Genuine discrimination application using image matching

칼러정보 및 망점 정보를 활용한 코드인증시스템 개발

Due to the technological advances in modern society, the distinction between mask and authenticity is becoming very difficult. to solve these problems, this paper describes a high-level improvement of the image processing technique of the code authentication system which discriminates the good and the bad by using the color information and the dot information. Labels were given to each genuine article and the article, which can not be distinguished from each other. In the proposed method, image matching of labels is performed using the opencv library, and genuine and good products are discriminated by using the halftone dots and w dot dots of each label. In this paper, the proposed method stores genuine and good labels on the server and compares them with the user's labels to determine genuine products.

현대사회의 기술발달로 인해 가품과 진품의 구별이 매우 힘들어지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 칼러 정보 및 망점 정보를 이용하여 가품과 진품을 판별하는 코드인증시스템의 영상처리기법을 설명한고 개선점을 설명한다. 진품과 가품에 각각 눈으로 구별할 수 없는 라벨을 부여하였다. 제안된 방법은 opencv라이브러리를 사용하여 라벨의 영상매칭을 수행하였고, 각 라벨의 망점과 w망점을 이용하여 진품과 가품을 판별하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 서버에 진품과 가품의 라벨을 저장하고 사용자의 라벨과 비교하여 진품과 가품을 판별하였다.