專利名稱：基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及對打印文件的真?zhèn)芜M(jìn)行鑒定方法。尤其涉及一種基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法屬于公共安全，物證檢驗(yàn)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
公共安全部門的專家一股通過檢測打印材料成分，查找打印瑕疵，提取走紙壓痕等傳統(tǒng)方法對打印文件進(jìn)行比對和取證。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)的打印文件取證技術(shù)又成為新的研究熱點(diǎn)，包括分析打印字符的尺寸，打印邊緣粗糙度等打印質(zhì)量特征；分析打印字符圖像的灰度共生矩陣特征；提取包含打印信息的水印特征等。傳統(tǒng)打印文件取證方法雖然證據(jù)性較充分，但針對性太強(qiáng)，應(yīng)用范圍窄，無法對大部分的普通打印文件進(jìn)行鑒別。如針對墨粉或墨水成分檢驗(yàn)的化學(xué)和光學(xué)方法，無法區(qū)分打印材料成分相同的打印文件；打印水印比較方法只針對部分嵌入水印的高檔打印機(jī)打印文件，大部分普通打印文件沒有嵌入水印?，F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)方法分析打印字符的尺寸以及細(xì)節(jié)打印質(zhì)量特征，這些已有的取證技術(shù)提取的特征大都較簡單，維數(shù)較低，其準(zhǔn)確率、適用范圍和實(shí)用性也無法達(dá)到支撐司法依據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)?？偟膩碚f，計(jì)算機(jī)打印文件取證的研究處于起步階段，成果有限，準(zhǔn)確度離實(shí)用還較遠(yuǎn)。不同打印機(jī)打印的相同字符，在肉眼下幾乎沒有差別，難以區(qū)分，但在放大設(shè)備觀察下，顯現(xiàn)了字符形狀，字符邊緣粗糙度，打印墨粉堆積密度等多種差異。本發(fā)明就是通過比較打印墨粉堆積密度特征，來進(jìn)行打印文件司法鑒定和取證。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明以公共安全案件中最常見的激光打印文件為對象，用計(jì)算機(jī)視覺和模式識別技術(shù)，提供一種基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法。本發(fā)明把判斷打印文件是否為相同打印文件的檢驗(yàn)鑒別問題，作為模式識別中的分類問題來解決。本發(fā)明的一種基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法，包括打印文件圖像采集，打印文件預(yù)處理構(gòu)造墨粉堆積紋理圖，紋理圖特征提取和特征變換，最后按特征進(jìn)行打印文件聚類和分類，鑒別流程框圖如圖2。具體是先利用高精度顯微放大系統(tǒng)采集打印文件上的打印字符筆畫圖像；然后從打印筆畫圖像中提取墨粉堆積小塊來構(gòu)造歸一化墨粉紋理圖；對歸一化墨粉堆積紋理圖提取紋理特征；對提取的紋理特征利用主成分分析和線性判別分析進(jìn)行模式分類，以判斷兩份打印文件是否為相同打印機(jī)打印生成。本發(fā)明的基于墨粉堆積紋理分析鑒別打印文件方法中，采集到的打印文件上的打印字符筆畫圖像要經(jīng)過預(yù)處理來提取歸一化打印墨粉堆積紋理圖像，預(yù)處理步驟包括先通過圖像分割定位打印筆畫中心的穩(wěn)定墨粉覆蓋區(qū)域，再從這些區(qū)域中提取16X16的小墨粉堆積圖片拼接成大小為256X256的歸一化紋理圖像；對構(gòu)造出的歸一化紋理圖像進(jìn)行局部灰度均衡，實(shí)現(xiàn)紋理圖像的背景均衡；最后得到歸一化的256X256像素的灰度紋理圖像。本發(fā)明在圖像預(yù)處理中的小墨粉堆積圖片和拼接的歸一化紋理圖像尺寸均可調(diào)離
iF. ο本發(fā)明的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法中，打印文件紋理特征的提取，采用局部二進(jìn)模式，灰度共生矩陣，傅里葉頻譜，GABOR以及WAVELET技術(shù)提取歸一化紋理圖像的紋理特征。本發(fā)明的方法中，所述的模式分類采用SVM分類器，ADAB00ST分類器，以及多特征和多分類器融合方法。本發(fā)明的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法適用于普通黑白激光打印文件、彩色激光打印文件和激光復(fù)印文件的鑒別。本發(fā)明的打印文件圖像采集所使用印刷字符圖像放大掃描系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3?，F(xiàn)有的掃描儀掃描到的文件圖像分辨率較底，達(dá)不到觀測要求。真正能夠反映打印機(jī)身份的許多細(xì)節(jié)特征只有在高倍放大顯微鏡的觀察下才能顯現(xiàn)，因此選擇高倍放大鏡頭加CCD攝像機(jī)來采集打印文件圖像；圖像放大倍數(shù)要滿足清晰的顯示打印文件上墨粉堆積形態(tài)等細(xì)節(jié)(40 60倍)；采用LED燈照明提供充足均勻的光線。本發(fā)明中圖像預(yù)處理，通過去除打印文件圖像中的背景區(qū)域以及打印字符的邊界區(qū)域，提取打印字符筆畫中心區(qū)域的穩(wěn)定墨粉覆蓋圖像來構(gòu)造統(tǒng)一尺寸的紋理圖片。先通過圖像分割定位打印筆畫中心的穩(wěn)定墨粉覆蓋區(qū)域，再從這些區(qū)域中提取16X16的小墨粉堆積圖片拼接成大小為256X256的歸一化紋理圖像；對構(gòu)造出的歸一化紋理圖像進(jìn)行局部灰度均衡，從而減少了非均勻光照的影響，實(shí)現(xiàn)紋理圖像的背景均衡。圖4. a-d給出了打印文件的墨粉堆積紋理提取過程。圖4. d和圖4. f給出了兩臺不同打印機(jī)中提取的歸一化紋理，可以看出，兩臺打印機(jī)的墨粉堆積紋理明顯不同圖4.d 中的打印墨粉堆積紋理較為細(xì)密，而圖4. f中的墨粉堆積紋理較為粗糙。構(gòu)造歸一化紋理圖時(shí)，子圖片尺寸的選擇會影響紋理特征的正確獲得，一股大的紋理窗口有利于紋理特征的計(jì)算，因?yàn)樗烁嗟南袼攸c(diǎn)，可以獲得較準(zhǔn)確的紋理特征，但是打印字符筆畫的寬度限制了紋理窗口的最大可能寬度；如果窗口太小則無法捕捉影像目標(biāo)的獨(dú)特的紋理特征。所以，子圖片尺寸GX4，8X8，16X16)是要根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行選取的。本發(fā)明采用16X16是經(jīng)過試驗(yàn)得到的較佳尺寸。紋理特征提取的方法很多，本發(fā)明特征提取和選擇采用紋理分類性能較好的局部二進(jìn)模式(LBP)，灰度共生矩陣(GLCM)，傅里葉頻譜(FT)，GABOR, WAVELET等技術(shù)提取歸一化紋理圖像的紋理特征。特征提取后可進(jìn)行選擇和特征變換來提高分類準(zhǔn)確率。本發(fā)明基于主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)的墨粉堆積紋理鑒別構(gòu)造打印文件的墨粉堆積紋理圖，提取紋理特征后，利用PCA和LDA方法進(jìn)行特征選擇?；谀鄱逊e紋理融合PCA+LDA特征分類識別的具體算法，實(shí)現(xiàn)步驟如下1、給定不同打印機(jī)生成的N份打印文件，經(jīng)過圖像采集，預(yù)處理和特征提取，得到墨粉堆積紋理特征的訓(xùn)練集f\，i = 1,2,…，N，先計(jì)算協(xié)方差矩陣，然后求其m(m彡N-1) 個(gè)最大特征值對應(yīng)的特征向量WlPM，'",wr,-, C這m個(gè)特征向量構(gòu)成PCA投影矩陣
Tir 廠 peapeapca~\
Kc= Im，…，Wi，…，wm」。2、利用PCA投影矩陣WD。a將訓(xùn)練集η維向量空間轉(zhuǎn)換為降維的m維MEF空間并獲
4得最佳描述特征 MEFs。即 yi = (υ/,υΛ -,y；)1 = WpjOq-mi-m。)，其中 i = 1,2, -,N03、計(jì)算由訓(xùn)練集最佳描述特征y1;…，y”…，yN構(gòu)成的類內(nèi)散布矩陣Sw*類間散布矩陣Sb，然后計(jì)算對應(yīng)矩陣的k個(gè)最大特征值對應(yīng)的特征向量Wlfld，···，『/"，…，Wk"\ 由這k個(gè)最大特征值對應(yīng)的特征向量構(gòu)成Fisher線性鑒別(LDA)投影矩陣尸，…，
fidfld-Λ
Wi，…，Wk」。4、利用LDA投影矩陣Wfld將MEF空間轉(zhuǎn)換為降維的k維MDF空間，獲得對應(yīng)的最佳分類特征MDFs。即 =(z/，^、…，W = WfldVi,其中i = 1，2，"·，Ν。根據(jù)這些對應(yīng)紋理圖像訓(xùn)練集的最佳分類特征向量Z1,…，Zi，…，、組成c類打印文件墨粉紋理特征數(shù)據(jù)庫。5、將某個(gè)待識別的墨粉堆積紋理特征χ進(jìn)行PCA投影變換得到m維MEF空間中的最佳描述特征，y = (y” y2，…，ym)T = ffpcaT (x-m-m0)。6、對m維的最佳描述特征向量y進(jìn)行LDA投影變換得到k維MDF空間中的最佳分類特征 Z = (zi; Z2, ···, Zk)T = WfldV07、利用歐氏距離分類器，計(jì)算待識別墨粉堆積紋理與訓(xùn)練集(特征數(shù)據(jù)庫)中的所墨粉堆積紋理類的特征匹配距離，并與閾值比較得出鑒別結(jié)論。當(dāng)兩份打印文件特征匹配距離值小于閾值，則判為相同打印機(jī)打印生成；若特征匹配距離值大于閾值，則判為不同打印機(jī)打印生成。為避免已有數(shù)字取證方法強(qiáng)烈依賴文本內(nèi)容而適用面較窄的情況，本發(fā)明采用與打印文本內(nèi)容無關(guān)的，且廣泛存在于各種質(zhì)量的打印文件中的打印墨粉堆積紋理特征。這類特征廣泛存在于各種質(zhì)量的文本打印文件中，因此也避免了像打印瑕疵特征隨機(jī)出現(xiàn)而難以提取的問題。由于打印墨粉堆積存在于所有打印文件中，且與打印文本內(nèi)容無關(guān)，因此本發(fā)明的方法具有文本獨(dú)立和適用范圍廣的特點(diǎn)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)圖像分析，文本獨(dú)立的的自動(dòng)化打印文件鑒別，準(zhǔn)確率達(dá)到89%以上?？晒┐蛴∥募乃痉ㄨb定和取證使用。


圖1打印機(jī)打印字符差異(a)不同打印機(jī)細(xì)節(jié)打印墨粉堆積差異(b)，4臺不同打印機(jī)打印的相同字符輪廓比較。圖2基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別過程圖3印刷字符圖像放大掃描系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖中1-載物臺，2- 二維電動(dòng)平移臺(X方向，y方向)，3-支撐架，4-上下調(diào)節(jié)螺桿，5-CXD攝像機(jī)，6-可變焦放大鏡頭，7-LED光源，8-紙張放置處。圖4歸一化紋理圖制作過程圖中a-打印筆畫顯微圖像；b-從圖像中提取16X16的墨粉覆蓋小塊；C-從圖 4a中提取墨粉覆蓋小塊構(gòu)造的歸一化紋理圖；d-圖如灰度均衡后效果；e_另一臺打印機(jī)的歸一化紋理圖；f_圖4e灰度均衡后效果。圖5兩種紋理方法的打印文件鑒別實(shí)驗(yàn)結(jié)果
具體實(shí)施例方式實(shí)施方案1采用40臺打印機(jī)來測試基于墨粉堆積紋理分析的鑒別效果。對每臺打印機(jī)，分別采集兩張不同文件上的打印字符圖片，一張文件上的字符圖片用作訓(xùn)練樣本(四號黑體漢字)，另一張文件上的字符圖片(三號黑體漢字)用于測試鑒別效果。每張打印文件上采集打印字符圖像25張，可以構(gòu)造出15幅左右的歸一化紋理圖像。從歸一化紋理圖像中提取紋理特征以后，利用PCA+LDA方法進(jìn)行特征選擇，得到降維后的特征向量，采用加權(quán)歐氏距離分類器來進(jìn)行鑒別。把未知打印文件墨粉紋理的特征向量同已經(jīng)訓(xùn)練好的已知樣本的打印文件相比較，當(dāng)且僅當(dāng)它的特征向量與第k類樣本的加權(quán)歐氏距離WED最小時(shí)，輸入打印文件被分類為第k臺打印機(jī)生成。加權(quán)歐氏距離按下面的公式計(jì)算
權(quán)利要求
1.一種基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法，其特征在于首先，利用高精度顯微放大系統(tǒng)采集打印文件上的打印字符筆畫圖像；然后從打印筆畫圖像中提取墨粉堆積小塊來構(gòu)造歸一化墨粉紋理圖；對歸一化墨粉堆積紋理圖提取紋理特征；對提取的紋理特征利用主成分分析和線性判別分析進(jìn)行模式分類，以判斷兩份打印文件是否為相同打印機(jī)打印生成。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法，其特征在于 采集到的打印文件上的打印字符筆畫圖像經(jīng)過預(yù)處理來提取歸一化打印墨粉堆積紋理圖像，預(yù)處理步驟包括先通過圖像分割定位打印筆畫中心的穩(wěn)定墨粉覆蓋區(qū)域，再從這些區(qū)域中提取16X16的小墨粉堆積圖片拼接成大小為256X256的歸一化紋理圖像；對構(gòu)造出的歸一化紋理圖像進(jìn)行局部灰度均衡，實(shí)現(xiàn)紋理圖像的背景均衡；最后得到歸一化的 256X256像素的灰度紋理圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法，其特征在于 圖像預(yù)處理中的小墨粉堆積圖片和拼接的歸一化紋理圖像尺寸均可調(diào)整。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法，其特征在于 打印文件紋理特征的提取，采用局部二進(jìn)模式，灰度共生矩陣，傅里葉頻譜，GABOR以及 WAVELET技術(shù)提取歸一化紋理圖像的紋理特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法，其特征在于 所述的模式分類采用SVM分類器，ADAB00ST分類器，以及多特征和多分類器融合方法。
6.權(quán)利要求1所述的基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法的應(yīng)用，其特征在于該方法適用于普通黑白激光打印文件、彩色激光打印文件和激光復(fù)印文件的鑒別。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種基于墨粉堆積紋理分析的打印文件鑒別方法。首先，利用高精度顯微放大系統(tǒng)采集打印文件上的打印字符筆畫圖像；然后從打印筆畫圖像中提取墨粉堆積小塊來構(gòu)造歸一化墨粉紋理圖；對歸一化墨粉堆積紋理圖特征的提取，采用局部二進(jìn)模式，灰度共生矩陣，傅里葉頻譜，GABOR以及WAVELET技術(shù)提取歸一化紋理圖像的紋理特征；提取的打印文件的紋理特征利用主成分分析和線性判別分析進(jìn)行模式分類，以判斷兩份打印文件是否為相同打印機(jī)打印生成。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)圖像分析，文本獨(dú)立的的自動(dòng)化打印文件鑒別，準(zhǔn)確率達(dá)到89％以上。
文檔編號G06K9/62GK102289665SQ20111025713
公開日2011年12月21日 申請日期2011年9月1日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月1日
發(fā)明者徐家臻, 鄧偉, 陳迪 申請人:華中師范大學(xué)