VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM VERIFIZIEREN VON DOKUMENTEN UNTER VERWENDUNG EINER WAVELET-TRANSFORMATION

Beschreibung

[0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Verifizieren von Dokumenten, bei dem bzw. mit der mehrere Abbildungen des Dokuments erfasst werden, aus den Abbildungen Merkmale abgeleitet werden, die Merkmale mit Expertenwissen verglichen werden und ein Verifizieren, beispielsweise Authentifizieren, eines Dokuments anhand eines Ergebnisses des Vergleichs vorgenommen wird. Ein Aspekt des Verfahrens betrifft die Ableitung der Merkmale.

[0002] Aus dem Stand der Technik ist es bekannt, Dokumente, welche beispielsweise Sicherheitsdokumente, wie insbesondere Reisepässe, Personalausweise, Identifikationskarten, Visa, Führerscheine, usw., oder Wertdokumente, wie insbesondere Banknoten, Schecks, Kreditkarten, Postwertzeichen usw., umfassen können, hinsichtlich ihrer Echtheit und Unverfälschtheit zu überprüfen. Eine solche Überprüfung wird als Verifikation oder Verifizierung bezeichnet. Als Verifikation wird hier auch das Identifizieren eines Dokuments als ein Dokumenttyp verstanden. Dies bedeutet, dass eine Erkennung einer Banknote als ein Dokument eines bestimmten Werts einer Ausstellungsbehörde auch als Verifikation verstanden wird.

[0003] Allgemein werden zur Verifizierung Merkmale des Dokuments analysiert und mit einem Expertenwissen verglichen, welches Angaben über die einzelnen Merkmale und deren Ausgestaltung und/oder über Merkmalskombinationen eines Dokuments umfasst, um hierüber eine Verifikation anhand beispielsweise einer Merkmalskombination vorzunehmen.

[0004] Aus der WO 2004/038553 A2 sind eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Einlesen und Authentifizieren von Dokumenten bekannt. Diese Dokumente umfassen beispielsweise Reisepässe, Führerscheine, Identitätsdokumente und Wertdokumente. Sie werden eingelesen, um darauf gespeicherte Informationen zu erhalten und zu verifizieren und um sie auf Sicherheitsmerkmale zu untersuchen und diese zu erfassen. Anhand der Sicherheitsmerkmale wird überprüft, ob das Dokument echt, gefälscht oder verfälscht ist. Zum Einlesen wird eine erste Abbildung des Dokuments aufgenommen. Aus der Abbildung wird die Größe des Dokuments bestimmt. Anhand der Größe wird das Dokument einer Klasse von Dokumenten zugeordnet, die dieselbe Größe aufweisen. Referenzdokumente für alle Dokumenttypen sind segmentiert und für jedes Segment ist eine Korrelationsnummer bestimmt. Eine Korrelationsnummer wird für jedes Segment des ersten Dokuments bestimmt, welches vorfestgelegte statische, für einen Dokumenttyp unveränderliche Informationen umfasst. Diese Korrelationsnummern werden mit den Korrelationsnummern der entsprechenden Segmente der Referenzdokumente verglichen, die dieselbe Größe wie das untersuchte Dokument aufweisen. Die Identität des Dokuments wird anhand des Vergleichs der Korrelationsnummern ausgeführt. Unter Ausnutzung der Kenntnis der Identität des Dokuments wird ein Satz von Sicherheitsmerkmalen erfasst und das identifizierte Dokument unter Verwendung der Sicherheitsmerkmale untersucht, um festzustellen, ob das Dokument echt ist, eine Fälschung oder ein verfälschtes Dokument ist.

[0005] Aus der WO 03/046815 A1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Validierung und Verifikation bekannt. Es werden eine Vorrichtung und ein Verfahren beschrieben, die automatisch ein Dokument identifizieren und validieren, um die Identität eines Nutzers des Dokuments zu validieren und um zu verifizieren, dass der Nutzer autorisiert ist, an einer Aktivität teilzunehmen, die durch das Dokument repräsentiert ist, und zum Vergleichen der Informationen auf dem Dokument mit Informationen aus Datenbanken, um zu bestimmen, ob es bekannte Bedenken hinsichtlich einer Echtheit des Dokuments oder einer Identität und/oder Vertrauenswürdigkeit des Nutzers gibt. Ursprünglich wird eine Dokumentenklasse eingegrenzt, indem zunächst die Größe des Dokuments bestimmt wird. Anschließend wird versucht, das Dokument als eines einer Gruppe, d.h. dessen Zugehörigkeit zu einem Dokumenttyp, zu identifizieren, indem Farben oder andere Charakteristika an bestimmten Orten auf dem Dokument geprüft werden, bis das Dokument als zugehörig zu einem Dokumenttyp identifiziert ist. Die Reihenfolge, in der die Orte des Dokuments abgesucht werden, ist von einer Historie der Dokumenttypen abhängig, die identifiziert worden sind. Ein identifiziertes Dokument wird verifiziert, indem Referenzinformationen über den Dokumenttyp nachgesehen werden. Unter Verwendung dieser Informationen werden bestimmte Inhalte eingelesen und nur besondere Sicherheits- und andere Merkmale zum Überprüfen des Dokuments verwendet. Die Inhalte des Dokuments werden gegen eine Datenbank abgeglichen, um dessen Inhalte zu verifizieren. Andere Datenbanken werden hinsichtlich gestohlener Dokumente, bekannter gültiger Dokumente und Reise- oder Zugangsbeschränkungen überprüft. Biometrische Daten auf dem Dokument und direkt von dem Nutzer des Dokuments gewonnene biometrische Daten werden miteinander verglichen, um den Nutzer zu verifizieren.

[0006] Die bekannten Verfahren basieren im Wesentlichen auf einem direkten Mustervergleich einer erfassten Abbildung des Dokuments. Hierbei werden jeweils vorzugsweise nur begrenzte Abbildungsbereiche miteinander verglichen, um nur statische Bereiche, d.h. solche Bereiche, die für alle Dokumente eines Typs, beispielsweise für alle Reisepässe einer Ausstellungsnation, identisch sind, miteinander verglichen werden. Da unterschiedliche Dokumenttypen solche statischen Informationen an unterschiedlichen Stellen aufweisen, müssen jeweils unterschiedliche Segmente oder Bereiche für einen Vergleich ausgewertet werden. Erst wenn das Dokument identifiziert ist, beispielsweise als Reisepass einer bestimmten Nation, findet eine nachgelagerte Überprüfung von Sicherheitsmerkmalen statt, anhand derer eine Echtheit und Unverfälschtheit der Dokumente überprüft wird.

[0007] Die bekannten Verfahren beruhen somit auf einer mehrstufigen Prüfungsprozedur, bei der es erforderlich ist, zunächst das Dokument zu identifizieren und anschließend für das identifizierte Dokument bekannte Sicherheitsmerkmale zu vergleichen. Verfälschungen, beispielsweise eine Änderung von aufgedruckten Personaldaten, auf einem Originalsicherheitsdokument können mit den bekannten Verfahren nur schwer oder gar nicht aufgespürt werden.

[0008] Aus der EP 2 000 992 A1 ist ein Verfahren zur Authentifizierung von Sicherheitsdokumenten, insbesondere Banknoten, bekannt, wobei ein authentisches Sicherheitsdokument Sicherheitsmerkmale umfasst, die in das Sicherheitsdokument integriert sind. Die Sicherheitsmerkmale umfassen charakteristische visuelle Merkmale, die intrinsisch für das Verfahren sind, welches zur Herstellung des Sicherheitsdokuments verwendet ist. Das Authentifierungsverfahren umfasst die Schritte (i) Erfassen einer Abbildung mindestens einer interessierenden Region der Oberfläche eines zu authentifizierenden Dokuments, wobei die Region mindestens ein Sicherheitsmerkmal aufweist, (ii) digitales Verarbeiten der Abbildung, indem die Abbildung in mindestens einen Unterraum zerlegt wird, der hochauflösende Details der Abbildung umfasst und Extrahieren klassifizierender Merkmale von dem Unterraum und (iii) Ableiten einer Authentizitätsbewertung für das Dokument, basierend auf den abgeleiteten Klassifizierungsmerkmalen.

[0009] Aus der WO 2007/105890 A1 ist ein Verfahren zum Bestimmen des Nennwerts einer Banknote bekannt. Hierfür wird eine Wavelet-Transformation verwendet. Die Abbildung einer Banknote wird vorverarbeitet, so dass Kanten der Abbildung erfasst werden. Die vorverarbeitete Abbildung wird eine vorgegebene Anzahl von Malen einer Wavelet-Transformation unterzogen und die Größe der absoluten Werte der Wavelet-Koeffizienten mit einem Referenzwert verglichen, um den Wert der Banknote korrekter zu ermitteln, ohne durch eine teilweise oder vollständige Verschmutzung der Banknote beeinflusst zu sein.

[0010] Der Erfindung liegt das technische Problem zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verifikation von Dokumenten, insbesondere Sicherheits- und/oder Wertdokumenten, zu schaffen, mit denen eine schnelle, einfache und zuverlässige Verifikation von Dokumenten durchgeführt werden kann.

[0011] Die Erfindung wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 15 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.

[0012] Der Erfindung liegt der Gedanke zugrunde, mehrere Abbildungen des Dokuments jeweils zunächst einer Wavelet-Transformation zu unterziehen und Merkmale aus einzelnen Wavelet-Pixeln oder Wavelet-Pixelbereichen abzuleiten. Durch die Verwendung einer Wavelet-Transformation werden Ortsfrequenzinformationen der Abbildung gewonnen, die immer noch einem Ort auf dem Dokument zugeordnet werden können. Hierdurch ist es möglich, sowohl für einen menschlichen Betrachter optisch wahrnehmbare Informationen als auch komplexere Merkmale, die sich durch einen reinen Mustervergleich der optischen Rohdaten nicht ableiten lassen, auf einfache Weise auszuwerten. Insbesondere wird ein Verfahren zum Verifizieren von Dokumenten vorgeschlagen, umfassend die Schritte: Erfassen mindestens einer Abbildung des Dokuments; Ableiten von Merkmalen aus der Abbildung; Vergleichen der Merkmale mit Expertenwissen; Verifizieren des Dokuments anhand eines Ergebnisses des Vergleichs, wobei vorgesehen ist, dass die Abbildung einer Wavelet-Transformation unterzogen wird und die Merkmale aus einzelnen Wavelet-Pixeln oder Wavelet-Pixelbereichen abgeleitet werden. Eine entsprechende Vorrichtung umfasst eine Erfassungseinheit zum Erfassen einer Abbildung des Dokuments sowie eine Auswerteeinheit, die anhand der erfassten Abbildung Merkmale ableitet. Ferner ist die Vorrichtung ausgestaltet, die abgeleiteten Merkmale mit Expertenwissen zu vergleichen und anhand des Ergebnisses des Vergleichs eine Verifizierung, beispielsweise Authentifizierung, des Dokuments vorzunehmen. Hierbei kann es zum Beispiel zur Prüfung einzelner Merkmale auf einem Dokument (Verifizierung, 1:1) oder aber zur Suche dieser Merkmale in mehreren Dokumenten kommen (Authentifizierung, 1:n, wobei n die Anzahl der Dokumente ist). Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die Auswerteeinheit eine Transformationseinheit umfasst, die die Abbildung einer Wavelet-Transformation unterzieht und dass die Merkmale aus einzelnen Wavelet-Pixeln oder Wavelet-Pixelbereichen abgeleitet sind. Insgesamt wird hierdurch ein Rechenaufwand deutlich reduziert, insbesondere wenn komplexere Merkmale hinsichtlich ihrer Existenz überprüft werden sollen.

Definitionen

[0013] Als ein Wavelet-Pixel wird ein Tupel angesehen, welches einen Koeffizientenwert der Wavelet-Transformation sowie die notwendigen Angaben umfasst, um den Koeffizientenwert zuzuordnen. Die notwendigen Angaben umfassen beispielsweise eine Position sowie eine Angabe einer Raumrichtung, bezüglich derer die Wavelet-Transformation eine spektrale Zerlegung vorgenommen hat, einen Frequenzbereich und gegebenenfalls eine Angabe, welcher von mehreren aufgenommenen Abbildungen desselben Dokuments der Koeffizientenwert zuzuordnen ist. Mit anderen Worten: Aus einem Wavlet-Pixel können Waveletkoeffizientenwert, Ortsinformation und Zugehörigkeit zu einem Frequenzbereich entnommen werden.

[0014] Unter einer räumlichen Frequenz wird im Zusammenhang dieser Anmeldung, sofern sich nichts anderes aus dem unmittelbaren Zusammenhang der Verwendung des Begriffes ergibt, jeweils ein Maß für eine Wiederkehr eines Merkmals, bezogen auf einen räumlichen Abstand, verstanden. Treten beispielsweise entlang einer Raumrichtung in zum Beispiel äquidistanten Abständen dunkle Pixel auf einem ansonsten weißen oder hellen Hintergrund auf, so ist über den Abstand eine Frequenz festgelegt. Ein Frequenzbereich ist ein Bereich, der ein Frequenzintervall umfasst. Bei dem genannten Beispiel treten in dem Frequenzbereich, der die Frequenz umfasst, mit der die dunklen Punkte auftreten, von Null verschiedene Koeffizienten bei einer Wavelet-Transformation auf. Während im allgemeinen Sprachgebrauch die Frequenz eine Wiederkehr bezogen auf die Zeit angibt, wird hier die Frequenz jeweils auf die Wiederkehr in einem räumlichen Abstand, bezogen auf eine Raumrichtung, verstanden. Daher ist es notwendig, jeweils auch die entsprechende Raumrichtung anzugeben.

[0015] Unter einem Spektralbereich wird eine Zusammenfassung (Menge) der Wavelet-Pixel einer Wavelet-Transformation verstanden, die zu einer Raumrichtung, einem Ortsbereich und einem Frequenzbereich gehören. Mit einer Wavelet-Transformation ist es möglich, mehrere Spektralbereiche für unterschiedliche Frequenzbereiche zu erzeugen. Spektralbereiche können sich somit hinsichtlich ihrer Raumrichtung und/oder ihres Frequenzbereichs unterscheiden.

Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung

[0016] Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Wavelet-Transformation mindestens eine der mehreren Abbildung in mehrere Spektralbereiche zerlegt, wobei jeder Spektralbereich Wavelet-Pixel für einen mit dem Ortsbereich der Abbildung korrespondierenden Ortsbereich bezüglich einer Raumrichtung des Ortsbereichs der mindestens einen Abbildung und bezüglich eines Frequenzbereichs umfasst. Dies bedeutet, dass jeder Spektralbereich Wavelet-Pixel umfasst, die einem Ort der Abbildung zugeordnet werden können. Der Ortsbereich des Spektralbereichs korrespondiert hierbei mit dem Ortsbereich der Abbildung. Somit gibt es in jedem Spektralbereich Wavelet-Pixel, die einem korrespondierenden Ortsbereich der Abbildung zugeordnet sind. Dies bedeutet auch, dass mit jedem Ortsbereich (nicht notwendigerweise mit jedem einzelnen Pixel) ein Ortsbereich des entsprechenden Spektralbereichs korrespondiert, der durch die Wavelet-Transformation gewonnene Koeffizientenwerte umfasst. Erfindungsgemäß ist vorgesehen, mehrere Abbildungen desselben Dokuments unter verschiedenen Aufnahmebedingungen zu erfassen, die jeweils einer Wavelet-Transformation unterzogen werden. Eine Vorrichtung zur Umsetzung des Verfahrens sieht daher zweckmäßigerweise vor, dass die Erfassungseinrichtung ausgebildet ist, das Dokument unter verschiedenen Aufnahmebedingungen zu erfassen.

[0017] Eine Wavelet-Transformation kann in einer Vorrichtung beispielsweise mittels einer programmgesteuerten Recheneinheit ausgeführt werden.

[0018] Andere Ausführungsformen sehen vor, dass eine Schaltungsanordnung vorgesehen ist, die eine Wavelet-Transformation anhand der Abbildungsrohdaten ausführt.

[0019] Es ist vorgesehen, dass jede Wavelet-Transformation für jeden Frequenzbereich drei Spektralbereiche erzeugt, die entsprechend einer Raumrichtung eines Basisvektors eines Koordinatensystems und einer Diagonalen des Koordinatensystems des Ortsbereichs der Abbildung zugeordnet sind. In der Regel bietet sich die Verwendung eines kartesischen Koordinatensystems an, welches bei einem rechteckigen Dokument so ausgerichtet ist, dass die Koordinatenachsen parallel zu den Längsseiten des rechteckigen Dokuments bzw. der Abbildung des Dokuments ausgerichtet sind. Da die Informationen in der Regel oder häufig parallel oder entlang einer Diagonalen, bezogen auf die Kanten des rechteckigen Dokuments, aufgedruckt sind, eignet sich eine solche Wavelet-Transformation besonders für eine Auswertung. Merkmale wie beispielsweise ein verwendeter Zeichenabstand lassen sich beispielsweise besonders einfach und genau bestimmen. Grundsätzlich kann jedes andere Koordinatensystem gewählt werden.

[0020] Vorzugsweise ist das Verfahren so ausgebildet, dass ein Wavelet-Pixel als ein Tupel darstellbar ist, welches einen Koeffizientenwert sowie eine Angabe umfasst, die eine Zuordnung zu der Abbildung zu einem Spektralbereich der entsprechenden Abbildung und zu einer Position in dem Ortsbereich des Spektralbereichs ermöglichen. In einer Vorrichtung zur Umsetzung des Verfahrens werden die Wavelet-Pixel vorzugsweise als Tupel oder Vektoren in einem Speicher abgelegt. Hierzu werden Speicherkonstrukte verwendet, die so ausgebildet sind, dass sie die genannten Angaben optimal, d.h. möglichst platzsparend, speichern können.

[0021] Bei einer Ausführungsform werden bei einer Auswertung ein oder mehrere Wavelet-Pixelbereiche verwendet, der oder die Wavelet-Pixel umfassen, die nicht einem zusammenhängenden Ortsbereich eines Spektralbereichs zugeordnet sind. Dies bedeutet, dass beim Auswerten der Wavelet-Pixel Wavelet-Pixel gemeinsam ausgewertet werden können, die nicht in einem zusammenhängenden Ortsbereich eines Spektralbereichs angeordnet sind. Ebenso ist es möglich, dass mehrere Wavelet-Pixel unterschiedlicher Spektralbereiche zu einem Wavelet-Pixelbereich zusammengefasst werden. Diese Wavelet-Pixelbereiche müssen nicht notwendigerweise mit derselben Abbildung des zu verifizierenden Dokuments korrespondieren.

[0022] Beispielsweise ist es bei einer Ausführungsform möglich, die mehreren Abbildungen so zu erfassen, dass unterschiedliche Wellenlängenbereiche des an dem Dokument gestreuten/reflektierten und/oder emittierten Lichts erfasst werden. Licht kann beispielsweise aufgrund einer angeregten Lumineszenz von dem Dokument emittiert werden. So können beispielsweise unterschiedliche Farbauszüge des Dokuments als Abbildungen erfasst werden. Um dies zu erreichen, ist bei einer Ausführungsform vorgesehen, dass das Dokument mit monochromatischer und/oder polychromatischer elektromagnetischer Strahlung bestrahlt wird. Um unterschiedliche Farbauszüge als Abbildungen desselben Dokuments zu erhalten, kann das Dokument beispielsweise zeitlich nacheinander mit monochromatischem Licht unterschiedlicher Wellenlänge belichtet werden und jeweils eine Abbildung erfasst werden. Bei einer Ausführungsform umfasst die Erfassungsvorrichtung somit eine oder mehrere monochromatische Lichtquellen und gegebenenfalls zusätzlich eine polychromatische Lichtquelle. Alternativ kann die Erfassungsvorrichtung eine oder mehrere wellenlängenselektive Erfassungseinheit umfassen, die ein polychromatisch beleuchtetes Dokument erfassen.

[0023] Da es üblich ist, in Sicherheitsdokumente auch Farbmittel zu integrieren, welche bei geeigneter Anregung selbständig Licht emittieren, ist bei einigen Ausführungsformen vorgesehen, dass beispielsweise eine Anregung mit UV-Strahlung vor- oder während eines Erfassens einer Abbildung erfolgt. Ebenso können andere Ausführungsformen eine Anregung im IR-Wellenlängenbereich vorsehen. Eine Ausführungsform sieht somit vor, dass die mehreren Abbildungen so erfasst werden, dass das Dokument unterschiedlich beleuchtet und/oder angeregt wird. Insbesondere ist es vorgesehen, dass das Dokument mit IR-Strahlung, sichtbarer Strahlung und/oder UV-Strahlung angeregt/beleuchtet wird. Ebenso sind jedoch Ausführungsformen möglich, bei denen andere Anregungsmechanismen, beispielsweise in Form eines elektrischen Felds usw., verwendet werden, um beispielsweise eine Elektrolumineszenz anzuregen.

[0024] Da die unterschiedlichen Abbildungen möglicherweise mit unterschiedlicher Qualität und/oder Auflösung aufgenommen werden und unterschiedliche Informationsgehalte des Dokuments repräsentieren, ist es bei einer Ausführungsform vorgesehen, dass die Wavelet-Transformationen für die unterschiedliche Abbildungen desselben Dokuments mit unterschiedlichen Wavelet-Basisfunktionen und/oder Skalierungen ausgeführt werden. Es versteht sich, dass auch Abbildungen gleicher Qualität und Auflösung mit unterschiedlichen Wavelet-Basisfunktionen und/oder Skalierungen transformiert werden können.

[0025] Um komplexe Merkmale zum Verifizieren von Sicherheitsdokumenten zu erhalten, ist bei einer Ausführungsform vorgesehen, dass zum Ableiten von Merkmalen mehrere Wavelet-Pixel in Kombination ausgewertet werden, die den unterschiedlichen Abbildungen desselben Sicherheitsdokuments und/oder unterschiedlichen Ortsbereichen und/oder unterschiedlichen Spektralbereichen jeweils desselben Sicherheitsdokuments zugeordnet sind.

[0026] Die Merkmale lassen sich anhand der Wavelet-Pixel oder einer Gruppe von Wavelet-Pixeln, die in einem Wavelet-Pixelbereich zusammengefasst sind bzw. werden, einfach ableiten. Bei einer bevorzugten Ausführungsform wird mindestens eines der Merkmale durch eine statistische Auswertung abgeleitet. Unter einer statistischen Auswertung wird hier ein Ermitteln einer Häufigkeit einzelner Koeffizientenwerte, das Vorliegen von Koeffizientenwerten in einem bestimmten Koeffizientenbereich, aber auch das Ermitteln komplexerer statistischer Größen, wie beispielsweise eines Mittelwerts von Koeffizientenwerten, einer Standardabweichung und/oder einer Varianz oder anderer Größen, verstanden.

[0027] Bei einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Ableiten eines Merkmals durch einen Vergleich ermittelter statistischer Eigenschaften oder Eigenschaftskombinationen mit für Merkmale typischen statistischen Vorgabeeigenschaften oder Vorgabeeigenschaftskombinationen erfolgt, wobei das Merkmal als abgeleitet gilt, wenn die ermittelte statistische Eigenschaft oder Eigenschaftskombination eine vorgegebene Übereinstimmung mit einer dem Merkmal zugeordneten typischen statistischen Vorgabeeigenschaft bzw. Vorgabeeigenschaftskombination aufweist. Beispielsweise kann für einen Wavelet-Pixelbereich ermittelt werden, wie viele Wavelet-Pixel einen Koeffizientenwert innerhalb eines bestimmten Wertebereichs aufweisen. Hierbei wird vorzugsweise eine Normierung auf die Gesamtzahl der betrachteten Wavelet-Pixel vorgenommen. Einzelne Merkmale von Sicherheitsdokumenten sind beispielsweise mit einem bestimmten relativen Anteil von Wavelet-Koeffizientenwerten in diesem Wertebereich korreliert. Dies bedeutet, dass das Merkmal eine Vorgabeeigenschaft aufweist, nämlich eine relative Häufigkeit, mit der in dem betrachteten Wavelet-Pixelbereich Koeffizientenwerte in dem bestimmten Wertebereich auftreten.

[0028] Da bei einer Wavelet-Transformation die einzelnen Wavelet-Pixel immer noch einem Ortsbereich der ursprünglichen Abbildung bzw. des Dokuments zugeordnet werden können, können die Merkmale lokal aufgelöst, d.h. zugeordnet zu Ortsbereichen der Abbildung des Dokuments, ermittelt werden.

[0029] Bei den abgeleiteten Merkmalen kann es sich beispielsweise um verwendete Druckverfahren handeln. Hierfür können einzelne Ortsbereiche oder auch das gesamte Dokument hinsichtlich einer Verwendung eines bestimmten Druckverfahrens untersucht werden. Es wurde herausgefunden, dass einzelne Druckverfahren, die zur Herstellung eines Dokuments verwendet sind, dazu führen, dass in bestimmten Spektralbereichen statistische Eigenschaften der Wavelet-Koeffizienten auftreten, die charakteristisch für das jeweilige Druckverfahren sind. Da bestimmte Druckverfahren einen hohen technischen Aufwand erfordern, liefert das Nachweisen eines bestimmten verwendeten Druckverfahrens in einfach gelagerten Fällen bereits eine ausreichende Sicherheit, um festzustellen, ob es sich um ein echtes oder gefälschtes Dokument handelt. Kann hingegen ein Druckverfahren identifiziert werden, welches für Sicherheitsdokumente in der Regel nicht verwendet wird, so stellt ein solches Merkmal ein Indiz dafür dar, dass dieses Dokument nicht echt oder zumindest verfälscht ist. Bei einer Ausführungsform ist somit vorgesehen, dass zum Ermitteln der statistischen Eigenschaften zum Ableiten eines Merkmals, welches ein Druckverfahren angibt, mit dem ein Ortsbereich des Dokuments bedruckt ist, eine relative Anzahl der Wavelet-Pixel des zugehörigen Ortsbereichs mindestens eines Spektralbereichs ermittelt wird, deren Koeffizientenwert in einem vorgegebenen Werteintervall liegt.

[0030] Auf einfache Weise lassen sich auch Verfälschungen an Sicherheitsdokumenten nachweisen, zu deren Ausführung eine Rasur ausgeführt wurde. Hierzu ist es vorteilhaft, dass die Wavelet-Pixel oder Wavelet-Pixelgruppen auf statistische Abweichungen gegenüber typischen statistischen Voreingabeeigenschaften ausgewertet werden, um solche Verfälschungen zu ermitteln.

[0031] Weitere einfach abzuleitende Merkmale umfassen: erkannte Kanten von gedruckten Zeichen oder Symbolen oder eine Erkennung einer Oberflächenbeschaffenheit, z.B. Relief, Struktur. Werden Wavelet-Pixelbereiche in Umgebungen von erkannten Kanten von gedruckten Zeichen oder Symbolen statistisch ausgewertet, um eine Oberflächenrauigkeit auf statische Abweichungen hin zu untersuchen, können beispielsweise wie oben erwähnt Rasuren erkannt werden, die eine Oberflächenbeschaffenheit des Dokuments charakteristisch verändern.

[0032] Anhand der abgeleiteten Merkmale findet bei einigen Ausführungsformen eine Klassifizierung und Identifizierung des Dokuments mittels eines neuronalen Netzwerks oder einer sogenannten Support-Vektor-Maschine oder eines anderen Klassifikationsverfahrens statt. Da ein Ableiten der Merkmale aus den Wavelet-Pixeln bzw. Wavelet-Pixelbereichen ein Ableiten allgemeiner Merkmale für Dokumente ermöglicht, beispielsweise das Vorhandensein mittels bestimmter Druckverfahren aufgedruckter Informationen, ein Vorhandensein eines Guillochendrucks, eine Bestimmung einer bestimmten Oberflächenrauigkeit usw., ist es möglich, anhand der ermittelten Merkmale sukzessive mögliche Dokumentidentifikationen auszuschließen. Während im Stand der Technik meist eine Vielzahl von Pixelbereichen zwischen dem zu verifizierenden Dokument und einem möglichen Referenzdokument zu vergleichen ist, um eine zuverlässige Identifikation zu ermöglichen, kann hier anhand eines Ableitens einer geringen Anzahl von Merkmalen eine eindeutige Identifikation eines Dokumenttyps herbeigeführt werden.

[0033] Bei einer Ausführungsform der Erfindung wird ein Verfahren geschaffen, bei denen vorgesehen ist, dass nach einem Ableiten einer statistischen Eigenschaft, welcher kein Merkmal in dem Expertenwissen zugeordnet ist oder werden kann, eine Antwort auf die Frage, ob (a) diese Eigenschaft ein neues authentisches Merkmal eines Dokuments oder (b) ein neues verfälschtes Merkmal eines Dokuments oder (c) ein neues eine Fälschung anzeigendes Merkmal eines Dokuments oder (d) keine
der vorgenannten Alternativen darstellt, erfasst wird und abhängig von der erfassten Antwort in den Fällen (a) bis (c) das Expertenwissen erweitert wird. Hierdurch kann ein selbstlernendes Verifikationsverfahren bzw. eine selbstlernende Verifikationsvorrichtung geschaffen werden. Eine Vorrichtung kann entsprechend ausgebildet werden.

[0034] Neben einem Abprüfen auf charakteristische Merkmale einzelner authentischer Dokumente ist es ebenso möglich, charakteristische Merkmale im Expertenwissen abzulegen, die eine Fälschung und/oder Verfälschung anzeigen. Hierdurch ist eine Prüfung von unbekannten Dokumenten im Hinblick darauf möglich, ob typische Fälschungsmerkmale vorhanden sind.

[0035] Bei einer Weiterbildung ist vorgesehen, dass eine Merkmalskombination eines Dokuments dem Expertenwissen zugeführt wird, wenn diese Merkmalskombination unbekannt ist und eine Verifikationsinformation erfasst wird, die das zugehörige Dokument als authentisches und/oder nicht authentisches Dokument identifiziert. Bei einem gemäß dem Expertenwissen nicht zu identifizierenden Dokumententyp wird bevorzugt eine Vielzahl von Merkmalen abgeleitet. Bei einer Ausführungsform der Erfindung ist es möglich, diese Merkmalskombinationen im Expertenwissen nach Dokumenttypen zu klassifizieren. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, gemeinsame Merkmale zu extrahieren, die einen jeweiligen Dokumenttyp eindeutig identifizieren. Ist eine ausreichend große Anzahl von Dokumenten eines Dokumenttyps gemäß dem Verfahren oder von der Vorrichtung bearbeitet worden, so kann dieser Dokumenttyp einfacher und schneller zuverlässig identifiziert werden. Die Anzahl der hierfür benötigten Merkmale wird automatisch auf ein notwendiges und hinreichendes Maß reduziert.

[0036] Bei einer Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens bzw. einer das erfindungsgemäße Verfahren umsetzenden Vorrichtung ist vorgesehen, dass das Expertenwissen Informationen über einzelne typische Merkmale von authentifizierten Dokumenten und/oder über typische gefälschte Merkmale umfasst. Diese sind nicht unmittelbar einzelnen Dokumenttypen zugeordnet. Bei einer solchen Ausführungsform erfolgt die Authentifizierung anhand des Vorliegens einzelner und/oder einer Kombination von Merkmalen, die identifiziert sind und die nicht explizit über das Expertenwissen einem Dokumententyp zugeordnet sind. Dieses Verfahren und eine entsprechende Vorrichtung können beispielsweise dort eingesetzt werden, wo Expertenwissen über eine konkrete Ausgestaltung einzelner Dokumenttypen nicht preisgegeben werden soll. Gegenüber einer gewöhnlichen Sichtkontrolle wird das
Auffinden nicht authentischer Dokumente durch einen Einsatz einer solchen Vorrichtung bzw. die Anwendung eines solchen Verfahrens bereits deutlich gesteigert.

[0037] Bei einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass Merkmalen und/oder Kombinationen von Merkmalen Gewichtungen zugeordnet sind und anhand der für ein Dokument abgeleiteten Merkmale und Merkmalskombinationen aus den Gewichtungen eine Gesamtgewichtung ermittelt wird, die ein Maß für ein Vorliegen eines authentischen Dokuments angibt. Hierbei können Merkmale, die auf eine Fälschung hinweisen, negativ berücksichtigt werden.

[0038] Nachfolgend wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf eine Zeichnung näher erläutert. Hierbei zeigen:

Fig. 1

ein schematisches Ablaufdiagramm für eine Ausführungsform eines Verfahrens zur Verifikation von Dokumenten;

Fig. 2

eine schematische Darstellung eines Dokuments;

Fig. 3

eine schematische Darstellung der sich aus der Wavelet-Transformation ergebenden Spektralbereiche zu dem Dokument nach Fig. 2;

Fig. 4, 5

grafische Darstellungen statistischer Auswertungen für ein glattes (Fig. 4) und ein raues (Fig. 5) Dokument;

Fig. 6

eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Verifizieren eines Dokuments;

Fig. 7

eine schematische Darstellung zur Erläuterung einer lokalisiert durchgeführten Verifikationsprüfung; und

Fig. 8

eine schematische Darstellung einer Verifikationsvorrichtung, die eine externe Datenbank mit Expertenwissen nutzt.

[0039] In Fig. 1 ist schematisch ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Verifikation von Dokumenten gezeigt. Zunächst werden mehrere Abbildungen ein und desselben Dokuments erfasst 1. In einem weiteren Verfahrensschritt werden die mehreren Abbildungen jeweils einer Wavelet-Transformation unterzogen 2. Hierbei werden unterschiedliche Spektralbereiche erzeugt.

[0040] In Fig. 2 ist exemplarisch eine Abbildung 3 eines Dokuments schematisch dargestellt.

[0041] In Fig. 3 sind die sich durch die Wavelet-Transformation ergebenden Spektralbereiche der in Fig. 2 gezeigten Abbildung 3 des Dokuments schematisch dargestellt. Bei der gewählten Wavelet-Transformation werden für unterschiedliche Frequenzbereiche 4-1, 4-2, 4-3, ... 4-n jeweils drei Spektralbereiche 4-1a, 4-1b, 4-1c, 4-2a, 4-2b, 4-2c, ... erzeugt. Dies bedeutet, dass die Wavelet-Zerlegung bezüglich dreier unterschiedlicher Raumrichtungen hier parallel zur Längskante 5 des Dokuments (Spektralbereich mit a gekennzeichnet), parallel zur kurzen Seitenkante 6 des Dokuments (Spektralbereich gekennzeichnet durch b) und entlang einer Diagonalen 7 des Dokuments (Kennzeichnung des Spektralbereichs mit c) vorgenommen wird. Bei der Wavelet-Transformation werden Koeffizientenwerte ermittelt, die einem Ort auf der Abbildung des Dokuments, einem Frequenzbereich und einer Raumrichtung, entlang derer die spektrale Zerlegung vorgenommen wird, zugeordnet ist. Bei der Darstellung in Fig. 3 sind die Koeffizientenwerte als Graustufen an dem jeweiligen Ort dargestellt. Für jeden Frequenzbereich 4-1, ..., 4-n und jede Raumrichtung, entlang derer die Wavelet-Transformation die spektrale Zerlegung vornimmt, ist ein eigener Ortsbereich dargestellt. Gut zu erkennen ist, dass beispielsweise ein Sicherheitsmerkmal 8, welches ein strahlenförmig ausgebildeter Stern ist, in unterschiedlichen Ausprägungen in den einzelnen Spektralbereichen erkennbar ist, wobei die Ausprägungen dieses Merkmals mit den Bezugszeichen 8' gekennzeichnet sind. Während in den Spektralbereichen 4-1a, 4-2a hauptsächlich die parallel zur kurzen Seitenkante ausgerichteten strahlenförmigen Linien des Sicherheitsmerkmals 8 Koeffizientenwerte mit hoher Intensität erzeugen, erzeugen die parallel zur Längsachse ausgerichteten Strahlen des Sicherheitsmerkmals 8 hohe Koeffizientenwerte in den Spektralbereichen 4-1b, 4-2b, in denen die Wavelet-Zerlegung parallel zur kurzen Seitenkante vorgenommen ist. Es ist für den Fachmann erkennbar, dass die Wavelet-Pixel dem Ortsbereich der Abbildung nach wie vor lokal zugeordnet werden können.

[0042] Gemäß dem schematisch dargestellten Verfahrensablauf nach Fig. 1 wird anschließend ein Ableiten 9 von Merkmalen anhand der ermittelten Wavelet-Pixel vorgenommen.

[0043] Hierzu wird Expertenwissen verwendet, welches angibt, wie die Wavelet-Pixel einzeln oder in bestimmten Wavelet-Pixelgruppen, welche auch als Wavelet-Pixelbereiche bezeichnet werden, auszuwerten sind, um ein Merkmal abzuleiten. Die einzelnen Wavelet-Pixel eines Wavelet-Pixelbereichs müssen nicht räumlich benachbart oder aus demselben Spektralbereich oder aus derselben Abbildung des Dokuments stammen. Vielmehr können Wavelet-Pixel zu einem Wavelet-Pixelbereich beliebig kombiniert werden, solange sie aus Abbildungen ein und desselben Dokuments stammen.

[0044] Ein Ableiten von Merkmalen, welche beispielsweise ein Druckverfahren, eine Oberflächenbeschaffenheit, eine Zeichengröße usw. sein können, kann am einfachsten durch eine statistische Auswertung einzelner Pixel oder von Pixelbereichen erfolgen. Beispielhaft wird dies anhand der Fig. 4 und 5 erläutert. Fig. 4 und 5 zeigen Grafen, in denen eine Häufigkeit von Koeffizientenwerten in einer Wavelet-Pixelgruppe aufgetragen ist. Entlang der Abszisse 22 sind die Koeffizientenwerte und entlang der Ordinate 23 deren Häufigkeiten normiert auf eine maximale Häufigkeit eines Koeffizientenwertes aufgetragen. Während in Fig. 4 eine Abbildung eines glatten Dokuments ausgewertet ist, ist in Fig. 5 eine Abbildung eines rauen oder aufgrund von Verfälschungen aufgerauten Dokuments dargestellt. Gut zu erkennen ist, dass es charakteristische statistische Eigenschaften gibt, die für beide Dokumente identisch sind und genauso charakteristische Eigenschaften gibt, die für die Dokumente unterschiedlich sind. In den dargestellten Spektren sind drei Linien 25, 26, 27 zu erkennen, die bei denselben Koeffizientenwerten ihren Schwerpunkt aufweisen. Dieses statistische Merkmal bzw. diese statistischen Merkmale (Schwerpunktspositionen) sind für beide Dokumente bzw. deren Abbildungen identisch. Die aus den Abbildungen der beiden Dokumente abgeleiteten Wavelet-Pixel, d.h. Koeffizientenwerte, unterscheiden sich jedoch hinsichtlich ihrer Verteilung dahingehend, dass die sich ergebenden Linien 25, 26, 27 unterschiedliche Breiten 28, 29, 30 aufweisen. Bei den Linien 25, 26, 27, die aus den Wavelet-Pixeln abgeleitet sind, die aus der Abbildung des rauen Dokuments gewonnen sind, ist insbesondere im Bereich eines Fußes der Linien eine deutliche Verbreiterung zu erkennen. Hierdurch ist es auf einfache Weise möglich, raue Dokumente oder durch Fälscheraktivitäten aufgeraute Dokumente von glatten Dokumenten zu unterscheiden.

[0045] Es ergibt sich für den Fachmann, dass hier lediglich exemplarisch eine Ableitung eines möglichen Merkmals beschrieben ist. Eine Vielzahl weiterer Merkmale, welche beispielsweise eine Angabe umfassen, mit welchem Druckverfahren ein Bereich und/oder das gesamte Dokument bedruckt sind, eine Angabe über verwendete Farben und/oder Farbzusammensetzungen usw., abgeleitet werden können. Die benötigten Auswerteschritte, d.h. Rechenschritte, die zum Ableiten einzelner Merkmale aus den Wavelet-Pixeln oder Wavelet-Pixelbereichen notwendig sind, sind in der Regel nicht aufwendig. Um beispielsweise festzustellen, ob ein Dokument rau oder glatt ist, wäre es in dem oben gezeigten Beispiel vermutlich ebenfalls ausreichend, Koeffizientenwertbereiche im Bereich der Linienfüße auf ein Vorhandensein von Koeffizientenwerten zu untersuchen. Ein vollständiges Histogramm müsste somit nicht erstellt werden.

[0046] Anhand der abgeleiteten Merkmale ist es möglich, unter Rückgriff auf Expertenwissen, welches eine Klassifizierung 10 zulässt, eine Identifizierung und/oder Verifikation des Dokuments vorzunehmen. Schließlich wird ein Ergebnis der Verifikation ausgegeben 11.

[0047] In Fig. 6 ist eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zur Verifikation von Dokumenten dargestellt. Die Vorrichtung 41 umfasst eine Erfassungseinrichtung 42. Die Erfassungseinrichtung 42 umfasst eine grafische Erfassungseinheit 43, welche beispielsweise als Digitalkamera oder als Scanner ausgebildet sein kann. Zusätzlich umfasst die Erfassungseinrichtung 42 vorzugsweise eine oder mehrere Beleuchtungseinrichtungen 44, 45. Hierdurch wird es möglich, ein Dokument 46 unterschiedlich zu belichten und mittels der grafischen Erfassungseinheit 43 eine oder mehrere Abbildungen zu erfassen. Ebenso kann die Erfassungseinrichtung 42 bei anderen Ausführungsformen eine Einrichtung zum Anlegen des elektrischen Felds an Kontakte des Dokuments aufweisen, um beispielsweise eine Elektrolumineszenz auszulösen. Die grafische Erfassungseinheit 43 ist vorzugsweise so ausgebildet, dass sie schwellenlängenselektiv Abbildungen aufnehmen kann. So ist es möglich, eine Abbildung des Dokuments 46 zu erfassen, die beispielsweise nur elektromagnetische Strahlung erfasst, welche im infraroten Wellenlängenbereich emittiert und/oder reflektiert und gestreut wird. Insgesamt ist die Erfassungseinrichtung 42 so ausgebildet, dass sie in der Lage ist, grafische Abbildungen des Dokuments 46 zu erfassen. Um unterschiedliche Wellenlängen zu erfassen, können auch mehrere grafische Erfassungseinheiten vorgesehen sein.

[0048] Die Vorrichtung 41 umfasst ferner eine Transformationseinheit 47. Die Transformationseinheit 47 ist ausgebildet, die die Abbildungen repräsentierenden Daten einer Wavelet-Transformation zu unterziehen. Hierdurch werden für jede Abbildung Spektralbereiche erzeugt, die vorzugsweise in einem Speicher 48 für eine weitere Bearbeitung abgelegt werden. Die Transformationseinheit 47 kann bei einigen Ausführungsformen auch mittels einer programmgesteuerten Recheneinheit 55 ausgebildet sein. Die Vorrichtung 41 umfasst ferner eine Auswerteeinheit 49, die anhand der Wavelet-Pixel oder Wavelet-Pixelbereiche, die in den erzeugten Spektralbereichen enthalten sind, Merkmale des Dokuments ableitet. Die Auswerteeinheit 49 kann mittels einer oder mehrerer elektronischen Schaltungen ausgebildet sein. Alternativ kann die Auswerteeinheit 49 mittels der programmgesteuerten Recheneinheit 55 oder einer anderen Recheneinheit realisiert sein. Zur Ableitung der Merkmale können in der Speichereinheit 48 abgelegte Informationen, beispielsweise Programmmodule 56, abgerufen werden, die als eine Repräsentation von Expertenwissen für ein Ableiten der Merkmale angesehen werden können.

[0049] Die Vorrichtung 41 umfasst ferner eine Verifikationseinheit 50, die in der dargestellten Ausführungsform ebenfalls mittels der Recheneinheit 55 realisiert ist. Diese ist ausgebildet, anhand von in der Speichereinrichtung 48 abgelegten Experteninformationen eine Klassifikation des Dokuments 46 anhand der abgeleiteten Merkmale vorzunehmen.

[0050] Bei einer sehr einfachen Ausführungsform reicht es aus, zur Verifikation des Dokuments ein einziges typisches Merkmal abzuleiten. In einem solchen Fall besteht die Verifikationseinheit aus einer Abfrageeinrichtung, die prüft, ob das abgeleitete Merkmal mit dem erwarteten Merkmal übereinstimmt, d.h., ob das Merkmal abgeleitet werden konnte. Bei komplexeren Dokumenten werden jedoch mehrere Merkmale in Kombination ausgewertet, um das Dokument zu klassifizieren und einem Dokumenttyp zuzuordnen. Die Klassifizierung kann beispielsweise mittels eines neuronalen Netzwerks oder einer Support-Vektor-Maschine erfolgen. Das Expertenwissen über die Klassifikation ist dann zumindest teilweise in dem neuronalen Netzwerk bzw. der Support-Vektor-Maschine enthalten. Diese können programmgesteuert mittels eines Rechners ausgestaltet sein.

[0051] Es ergibt sich für den Fachmann, dass die Informationseinheit, die Auswerteeinheit und/oder die Verifikationseinheit, sofern sie ganz oder teilweise mittels eines programmgesteuerten Rechners realisiert sind, mittels ein und desselben Rechners bzw. Mikroprozessors realisiert werden können.

[0052] Die dargestellte Ausführungsform umfasst ferner eine Ausgabeeinheit 51, um ein Verifikationsergebnis auszugeben. Dieses kann beispielsweise eine Angabe darüber sein, ob das Dokument echt ist, eine Fälschung ist oder verfälscht ist. Bei anderen Ausführungsformen kann zusätzlich oder alternativ der Dokumententyp ausgegeben werden, als welches das Dokument identifiziert worden ist.

[0053] Bei der Ausgabeeinheit kann es sich um eine beliebige Einheit handeln, die in der Lage ist, Informationen auszugeben. Beispielsweise kann es sich um eine Anzeigeeinrichtung handeln. Bei anderen Ausführungsformen kann es sich jedoch um eine Schnittstelle handeln, die die Ausgabe in Form von elektronischen Signalen vornimmt, die von anderen elektronischen Einrichtungen ausgewertet und gegebenenfalls in eine für einen Nutzer wahrnehmbare Form übersetzt werden können.

[0054] Die Vorrichtung 41 umfasst ferner eine Eingabeeinheit 52, über die Nutzereingaben erfasst werden können. Hierdurch ist es möglich, beispielsweise das Expertenwissen zu erweitern. Bei der dargestellten Ausführungsform ist die Speichereinrichtung 48 Bestandteil der Vorrichtung 41. Bei anderen Ausführungsformen kann es vorgesehen sein, dass zumindest ein Teil des Expertenwissens in einer externen Datenbank abgelegt ist. Eine solche Ausführungsform ist beispielsweise in Fig. 8 dargestellt. Die Verifikationsvorrichtung 41 ist dort über ein Kommunikationsnetz 53 mit einer externen Datenbank 54 verbunden. Diese enthält notwendiges Expertenwissen, um ein Ableiten von Merkmalen zu ermöglichen und/oder Informationen für eine Klassifizierung und/oder Verifizierung des Dokuments, dessen Abbildung bzw. Abbildungen erfasst sind. Bei anderen Ausführungsformen kann vorgesehen sein, dass zumindest ein Teil der Klassifizierung in einer Zentraleinrichtung vorgenommen wird. Bei einer solchen Ausführungsform wird in der lokalen Verifikationsvorrichtung lediglich eine Erfassung der einen oder der mehreren Abbildungen sowie in die Transformation der Abbildungsdaten mittels einer Wavelet-Transformation durchgeführt. Ferner werden die einzelnen Merkmale in dem Verifikationsgerät abgeleitet. Die Merkmale bzw. ihre speziellen Ausprägungen werden dann zu der Zentraleinheit übertragen. Anhand der übermittelten Merkmalsinformationen wird dann eine Klassifizierung des Dokuments bzw. eine Verifikation vorgenommen. Das Verifikationsergebnis wird dann zu der Verifikationsvorrichtung zurückübertragen und ausgegeben.

[0055] Bei einigen Ausführungsformen ist vorgesehen, dass die Verifizierung anhand einzelner Merkmale oder Merkmalskombinationen vorgenommen wird, die Dokumenttypen oder Klassen von Dokumenttypen zugeordnet sind. Bei einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass ein oder mehrere Merkmale abgeleitet werden, die unterschiedliche Ausprägungen, beispielsweise unterschiedliche Werte, annehmen können. Anhand der unterschiedlichen ermittelten Ausprägungen der einzelnen Merkmale für ein Dokument wird dann ein Konfidenzwert gebildet, der ein Maß dafür ist, ob es sich bei dem untersuchten Dokument um ein echtes oder ein gefälschtes oder verfälschtes Dokument handelt. Die einzelnen abgeleiteten Merkmale können mit einem Wichtungsfaktor versehen sein. Eine Verifikation anhand dieses Verfahrens bietet sich insbesondere dann an, wenn eine Klasse von Dokumenten hinsichtlich einzelner Merkmale eine gewisse Variationsbreite aufweist. Schwankt beispielsweise eine Rauigkeit eines verwendeten Dokumentmaterials bei den Reisepässen eines Staates, so kann als ein Merkmal die Rauigkeit des Dokuments ermittelt werden. Bestimmt man die Rauigkeitswerte für eine große Anzahl von Dokumenten, so kann man ein Histogramm erstellen, durch welches für jeden Rauigkeitswert eine Häufigkeit angegeben werden kann, mit der dieser Rauigkeitswert auftritt. Führt man eine solche Analyse für unterschiedliche Merkmale aus und gewichtet die einzelnen Merkmale, so kann man hieraus auf einfache Weise einen Konfidenzwert dafür ableiten, dass es sich bei dem Dokument um ein echtes Dokument handelt. Weist das Dokument in vielen Einzelmerkmalen eine hohe Abweichung von dem statistischen Mittelwert für das jeweilige Merkmal auf, so wird ein resultierender Konfidenzwert sich stark von dem Konfidenzwert derjenigen Dokumente unterscheiden, deren Einzelmerkmale jeweils nahe an den entsprechenden Mittelwerten liegen. Dieses Verfahren ermöglicht es, anhand der Ermittlung einfach festzustellender Merkmale für Dokumente eine zuverlässige Echtheitsprüfung und gegebenenfalls auch eine Identifizierung vorzunehmen. Hierbei wird angemerkt, dass eine Identifizierung nicht nur möglich ist, indem Dokumente mit einer Variationsbreite in den einzelnen Merkmalen untersucht werden. Vielmehr ist es ebenso möglich, Merkmale, die unterschiedliche Ausprägungen haben, auf diese Weise miteinander zu kombinieren, um jedem Dokument einen charakteristischen Wert, welcher beispielsweise als Erkennungswert bezeichnet wird, zuzuordnen. Die Erkennungswerte von echten Dokumenten eines Dokumententyps, beispielsweise eines Reisepasses einer Nation, werden alle einen ähnlichen Wert aufweisen. Anhand der Erkennungswerte ist somit auch eine Klassifikation der Dokumente möglich. Hierbei wird herausgestellt, dass keine genaue Zuordnung einer Merkmalskombination mit bestimmten Ausprägungen zu einem bestimmten Dokumenttyp in dem Expertenwissen gespeichert ist.

[0056] Ein solches Verfahren eignet sich ferner, um ein selbstlernendes Verifikationssystem aufzubauen. Werden beispielsweise sämtliche Dokumente hinsichtlich einer Vielzahl von Merkmalen untersucht, so können die ermittelten Erkennungswerte in einem Speicher abgelegt werden. Zumindest während einer Lernphase ist es notwendig, dass eine auf andere Weise ausgeführte Überprüfung des Dokuments, beispielsweise über eine Prüfperson oder eine andere Verifikationsvorrichtung, vorgenommen wird, und zu jedem Dokument eine Verifikationsentscheidung oder eine andere Verifikationsinformation erfasst wird. Im einfachsten Fall wird lediglich erfasst, ob es sich um ein echtes oder um ein gefälschtes oder verfälschtes Dokument handelt. Somit ist es möglich, einzelnen Erkennungswerten eine Verifikationsinformation zuzuordnen. Sobald eine ausreichend große Anzahl von Dokumenten des gleichen Typs erfasst ist, können Dokumente dieses Typs zuverlässig als echt, gefälscht oder verfälscht erkannt werden.

[0057] Bei einer anderen Ausführungsform eines selbstlernenden Verifikationsverfahrens bzw. einer entsprechenden Vorrichtung ist vorgesehen, dass für die einzelnen erfassten Dokumente in einer Lernphase die konkreten Merkmalsausprägungen der abgeleiteten Merkmale abgespeichert werden. Hierdurch werden differenzierte Verifikationsanalysen erleichtert. Soll nicht nur eine Prüfung auf Echtheit, sondern zusätzlich eine Klassifikation ausgeführt werden, so ist dieses bei einer großen Anzahl von möglichen Dokumenten zuverlässiger möglich, wenn für die einzelnen Dokumenttypen charakteristische Merkmalskombinationen oder Merkmalsausprägungen gespeichert werden.

[0058] Bei einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass in der Lernphase zunächst für alle Dokumente dieselben Merkmale abgeleitet und deren Ausprägungen gespeichert werden. Zusätzlich wird eine Verifikationsinformation, die beispielsweise das Dokument identifiziert, erfasst. Sind eine Vielzahl von Dokumenten desselben Dokumenttyps erfasst worden, so lässt es sich ermitteln, in welchen Merkmalen bzw. mit welchen Merkmalsausprägungen die Dokumente eines Dokumententyps übereinstimmen bzw. sich von anderen Dokumenttypen abgrenzen lassen. Auf diese Weise kann es erreicht werden, dass nach der Lernphase nur noch eine begrenzte Anzahl von Merkmalen abzuleiten ist, um eine Klassifizierung eines Dokuments vorzunehmen. Ebenso ist es selbstverständlich möglich, Merkmale zu erfassen, die eindeutig gefälschte und/oder verfälschte Dokumente kennzeichnen. Häufig ist es sinnvoll, die Dokumente ebenfalls auf ein Vorliegen solcher Merkmale zu untersuchen, um eine Verifikationsentscheidung zu treffen. Dies gilt insbesondere dann, wenn ein Dokument anhand von Merkmalen identifizierbar ist, die beim Verfälschen des Dokuments nicht verändert werden.

[0059] Bei einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass eine Verifikation einzelner Merkmale, insbesondere lokal aufgelöst, vorgenommen wird, nachdem der Dokumenttyp identifiziert ist. Hierdurch ist es möglich, insbesondere solche Merkmale auf Verfälschungen zu untersuchen, die für eine Individualisierung und/oder Personalisierung eines Dokuments verantwortlich sind. Dies sind beispielsweise biometrische Daten in Form eines Passbilds oder alphanumerische Aufdrucke, die einen Namen, eine Anschrift, ein Geburtsdatum, eine Seriennummer usw. umfassen.

[0060] Anhand von Fig. 7 soll erläutert werden, wie eine lokalisierte Ableitung von Merkmalen und eine gezielte Verifikation vorgenommen werden können. Ein Dokument 61 umfasst mehrere lokale Bereiche 62-1 bis 62-10, an denen beispielsweise jeweils ein alphanumerisches Zeichen einer maschinenlesbaren Zeile aufgedruckt ist. Für die einzelnen lokalen Bereiche 62-1 bis 62-10 werden aus entsprechenden örtlichen Bereichen der Spektralbereiche Wavelet-Pixel statistisch ausgewertet, um unterschiedliche Merkmale, hier beispielsweise drei Merkmale, abzuleiten. Für die Merkmale a, b und c ist jeweils eine statistische Verteilung einer Häufigkeit gegen die Merkmalsausprägung aufgetragen, die sich bei einer Auswertung aller Bereiche 62-1 bis 62-10 ergibt. Um Verfälschungen aufzufinden, wird nun untersucht, ob die Merkmalsausprägungen aus einem Bereich in einem oder mehreren der Merkmale a bis c signifikant von der statistischen Gesamtheit abweichen. Die einzelnen Merkmalsausprägungen für die Merkmale a bis c sind schematisch als Kästen dargestellt, denen eine Ziffer zwischen 1 und 10 zugeordnet ist, die die Merkmalsausprägung des entsprechenden Bereichs des Dokuments angeben, welches im Bezugszeichen dieselbe Ziffer als nachgestellte Zahl aufweist. Es wird deutlich, dass die Merkmalsausprägungen der Bereiche 62-4, 62-5 und 62-7 jeweils zumindest für zwei Merkmale eine deutliche Abweichung von den Merkmalsausprägungen der übrigen Bereiche 61-1 bis 61-10 aufweisen. Hieraus lässt sich ableiten, dass in diesen Bereichen Verfälschungen vorgenommen sind.

[0061] Es ergibt sich für den Fachmann, dass hier lediglich beispielhafte Ausführungsformen beschrieben sind. Die einzelnen im Zusammenhang mit den verschiedenen Ausführungsformen beschriebenen Merkmale können beliebig kombiniert werden, um ein Verifikationsverfahren oder eine Verifikationsvorrichtung auszubilden.

Bezugszeichenliste

[0062] 

1

Erfassen von Abbildungen

2

Ausführen einer Wavelet-Transformation

3

Abbildung

4-n

Frequenzbereich

4-n-a

Spektralbereich zur Richtung a

5

Längskante

6

kurze Seitenkante

7

Diagonale

8

Sicherheitsmerkmal

9

Ableiten von Merkmalen

10

Klassifikation/Verifizieren

11

Ausgeben eines Ergebnisses

22

Abszisse

23

Ordinate

25-27

Linien

28-30

Breite der Linien

41

Vorrichtung zur Verifikation

42

Erfassungseinrichtung

43

grafische Erfassungseinheit

44, 45

Beleuchtungseinrichtungen

46

Dokument

47

Transformationseinheit

48

Speichereinrichtung

49

Auswerteeinheit

50

Verifikationseinheit

51

Ausgabeeinheit

52

Eingabeeinheit

53

Kommunikationsnetz

54

Datenbank

55

Recheneinheit

56

Programmmodule

61

Dokument

62-1 ... 62-10

lokale Bereiche

Ansprüche

1. Verfahren zum Verifizieren von Dokumenten (46; 61) umfassend die Schritte:

Erfassen mehrerer unterschiedlicher Abbildungen (3) desselben Dokuments (46; 61) unter verschiedenen Aufnahmebedingungen mittels einer Erfassungseinrichtung (42);

Ableiten von Merkmalen aus den Abbildungen (3) mittels einer Auswerteeinheit (49),

Vergleichen der Merkmale mit Expertenwissen mittels einer Verifikationseinheit (50),

Verifizieren des Dokuments (46; 61) anhand eines Ergebnisses des Vergleichs, wobei die Abbildungen (3) jeweils mittels einer Transformationseinheit (47) einer Wavelet-Transformation unterzogen werden, und die Merkmale aus einzelnen Wavelet-Pixeln oder Wavelet-Pixelbereichen abgeleitet werden, wobei jede Wavelet-Transformation für jeden Frequenzbereich (4-n) drei Spektralbereiche (4-n-x) erzeugt, die entsprechend einer Raumrichtung eines Basisvektors eines Koordinatensystems und einer Diagonalen (7) in dem Koordinatensystem des Ortsbereichs der Abbildung (3) zugeordnet sind.

2. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass einer der ausgewerteten Wavelet-Pixelbereiche Wavelet-Pixel umfasst, die nicht einem zusammenhängenden Ortsbereich eines Spektralbereichs (4-n-x) zugeordnet sind.

3. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Wavelet-Transformationen für die mehreren unterschiedliche Abbildungen (3) desselben Dokuments (46; 61) mit unterschiedlichen Wavelet-Basisfunktionen und/oder Skalierungen ausgeführt werden.

4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zum Ableiten von Merkmalen mehrere Wavelet-Pixel in Kombination ausgewertet werden, die mehreren unterschiedlichen Abbildungen (3) desselben Sicherheitsdokuments und/oder unterschiedlichen Ortbereichen und/oder unterschiedlichen Spektralbereichen (4-n-x) zugeordnet sind.

5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Wavelet-Pixel oder Wavelet-Pixelbereiche statistisch ausgewertet werden, um mindestens eines der Merkmale für das Dokument (46; 61) abzuleiten.

6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Wavelet-Pixel oder Wavelet-Pixelgruppen auf statistische Abweichungen gegenüber typischen statistischen Vorgabeeigenschaften ausgewertet werden, um Verfälschungen zu ermitteln.

7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Merkmale erkannte Kanten von gedruckten Zeichen oder Symbolen umfassen und Wavelet-Pixelbereiche in Umgebungen von erkannten Kanten von gedruckten Zeichen oder Symbolen statistisch ausgewertet werden, um eine Oberflächenrauigkeit auf statistische Abweichungen hin zu untersuchen.

8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass anhand der abgeleiteten Merkmale mittels eines neuronalen Netzwerks oder einer Support-Vektormaschine eine Klassifizierung des Dokuments (46; 61) durchgeführt wird, wobei das Expertenwissen in Form des selbstlernenden neuronalen Netzwerks oder der Support-Vektormaschine gespeichert wird.

9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass erste Merkmale aus den Wavelet-Pixeln abgeleitet werden und anhand der ersten Merkmale eine Klassifizierung des Dokuments (46; 61) in einen Dokumententyp erfolgt;
aus einer Datenbank Informationen über zweite Merkmale des ermittelten Dokumententyps abgerufen werden und
anhand der Informationen über die zweiten Merkmale die zweiten Merkmale des Dokuments (46; 61) hinsichtlich eines Vorhandenseins und/oder einer Unverfälschtheit mittels eines Auswertens von Wavelet-Pixel oder Wavelet-Pixelgruppen überprüft werden.

10. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass nach einem Ableiten einer statistischen Eigenschaft, welche keinem Merkmal in dem Expertenwissen zugeordnet ist oder werden kann, eine Antwort auf die Frage, ob diese Eigenschaft

a) ein neues authentisches Merkmal eines Dokuments (46; 61) oder

b) ein neues verfälschtes Merkmal eines Dokuments (46; 61) oder

c) ein neues eine Fälschung anzeigendes Merkmal eines Dokuments (46; 61) oder

d) keine von den vorgenanten Alternativen

darstellt, erfasst wird und abhängig von der erfassten Antwort in den Fällen a) bis c) das Expertenwissen erweitert wird.

11. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Merkmalskombinationen von Dokumenten (46; 61) dem Expertenwissen zugefügt werden, wenn diese Merkmalskombination unbekannt ist und eine Verifikationsinformation erfasst wird, die das zugehörige Dokument (46; 61) als authentisches oder nicht authentisches Dokument (46; 61) identifiziert.

12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Expertenwissen Informationen über einzelne typische Merkmale von authentischen Dokumenten (46; 61) und/oder über typische gefälschte Merkmale umfasst, die nicht unmittelbar einzelnen Dokumenttypen zugeordnet sind.

13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Authentifizierung anhand eines Vorliegens einzelner oder einer Kombination von Merkmalen, die identifiziert sind, vorgenommen wird, die nicht explizit über das Expertenwissen einem Dokumententyp zugeordnet ist.

14. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Merkmalen und/oder Kombinationen von Merkmalen Gewichtungen zugeordnet sind und anhand der für ein Dokument (46; 61) abgeleiteten Merkmale und Merkmalkombinationen aus den Gewichtungen eine Gesamtgewichtung ermittelt wird, die ein Maß für ein Vorliegen eines authentischen Dokuments (46; 61) angibt.

15. Vorrichtung (41) zum Verifizieren von Dokumenten (46; 61), wobei die Vorrichtung (41) ausgebildet ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14 auszuführen, mit einer Erfassungseinrichtung (42) zum Erfassen mehrerer unterschiedlicher Abbildungen (3) desselben Dokuments (46; 61) unter verschiedenen Aufnahmebedingungen;
einer Auswerteeinheit (49) zum Ableiten von Merkmalen aus den Abbildungen (3); einer Verifikationseinheit zum Vergleichen der Merkmale mit Expertenwissen; und einer Transformationseinheit (47), um jede der mehren Abbildungen (3) jeweils einer Wavelet-Transformation zu unterziehen, wobei jede Wavelet-Transformation für jeden Frequenzbereich (4-n) drei Spektralbereiche (4-n-x) erzeugt, die entsprechend einer Raumrichtung eines Basisvektors eines Koordinatensystems und einer Diagonalen (7) in dem Koordinatensystem des Ortsbereichs der Abbildung (3) zugeordnet sind,
wobei die Auswerteeinheit (49) ausgebildet ist, die Merkmale aus einzelnen Wavelet-Pixeln oder Wavelet-Pixelbereichen abzuleiten, und die Vorrichtung (41) ausgebildet ist, das Dokument (46; 61) anhand eines Ergebnisses des Vergleichs zu verifizieren, und eine Ausgabeeinheit (51) umfasst, um das Verifikationsergebnis auszugeben.

Claims

1. Method for verifying documents (46; 61), comprising the steps:

detecting a plurality of different images (3) of the same document (46; 61) under different recording conditions by means of a detection device (42);

deriving of features from the images (3) by means of an evaluation unit (49);

comparing the features to expert knowledge by means of a verification unit (50),

verifying the document (46; 61) using a result of the comparison, wherein the images (3) are subjected in each case by means of a transformation unit (47) to a wavelet transformation, and the features are derived from individual wavelet pixels or wavelet pixel areas, wherein each wavelet transformation produces for each frequency range (4-n) three spectral ranges (4-n-x), which are allocated accordingly to a spatial direction of a basis vector of a co-ordinate system and to a diagonal (7) in the co-ordinate system of the local region of the image (3).

2. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that one of the evaluated wavelet pixel areas comprises wavelet pixels which are not allocated to a cohesive local region of a spectral range (4-n-x).

3. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that the wavelet transformations are carried out for the plurality of different images (3) of the same document (46; 61) with different wavelet basis functions and/or scalings.

4. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that, for the derivation of features, a plurality of wavelet pixels are evaluated in combination, which are allocated to a plurality of different images (3) of the same security document and/or different local regions and/or different spectral ranges (4-n-x).

5. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that wavelet pixels or wavelet pixel areas are evaluated statistically, in order to derive at least one of the features for the document (46; 61).

6. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that the wavelet pixels or wavelet pixel groups are evaluated for statistical deviations in comparison with typical statistical default properties, in order to detect any falsifications or corruptions.

7. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that the features comprise identified edges of printed characters or symbols, and wavelet pixel areas are statistically evaluated in the surrounding areas of identified edges of printed characters or symbols, in order to investigate a surface roughness for statistical deviations.

8. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that, on the basis of the derived features, by means of a neural network or a support vector machine, a classification of the document (46; 61) is carried out, wherein the expert knowledge is stored in the form of the self-learning neural network or the support vector machine.

9. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that first features are derived from the wavelet pixels, and, on the basis of the first features, a classification takes place of the document (46; 61) into a document type;
from a databank, information regarding second features of the document type detected is called up, and
on the basis of the information regarding the second features, the second features of the document (46; 61) are examined in respect of a presence and/or an absence of falsification or corruption by means of an evaluation of wavelet pixels or wavelet pixel groups.

10. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that, after a derivation of a statistical property which is not or cannot be allocated to any feature in the expert knowledge, an answer is determined to the question as to whether this property represents:

a) a new authentic feature of a document (46; 61), or

b) a new falsified feature of a document (46; 61), or

c) a new feature, displaying a falsification, of a document (46; 61), or

d) none of the foregoing alternatives,

and, depending on the answer determined in the cases a) to c), the expert knowledge is expanded.

11. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that feature combinations of documents (46; 61) are added to the expert knowledge if this feature combination is unknown, and an item of verification information is detected which identifies the pertinent document (46; 61) is identified as an authentic or not authentic document (46;61).

12. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that the expert knowledge comprises information regarding individual typical features of authentic documents (46; 61) and/or regarding typical falsified features, which are not allocated directly to individual document types.

13. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that an authentication is carried out on the basis of a presence of individual features or a combination of features which are identified, which are not explicitly allocated by the expert knowledge to a document type.

14. Method according to any one of the preceding claims, characterised in that features and/or combinations of features are allocated to weightings, and, on the basis of the features and feature combinations derived for a document (46; 61) from the weightings, an overall weighting is determined, which provides a measure for a presence of an authentic document (46; 61).

15. Device (41) for verifying documents (46; 61), wherein the device (41) is configured so as to carry out the method according to any one of claims 1 to 14, with a detection device (42) for detecting a plurality of different images (3) of the same document (46; 61) under different recording conditions;
an evaluation device (49) for deriving features from the images (3);
a verification unit for comparing the features with expert knowledge; and
a transformation unit (47), in order to subject each of the plurality of images (3) in each case to a wavelet transformation, wherein each wavelet transformation produces for each frequency range (4-n) three spectral ranges (4-n-x), which are allocated accordingly to a spatial direction of a basis vector of a co-ordinate system and to a diagonal (7) in the co-ordinate system of the local region of the image (3),
wherein the evaluation unit (49) is configured to derive the features from individual wavelet pixels or wavelet pixel areas, and the device (41) is configured so as to verify the document (46; 61) on the basis of the comparison, and comprises an output unit (51), in order to output the verification result.

Revendications

1. Procédé de vérification de documents (46 ; 61) comprenant les étapes de :

détection de plusieurs images différentes (3) du même document (46 ; 61) sous diverses conditions de prise d'images au moyen d'un système de détection (42) ;

déduction de caractéristiques à partir des images (3) au moyen d'une unité d'évaluation (49),

comparaison des caractéristiques à des connaissances spécialisées au moyen d'une unité de vérification (50),

vérification du document (46 ; 61) à l'aide d'un résultat de la comparaison, dans lequel les images (3) sont soumises respectivement à une transformation en ondelettes au moyen d'une unité de transformation (47) et les caractéristiques sont déduites à partir de pixels d'ondelette individuels ou de zones de pixels d'ondelette, dans lequel chaque transformation en ondelettes génère pour chaque plage de fréquences (4-n) trois domaines spectraux (4-n-x) qui sont associés à l'image (3) conformément à une direction spatiale d'un vecteur de base d'un système de coordonnées et à une diagonale (7) dans le système de coordonnées de la zone locale.

2. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'une des zones de pixels d'ondelette évaluées comprend des pixels d'ondelette qui ne sont pas associés à une zone locale continue d'un domaine spectral (4-n-x).

3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les transformations en ondelettes sont exécutées pour les plusieurs images différentes (3) du même document (46 ; 61) avec différentes fonctions de base d'ondelettes et/ou échelles.

4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour la déduction de caractéristiques, sont évalués en combinaison plusieurs pixels d'ondelette qui sont associés à plusieurs images différentes (3) du même document de sécurité et/ou à différentes zones locales et/ou à différents domaines spectraux (4-n-x).

5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que des pixels d'ondelette ou des zones de pixels d'ondelette sont évalués statistiquement afin de déduire au moins une des caractéristiques pour le document (46 ; 61).

6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les pixels d'ondelette ou les groupes de pixels d'ondelette sont évalués quant à des écarts statistiques par rapport à des propriétés prédéfinies statistiques typiques afin de déterminer des falsifications.

7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les caractéristiques comprennent des arêtes reconnues de caractères ou symboles imprimés et des zones de pixels d'ondelette dans des environs d'arêtes reconnues de caractères ou symboles imprimés sont évaluées statistiquement afin d'analyser une rugosité de surface à partir des écarts statistiques.

8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, à l'aide des caractéristiques déduites, une classification du document (46 ; 61) est effectuée au moyen d'un réseau neuronal ou d'une machine vectorielle d'assistance, dans lequel la connaissance spécialisée est enregistrée sous forme du réseau neuronal à auto-apprentissage ou de la machine vectorielle d'assistance.

9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que des premières caractéristiques sont déduites à partir des pixels d'ondelette et une classification du document (46 ; 61) selon un type de document est effectuée à l'aide des premières caractéristiques ;
à partir d'une banque de données, des informations sur des secondes caractéristiques du type de document déterminé sont récupérées et
à l'aide des informations sur les secondes caractéristiques, les secondes caractéristiques du document (46 ; 61) sont contrôlées en ce qui concerne une existence et/ou une non-falsification au moyen d'une évaluation de pixels d'ondelette ou de groupes de pixels d'ondelette.

10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, après une déduction d'une propriété statistique, qui n'est pas ou ne peut pas être associée à aucune caractéristique dans la connaissance spécialisée, une réponse à la question si cette propriété

a) représente une nouvelle caractéristique authentique d'un document (46 ; 61) ou

b) représente une nouvelle caractéristique falsifiée d'un document (46 ; 61) ou

c) représente une nouvelle caractéristique d'un document (46 ; 61) montrant une falsification ou

d) ne représente aucune des alternatives susmentionnées,

est détectée et la connaissance spécialisée est étendue en fonction de la réponse détectée dans les cas a) à c).

11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que des combinaisons de caractéristiques de documents (46 ; 61) sont ajoutées à la connaissance spécialisée lorsque cette combinaison de caractéristiques est inconnue et qu'une information de vérification qui identifie le document correspondant (46 ; 61) en tant que document authentique ou non authentique (46 ; 61) est détectée.

12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la connaissance spécialisée comprend des informations sur des caractéristiques individuelles typiques de documents authentiques (46 ; 61) et/ou sur des caractéristiques typiques falsifiées qui ne sont pas associées directement à des types de documents individuels.

13. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, à l'aide d'une présence de caractéristiques individuelles ou d'une combinaison de caractéristiques qui sont identifiées, une authentification est réalisée, qui n'est pas explicitement associée à un type de document par le biais de la connaissance spécialisée.

14. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que des caractéristiques et/ou des combinaisons de caractéristiques sont associées à des pondérations et, à l'aide des caractéristiques et des combinaisons de caractéristiques déduites pour un document (46 ; 61), une pondération globale qui indique une mesure pour une présence d'un document authentique (46 ; 61) est déterminée à partir des pondérations.

15. Dispositif (41) de vérification de documents (46 ; 61), dans lequel le dispositif (41) est conçu pour exécuter le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 14, avec un système de détection (42) pour la détection de plusieurs images différentes (3) du même document (46 ; 61) sous diverses conditions de prise d'image ;
une unité d'évaluation (49) pour la déduction de caractéristiques à partir des images (3) ;
une unité de vérification pour la comparaison des caractéristiques à des connaissances spécialisées ; et
une unité de transformation (47) afin de soumettre chacune des plusieurs images (3) respectivement à une transformation en ondelettes, dans lequel chaque transformation en ondelettes pour chaque plage de fréquences (4-n) génère trois domaines spectraux (4-n-x) qui sont associés à l'image (3) conformément à une direction spatiale d'un vecteur de base d'un système de coordonnées et à une diagonale (7) dans le système de coordonnées de la zone locale,
dans lequel l'unité d'évaluation (49) est conçue pour déduire les caractéristiques à partir de pixels d'ondelette individuels ou de zones de pixels d'ondelette et le dispositif (41) est conçu pour vérifier le document (46 ; 61) à l'aide d'un résultat de la comparaison et comprend une unité de sortie (51) pour délivrer le résultat de la vérification.

Zeichnung