條目；提取與該原始偽像(artifacts)相關聯(lián)的信息；根據(jù)各自偽像的特性排序該信息；在與存儲原始條目不同的非暫時性計算機可讀存儲設備中存儲該排序的信息。該偽像可能是該條目的特征，當創(chuàng)造該條目時創(chuàng)造了該偽像。在創(chuàng)造該條目時，至少該偽像中的一些可能是不可控地創(chuàng)造的。依據(jù)將原始偽像排序的特性可能是幅值，例如，偽像的大小?？梢詫⑴判虻脑紓蜗竦男畔⒕幋a成對應于該原始的條目的計算機可讀數(shù)據(jù)，以形成簽名。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查標記，該標記包括標識符和偽像，其中，該標識符與原始的條目相關聯(lián)，并且該偽像不改變這種關聯(lián)；提取與該偽像相關聯(lián)的信息；在與存儲原始條目不同的非暫時性計算機可讀存儲設備中存儲該信息，從而至少部分地可定位(locatable)使用該標識符?？赡軙碜远鄠€所述標記的各自信息存儲在一個存儲設備中，例如以數(shù)據(jù)庫的形式，利用來自所述標記之一的標識符可以檢索來自許多標記的各自信息，該許多標記比所述多個所述標記少，并且包括所述標記中的一個標記。在一個例子中，可以利用標識符識別一組或一類條目。然后可以利用該標識符只從數(shù)據(jù)庫中檢索與該組或該類中的條目相關的存儲信息，減小隨后搜索的范圍，以識別單個條目的信息。在另一個例子中，數(shù)量較少的標記可能是只有一個標記。例如，該標識符可以是唯一標識符(uid)，其清楚地只識別一個條目，并且可以存儲該信息以利用該uid檢索。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查用于原始偽像的原始條目，該原始偽像特定于該原始條目；存儲與該原始偽像相關聯(lián)的信息，以及與至少一個涉及產生該原始偽像的裝置相關聯(lián)的信息，和與至少一個涉及檢查與存儲原始條目不同的非暫時性計算機可讀存儲設備的裝置相關聯(lián)的信息。該存儲信息可以包括涉及產生該原始偽像的裝置的類型的信息。該存儲信息可以包括涉及檢查該原始條目的裝置的分辨率的信息。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查用于未驗證偽像的未驗證條目，該未驗證偽像特定于該未驗證條目；提取表示該未驗證偽像的信息；從存儲設備中檢索存儲數(shù)據(jù)，該存儲數(shù)據(jù)包含表示原始條目的原始偽像的信息；從存儲數(shù)據(jù)恢復該原始偽像信息；比較未驗證偽像的信息和原始偽像的信息，以確定該未驗證偽像的信息是否匹配該原始偽像的信息；以及在該未驗證偽像的信息匹配該原始偽像的信息的情況下，驗證該未驗證條目是核實的原始條目；其中該比較包括校正至少一個涉及產生該原始偽像的裝置的屬性、至少一個涉及檢查用于表示該原始偽像的信息的原始條目的裝置的屬性，和至少一個檢查用于表示該未驗證偽像的信息的未驗證的條目的裝置的屬性。存儲數(shù)據(jù)可以包括，涉及至少一個產生原始偽像的裝置的信息，和至少一個涉及檢查原始條目的裝置的信息。校正可以包括比較涉及檢查原始條目的裝置和涉及檢查未驗證的條目的裝置的分辨率和其它屬性，并且由于由這些裝置之外的裝置探測的偽像是不可靠的，因而忽略(discounting)由其它裝置中的一個探測的偽像。如果這兩個裝置具有不同的分辨率，比一個裝置的分辨率極限大的偽像由該裝置探測到，并且該偽像比另一個裝置的分辨率極限小，則可以忽略該偽像。可以基于驗證設備的特性分辨能力和成像逼真度，相對于原始成像設備的相應的特性進行加權。其中偽像具有不同的種類，確定未驗證偽像的信息是否匹配原始的偽像的信息包括，比較每個種類中探測的偽像和合并比較結果，以及校正可以包括，根據(jù)產生原始偽像的設備的已知趨向加權該合并，以產生不同種類的偽像，該偽像具有不同頻率或不同幅值。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查其上具有原始符號的原始條目，該原始符號包括，針對原始符號的原始偽像的一組不同顏色的印刷單元，其中：偽像是這些單元中的至少一些的特征，創(chuàng)造該原始符號時創(chuàng)造了這些偽像；該偽像包括選自以下組的至少一類偽像，該組由以下組成：單元的平均顏色與標記內部的平均值之間的偏差，該平均值是具有相同標稱顏色的相鄰單元的平均值、單元相對于相鄰單元的最佳匹配網(wǎng)格的位置偏差、與單元的標稱顏色不同的至少兩種顏色中的一中顏色的區(qū)域，以及長連續(xù)邊緣的標稱形狀的偏差；提取表示每個單元的原始偽像的信息；將該原始偽像的信息編碼成與原始條目對應的計算機可讀數(shù)據(jù)；以及在與存儲原始條目不同的非暫時性計算機可讀存儲設備中存儲該數(shù)據(jù)。通常，不同的“顏色”在亮度、色相或兩者上都不同，可以通過亮度、色相或兩者區(qū)分。例如，將符號用墨水或具有單個第一顏色的其它介質印在具有單個第二顏色的基材上，可以利用任何可以區(qū)分第一顏色和第二顏色的措施。在最普通的情況下，通常稱為“黑色和白色”或“單色”，印刷介質是發(fā)黑的，紙是發(fā)白的，利用反射率的不同區(qū)分它們。然而，在其他情況下，例如，利用超過一種顏色的墨水印刷，可能希望或者需要測量色相的不同，而不是測量亮度的不同，或者是除了測量亮度的不同，還可能希望或者需要測量色相的不同。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查用于原始偽像的原始條目，該原始偽像特定于該原始條目；提取與該原始偽像相關的信息；根據(jù)偽像的特性排序原始偽像的信息；計算排序的原始偽像信息的自相關序列；以及將與自相關的序列相關的數(shù)據(jù)存儲在與該存儲原始條目不同的非暫時的計算機可讀存儲設備中。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查用于原始偽像的原始條目，該原始偽像特定于該原始條目；其中，該偽像是該條目的特征，當創(chuàng)造該條目時創(chuàng)造了該偽像，并且在操作該條目時，至少這些偽像中的一些是不可控的創(chuàng)造的；提取表示原始偽像的信息；將原始偽像的信息編碼成與原始條目對應的計算機可讀數(shù)據(jù)；將數(shù)據(jù)存儲在與存儲該原始條目不同的非暫時的計算機可讀存儲設備中。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：在原始條目上限定多個模塊和模塊的順序；檢查該原始條目上的模塊中的、針對該原始條目的多個種類的偽像。其中，該偽像是該條目的特征，當創(chuàng)造該條目時創(chuàng)造了該偽像，并且在操作該條目時，至少這些偽像中的一些是不可控的創(chuàng)造的；提取表示原始偽像的信息；以存在哪些類型的偽像，不存在哪些類型的偽像的順序編碼每個模塊，以形成計算機可讀數(shù)據(jù)；以及將數(shù)據(jù)存儲在與存儲該原始條目不同的非暫時的計算機可讀存儲設備中。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查針對未驗證條目的、該未驗證條目中的一個或多個未驗證偽像；提取表示該未驗證偽像的信息；從存儲設備檢索與原始條目的一個或多個偽像相關的數(shù)據(jù)；從檢索的存儲數(shù)據(jù)恢復原始偽像的信息；比較未驗證偽像的信息和原始偽像的信息，以確定該未驗證偽像的信息是否匹配該原始偽像的信息；以及在該未驗證偽像的信息匹配該原始的偽像是信息的情況下，驗證該未驗證的條目是核實的原始條目；對未驗證條目的處理或者對原始條目的處理與本發(fā)明的任何發(fā)明的實施例相一致。優(yōu)選地，可以采用相當類似的過程處理未驗證條目和原始條目，以減少使用的處理之間的不同引入的誤差水平或不確定性。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查針對未驗證條目的、該未驗證條目中的一個或多個未驗證偽像；提取表示該未驗證偽像的信息；根據(jù)偽像的特性排序偽像的信息；計算排序的未驗證偽像的信息的自相關序列；從存儲設備檢索表示原始條目的偽像的自相關序列；比較未驗證的和原始的自相關序列，以確定該未驗證偽像的信息是否匹配該原始偽像的信息；以及在該未驗證偽像的信息匹配該原始的偽像的信息的情況下，驗證該未驗證的條目是核實的原始條目。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，包括：檢查針對未驗證條目的、該未驗證條目中的一個或多個未驗證偽像；提取表示該未驗證偽像的信息；從存儲設備檢索包括原始偽像的信息的數(shù)據(jù)；比較未驗證偽像的信息和原始偽像的信息；以及在該未驗證偽像的信息匹配該原始的偽像的信息的情況下，驗證該未驗證條目是核實的原始條目。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)用于驗證條目的身份，通過依次執(zhí)行任意的以上過程來產生和存儲數(shù)據(jù)或信息，并且執(zhí)行任意合適的所述過程，以比較未驗證條目和存儲數(shù)據(jù)或信息。本發(fā)明的實施例提供了方法、裝置和計算機程序(可以將其存儲在非暫時的有形存儲介質上)，結合任意兩種或多種上述的方法、裝置和計算機程序，用于驗證條目的身份。排序原始偽像信息可以包括，對特性低于閾值數(shù)值的偽像和高于閾值的偽像不同地處理。例如，不排序小于閾值的偽像，或者將他們與沒有探測到偽像的位置組合在一起，或者將他們忽略?？紤]偽像的噪聲閾值和用于探測他們的裝置來選擇閾值，低于該閾值，就不能可靠地探測到偽像，或者不能可靠地將偽像量化。在實施例中，排序可以簡單地由將高于閾值的偽像與低于閾值的偽像分開組成，或者完全沒有排序過程。然而，在很多實施例中，優(yōu)選地，特性是可量化的，并且排序包括根據(jù)幅值和特征量(magnitudeorquantityofthecharacteristic)排序偽像。方法可以包括提取表示偽像的多個不同類的信息，然后，對每個種類的偽像排序，排序包括分別排序原始偽像的信息。方法可以包括，在原始條目上限定多個預定的位置，以及提取表示偽像的信息包括，將每個偽像與預定的位置相關聯(lián)。其中，原始條目具有包括多個單元的印刷的符號，預定的位置可以至少是多個單元中的一些，并且偽像可以是這些印刷的單元的偽像。實踐中，為了最小化可利用的偽像的數(shù)量，通常優(yōu)選地利用整個符號。然而，這不總是必須的。例如，如果符號具有大量的單元，并且具有高幾率的可用偽像，可以利用更小的單元組。在實施例中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，六類偽像具有穩(wěn)健的效果，每個類具有100個偽像，每個類中通過幅值排序。偽像可以包括選自類組的至少一類偽像，該組由以下組成：單元的平均顏色與標記內部的平均值之間的偏差，該平均值是具有相同標稱顏色的相鄰單元的平均值、單元相對于相鄰單元的最佳匹配網(wǎng)格的位置偏差、出現(xiàn)在單元中的、與單元的標稱顏色不同的顏色的區(qū)域，以及長連續(xù)邊緣的標稱形狀的偏差。生產原始條目可以包括應用標記至該原始條目，偽像可以是標記的特征?！吧a原始條目”可以包括檢查開始之前的每個階段，以及可以在開始生產原始標記和緊接檢查之前的任何時間，將標記應用在單獨的步驟。印刷了條目或標記的地方，偽像可能包括印刷瑕疵或其它變量。印刷的標記表達信息，該瑕疵可能太小以至于不能實質上影響該信息的可讀性。產生條目可以進一步包括，引起額外的隨機或準隨機(randomorquasi-random)特征，可用作印刷中產生的所述偽像。提取信息可以進一步包括，確定產生偽像的打印機類型，其中偽像具有多個不同的種類。編碼排序的原始偽像信息并存儲包括至少一個根據(jù)打印機的類型排序不同類型的偽像，以及存儲指示打印機類型的數(shù)據(jù)作為存儲數(shù)據(jù)的一部分。該信息可能是有用的，這是由于不同類型的打印機能夠產生具有不同種類的偽像，該不同種類的偽像具有不同的幅值范圍、或者偶爾或經(jīng)常性地具有可能影響如何評估不同種類的偽像或給不同種類的偽像如何加權的其它變量。除了表示原始偽像的信息，可以將與原始條目相關的其它信息合并入存儲數(shù)據(jù)中。該其它原始信息可以包括特定于該原始條目的序列號。這樣，就可以將除了表示原始偽像的信息之外的其它信息從檢索的存儲數(shù)據(jù)恢復。其中至少偽像中的一些是符號的偽像，該符號編碼數(shù)據(jù)，編碼的數(shù)據(jù)包括，用于符號的單個實例的唯一標識符(uid)或其他的識別數(shù)據(jù)，可以將存儲數(shù)據(jù)存儲從而可以利用源自uid或其它標識數(shù)據(jù)的標識符檢索該存儲數(shù)據(jù)。其中其他標識數(shù)據(jù)只部分地識別符號，例如，識別少于所有條目的一類或一組條目，該所有條目的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，可以存儲這些數(shù)據(jù)使得可以利用源自其他識別數(shù)據(jù)的標識符檢索該類或組的存儲數(shù)據(jù)。通過在被檢索的組中進一步搜索，可以檢索到需要的單個原始條目的存儲數(shù)據(jù)。確定可以包括，評估未驗證偽像的信息匹配原始偽像的信息的統(tǒng)計概率。然后，當未驗證偽像的信息和原始偽像的信息在相互的預定的百分比之內時，可以確定未驗證偽像的信息匹配原始偽像的信息。在統(tǒng)計概率超過第一閾值的情況下，可以確定未驗證條目是核實的原始條目。在統(tǒng)計概率低于第二閾值的情況下，可以確定未驗證條目不是核實的原始條目，該第二閾值小于該第一閾值。在統(tǒng)計概率位于第一閾值和第二閾值之間時，可以報告不能確定未驗證條目是否是原始條目。在評估統(tǒng)計概率時，可以給具有較大的幅值的偽像較大的權重。比較偽像的信息可以包括探測偽像，該偽像存在于原始條目和未驗證條目中的一個，并且不存在于原始條目和未驗證條目中的另一個。偽像存在于未驗證條目而不存在于原始條目(同時缺少該條目已經(jīng)被毀壞的指示)與存在于原始條目而不存在于未驗證條目一樣重要。通常，“忽略”(discounting)偽像包括，考慮該偽像比其它可比較的偽像具有低統(tǒng)計排序，考慮該偽像為單獨一類偽像，不能將其精確地量化和/或排序，用與考慮沒有探測到那類偽像的位置相同的方式考慮該偽像，并且完全忽略該偽像。即使在一個實施例中，也可以將這些方法中的不同方法應用到不用的點。至少一些偽像是符號的偽像，該符號編碼數(shù)據(jù)并支持誤差檢測，提取表示未驗證偽像的信息可以包括確定包含未驗證偽像的符號的異常狀態(tài)。如果該異常狀態(tài)指示符號的部分被損壞，則比較可以包括比較符號的毀壞部分的忽略的偽像。在存儲步驟之前，可以將原始條目分隔成多個原始區(qū)域。那么就可以將原始區(qū)域與位于其中的至少一部分原始偽像中的每一個相關聯(lián)?？梢员４姹硎鞠嚓P的原始偽像和他們在存儲數(shù)據(jù)中的各自原始區(qū)域的信息。那么可以將未驗證的條目分隔成至少一個可用的未驗證的區(qū)域，該可用的未驗證的區(qū)域對應少于所有的原始區(qū)域。該可用的未驗證區(qū)域與位于其中的至少一部分未驗證偽像中的每一個可以是相關聯(lián)的?？梢詮臋z索的存儲數(shù)據(jù)中恢復信息，該信息表示原始偽像和對應于該可用的未驗證區(qū)域的相關的原始區(qū)域。在比較步驟中，只能利用表示原始偽像和相關的原始區(qū)域的信息，該原始區(qū)域對應于該可用的未驗證區(qū)域。在檢查未驗證條目的步驟之前，可以將原始條目貼到物體上已形成原始物體；在未驗證偽像的信息匹配原始偽像的信息的情況下，可以將貼了未驗證條目的物體驗證為核實的原始物體?？梢酝ㄟ^參考具有至少兩個標稱顏色(nominalcolors)的相鄰單元的平均顏色(averagecolors)之間的區(qū)別，標準化平均顏色偏差的幅值?？梢詤⒖紗卧拇笮。瑯藴驶c相鄰單元的最佳匹配網(wǎng)格有關的單元的位置偏差的幅值。通過區(qū)域的大小，可以確定與單元的標稱顏色相反的顏色的區(qū)域的幅值，并且參考單元的大小可以將該幅值標準化。參考最佳匹配直線或其它平滑曲線，可以將相對于長連續(xù)邊緣的的標稱形狀的偏差的幅值標準化。其中編碼排序的原始偽像的信息包括計算排序的原始偽像的信息的自相關序列，編碼可以進一步包括將該自相關序列呈現(xiàn)或近似為具有固定階數(shù)(order)的多項式，并且利用多項式系數(shù)形成存儲數(shù)據(jù)。該近似可能是具有預定階數(shù)的多項式，并且該系數(shù)可以是被近似成預定的精度。其中編碼排序的原始偽像的信息包括計算排序的原始偽像的信息的自相關序列，比較可以包括計算未驗證偽像的信息的自相關序列，并且比較這兩個自相關序列。比較可以進一步或可選地包括，比較這兩個自相關序列的離散傅里葉變換(dft)冪級數(shù)，并且可以包括比較該dft冪級數(shù)的峰度和分布偏差函數(shù)中的至少一個。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過利用本發(fā)明的任何一個或多個提到的實施例或方面，提供用于驗證條目的身份的裝置或系統(tǒng)，包括：原始條目掃描器，該原始條目掃描器可操作用于檢查原始條目和提取表示原始條目的原始偽像的信息；編碼器，可操作用于將提取的信息編碼成計算機可讀條目標識符；以及計算機可讀存儲設備，可操作用于存儲條目標識符。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過利用本發(fā)明的任何一個或多個提到的實施例或方面，提供驗證條目的身份的裝置或系統(tǒng)，包括：驗證掃描器，可操作用于檢查未驗證條目，并提取表示未驗證條目的未驗證偽像的信息；以及處理器，可操作用于從存儲設備檢索存儲的條目的標識符，從檢索到的條目標識符恢復原始偽像的信息，比較未驗證偽像的信息和原始偽像信息，以及根據(jù)采集結果產生輸出。根據(jù)本發(fā)明的實施例，提供驗證條目的身份的裝置或系統(tǒng)，包括：結合上述的裝置或系統(tǒng)產生并存儲條目標識符，以及結合上述描述的裝置或系統(tǒng)檢查并比較未驗證條目。可以將驗證掃描器聯(lián)接到銷售點設備上。可以將驗證掃描器嵌入到手機中。系統(tǒng)可以進一步包括原始條目生產器，其可操作用于生產原始條目，其中偽像是條目的特征，在輸出條目時產生該偽像，并且至少一些偽像是通過印刷條目生產器不可控地產生的。可以操作該原始條目生產器有故意地產生或增強至少一些偽像。該原始條目生產器可以包括原始標記應用器，其將標記應用至原始條目，該原始條目具有偽像，該偽像是標記的特征。該原始條目生產器可以包括打印機，其具有至少一些偽像，該偽像包括打印過程中的變量或缺陷。系統(tǒng)進一步包括至少一個原始條目，該原始條目的條目標識符存儲在計算機可讀存儲設備中。在各個實施例中，偽像可以是條目標識的特征，或者是已經(jīng)被應用到條目的標記的特征。條目可以是最終需要被驗證，或被附著(通常但不是必需地以標簽的形式)到需要被驗證的物體上的東西。如果該物體、標簽或標記涉及打印，則一些或所有偽像可以是打印過程中的變量或瑕疵?！膀炞C條目的身份”可以包括驗證應用至條目的打印或其它標記、或者附著到物體的條目沒有被改變或替換，即使?jié)撛诘臈l目或物體是原始的。例如，可能需要驗證有效期、序列號或沒有被篡改的其它跟蹤或識別數(shù)據(jù)。在一些實施例中，優(yōu)選地，偽像是特征，該特征不影響或者至少不減小標記、條目或特征出現(xiàn)在其上的物體的功能或商業(yè)價值。本發(fā)明的其它方面提供原始條目，該原始條目包括原始物體，該原始物體包括原始條目被附著其上的物體，將原始條目的簽名數(shù)據(jù)存儲在根據(jù)本發(fā)明的另一方面的系統(tǒng)的存儲設備中。附圖說明通過下文對實施例的更具體的描述，并結合附圖，可以清楚本發(fā)明的上述及其它方面、特征的優(yōu)點。圖1是利用體現(xiàn)本發(fā)明的方法做的印刷標記的實例的繪示。圖2是為了清楚而提取了圖1中的標記的邊緣特征的標記的繪示。圖3是與圖1中的標記相同的標記的第二個實例的繪示，其描繪了圖1中的標記的偽造的版本。圖4是為了清楚而提取了圖3中的標記的邊緣特征的標記的繪示。圖5是2-維數(shù)據(jù)矩陣，其繪示了本申請中的方法可能用到的特征。圖6是比較圖2和圖4中的左上角部分的繪示。圖7是計算機系統(tǒng)的示意圖。圖8是執(zhí)行本申請的實施例中的步驟的計算機系統(tǒng)的方塊圖。圖9是記錄新標記的方法的實施例的流程圖。圖10是特征值(characteristicfeature)的權重的圖表。圖11是評價標記的方法的實施例的流程圖。圖12是繪示了本申請中的方法可能用到的一些特征的1維條形碼。圖13是用真實的“候選的”標志對用于真實的條目的自相關序列進行多項式逼近的圖形。圖14是圖13中的真實的數(shù)據(jù)的冪級數(shù)的圖表。圖15是類似于圖14的、用于圖13中的“候選的”數(shù)據(jù)的圖表。圖16是類似于圖14的、用于偽造的“候選的”標志的圖形。圖17是類似于圖14的、在圖16中使用的偽造的數(shù)據(jù)的圖表。圖18是2-維數(shù)據(jù)矩陣的一部分的圖表，繪示了編碼過程。
發(fā)明內容可以參考下文對本發(fā)明的示例的詳細描述及附圖，理解本發(fā)明的方法和設備的各個特征和優(yōu)點。雖然這些附圖描述了本發(fā)明的方法和設備的實施例，但是不應當理解為排除對本領域技術人員顯而易見的替代的或等同的實施例。目前對方法的描述性實施例對應用在條目上的標記操作。這些標記可以用于唯一地識別條目(例如具有序列號的條目)，或者他們也可以用于其他用途。例如品牌、標簽或裝飾?？梢岳酶鞣N處理，通過印刷、刻蝕、鑄模、塑造、轉移(transferred)或其他方法將這些標記應用到條目上。電子采集系統(tǒng)是多樣的，可以包括但不限于機器視覺攝像機、條形碼掃描器、行掃描器、平板掃描儀、手持便攜成像設備或很多其他裝置?，F(xiàn)在參考附圖，圖1示出了主要由參考標號20指示的印刷標記的例子，可以將本發(fā)明的方法應用其上。在該例子中，該印刷標記是2-維條形碼。該條形碼是信息的數(shù)據(jù)載體，其中將標記上的信息編碼為亮區(qū)域22和暗區(qū)域24模式。2-維條形碼的理想實例包括矩形網(wǎng)格，網(wǎng)格中的每個單元或“模塊”22、24或者是黑的或者是白的，代表一比特數(shù)據(jù)。圖2提供了圖1中示出的標記呈現(xiàn)的一部分變化的增強視圖。圖2只示出了圖1中示出的標記的亮的和暗的區(qū)域之間的邊緣26。圖1中示出的標記中的特征諸如邊緣線、區(qū)域不連續(xù)以及特征形狀是很明顯的。沿著標記的印刷的特征的邊緣的許多不規(guī)則是明顯可見的。注意提供該繪示的目的是為了清楚，而不是本發(fā)明方法的必要的處理過程。在一些實施例中，這樣的邊緣提取是有利的，因此是可以使用的。在一些實施例中，提取特征而不是邊緣。圖3示出了主要由參考標號30指示的第二個印刷標記的例子，該印刷標記表示圖1示出的標記20的偽造版本，或者可以表示用于識別目標的標記的第二個唯一的實例。該第二個印刷標記30也是2-維條形碼。當利用2-維條形碼閱讀器讀該偽造的條形碼30時，其會呈現(xiàn)與圖1中的標記20完全一樣的解碼信息。當需要圖3中的標記30時，本實施例再次識別重要的特征，并且將他們采集作為唯一地識別該標記的“簽名”數(shù)據(jù)。如圖1所示，該簽名數(shù)據(jù)來源于該標記的幾何結構和外表的物理的和光學的特性，另外，該簽名數(shù)據(jù)可以包括編碼在標記中的數(shù)據(jù)，該標記應該是攜帶數(shù)據(jù)的符號，諸如2-維條形碼。評估的用于創(chuàng)造簽名數(shù)據(jù)的標記的屬性通常與用于評估第一個實例中的標記的屬性相同，使得可以直接對兩個簽名進行比較。圖4提供了圖3中示出的標記30呈現(xiàn)的一部分變化的增強視圖。類似于圖2，圖4只示出了圖3中的標記的邊緣32。圖3示出的標記中的相應的特征和變化，諸如邊緣線、區(qū)域不連續(xù)以及特征形狀是很明顯的?？赡苡玫降囊恍┨卣鞯睦釉趫D5中更詳細的示出，將在下文詳細描述。圖6示出了圖2和圖4中的左上角的特征的詳細比較?？赡軓膱D6可以更清楚的看到，圖1和圖3中的這兩個印刷標記20和30，即使從他們的明顯的編碼的數(shù)據(jù)開看他們是相同的，但是如果仔細看就會發(fā)現(xiàn)很多不同，這是應用到標記上的印刷過程的缺陷所致。這些不同是持久的，通常幾乎跟標記本身一樣持久，尤其當將在圖1和圖3中的符號之間發(fā)現(xiàn)的很多不同結合起來時，這些不同幾乎是唯一的。另外，這些不同幾乎不可能偽造，這是由于必須以比原始的印刷更高的分辨率成像和印刷原始的圖像，同時不引入新的可分辨的印刷缺陷。這里只示出了標記的左上角部分，圖1和圖3中示出的兩個標記的區(qū)別特征貫穿標記的全部，并且可以被本實施例利用。參考圖7，通常由參考編號50指示的計算機系統(tǒng)的實施例包括，其他設備、處理器或cpu52、包括圖像采集設別59的輸入和輸出接口54和56、隨機存儲器(ram)60、只讀存儲器(rom)62以及用于存儲程序和數(shù)據(jù)的磁盤或其它長期存儲器64。該計算機系統(tǒng)50可以具有用于產生標記20的打印機65，或者打印機也可以是單獨的設備?？梢酝ㄟ^接口66將該計算機系統(tǒng)50連接到外部網(wǎng)絡68或其它通信媒介，并且通過網(wǎng)絡68連接到具有長期存儲器72的服務器上。雖然為了簡便這里沒有示出，但是可以將幾個相似的計算機系統(tǒng)20通過網(wǎng)絡68連接到服務器70上。參考圖8，在計算機系統(tǒng)的一個實施例中，圖像采集設備提供圖像數(shù)據(jù)至簽名提取和編碼處理器74，其可以是運行在計算機系統(tǒng)50上的cpu52上的軟件，或者可以是專用的協(xié)處理器。簽名提取和編碼處理器74提供簽名數(shù)據(jù)至可接入網(wǎng)絡的簽名數(shù)據(jù)存儲器76，其可以是服務器70上的長期存儲器72?？山尤刖W(wǎng)絡的標記簽名搜索引擎78可以是運行在計算機系統(tǒng)50上的主cup52上的軟件，或者可以是專用的協(xié)處理器，其從簽名提取和編碼處理器74和/或簽名數(shù)據(jù)存儲器74接收簽名數(shù)據(jù)。簽名比較處理器80通常比較由簽名提取和編碼處理器74從最近掃描的標記30提取的簽名，該標記30具有之前存儲到簽名數(shù)據(jù)存儲器76中的并且與真實的標記20相關聯(lián)的簽名。如通過圖8的上部分和圖8的下部分之間的分隔線示出的，掃描候選的標記30的計算機系統(tǒng)50可能與掃描原始標記20的計算機系統(tǒng)50不同，其中圖8的上部分涉及真實的標記簽名采集和存儲，圖8的下部分涉及候選的標記簽名采集、標記和驗證。如果這兩個計算機系統(tǒng)不同，那么通常他們或者共享訪問簽名數(shù)據(jù)存儲76，或者將存儲的簽名數(shù)據(jù)的副本從真實的標記采集系統(tǒng)50上的存儲器76傳送到候選的標記評估系統(tǒng)50。更具體地，參考圖9，根據(jù)本發(fā)明的實施例，在步驟102中，在該例子中繪示為2-維條形碼的標記類似于圖1中示出標記，通過打印機65將該標記應用到物體，或將其應用到標簽，然后再將該標簽應用到物體。如已經(jīng)解釋過的，打印機應用2-維條形碼通常會引入大量偽像，這些偽像太小以至于不能影響由條形碼編碼的明顯的數(shù)據(jù)的可讀性，并且太小以至于在打印過程中無法控制他們的出現(xiàn)，但是他們是可視的(可能只有在放大鏡下才能看到)和持久的。如果個別打印機沒有提供好的偽像，如下文所述的，可以使一些打印機在他們的輸出里包括隨機的或者偽隨機(randomorpseudorandom)的變化。在步驟104中，通過合適的成像或其它數(shù)據(jù)采集設備58獲取標記。該圖像設備可以是任何便易的形式，包括傳統(tǒng)的設備或由此發(fā)展而來的設備。該實施例中的唯一的限制為，成像設備必須以比產生該標記的設備的可控輸出更精細的水準在標記的外表收集數(shù)據(jù)。在圖1-4示出的例子中，細節(jié)是亮的和暗的區(qū)域之間的邊界的形狀，其分別率比印刷的2-維條形碼的模塊的尺寸更精細。下文描述了其它例子的合適的特征。如果將標記用于防偽措施，使成像設備以比可能用于產生偽造的標記的可控輸出更精細的水準收集數(shù)據(jù)，防偽性會最強。然而，對可能用于該目的特定標記中的特定細節(jié)保密不是必須的。在步驟106中，對包含在標記20中的明顯數(shù)據(jù)的唯一標識碼(uid)編碼。如果打印機65與圖像采集設備58位于相同的計算機系統(tǒng)50上，則可以將該uid從一個傳送到另一個，避免對圖像采集設備58采集的圖像中的uid進行解碼。如果標記20不包括uid，則該步驟需要唯一地識別標記20的特定實例的其它信息。在步驟110和112中，利用簽名提取和編碼處理器74分析標記20的圖像以識別重要特征。在步驟120中，將涉及這些特征的數(shù)據(jù)存儲在簽名數(shù)據(jù)存儲器76中作為唯一地識別標記20的“簽名”數(shù)據(jù)。該簽名數(shù)據(jù)源自該標記的幾何形狀和外表的物理的和光學的特性，另外，其包括編碼在標記中的數(shù)據(jù)，該標記應該是攜帶數(shù)據(jù)的符號，諸如2-維條形碼。被評估用于創(chuàng)造該簽名數(shù)據(jù)的標記的屬性包括但不限于特征形狀、特征對比、邊緣線、區(qū)域不連續(xù)、無關的標記(extraneousmarks)、印刷缺陷、顏色、色斑、對比度變化、特征長寬比、特征位置以及特征尺寸。現(xiàn)在參考圖5，在下述例子中，將以下特征作為示例性可變特征：在平均模塊色斑(modulepigmentation)或標記強度92中的偏差、相對于最佳匹配的網(wǎng)格的模塊位置偏差94、該符號中的無關標記92或空隙96的存在或位置以及該符號中的長的連續(xù)邊緣98的形狀(線)。這些特征作為形成唯一符號簽名的主要度量。圖5示出了這些特征。在該標記是攜帶數(shù)據(jù)的符號的情況下，諸如作為2-維條形碼，本實施例可以利用體現(xiàn)在并且編碼在該符號中的該附加的信息。該信息被編碼，例如唯一的或非唯一的序列號其本身可能被包括為簽名數(shù)據(jù)的一部分，或為了更容易檢索被用于索引該簽名數(shù)據(jù)。另外，可以為2-維條形碼或其它數(shù)據(jù)載體建立特性測量(qualitymeasure)，在步驟108中，任選地，可以提取代表符號特性的信息，并將其作為一部分包括在簽名數(shù)據(jù)中。可以將特性信息用于探測標記20的變化，這會導致將標記錯誤的確定為偽造的，這是由于這些變化可以改變標記的簽名數(shù)據(jù)。一些可以利用的但不限于此的特性測量是：在iso規(guī)范15415“數(shù)據(jù)矩陣分級處理”中定義的未使用的糾錯和固有型樣損壞度或者其它標準。這些測量使探測那些對簽名數(shù)據(jù)有用的區(qū)域成為可能，該簽名數(shù)據(jù)通過對標記的損壞而被改變，因此，在比較標記的簽名數(shù)據(jù)和存儲的真正標記的簽名數(shù)據(jù)時忽略考慮該簽名數(shù)據(jù)。簽名度量權重(signaturemetricsweighting)在該例子中，根據(jù)圖像分辨率，可以容易的提取圖5中繪示的四個度量中的每一個，并且如圖10所示的，可以以提取有用數(shù)據(jù)需要的分辨率的順序安排這些度量，該有用數(shù)據(jù)與四個度量中每一個相關。分辨率從最高到最低的順序為：模塊色斑、模塊位置偏差、空隙/標記位置、邊緣形狀投影。遞增的圖像逼真度和分辨率允許利用逐步更高的精度分析進行越來越精確的分析。例如，在低分辨率圖中，大概只對提取模塊平均色斑92和模塊位置偏差94有很大信心，所以在確定候選的符號和存儲的真正數(shù)據(jù)的簽名匹配時，給這些數(shù)據(jù)更大的權重。對于高分辨率圖像，處理會持續(xù)直到精確邊緣投影度量(fineedgeprojectionmetirc)98，并且在簽名匹配確定中將其作為最高權重考慮。如果其他(偏低的權重)測量之間對于期望的簽名有分歧，這可能是由于圖像采集設備造成的符號損壞或偽像。然而，對符號20的損壞、改變或者圖像偽像基本不可能修改偽造的代碼30以很巧合地以很高的精度匹配有效條目20的邊緣投影簽名度量98。因此，如果該邊緣投影是高相關的，并且在動態(tài)范圍內展示了足夠大的幅度，則其可以取代低-分辨率的度量以支持高匹配信心。另外，在優(yōu)選實施例中，以2-維數(shù)據(jù)矩陣代碼為例，利用符號學的標準解碼算法提供的糾錯信息進一步合適地加權簽名度量數(shù)據(jù)。如果由于算壞了標記而使符號內的數(shù)據(jù)區(qū)域毀壞，并且該區(qū)域與存儲的簽名數(shù)據(jù)產生了分歧，而沒有毀壞的區(qū)域與存儲的簽名數(shù)據(jù)是一致的，則應該減小對該毀壞區(qū)域的權重。在候選的符號度量與真實的符號簽名數(shù)據(jù)比較時，該機制可以防止可探測的符號毀壞呈現(xiàn)假陰性結果。iso16022“數(shù)據(jù)矩陣符號”規(guī)范描述了如何將糾錯碼分配在2-維矩陣中，以及如何在數(shù)據(jù)矩陣中識別毀壞的區(qū)域和沒有毀壞的區(qū)域。幅值過濾在步驟114和116中，評估候選的簽名特征，以確定他們具有足夠的幅度作為每個簽名度量的一部分。這些步驟確保形成每個簽名度量的特征具有真實的“信號”，以將其編碼為標記的區(qū)別特征。不能將閾值最小值應用至簽名貢獻者的候選中會導致，在任何后續(xù)的試圖根據(jù)真實的存儲的簽名驗證標記中，允許將簽名包括在噪聲中，致使驗證過程高度敏感于裝置的特性限制和逼真度限制，所述裝置用來捕獲用于簽名分析的標記數(shù)據(jù)。通過確保簽名度量只由滿足這些幅度最小值的特征形成，就可以確保進行成功的驗證由各種各樣的采集設備(裝配有手機的攝像機、機器視覺攝像機、低質量或低分辨率成像器等)在各種環(huán)境(變化的、低或非均勻照明等)中采集的標記簽名。在優(yōu)選實施例中，以2-維數(shù)據(jù)矩陣代碼為例，在步驟110、112和114中，提取用于四個簽名度量92、94、96和98的候選特征，并根據(jù)幅值對他們分類。如前所述的，為了在該標記中使用這些方法，必須采集標記20以使得可以在電子表格中處理這些特征，通常將該表格做成彩色灰度圖像。在預備步驟中，將該2-維數(shù)據(jù)矩陣作為一個整體分析，并且確定由矩陣單元的邊界之間的“理想”位置限定的“最佳匹配”網(wǎng)格。然后再通過發(fā)現(xiàn)最偏離“正常的”或“最佳的”標記的、用于分析的特定度量的屬性的狀態(tài)選擇候選特征。考慮圖5所示的2-維矩陣代碼例子，一些合適的屬性為：1.模塊92，其平均色值、色斑或標記強度最接近將暗模塊和亮模塊區(qū)分開的全局平均閾值，正如通過數(shù)據(jù)矩陣讀算法確定的“最亮的”暗模塊和最“暗”的亮模塊。2.標記為模塊94的位置最偏離理想的位置，該理想的位置通過將最佳網(wǎng)格應用到整個符號20而限定。識別這些模塊的兩種方法優(yōu)選為：(a)提取候選模塊邊緣位置，并且將這些邊緣位置與他們期望位置比較，這些期望位置由對于這個符號20的理想的、最佳匹配網(wǎng)格限定；(b)提取兩個極性相反的(亮/暗或暗/亮)相鄰的模塊之間的邊界區(qū)域的直方圖，相對于該最佳匹配網(wǎng)格，樣本區(qū)重疊每個模塊的百分比相同，并且從50/50雙峰分布評估該直方圖的偏差。3.該符號模塊中無關標記或空隙96，他們或者是亮的或者是暗的，被限定為具有很寬的照明范圍和色素密度；即模塊在將暗模塊和亮模塊區(qū)分開的全局平均閾值的兩側都具有色素水平，最好的簽名候選是那些具有雙峰亮度的直方圖，這些直方圖在最外層的主模(dominantmodes)之間具有最大的距離。4.或者測量符號中長連續(xù)區(qū)域98的形狀的連續(xù)性/線性或者測量其不連續(xù)性/非線性的程度。提取該數(shù)據(jù)的優(yōu)選方法為寬像素亮度值投影，一個模塊的投影長度與最佳網(wǎng)格有半個模塊的偏移，垂直于界定符號的最佳網(wǎng)格的邊緣的網(wǎng)格線。該2-維數(shù)據(jù)矩陣是一個很好的例子，這是因為其由方形黑色和白色單元組成，上述特征在這些單元中很容易被看到。然而，當然可以相同的原理應用到其它形式的數(shù)據(jù)-編碼或非-數(shù)據(jù)-編碼可視標記中。一旦識別出符合上述標準的候選特征，在步驟114中將該特征以幅值為順序存儲在列表中，然后在步驟116中，通過發(fā)現(xiàn)每個列表中的第一特征對其進行幅值限度濾波，該第一特征不滿足建立的最小幅值以作為度量的貢獻者?？梢詫⒃撻撝翟谌魏畏奖愕乃较略O定的足夠低以包括合適數(shù)量的、不容易被復制的特征，并且將設定的足夠高以排除不合理的持久的、或者接近圖像采集設備58的噪聲基底的特征。在該實施例中，從該點處將該排序列表的低-幅值段截掉，并且存儲剩下的(最高幅值)特征連同他們在標記中的位置，將他們作為該度量的簽名數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，存儲所有位于截斷閾值之上的特征，這隱含地在簽名中包括這樣的信息：在標記的其它地方?jīng)]有簽名特征位于幅值濾波閾值之上。如預先知道的，不同的標記設備技術在不同的屬性呈現(xiàn)優(yōu)越的或低劣的簽名特征，該不同的屬性用于建立度量簽名數(shù)據(jù)時使用，可以將該簽名數(shù)據(jù)類型用于預加權該度量，將其稱為權重配置(weightingprofile)。例如，應該利用熱傳遞打印機建立真實的標記，眾所周知，平行于運動方向的基底材料的邊緣投影不可能攜帶具有足夠大幅值的簽名，即該幅值足夠大以編碼作為該真正的簽名數(shù)據(jù)的一部分。在采集原始真實的簽名數(shù)據(jù)期間，可以使用關于各種標記設備行為的知識。如果使用這些知識，將在建立真實的標記簽名時使用的所有度量加權，以適合于特定的標記設備類型的已知的行為，并且強調/不強調該度量的映射的該結果變成度量權重配置(metricsweightingprofile)。在步驟118中，將用于建立原始標記的、基于該標記設備類型的該度量權重的屬性(profile)存儲作為該簽名數(shù)據(jù)的一部分。在步驟120中，以幅值的降序將簽名度量存儲為特征的有序列表。每個特征的列表條目包括定位該特征在標記中的位置的信息，可以從該位置提取該特征。在該實施例中，以唯一標識符內容(通常是序列號)索引每個符號的記錄，該唯一標識符內容被包括在符號中清楚地編碼的數(shù)據(jù)中。可以將該記錄存儲在可以通過網(wǎng)絡訪問的數(shù)據(jù)存儲服務器或設備中，或者將其存儲在需要的當?shù)??？梢詫⒏北敬鎯υ谖挥诙鄠€位置的本地存儲器中。低幅度(amplitude)簽名度量對于一個或多個簽名度量，如果符號20的實例或符號中的可識別區(qū)域缺少任何滿足最小幅值的簽名特征，那么在該實施例，將存儲該事實自身作為簽名數(shù)據(jù)的一部分，從而利用缺少簽名數(shù)據(jù)變化作為符號的唯一識別信息的一部分。在這種情況下，只有被用于對數(shù)據(jù)驗證的符號具有零個滿足用于討論的度量的最小幅值簽名特征時，或者具有足夠少的簽名特征以通過統(tǒng)計檢驗時，才考慮該符號是真實的。在這些情況下，用于特定度量的權重是減小的，沒有區(qū)別特征的區(qū)域不如具有明顯區(qū)別特征的區(qū)域在識別特征上穩(wěn)健。沒有明顯特征的符號或區(qū)域是最沒有用的。真實標記20和候選標記30都缺少明顯特征只是證明候選標記是真實的微弱的證據(jù)。候選標記30缺少明顯的特征，而真實標記20沒有特征是證明候選的標記是偽造的較強的證據(jù)。這里為可預見的簽名度量(appreciablesignaturemetrics)特征而做了一個例外，該可預見的簽名幅值特征歸因于對候選符號30中的符號損壞，通過前述的、利用從特定的方法學的解碼算法獲得的符號糾錯信息揭示該可預見的簽名幅值特征，并且如前所述的、使其遵循采集的圖像逼真簽名度量加權的原則。在極限情況下，真實標記20和候選標記30都只包含子閾值數(shù)據(jù)(如2中的“完美”符號)，利用目前的例子他們是不可區(qū)分的，這是由于目前的例子的過程依賴真實或者偽造的標記中的可測量的變化作為探測方法。實踐中這是沒有問題的，這是因為目前不能期望有使用場景(通常是在線的、高速的打印)能產生完美的符號。例如，如果有必要，如果使用的打印過程控制太好了以至于不能產生足夠的可測量的變化，那么在步驟102中，可以故意地引入隨機或準隨機的變化來產生標記20。因此，可以探測到這些變化，并且也可以探測到在如前所述的方法產生標記的過程中自然形成的變化。例如，如果將標記打印在標簽上，可以利用打印機和標簽基材產生這種高質量的標記，即自然形成的變化是足夠的以可靠地將單個標記與其它標記相互區(qū)分開。在這種情況下，可以修改打印過程以引入隨機的或準隨機的異常至打印的標記，使得隨機引入的異常和自然形成的變化一起，以足夠的可靠地將單個標記同其它標記相互區(qū)分開。與只依賴有意應用的安全特征的方法相反，目前的過程只要增加最小的準隨機特征以增強自然產生的變化。在該方法中，可能產生這樣一種情況，在該情況中，標記足夠可以滿足用于產生可用的簽名的幅值濾波閾值最小值?？梢岳萌魏魏线m的方法將這種偽像引入標記20。例如，在示例性實施例中，可以使打印機將適于自己產生必要的偽像作為打印步過程一部分，或者在打印之前，修改產生標記的軟件以引入偽像等等。因此，當使用低變化標記技術時，故意引入的偽像可以增強本文描述的系統(tǒng)和方法的性能。分析參考圖11，在該實施例中，以幅值的降序將簽名度量存儲為有序列表，并且該簽名度量包括定位其在標記中的位置的信息，從該位置可以提取該簽名度量。在優(yōu)選實施例中，以2-維數(shù)據(jù)矩陣代碼為例，評估候選的標記或符號以確定其真實與否的步驟如下：在步驟152中，通過圖像采集設備58采集候選標記30的圖像。在步驟154中，解碼候選的標記30中的清晰的數(shù)據(jù)，并提取其唯一標識(uid)內容。在步驟156中，利用uid查找具有uid的原始符號20的原始存儲的簽名度量數(shù)據(jù)?？梢詮谋镜卮鎯ζ?4檢索該存儲數(shù)據(jù)，或者也可以從可接入網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)存儲服務器或設備72中檢索該數(shù)據(jù)。在候選標記30不包含uid的情況下，可以獲取與候選標記30相關的其它識別信息。可選地，可以在以下步驟164之后，搜索存儲器64或72上的整個真實標記簽名數(shù)據(jù)庫，以試圖定位與候選標記簽名匹配的真實簽名。在步驟158中，對于可以對2-維條形碼或其它數(shù)據(jù)載體進行特性測量的情況，類似于在步驟108中獲取的用于真實標記20的特性測量，可以獲取用于候選標記30的特性測量?？梢栽诤罄m(xù)的分析步驟中利用該特性測量以降低標記的給定權重，或者降低由于其應用而似乎被損壞的部分標記的權重。同樣，存儲該原始符號20的特性測量為真實簽名數(shù)據(jù)的一部分，并且可以將該存儲的特性測量用于驗證從候選標記30中提取的簽名數(shù)據(jù)。在步驟160中，從步驟152采集的候選標記30的圖像中提取顯著的簽名特征。從整個候選標記30(除了由于ecc錯誤毀壞的不合格的區(qū)域)搜索顯著特征。另外，指定從符號中的哪個位置提取原始的、真實的符號簽名數(shù)據(jù)的信息，被用于指定從候選符號的哪個位置提取簽名數(shù)據(jù)。這會確保注意到存在于標記20中、卻不存在于標記30中的特征。在步驟162中，編碼簽名特征用于分析。在步驟164中，將從候選符號30中提取的簽名數(shù)據(jù)存儲成與原始符號20的原始列表相同的順序(例如，幅值-分類的)。在步驟166中，將候選的簽名數(shù)據(jù)與存儲的原始簽名數(shù)據(jù)比較。對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計操作，該統(tǒng)計操作可以揭示兩個數(shù)據(jù)組之間的數(shù)字相關性。對每個度量都進行單獨的數(shù)值分析以產生測量，該測量可以反映該候選符號是該度量的真實條目的信心。如果該標記不包含uid數(shù)據(jù)，并且也不能獲取其他可替代的識別數(shù)據(jù)，那么就可能必須利用以下參考圖13討論的程序搜遍數(shù)據(jù)中的類似的標記。例如，在圖1和圖3的情況下，可能必須搜遍所有具有相同的明顯模式的真實標記20，該明顯模式具有黑模塊和白模塊。搜索的目的為識別或不能識別單個真實標記20，其唯一地類似于該候選標記30。在步驟168中，將度量權重配置(metricsweightingprofile)存儲作為真實的簽名數(shù)據(jù)的一部分，該信息用于根據(jù)產生原始真實標記的標記設備的類型，強調和/或不強調度量。在步驟170中，步驟104和152中使用的圖像采集設備58具有不同的敏感度，可能需要調整簽名數(shù)據(jù)對整個分析結果的貢獻。例如，對于低敏感圖像采集設備58，可能需要設定用于顯著特征的最小幅值閾值在合適的水平，或者可能需要從分析集中忽略特定的度量，這是由于如已知的在由原始設備產生的標記中，該度量沒有攜帶適當?shù)暮灻?。在一些情況下，可能被識別為如圖10所示的范圍中的較高分辨率范疇中的一個范疇中的特征，其可能被低分辨率掃描器識別為不同范疇中的特征。例如，一個特征在高分辨率中被看到是具有白色空隙的黑模塊，然而在低分辨率中，其可能被看到是“低色斑模塊”。通常，利用驗證掃描器58的分辨率連同標記設備度量權重配置(metricsweightingprofile)一起確定強調/不強調那個度量。在該例子中，在低分辨率圖像中，特征可以存在于“低色素”列表中，但是在高分辨率圖像中，可以存在于“低色素”和“空隙”兩個列表中。由于使用的方法最終要經(jīng)過基于統(tǒng)計的分析，因此低于原始掃描的分辨率的小標記(minormark)的偶然出現(xiàn)不會有太大的影響，尤其是因為即使其沒有被做為“目標”，其影響也會被至少一個使用的度量(諸如該例子中的降低的模塊灰度水平)采集。即使在驗證圖像中使用的掃描分辨率高達在原始簽名掃描中使用的分辨率的兩倍，這在實踐中被證實是真實的。如果想要明確地校正該原始的和/或驗證掃描的分辨率，在很多情況下，可以在驗證時間內，通過探測偽像的數(shù)量在掃描器的分辨率閾值處的相對陡降來確定分辨率?？蛇x地，如果原始掃描器可能比驗證掃描器的分辨率低，則可以將掃描分辨率，或者可以從其中獲取分辨率的其它信息包括為存儲的簽名的元數(shù)據(jù)，類似于上述的度量權重配置。無論使用什么步驟，以偽像的幅值為順序分類簽名數(shù)據(jù)，會使應用或改變閾值幅度變得很容易。在步驟172中，當分析真實標記時，通過排除，預計標記中所有滿足最小幅值閾值的、沒有呈現(xiàn)在特征位置有序列表中的位置缺乏顯著簽名特征。通過檢查候選標記內所有期望子閾值特征的位置的簽名特征幅值評估這種情況，當發(fā)現(xiàn)特征超過閾值最小值時，朝負方向調整結果至合適的度量。當顯著特征被評估用于符號糾錯或其它圖像屬性時，如果在被確定為已經(jīng)損壞的區(qū)域中發(fā)現(xiàn)顯著特征，那么根據(jù)毀壞相對于特征提取點的位置和涉及的特定度量的性質，減小調整或者完全不執(zhí)行調整。例如，如果從候選標記30的模塊(該模塊臨近但不同于毀壞的模塊)中提取相對于原始標記20的簽名特征的差異，由于該特征，對度量的負向調整可能以比例減弱，該比例反映度量簽名中的降低的信心，這是由于臨近已知的毀壞區(qū)域的前面的模塊很可能遭受了毀壞，該毀壞影響度量，但是卻低于特性或方法學的ecc評估機制的可探測閾值。如果從毀壞的模塊中直接提取差異，或者該度量是跨越多個模塊的類型中的一個，并且該跨越包括該毀壞的模塊，那么就完全不應用該調整了。在步驟174中，利用這些單個的置信度值確定在候選標記30中的全局置信度(overallconfidence)是真實的(或者偽造的)，如前所述的，利用圖像逼真度、分辨率和符號毀壞信息將單個置信度值合適地加權。在步驟176中，確定是否結果是足夠確切可以接受的。如果簽名數(shù)據(jù)的比較產生中間結果(例如，具有矛盾的指示的單個度量，該矛盾的指示通過利用數(shù)據(jù)加權機制無法解決)，那么提示提交用于驗證的符號的用戶再次提交該符號的另一幅圖像用于處理，并且該處理轉向步驟152。由于實踐的原因，允許重新操作的次數(shù)是有限制的。在步驟178中，確定是否超過該重新操作的限制。如果超過，則阻止再次返回掃描。一旦成功地完成了分析，步驟180報告比較分析的結果。該報告可能是通過/失敗，或者可以在結果中指示置信的水平?？梢栽诋?shù)仫@示該結果，或者將其傳輸?shù)骄W(wǎng)絡計算機系統(tǒng)上或者用于進一步動作的其它設備上。如果達到重新操作的限制后仍然不能確定結果，則仍然會進行步驟178，該步驟同樣可以報告不確定的結果。在存儲從圖1所示的標記20提取的簽名數(shù)據(jù)的基礎上，當將與真實的標記呈現(xiàn)為候選標記30時，該方法能夠識別該標記，這是由于當利用相同的過程分析對其分析時，可以確定其具有相同的簽名數(shù)據(jù)，至少到達統(tǒng)計置信度的期望水平。類似地，通過識別簽名數(shù)據(jù)(例如從圖3所示的標記的實例提取的)與來自原始地處理圖1所示的真實標記而存儲的簽名數(shù)據(jù)不匹配，該方法能夠識別圖1所示的標記20的偽造副本30，或者區(qū)分標記的不同的唯一實例。在失真基材上的操作在優(yōu)選實施例中，在獲取簽名度量時，避免在其上制作分析的標記的基材失真是很重要的。模塊亮度或顏色、模塊網(wǎng)格位置偏差、空隙或標記位置和邊緣投影形狀使采用的提取方法免疫由呈現(xiàn)失真的基材導致的簽名數(shù)據(jù)影響。這通過利用特征提取方法完成，該方法動態(tài)適應呈現(xiàn)的、獨立于標記的長寬比的變化的、標記幾何。在優(yōu)選實施例中，對于此的主要機制為，在開始提取時為候選標記創(chuàng)造最佳匹配網(wǎng)格。這在將真實標記20制作在移動于平的標簽網(wǎng)絡(travellingonaflatlabelweb)的標簽上，然后再將該標簽應用到不平整的物體上(諸如具有曲面的瓶子)時尤為重要。將通常很自然地采集位于不平整的表面(該例子中為圓瓶子)的候選標記30用于處理，該候選標記30為提交的用于分析其狀態(tài)是真實的或者偽造的。驗證呈現(xiàn)在各種基材幾何形狀上的符號的能力表現(xiàn)了本文描述的方法的重要優(yōu)點，該基材幾何形狀對報告的簽名度量有最小影響的。度量數(shù)據(jù)的本地參考測量(localreferencemeasurements)對環(huán)境的免疫為進一步增強對精確簽名數(shù)據(jù)的提取，本發(fā)明的方法在用于組成簽名數(shù)據(jù)的被分析的符號內，盡可能利用本地參考。這對一些因素，如前面提到的基材失真、當采集用于處理時候選標記的非均勻光、采集設備中的非理想或低鏡頭質量或者很多其它環(huán)境或系統(tǒng)變量有更大的免疫。對于該優(yōu)選實施例，度量參考本地化為：1.參考與相反模塊狀態(tài)(暗對亮或者亮對暗)的最近的模塊的平均模塊顏色、色斑或標記強度。如果一個單元被識別為具有偏移的平均色斑強度的重要特征92，那么需要重新評估距離該單元最近的相鄰單元，而不將識別的偏差單元作為參考。2.模塊網(wǎng)格位置偏差以整個符號的最佳匹配網(wǎng)格為參考，因此其具有內在的自適應參考本地化(nativeadaptivereferencelocalization)。3.利用本地模塊顏色參考、色斑參考或標記強度參考，分析符號模塊中的無關標記或空隙-即被分析的模塊本身的圖像亮度直方圖為應用的方法提供參考值。4.用于提取符號中的長的連續(xù)邊緣的形狀的投影方法在本質上有差別，并且對典型的影響變量具有自然免疫。現(xiàn)在參考圖2，替代實施例類似于參考圖5描述的過程，但是可以利用其它類型的標記而不是2-維符號。例如，該符號可以是1-維線性條形碼、公司徽標等。圖示12示出了1-維條形碼200的一些特征，可以將這些特征用作簽名度量。這些特征包括：條202之間的寬度和/或空間的變化；平均顏色、色斑或強度204變化；黑條206中的空隙(或者白條中的黑點)；或者條208的邊緣的形狀的不規(guī)則。利用自相關方法的分析在上述實施例中，首先，對每個度量的數(shù)據(jù)的原始列表進行數(shù)組-索引匹配，并且將其歸一化相關成相似-階的從候選符號提取的度量。然后利用這些相關結果做出匹配/不匹配的決定(真實的相對偽造的)。這樣做，為完成每個度量，存儲簽名就必須包括原始的真實的符號模塊的分類次序，以及他們自身的訓練的度量值。除了詳盡的存儲需要，不“歸一化”原始數(shù)據(jù)，這是由于每個度量具有其自己的規(guī)模，有時候是無限的，這會復雜化對存儲位深的選擇。對上述實施例的典型實施具有存儲的大約2千字節(jié)大小的簽名?，F(xiàn)在參考圖13至17，在提取原始的偽像度量，并將其作為索引-數(shù)組相關的列表(通過符號中的模塊位置可相關的)之后，應用度量后處理、存儲和比較方法的可選實施例。在自相關基礎上，與前面的實施例中的簽名比較，這種新的后處理方法的應用在至少一些情況下可以產生幾個重要的益處。最重要的為數(shù)據(jù)包大小的減?。簩崿F(xiàn)減小75％的存儲的簽名數(shù)據(jù)。利用一些小附加數(shù)據(jù)壓縮方法，更多(減小高達90％)的減小是可能的。這種大幅度減小是由于應用了自相關、列表分類以及合成的歸一化和數(shù)據(jù)建模機制，允許將這些機制應用到原始偽像的數(shù)據(jù)。其中，在上述的實施例中，采用如下方式比較一組特定的度量數(shù)據(jù)：比較從候選標記提取的分類的原始度量和從真實符號提取的相似階數(shù)的原始度量，該自相關方法比較分類的候選符號度量數(shù)據(jù)的自相關序列和(存儲的)分類的真實符號數(shù)據(jù)的自相關序列-現(xiàn)在我們有效地關聯(lián)了自相關。為了清楚，眾所周知的操作是一般的標準化的相關方程，其中：r是相關結果，n是度量數(shù)據(jù)列表的長度，以及x和y是真實的度量數(shù)據(jù)集和候選的度量數(shù)據(jù)集。當將該操作作為自相關實施時，兩個數(shù)據(jù)集x和y是相同的。為了產生自相關序列，執(zhí)行多次相關，每一次以相對于序列y的一個附加索引位置偏移序列x(記住x是y的副本)。由于x索引偏移，y數(shù)據(jù)序列中最后的索引超范圍，因此，隨著偏移的進行，數(shù)據(jù)集必須“繞”回起始處；最實用地完成上述過程的方法為加倍y數(shù)據(jù)，并“下滑”x數(shù)據(jù)為從偏移0至偏移n，以產自相關序列。在實施自相關方法時，發(fā)現(xiàn)的第一個益處為，不必存儲簽名數(shù)據(jù)數(shù)值本身作為存儲數(shù)據(jù)的一部分。在自相關時，數(shù)據(jù)序列簡單地對自身相關。因此，預先地，需要將提取(分類)順序和真實的簽名數(shù)據(jù)數(shù)值都傳遞到驗證設備用于驗證，現(xiàn)在只需要為自相關序列操作提供分類/提取順序。需要與候選符號結果比較的真實自相關簽名不需要存儲或傳送真實的數(shù)據(jù)至驗證器。由于產生簽名的操作總是在分類的度量數(shù)據(jù)上執(zhí)行，因此原始偽像的信息的自相關序列總是簡單的多項式曲線。因此，不需要存儲每個真實的符號度量的整個自相關序列，存儲一組自相關系數(shù)就足夠了，該組自相關系數(shù)描述(以預定的階數(shù)和精度)最佳匹配曲線匹配每個度量的真實自相關結果的形狀。在實施例中，計算rxy，其中，每項xi是由其幅值和位置表示的偽像，每項yi＝x(i+j)，其中，j是兩個數(shù)據(jù)集的偏移，j＝0到(n-1)。由于通過幅值分類xi，并且幅值是xi最重要的數(shù)字，因此，在j＝0處或接近j＝0處有最強的相關，并朝j＝n/2處迅速地下降。因為y是x的副本，所以j和n-j是可互換的。因此，自相關序列總是形成圖13所示的u形曲線，其必定是關于j＝0和j＝n/2對稱的。因此，實際上只需要計算一半曲線即可，為清楚起見，雖然圖13示出了從j＝0到j＝n的整個曲線。實踐中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對于系數(shù)，利用6字節(jié)的浮點數(shù)的6階方程，總是能在1％的曲線匹配誤差或“識別逼真度”范圍內匹配真實的數(shù)據(jù)。換言之，如果利用實際數(shù)量個自相關進行候選驗證，并且利用多項式-模塊曲線在相同的標記上再做一次驗證，那么，取得的匹配分數(shù)將在彼此的1％范圍之內。對真實候選標記的高匹配分數(shù)和對偽造的候選標記的低匹配分數(shù)是真實的。這允許完成自相關序列，該自相關序列只用7個數(shù)字呈現(xiàn)。估計每個度量可以獲得100個數(shù)據(jù)點，并且有6個度量(已發(fā)現(xiàn)這是最合理的實踐數(shù)字)，其將產生從600個數(shù)字到42個數(shù)字的減少，并且沒有丟失可微性和分析逼真度。即使單個數(shù)較大，例如，如果600個原始數(shù)是4字節(jié)整數(shù)，42個多項式系數(shù)是6字節(jié)浮點數(shù)，那么就會有接近90％的數(shù)據(jù)減少。在一個實驗模型中，600個單字節(jié)數(shù)值變成42個4字節(jié)浮點數(shù)，將600字節(jié)減少到168個字節(jié)，有72％的減少。另外，現(xiàn)在清楚地界定和標準化存儲的簽名數(shù)據(jù)。將多項式系數(shù)表達為固定的精度，通過限定，自相關數(shù)據(jù)不是總是在-1和+1之間，并且排序次序列表只是分析的符號中的模塊數(shù)組索引位置。對于2-維數(shù)據(jù)矩陣，模塊數(shù)組索引是模塊位置在符號內的有序柵格(raster-ordered)的索引，其來自符號學的傳統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，因此，其具有由矩陣符號學的定義限定的最大大小。在一個一般類型的2-維數(shù)據(jù)矩陣中，起點是限定了網(wǎng)格的左側邊和底部邊的兩個實心條相交的點。對于每個度量，建立標準有序列表，具有長度為100個數(shù)據(jù)點，可以給出可預測的、穩(wěn)定的和緊致的簽名。在實施例中，現(xiàn)在真實數(shù)據(jù)和候選數(shù)據(jù)的比較開始于利用存儲的多項式系數(shù)“重構”真實符號的自相關簽名。然后，從候選符號中提取原始讀數(shù)據(jù)，并且以相同的排序次序將其存儲，如果該排序次序不是預先確定的，則將其表示為真實簽名的一部分。自相關候選的度量數(shù)據(jù)?？梢詫⒑铣傻淖韵嚓P序列與重構的該度量的真實的自相關曲線相關聯(lián)，或者可選地，可以通過計算這兩個曲線的曲線匹配誤差來對他們進行比較。圖13和圖16生動地繪示了該相關。該最終的相關分數(shù)成為特定度量的單獨的“匹配”分數(shù)。一旦對所有度量都完成該過程，則利用這些“匹配”分數(shù)做出候選的符號是真實/偽造的決定。另外，通過將冪級數(shù)分析應用至離散傅里葉變換(dft)的數(shù)據(jù)，使用可進一步由自相關曲線組成。為清楚起見，眾所周知的操作是離散傅里葉變換，其中：xk是第k個頻率分量，n是度量數(shù)據(jù)列表的長度，以及x是度量數(shù)據(jù)集。計算dft數(shù)據(jù)的冪級數(shù)。分析dft序列中由復數(shù)表示的每個頻率分量的幅值，丟棄相位分量。結果數(shù)據(jù)描述了度量數(shù)據(jù)譜能量從低頻到高頻的分布，并且其為進一步分析的基礎。圖14、15和17生動地示出了有關這些冪級數(shù)的例子。采用兩種頻率-域分析-峰度和測量環(huán)繞整個頻譜的中心帶頻率的能量分析(稱為分布偏差)。峰度是用于測量分布的“峰值”的一般的統(tǒng)計操作，這里對冪級數(shù)數(shù)據(jù)中具有有限帶寬的緊密地分組的頻率很有用。我們采用修正的峰度函數(shù)，由下式限定：其中，是冪級數(shù)幅值數(shù)據(jù)的平均數(shù)，s是幅值的標準差，以及n是分析的離散譜頻率的個數(shù)。分布偏差由下式計算其中,n是分析的離散譜頻率的個數(shù)。當在頻率域分析時，真實的符號度量簽名(通過幅值分類產生)的平滑多項式曲線在光譜特征中產生可識別的特性。當以與規(guī)定的真實簽名數(shù)據(jù)相同的順序提取度量數(shù)據(jù)時，如果候選標記是真實的，則該候選標記將呈現(xiàn)類似的頻譜能量分布；即真實的排序次序與候選的度量幅值“一致”。分類的幅值的分歧或其它疊加的信號(諸如復印的偽像)顯示為高頻分量，其不存在于真實符號譜中，因此其提供對符號真實性的附加的測量。這說明了一種可能性，即偽造的自相關序列仍然可能滿足真實的符號的最小統(tǒng)計匹配閾值。這是極小的可能性，但是，如果相比于單個數(shù)據(jù)點之間的誤差的幅值，數(shù)據(jù)的整個范圍是大的，那么當利用標準的相關時，這是很有可能發(fā)生的，并且主要度量幅值的自然的排序次序正好與真實的符號的接近。這樣的信號的dft冪級數(shù)的分布特性，將介由存在于候選的序列的小的幅值匹配誤差，展現(xiàn)差的匹配特性。這種情況可以表明是真實的標記的復印件。具體地，我們期望真實符號的光譜范圍內的高峰度和高分布系數(shù)。在候選的附加驗證中，連同自相關匹配分數(shù)，我們利用該冪級數(shù)分布信息作為“可信度”的測量。圖13示出了真實條目(多項式逼近)和候選符號(該例子中為真實的)之間的單個度量的自相關序列的比較。注意他們之間的吻合；本圖中兩個自相關序列之間的相關性超過93％。圖14是用于圖13中的原始的真實的自相關數(shù)據(jù)的冪級數(shù)?？梢郧宄乜吹筋l譜主要為低頻。圖15是類似于圖14的冪級數(shù)，其來自手機采集的圖14的真實條目的圖像。呈現(xiàn)了一些圖像噪聲，但是整體功率譜接近匹配真實的頻譜，低頻分類具有相同的優(yōu)勢。圖16示出了真實條目和候選符號(這里為偽造的)的多項式逼近之間的單個度量的自相關序列的比較。具有相當大的不同，并且候選的自相關比圖13中的明顯地更參差不齊。兩個序列之間的數(shù)字相關很低(<5％)，并且在dft分析中(下文)，數(shù)據(jù)參差不齊的形狀也是很明顯的。圖17示出了手機采集的圖4的偽造符號的圖像的冪級數(shù)。注意低頻分量如何隨著整個頻譜能量減弱，整個譜能量展開包括很大一部分的高頻范圍。利用字符串比較的可選實施例現(xiàn)在參考圖18，在一些實施中，希望避免使用計算密集型的方法，諸如數(shù)字相關或其它統(tǒng)計操作。在其他實例中，被用于簽名提取的標記可能不是攜帶數(shù)據(jù)的符號，或者可能是具有有限數(shù)據(jù)容量的符號，這就不允許將符號簽名度量與唯一標識符(諸如序列號)關聯(lián)起來。在可選實施例中，可以將符號的簽名數(shù)據(jù)編碼成字節(jié)串，可將其視為ascii字符而不是上述實施例中使用的數(shù)字幅值數(shù)據(jù)。該可選數(shù)據(jù)格式提供，直接利用簽名數(shù)據(jù)作為查找特定標記的方法的能力。例如，在數(shù)據(jù)庫中，在數(shù)據(jù)攜帶符號的情況下，通常利用序列碼查找。當將標記數(shù)據(jù)編碼為ascii字符的字符串時，簽名ascii數(shù)據(jù)本身就變成標記的唯一標識符，例如，就像在數(shù)據(jù)攜帶符號的情況下，序列號的作用。在該實施例中，不存儲標記的每個簽名度量的位置和幅值，而存儲的是重要的簽名特征的存在(或不存在)以及標記內每個被評估的位置。例如，在2-維數(shù)據(jù)矩陣符號的情況下，其不攜帶/編碼唯一標識符/序列號，可以將簽名數(shù)據(jù)存儲為字符串，每個字符串編碼特征的存在/不存在，該特征超過模塊中對于每個簽名度量的最小幅值閾值，而不編碼關于在任何度量中的特征的幅值或數(shù)字的數(shù)據(jù)。在該例子中，符號中每個模塊具有4比特數(shù)據(jù)，每個簽名度量占1比特，其中，“1”指示特定的度量簽名在那個模塊位置具有重要特征。因此，在該例子中，可以將以幅值限度最小值而提取和檢測的4個度量的每個可能的組合，編碼成每個模塊半個字節(jié)；0000(十六進制數(shù)為0)表示在特定模塊中，檢測到的簽名度量沒有一個大于幅值最小值，1111(十六進制數(shù)為f)表示在特定模塊中，探測的所有四個簽名數(shù)據(jù)都大于幅值最小值。在圖18所示的2-維數(shù)據(jù)矩陣的例子中，前六個模塊編碼如下。第一模塊252沒有偽像，至于平均亮度：它是令人滿意的黑色。該模塊沒有網(wǎng)格偏差。該模塊具有大的白色空隙。該模塊沒有邊緣形狀偽像：其形狀是直的和連續(xù)的。因此，將其編碼為0000。第二模塊254具有空隙和邊緣形狀偽像，并且將其編碼為0011。第三模塊256很明顯是灰色的而不是黑色的，但其沒有其他偽像，將其編碼為1000。第四模塊258沒有偽像，將其編碼為0000。第五模塊260有網(wǎng)格偏差但沒有其他偽像，將其編碼為0100。第六個模塊沒有偽像，將其編碼為0000。因此，將前六個模塊編碼為001000111000000001000000，或者十六進制為238040，或者十進制為35-128-64，或者ascii碼為#€@(一些ascii碼，尤其是那些位于從十進制的128-255的擴展范圍內的ascii碼具有不同的字符賦值。這對該實施是不重要的，這是由于從不會將他們表示為人類可讀的字符)。對字符串編碼實施例進行分析采用如上所述的方法編碼簽名數(shù)據(jù)，將真實標記的簽名度量存儲為ascii碼串。以2-維數(shù)據(jù)矩陣碼為例，典型的符號大小為22×22個模塊，ascii碼串部分包括的唯一的簽名數(shù)據(jù)在長度上為242個字符，假設將每個字符(字節(jié))的數(shù)據(jù)打包成2個模塊。將真實標記的簽名串存儲在數(shù)據(jù)庫中、平面文件中、文本中或者其它任何適合存儲很多不同字符串的構造中。存儲數(shù)據(jù)可以位于被需要的本地存儲中，或者可以通過網(wǎng)絡搜索到的任何連接的數(shù)據(jù)存儲服務器或設備中。在該例子在中，評估候選標記以確定其是否為真實的過程如下：1.分析候選標記及提取的其簽名ascii碼串。2.將簽名串作為存儲的真實簽名數(shù)據(jù)的查詢詞條，以試圖在真實簽名數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)匹配。3.為了獲得候選搜索串的完全精確匹配，對存儲數(shù)據(jù)進行測試。如果沒有發(fā)現(xiàn)完全字符串匹配，可以通過搜索子串或者通過在整個串上搜索“模糊匹配”來搜索近似匹配。對參考串的數(shù)據(jù)庫搜索候選串的算法，以及返回最佳匹配的身份和百分比身份都是已知的算法，為了簡潔，不對其進一步描述。4.如果搜索返回至參考串的匹配至少為第一最小置信度匹配閾值，那么可以接受原始符號和候選符號是相同的。如果搜索沒有返回具有大于第二較低閾值的百分比匹配的串，則可以將候選符號認為是偽造的或無效的。5.如果搜索返回的一個存儲串的百分比匹配位于第一閾值和第二閾值之間，則可以認為結果是不確定的。如果搜索返回的兩個或多個參考串的半分比匹配大于第二閾值，可以認為結果是不確定的，或者可以進行進一步分析，以將候選串與參考串中的一個或另一個匹配。6.當結果不確定時，可以提示提交用于驗證的符號的用戶，重新提交該符號的另一幅圖像以用于處理。反之，或者另外，簽名提取方法可以采用重試方法以編碼原始圖像中的單個特征。可以將重試方法應用到任何模塊，該模塊在候選符號中的簽名數(shù)據(jù)接近用于那個度量的幅值最小閾值。(在該例子中，無法獲取存儲的原始符號的簽名數(shù)據(jù)幅值)。如果被分析的符號利用了糾錯機制，則可以將重試方法應用至符號中的任何模塊，或者符號中的一部分，糾錯機制表明符號可能是毀壞的或被改變的。反之，或者另外，可以淡化幅值接近最小幅值閾值的任何簽名數(shù)據(jù)，例如，通過搜索其確定的存在比特(設為1)，然后再搜索不確定的比特(設為0)，或者通過替代“通配”(wild-card)字符?？蛇x地，通過給那些表示接近閾值的特征的比特減少的權重或不加權重，可以重新計算百分比匹配查詢。7.一旦成功地完成，就報告比較分析的結果?？梢詫⒔Y果當?shù)仫@示或將其傳送至網(wǎng)絡計算機系統(tǒng)或其它設備用于進一步操作。也可以這樣報告中間結果。本發(fā)明實施例的優(yōu)點包括：沒有限制地，利用被放置在條目上的用于其他目的的標記，唯一地識別條目的能力，不需要專門地引入隱蔽的或明顯的元素用于防偽目的。另一個優(yōu)點為很難偽造這種識別。另外的優(yōu)點包括將本發(fā)明的功能融入現(xiàn)存的普遍使用的技術(諸如機器視覺攝像機、條形碼閱讀器和裝有攝像機的消費者“智能手機”)中以讀取條形碼符號的能力，而不需要改變設備的主要行為、構造或可用性。以2-維條形碼為例，另一個優(yōu)點為，為識別條目，利用簽名數(shù)據(jù)作為提供冗余數(shù)據(jù)載體的方法的能力。在實例中，如果對候選標記的毀壞使其只部分地可讀，或者使其不可能被讀取和/或解碼攜帶數(shù)據(jù)的符號等等，那么該標記的一部分的未被毀壞的識別特征可以足夠識別該標記。一旦候選標記被識別為是真實標記，就可以從存儲中以及被并入簽名的任何信息(記諸如標記條目的序列號)中檢索到該真實標記的簽名，可以從檢索到的簽名而不是直接從毀壞的標記恢復該條目。因此，可以利用該簽名數(shù)據(jù)唯一地識別條目，該簽名數(shù)據(jù)或者與部分地恢復的被編碼的符號信號信息結合，或者不與其結合。這有很多優(yōu)點，尤其是考慮到，在標記條目通過制造商的供應鏈運輸期間，攜帶數(shù)據(jù)的變化如何被毀壞?，F(xiàn)有技術通常通過確保在標記的時候，數(shù)據(jù)載體被創(chuàng)建有非常高的質量或“等級”來解決該挑戰(zhàn)。目標為生產這樣高質量的標記，由于供應鏈中的物理損壞，甚至在經(jīng)受重大惡化后，該標記將仍然可讀。這會給條目生產者增加額外的成本負擔和下降的制造產量，這是由于他要努力確保只有最高質量的標記進入他的供應鏈。本實施例的優(yōu)點為，不需要生產最高質量的標記，卻仍然提供對不可讀的標記的識別方法，由于符號損壞，不能對該不可讀的標記以正常的方法編碼。本發(fā)明的以上描述使本領域技術人員能夠利用目前被認為是最好的模式，本領域技術人員將理解和領悟存在變化、結合以及其中特定實施例、方法和例子的等同。因此，不應將上述實施例、方法和例子限定本發(fā)明，而是以在發(fā)明的范圍和精神之內的所有實施例和方法來限定本發(fā)明。例如，參考圖5描述2-維條形碼的特征的例子。參考圖12描述1-維條形碼的特征的例子。如上所述，可以將其它符號(諸如公司徽標)作為目標符號。將特征和這些特征中的用作簽名度量具體變量是幾乎沒有限制的，理解本發(fā)明的說明，選擇合適的或可用的符號，以及選擇合適度量和特征，將其實現(xiàn)發(fā)明的方法在本領域的普通技術范圍之內。在允許實施例中，根據(jù)本發(fā)明的方法，不需要提取標記的簽名數(shù)據(jù)。相反，假設標記包含合適的偽像特征，則可以利用該已經(jīng)被創(chuàng)造的標記。如果將原始標記應用至原始條目，并且/或者將原始條目附著到原始物體上，則該標記或條目可以包含關于該條目或物體的信息。在這種情況下，上述方法和系統(tǒng)可以包括驗證關于該條目或物體的信息，該信息被包含在該標記或條目中。即使當潛在的條目或物體沒有被物理地替代或更改。例如，如果物體被標記有效期，可能希望將有更改的有效期的物體作為“冒牌”丟棄，即使物體本身是原始物體。如果在有效期中發(fā)現(xiàn)用于驗證的偽像，例如，由于印刷的缺陷，則本發(fā)明的系統(tǒng)和方法的實施例將產生這種結果?？梢匝刂渌愃频男畔?，諸如批號或其它生產追蹤數(shù)據(jù)。實施例在關于采集用于簽名數(shù)據(jù)的完整的2-維條形方面明做了主要描述。然而，可以將標記劃分為小區(qū)域。如果標記足夠大，并且具有足夠的偽像，該偽像為潛在的簽名數(shù)據(jù)，那么可以只獲取并處理一個或少于所有的區(qū)域。如果獲取或處理不止一個區(qū)域，那么可以分開記錄來自不同區(qū)域的簽名數(shù)據(jù)。如果標記是利用糾錯編碼數(shù)據(jù)的符號，并且糾錯涉及的區(qū)域小于整個符號，那么這是尤其有用的。因此，如果糾錯表明候選符號的部分損壞，則可以忽視來自該毀壞部分的簽名數(shù)據(jù)。盡管實施例在區(qū)分原始標記(并且通過暗示該表面被應用或附著原始條目)和該標記的偽造副本方面做了主要描述，但是可以將本發(fā)明的方法、裝置和產品用于其他目的，包括區(qū)分原始標記(和條目)的不同實例。為了簡化，描述了具體實施例，其中偽像是打印標記的打印過程中的缺陷，或者直接將其應用至需要被驗證的條目，或者將其應用至標簽上，該標簽被應用至需要被驗證的物體上，然而，如已經(jīng)提及的，可以利用任何足夠可被探測的和永久的以及足夠難以被復制的特征。一些實施例描述了利用真實條目的簽名數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，在該數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行搜索，搜索至少部分地匹配從候選標記提取的簽名數(shù)據(jù)。然而，如果利用其它方法將候選條目識別為真實條目，則可以不需要搜索，可以直接比較從候選標記提取的簽名數(shù)據(jù)和特定的真實條目的存儲的簽名數(shù)據(jù)。因此，參考本申請權利要求書，而不僅僅是前面的說明作為本發(fā)明指示的保護范圍。當前第1頁12當前第1頁12