CN101523408B - 一种识别物品的方法 - Google Patents

Abstract

测量并存储诸如身份证的特定物品的方向反射率。当该物品在之后被展示时，可以通过重新测量反射率函数并对照先前存储的数据核对二者是否相对应，来确定该物品是同一特定物品。重新测量可通过我们的手持光学装置(诸如配备有摄像机的移动电话)来执行。反射率函数可充当各种加密应用中的随机密钥数据。该函数可在物品的使用期间发生改变。还详述了各种其它特征。

Description

一种识别物品的方法

相关申请资料 

在美国，本申请要求2006年1月23日提交的共同未决的临时申请60/762,055和2006年11月15日提交的共同未决的临时申请60/866,033的优先权权益。 

技术领域

本文中详述的技术在某些方面涉及对对象(诸如身份凭证)的识别。 

背景技术

下列参考文献详述了与本申请人的工作相关的可适用的技术。 

美国专利6,584,214公开了如何能够使用复杂物理结构的三维特性来产生例如在密码学中有用的唯一标识符。实际上，这些物理特性代表“物理单向散列函数”的基础，该物理单向散列函数使得基于结构派生标识符的过程变得容易(而仅给定标识符却无法复制该结构)。 

相关的工作在下列文献中进行了详述：Pappu在2001年3月发表的标题为“Physical One-Way Functions”的MIT论文；以及由Pappu等人在2002年9月20日的Science期刊(Vol.297，pp.2026-2030)中发表的相同标题的相关论文。 

Chen等人已经注意到，如果一不昂贵的物理对象(例如纸纤维)的随机唯一结构被准确地量化，则该对象可以充当密码元素(cryptographic element)。(“Certifying Authenticity via Fiber-InfusedPaper，”ACM SIGecom Exchanges，第5卷，第3期，2005年4月，29-37页。) 

Rodriguez等人已经撰写了关于将移动电话和类似装置用于确认文件安全特征的文章。(“On the Use of Mobile Imaging Devices for theValidation of First-and Second-Line Security Features，”SPIE Vol.6075， 2006年2月。) 

WIPO专利公开WO2005/106783详述了声波振动穿过非均匀介质(诸如具有不规则嵌入物的卡片)的传播如何能够产生可用来唯一识别该介质的数据。 

大量的专利文献教导了如何能够参照介质的固有物理特性(诸如微观颗粒结构、光学特性或结构特性)来唯一地识别该介质。其实例包括：US20050190914，US20050210255，US20030035564，US20050262350，WO0065541，WO03030105(对应于例如美国申请60/317,665和60/394,914)，和WO03087991(对应于例如60/371,073)。 

例如，在US2003026448和US20050285761中，教导了参照角度(例如，角度符号体系)表示数据的方案。 

专利6,987,568详述了用于测量双向反射分布函数的方法和设备。 

专利6,421,453展示了姿态可用于识别应用。 

假设技术人员熟悉这些文献的教导。 

为了提供全面的公开而不会过度地加长本说明书的篇幅，通过引用将本文(上文和下文)中确定的这些文献结合在本文中。 

发明内容

术语“安全文件”会使技术人员想到一般以昂贵的生产材料和机器为特征的各种概念。其实例包括：在无法从市场上买到的纸张上形成的并且凹刻印刷有精心设计的扭索饰图案的货币，以及结合了复杂叠层和许多其它防伪技术的驾驶执照。 

然而，更一般地，安全文件只是基本上不能被复制的文件。 

与熟悉的观念相反，在某种意义上所有文件都是安全的。在原子层面上，没有文件可以被“复制”。例如，如果在颁发原始驾驶执照时可在原子层面上对其进行表征，并存储所得的海量数据组，那么该存储的数据可在之后用做基准来确定待检执照是原始执照还是有缺陷的伪造品。 

基于这样的原理建立的系统当然是不实用的。一个困难是在颁发执照时在原子层面上对其进行表征。如果存在这样的设备，它将是格外昂贵的。第二个困难更加使人感到挫败：必需将类似的设备安装在 评估执照的真实性的每个读取器位置(零售店，航线登机检查处，警察巡逻车等)。 

然而，每个文件(实际上，每个有形物品)在某种程度上都是不可复制的这一见识，使一些有趣的探究得以发生。 

例如，为了使一物品可与看似相同的物品(例如，使用相同的制造设备和相同的原料源顺序生产的物品)区别开，必须从该物品上采集多少数据？能否光学地采集充足的数据？或者是否需要求助于对其它物理特性(化学成分、机械特征)的表征？ 

考虑尺寸为3.5英寸×2英寸的ID卡。如果在颁发该ID卡时使用600dpi的扫描仪对其进行光学扫描，则它将在每平方英寸上产生360,000个采样。如果每个采样由12个比特的红色信息、12个比特的蓝色信息和12个比特的绿色信息组成，则扫描处理在每平方英寸上产生12,960,000个比特，或者横跨卡片表面产生90,720,000个比特。可存储该数据，并将其用于检查待检卡片以确定其是否是原始卡片。然而经验暗示：该接近100兆比特的数据组对于这样的卡片鉴别还不足够详细。拥有这样的扫描仪和象样的打印机的伪造者可以参照该100兆比特数据组制造出(使用传统技术)无法与原始卡片可靠区分开的伪造卡片(考虑与扫描仪噪声和其它因素相关的自然变化的余量，即，相同的扫描仪连续两次扫描同一物品，不会产生两组相同的数据，例如由于散粒噪声和其它现象的影响；最终，形式化的贝叶斯决策和/或数字散列比较处理可更好地定义实际环境下的“区分”一词，但对于该一般介绍来说，这个词是足够的)。 

更高分辨率的扫描可能会被用于产生更大的表征数据组，但是在大量阅读站处部署高分辨率扫描仪的相关成本很快使这样的方法变得不实用。另外，随着扫描分辨率的增加，会越来越难以确定数据组的差别是由于不同的卡片引起的，还是由于像扫描仪噪声一样简单的某个因素引起的。 

因此，卡片或文件的光谱密度的平面扫描(flat-scan)光学表征显得不足以满足要求；看来需要求助于其它物理特性及其精确表征。 

或者，看起来似乎是如此。 

实际上，可通过反直觉的方法得到期望的结果。例如，不是更近 距离地观察待检卡片，而是从更远的距离观察之。同样，不在严格控制的测量条件下检查卡片，而是在很大程度上不受控制的环境中感测之。并且，为了成功达成目的，使用简单的光传感器。(最初看似用于解决困难的办法可能反而成为成功的种子。) 

根据本文中详述的技术的一个方面，使用简单的光传感器从一卡片上捕获足够的数据以便将该卡片与另一张卡片唯一地区别开，即使两张卡片被设计为相同，并且是从同一台机器上顺序制造出来的。 

附图说明

图1示出ID卡和相关的几何参考系(包括x、y、z、左右倾斜角(tip angle)、俯仰倾斜角(tilt angle)和旋转角)。 

图2以另一几何参考系(x、y、z、摆动角和方位角)示出图1的卡片，并示出卡片表面上不同反射率像素的反射光的质心(centroid ofreflection)如何不总沿着z轴定向，而是一般例如在0-20度范围内并且在不同方位角范围内摆动。 

图3是(穿过图1中绘出的y轴的)示意性截面图，其示出了用于在生产卡片时捕获来自不同方向的卡片图像数据的设备20的一部分。 

图4是设备20的框图。 

图5是示出以不同视角测量的来自采样反射率像素的强度的绘图。 

图6示出不同的反射率函数。 

图7是概述用于在生产卡片时表征卡片的二维反射率图的例证性技术的流程图。 

图8是阅读站30的框图，其中在网络摄像机前晃动卡片。 

图9A-C和图10A-C示出了当用户在传感器前晃动卡片时，卡片可能会怎样被阅读站处的光传感器观察的连续帧。 

图11是概述用于在阅读站处估算卡片的二维反射率图的一种例证性技术的流程图。 

图12A和12B示出了详述卡片在网络摄像机传感器前的“晃动”的绘图。 

图13示出了驾驶执照叠层上的热塑树脂的微滴如何被倾斜施加的 激光源从不同的方向加热，以使叠层表面再成形并因此使执照的反射率函数再成形的情况。 

具体实施方式

为了方便解释，下面的说明书集中描述驾驶执照。然而，应该理解本文中的原理可用于任何时候的有形物品(例如，护照、纸币、出生证明、法律文件、病历卡、计算机存储介质等)。 

图1示出驾驶执照10的顶面和可用来描述下面详述的某些特征的一种几何参考系。 

图1还在左下角示出了“反射率像素(a-pel，albedo pictureelements)”12a、12b、12c，可以将它们设想为横跨卡片的表面而延伸。这些反射率像素中的每个都对应于成像系统所感测到的卡片表面的摘选。(为清楚起见，这些反射率像素并没有依比例绘出。它们可能更实际地是边长为0.1或1.0毫米的量级，或者在某处为每平方英寸的卡片表面上有1000个以下到100,000个以上的反射率像素。) 

在总体意义上，大体平坦的表面一般展现出作为朝向该表面的视角的函数的朗伯反射率分布图(Lambertian reflectivity profile)。就是说，来自表面的最强光反射沿着垂直于表面的轴(即图1中的z轴)发生。然而，如果进行更细致的检查(例如，以一个反射率像素为单位)，会发现最大反射率的角度一般会稍微偏离该理想情况。这种如图2中的“摆动”角所示的偏离，可能在某些材料中为零点几度的量级，而在其它材料中为几度或几十度的量级。 

从一反射率像素反射出最强的光的该方向可由摆动角(即与z轴之间的偏离)以及方位角来表征。在卡片平面内测量的方位角可被认为是最强反射光的“倾斜”所朝向的方向。 

在图2中，每个反射率像素的最大反射率的方向由粗体向量(箭头)11示出。下方的灰色箭头13是向量11在卡片表面上的投影，并指示出每个向量的方位角。从图中可以看出，与图2中的不同反射率像素相关的反射率向量11具有大体随机的摆动角和方位角。 

总起来说，对于任何物品而言，图2所示的反射率向量11基本上是唯一的。就像指纹那样，这些反射率向量可用于表征物品，并将其 与所有其它物品区分开(即使是在使用传统的平板扫描或单向观察进行严格检查的情况下看似相同的“复制品”)。 

除了具有摆动角和方位角之外，图2中的每个向量11还由长度来表征。每个向量的长度指示从相应反射率像素反射的光的强度。反射光的强度可以是几个因素的函数。一个主要因素是表面的颜色：基本上为白色的反射率像素比基本上为黑色的反射率像素反射的光更多。当平板扫描仪或摄像机使对象成像时，其捕获的像素数据通常来说是反射率像素强度数据的阵列。 

扫描仪或摄像机不捕获可据以确定例如摆动角或方位角的数据。因此，在光学地对一卡片进行表征时，扫描仪仅捕获一维的数据：强度数据。另外两个独立数据维度(即摆动角和方位角)被忽略了。通过关注这另外的数据维度，成指数提高的识别物品和将该物品与其它物品区分开的能力得以获得。(如果仅在二维空间中观察三维圆柱体，则它取决于二维平面可能会表现为矩形、圆形、椭圆形或更复杂的形状。通过增加一个维度可很容易地解决这样的不确定性问题。在这里可增加两个维度)。 

那么，首要任务是捕获表征该卡片的多维数据。图3示出了用于执行该任务的设备20的一部分。 

设备20包括布置在卡片10上方的一系列摄像机14。可将卡片放置在载物台上，或者卡片可通过拾放机器人系统保持在适当位置。 

每个摄像机14包括透镜16和二维图像传感器18。该图像传感器可包括例如1-5兆像素的CCD或CMOS传感器，如在数字摄像机中通常使用的那样。 

摄像机在相对于卡片的已知位置处间隔开。在图3的剖视图中，示出了7个摄像机14a-14g，每个摄像机都以10度的间隔位于卡片的y-z平面中。也可在卡片的x-z平面中以相似的角度间隔安置另外的摄像机(未示出)。 

合乎需要的是，从各种透视点捕获卡片的图像。基本上，这里的想法是从许多不同的方向对卡片上每个反射率像素的反射率函数进行采样，并使用采样的数据点来确定(即估算)反射率最大处的摆动角和方位角的近似值。所得的数据可被认为是横跨卡片的二维(摆动角/ 方位角)反射率函数。(注意：科学文献倾向于在词语“反射率”之前明确加上短语“双反射率”或“双向”；本公开的大部分内容隐含地包括词语“反射率”的这种方向特征。) 

图3的布置可以包括配置成“X”形的15个摄像机的阵列，每个摄像机沿着卡片上方的半球形表面设置。或者，所描绘的布置可包括配置成7×7的阵列的49个摄像机，该阵列被弯曲成套在半球形表面上。可选地，也可以使用更少(或更多)数目的摄像机(例如，采用5或10个摄像机的“X”形图案，或者由9或16个摄像机组成的方阵列)。最小的布置可包括仅3或4个摄像机，例如，每个摄像机从15度的倾斜角观察卡片，并且分别围绕着该对象每120度或90度地间隔开。 

所有摄像机都与卡片等距离是没有必要的。对间隔的要求也不是苛刻的。在典型的布置中，可以使用3英寸到30英寸量级的“透镜到卡片”的距离，尽管更大或更小的距离也是可能的。(特别当从短距离处使卡片成像时，对视差效应进行补偿可能是合乎需要的。例如，摄像机14g对于横跨卡片的所有反射率像素的视角不可能都是30度。然而，该效应很容易确定并且可以在确定摆动角和方位角时考虑该效应。) 

也不需要以规则阵列来布置摄像机。通过随机采样(即通过从随机方向采样)，可产生一些优点。 

在实际操作中，出于成本和机械方面的考虑会要求使用较少数目的摄像机。在一个替代方案中，单个摄像机与一系列镜面一起使用。根据需要移动摄像机或镜面系统，以捕获不同卡片图像的序列，每张卡片图像都来自不同的方向。 

另一种布置是将卡片放置在单个摄像机下面的倾斜台(tip/tilttable)上。相对于摄像机将卡片顺序地移动到许多不同位置，然后从每个不同的卡片-摄像机展示角度(presentation angle)采集图像。 

图3没有示出照明源，并且使用的特定照明源是次要问题(即，是获得摆动角/方位角特征数据时的信噪比的次要问题)，而不具有主要影响，其中各种照明源都应该满足要求。普通的办公室照明可以潜在地满足要求，只要注意摄像机系统不在卡片上投下阴影并且不产生测量系统非自然信号(artifact)。或者，设备20可包括一个或多个受控的 光源。一般而言，来自卡片表面上方的照明是合乎需要的。可使用散射照明，但是它可能会倾向于使卡片表面上反射率像素的方向反射率变模糊，并倾向于减小作为结果而得到的摆动峰的摆动幅度。 

在某些布置中，可使用偏振光和/或传感器处的偏振滤波器来进一步表征卡片的反射率函数。类似地，可在不同的光波长处对反射率函数进行采样。这两种方法都可以提供本公开的基本原理的显著实践扩展，但它们对于基本实现来说不是必要的。 

图4示出了在沿着y-z平面的-30度、-20度、-10度、0度、10度、20度和30度的各个角度处，由摄像机14a-14g感测的从卡片上的特定反射率像素12a反射的光的强度。 

从给定“像素”反射的光可被成像到正上方的摄像机14g中的一块3×3的像素上，但是只能被成像到摄像机14a和14g中的一块2×3的像素上。中间的摄像机14b、14c、14e和14f可具有由从反射率像素反射的光照射的光传感器的局部行/列。在知道CCD布局(例如，每个作为组成部分的光传感器的尺寸和光传感器之间的边界)和摄像机的布置的情况下，这样的效应(例如局部照明)可以得到补偿(例如，通过在总计从反射率像素反射的净照明时对来自不同光传感器的贡献加上不同的权重。来自一反射率像素的总计照明的值可因此在从0到2295的范围内变化(后者是横跨9个完全被照明的像素而总计出的整8比特(即255)信号)。)为了注释方便起见，图4中在0到100的刻度上表示该总计值。 

从检查情况来看(即通过设想连接描绘的采样点的曲线)，来自采样反射率像素12a的反射率函数看来在大约6度具有峰值。然而，图4定义的曲线只是穿过反射率函数的3D形状(摆动角/方位角/强度)的一个切片。需要使用从偏离摄像机14a-14g的轴的位置观察反射率像素的其它摄像机，以更完整地表征该反射率像素的反射率函数或者最低限度表征反射率峰的大概位置。然而，即使只根据图4的数据，我们也可获知反射率函数朝向卡片的顶部边缘“倾斜”。(根据该数据未知的是反射率函数是否也朝向卡片的左边缘或右边缘倾斜。) 

在给定来自一组非共线视点的采样数据的情况下，可应用质心算法以从数学上确定反射率像素的反射率函数在摆动角、方位角和强度 上的最大值。该处理可由图4的计算机15执行。(计算机15还可实现其它功能，诸如作为判定读卡器30所感测的卡片的真伪的“决策者”。) 

对来自横跨卡片的不同反射率像素的摆动角的统计分析预期会显示出大体为高斯式的分布(无论如何，尽管与实际高斯之间的明显偏离也不会引起任何问题)，该高斯分布以大约0度为中心，并且标准偏差的量级取决于材料而在1度和15度之间。 

在图3中，摄像机跨越+/-30度的角度范围，该角度范围大于大多数摆动角。在反射率像素的摆动角的每个边具有至少一个摄像机，有助于改善可据以确定摆动角的精确度(例如通过质心算法)。然而，这并不是必需的。例如，从处于0度、6度和12度的摄像机获取的采样仍然可以允许对例如15度或20度的摆动角进行估算。 

当例如通过州机动车辆管理局(DMV)办公室或中央制造设施处的设备制造一驾驶执照时，在将该执照颁发给持有者(在中央制造设施的情况下，可以通过邮寄来颁发)之前，通过类似图3和4所示的设备20合乎需要地对该执照进行表征。在一些处理中，这样的设备可被包括在制造处理的末端。作为结果得到的数据被存储在图4的数据库17中。 

在一个方案中，反射率数据被存储为一系列记录，每个记录通过反射率像素的行号和列号而被编入索引。如果每个反射率像素的边长为0.5毫米，则一驾驶执照的反射率函数可包括100行、175列的数据或总共17,500个反射率像素。每个记录可存储该反射率像素的摆动角，以及相关的方位角和强度。 

当然，也可存储更多或更少的数据。例如，在一些方案中，可以不存储强度数据。在另一方案中，可以不存储摆动角或方位角。 

在其它方案中，存储更多的数据。每个反射率像素的反射率函数可以不是仅通过图2所示向量11的端点的3D坐标来描述，而且还通过反射率函数的3D体积来描述。就是说，从一反射率像素反射的光可以沿向量11集中在狭窄的范围内(类似于聚光灯的作用)，或者可以在向量周围有较多扩散，形成较大的体积(类似于泛光灯的作用)。图6的虚线曲线示出聚光灯式反射率函数体积的切片；图6的实线曲线示出来自更像是泛光灯式的反射率函数体积的切片。

在一个方案中，来自所有摄像机的原始数据存储在数据库中，从而表征不同采样角度处的3D体积反射率函数。在另一方案中，应用曲线拟合算法来根据采样点估算反射率体积的3D模型，并且然后可以存储该模型的参数。另外，可从数据中去除对体积的低阶多项式拟合，只留下较高阶的“唯一结构”作为表征体积的很精细的形式。这些可能性倾向于超出诸如驾驶执照的批量生产的卡片可能会将其作为实际问题而考虑的那些问题，并且更多地涉及到诸如机场安检等的更高灵敏度的应用。 

其中存储有反射率数据的数据库17可以包括DMV的现有执照领有者数据库，例如包括姓名、年龄、驾驶限制、肖像照片等。或者它可以包括一独立的数据库。 

驾驶执照一般编码有机器可读信息，诸如数字水印、条形码和RFID数据。通过机器可读数据传达的信息也可以与反射率测量值以及其它信息(诸如卡片ID)一起存储在数据库中。 

图7的流程图中阐明了上文详述的示例性的卡片表征处理。 

在表征之后，执照被颁发给用户。然后，它进入用户的皮夹或钱包，并开始被滥用—被刮擦、磨损、清洗等。最后，在阅读站处，它将被作为ID凭证从皮夹中拿出并展示。(阅读站可以设在机场安检关卡、酒类专卖店、警察巡逻车和建筑物入口等处。) 

合乎需要的是，每个阅读站是相对廉价的，并且不需要很多操作培训。阅读站30的一个版本(图8)是传统的个人计算机34，其配备有单个摄像机32和网络连接36。 

摄像机32不需要是具有精心挑选的特征的测量仪器；简单的网络摄像机即可满足要求。一款流行的网络摄像机是Creative的“Live CamVoice”型号，其零售价低于100美元，并具有1.3兆像素的传感器。其它流行的网络摄像机包括Creative的“WebCam Live！Ultra”型号(包括1024×768传感器)和Logitech的“Quickcam Pro4000”(包括1280×960像素传感器)。这些网络摄像机都能以640×480像素的分辨率或更高分辨率每秒捕获30帧的视频。 

为了展示卡片10以进行读卡，用户在网络摄像机前简单地晃动卡片(如图8的波浪形虚线所示，可称之为“飞扑(swoop)”)。网络摄 像机以例如每0.033秒一帧的速率，捕获描绘卡片的多帧图像数据。 

当卡片移动越过网络摄像机传感器的视场时，它将呈现出不同的透视图，即网络摄像机从不同的角度捕获图像数据帧。但是在图3的卡片表征设备20中，多个摄像机从静止的卡片上捕获几个透视图的图像数据；在图8的读卡器布置30中，单个摄像机从移动的卡片上捕获几个透视图的图像数据。 

阅读站30获取的数据在质量上比不上表征设备20捕获的数据。然而，结合存储在数据库17中的先前获取的信息，要将卡片与甚至“完美”的伪造品区别开来还是绰绰有余的。 

图9A、9B和9C示出可能会由阅读站网络摄像机32捕获到的图像的采样序列。(网络摄像机的视场中心用点线+示出。)在图9A中，卡片的左边缘距离网络摄像机较远，因此显得按透视原理缩小。卡片同样也稍微向左旋转。在图9B中，卡片在网络摄像机前展示为长方形。在图9C中，卡片的右边缘距离网络摄像机较远，并且卡片稍微向右旋转。 

在图9B中，在卡片正对摄像机(即以卡片的z轴穿过网络摄像机的镜头的方式使卡片定向)的状态下捕获一帧。这不是必须的。只要在卡片移动过程中的某点处，卡片的前部进入面向摄像机的大约10到20度之内，那么就可以令人满意地估算出卡片的二维反射率函数。 

(没有必要使卡片在每一帧中都完全处于视场内；即使只有卡片的一部分可见，也能获得有用的数据。) 

图10A、10B和10C示出另一采样序列。在这里，卡片没有横向移动经过摄像机。而是，仅使其向不同的方向倾斜。 

由于图10中的卡片只是绕着单个轴(即图1中的“俯仰倾斜”轴)移动，所以网络摄像机32获取的图像采样也同样落在共同的轴上。尽管可利用这样的数据估算出卡片的反射率函数，但是如果象在网络摄像机前晃动卡片那样同时绕着左右倾斜轴和俯仰倾斜轴移动卡片，则可以获得更好的估算结果。 

当卡片10最初由设备20表征时，测量是在精确定义的几何参考系中进行的，例如，在该精确定义的几何参考系中，卡片相对于摄像机位于已知的位置。在网络摄像机32前“晃动”卡片不能享受到该优 势。然而，仍然可以精确地估算“晃动”的几何形态。(注意：为了更精确一点，跨越一系列帧将卡片展示给摄像机，每个帧占据摄像机相对于卡片的垂线的大体唯一的角度方向，从而产生穿过角度空间的“轨迹”形式，其中从消费者或用户的观点来看是在摄像机前晃动卡片，这里词语“晃动”有一点更直观。 

卡片承载的水印在这里可以起到关键作用。优选的水印包括可据以准确量化成像卡片的仿射畸变的隐写校准(例如，参考网格或潜在网格(subliminal grid))信号。(其实例已在例如专利6,614,914和6,580,809；美国公开US20040105569和US20040101157中给出；专利6,959,098教导了如何能够通过这样的水印校准信号结合可视图像特征来表征畸变。)根据该仿射畸变信息，可确定卡片相对于网络摄像机的6D位置(x，y，z，左右倾斜，俯仰倾斜，旋转)。 

在处理网络摄像机32所捕获的图像数据帧时，计算机34通过在每个帧中检查水印信息，并参照该信息来表征该帧中描绘的卡片的位置，而开始处理。利用该位置信息，可确定在每帧中传感器观察每个反射率像素所采用的角度。(另外，进行视差校正会是恰当的。) 

一旦将每帧卡片数据与其相应的观察角度相关联，就可以使用类似与设备20一起详述的程序的程序，在不同的角度处估算不同反射率像素的反射率。就是说，从不同透视点观察到的从给定反射率像素感测到的反射光的强度可被应用到质心算法中来估算该反射率像素反射率达到最大时的摆动角和方位角。已知与生产处理期间相比，测量的几何关系显著更少地受到控制，则用于估算摆动峰值和角度的精确算法固有地会产生更多噪声，但仍然相当有效。 

可通过网络发送卡片的二维反射率图的作为结果而得到的“随机轨迹采样”，并将其与数据库17中存储的反射率图作比较。尽管卡片自从其被制造和表征后可能已经在物理上遭受过很多损耗，但是由阅读站30获取的反射率数据组仍将只与数据库中的一组反射率数据相关联，并且是强烈关联。这组反射率数据所对应的卡片建立了其真实身份。这种方法代表认证的完整数据版本，本质上归结为将所有捕获的数据帧(或者至少深度压缩的帧)发送给数据库。实际情况(和关于通信信道的通常非免费带宽的考虑)指引我们寻找在摄像机头处节省 数据的方法，该方法一方面可以极大地减少需要发送给数据库的数据量，并同时保留形式化的可区别性测试处理所需的必要的反射率内容。 

(对几何定向的估算和对二维反射率图的计算可由计算机34执行，但这并非是必需的。在其它方案中，读卡器30采集的原始图像数据或其派生物可被发送到远程计算机15以进行这样的处理。) 

在已知阅读站30具有简单性的情况下，不太可能的是，其采集的二维反射率数据将被同样准确地且细致地解析为设备20所产生的二维反射率数据。然而，这种级别的精确度和分辨率不是必需的。 

例如，可以进行相对粗略的估算，而不是像设备20可能实现的那样，将每个反射率像素的反射率的摆动角和方位角表征到两个或三个有效数字(例如0-90度和0-360度)。例如，参考图2中的向量11，阅读站计算机34(或计算机15)可将向量简单地量化为倾斜到四个象限(I，II，III或IV(东北，西北，西南或东南))之一中。在该方案中，每个反射率像素仅与两比特数据相关联。该简化的数据组同样可被发送到数据库17以与先前获取的测量值(例如通过贝叶斯引擎21先前获取的测量值)进行比较。此外，只有一张先前表征过的卡片将会与该数据高度相关。 

关于象限，没有什么神秘可言。反射率可表示为单个比特(例如，向北或南倾斜；或者向东或西倾斜)。或者反射率可用更高的精确度表示(例如，落入8个45度扫描带(swath)之一中)。等等。 

(通常，由设备20获取并被存储在数据库17中的二维反射率图，在分辨率方面是在阅读站30处采集的反射率图数据的两倍到10倍。为了进行关联，可跨越几个小反射率像素将存储在数据库17中的更精细的反射率像素数据结合在一起以得到与读卡器30估算的那种较大反射率像素相对应的向量和。) 

阅读站可向用户提供听觉或视觉反馈，以确认用户对卡片的晃动是令人满意的。如果卡片的移动还不够，例如，如果它没有提供相差至少阈值量(例如，5度、10度或20度)的图像视点，则可以不提供反馈。如果卡片移动太快，以至于捕获的帧数太少(或帧太模糊)，可以不提供反馈。同样，如果卡片移动超出传感器视场太多，也可以不提供反馈。如果对于图像采集没有记录下故障，则可提供反馈以表明 卡片的晃动是正确的。 

贝叶斯引擎21返回的数据可以采取不同的形式。可以只是向阅读站给出“绿灯”指示，表明卡片与数据库17中的某一数据相匹配。(由于二维反射率分布图如此唯一，所以匹配的细节可能不是必要的；基本上只有一种可能性—卡片就是它所标榜(例如，通过它的文本或水印或条形码)的卡片。)在其它方案中，远程计算机15将从数据库17(或其它数据库)获得的关于卡片或其持有人的信息返回给阅读站30。 

在特定方案中，卡片携带的水印不仅被用于几何定向目的，而且还由阅读站30编码以提供对卡片ID的初始估计。就是说，它可以携带用户的姓名或他们的驾驶执照号码。该编码信息可与反射率数据一起发送给数据库17。在这种情况下，数据库的任务得到了简化。数据库在其库存中识别颁发给该用户或带有该驾驶执照号码的卡片。然后，在为该卡片存储的参考反射率图与读卡器30提供的反射率图估算结果之间进行简单的比较。如果它们相关联，则卡片是有效的。(其它机器可读数据可用于类似目的，例如条形码、RFID等。) 

(可以从通过在校正了每个采样图像的仿射畸变之后，将几张采样图像结合起来而产生的聚合图像中读取水印。例如，在已公开的美国专利申请20030002707中，教导了用于参考编码的数字水印信号将低分辨率图像结合起来以得到更高质量图像的技术。) 

卡片在网络摄像机前的“晃动”可取决于移动速度而导致捕获到10-30张图像。一般来说，捕获到的图像越多越好。然而，在一些方案中，可能合乎需要的是，将所处理的图像的数量限制到例如最大值12。在决定保留什么样的图像方面，可采用各种标准。 

例如，如果两张图像展示了卡片的基本上相同的透视图，则可丢弃其中一张图像，或者在考虑到仿射变换的轻微变化的情况下至少将一张图像最优地均分到另一张图像中。类似地，如果任何图像遭受了技术缺陷(诸如眩光(glare)或过于模糊)，则也可将其丢弃。(可以通过将捕获的图像数据帧的一部分或全部变换到频域，并确定高频能量的大小，来估算图像清晰度)。以过于倾斜的角度(例如，大于30度或45度)展示卡片的图像也可以被丢弃。 

在一可选的读卡方案中，静止地放置(或保持)卡片，而摄像机 在其上方晃动。该方案中的摄像机可以是移动电话。在该方案中(如在其它方案中一样)，捕获到的原始图像数据可发送给分立的(例如，远程的)计算机装置进行处理，或者也可由在捕获数据时使用的同一装置处理。 

图12A详述了传感器在卡片上方(或卡片在传感器前)的一次“飞扑”穿越。每个“x”表示在采样时刻卡片相对于传感器的方向。图示的绘图在左右倾斜/俯仰倾斜参考系中示出(其中0/0表明卡片的z轴正穿过传感器的镜头)。 

在第一采样时刻41，卡片相对于传感器的取向为俯仰倾斜角约12度，左右倾斜角约29度。在不同的取向上取得随后的采样。在每个取向上，对各反射率像素的亮度进行感测。 

图12A中的星形图形43示出了来自特定反射率像素12a的反射率取最大值时的左右倾斜角/俯仰倾斜角。在该图中的所有其它点处，从该反射率像素反射的亮度都低于在位置43处感测的亮度。然而，通过在所有“x”点处对二维反射率分布图的强度进行采样，质心算法允许估算出最大值43的位置。 

应该注意的是，图12A中的采样点定义了包括两部分的“飞扑”—第一部分从采样41到45，而第二部分从采样45返回直到47。45附近的采样有相对较密的间隔，表明传感器(或卡片)的移动缓慢。飞扑一般会反转方向的事实表明，在飞扑的第二部分，传感器(或卡片)的移动一般会相似地反转它的移动方向。 

(包括两部分且一般反转方向的飞扑不是必须的；也可使用单向、单一的飞扑。然而，前者是优选的。单一飞扑一般仅沿二维反射率分布图的维度之一表征该二维反射率分布图的形状。一般反转方向的飞扑的第二部分(只要它不与第一部分完全相同)提供在反射率分布图的另一维度上间隔开的采样，从而使得分布图可以得到更准确的表征。) 

应注意的是，图12A中的所有采样都处于最大值43的同一侧上。这将是典型的情况。(同样典型的是，移动通常不会提供直接处于反射率像素12a的最大值点43处的采样。)尽管不是必须的，但对于“飞扑”移动的第二部分而言优选的是，在最大值的相反一侧进行采样。 图12B示出了这样的采样方案。通过在最大值两侧对二维反射率分布图进行采样，能够更准确地确定分布图的形状并因此更准确地确定最大值的位置。 

尽管用隐写术编码有优选的数字水印的校准信号对于确定“卡片相对于网络摄像机的演示”的几何关系非常有用，但是该几何关系也可通过其它方案进行估算。例如，可以在成像的卡片上识别可见特征(例如，通过图案匹配算法)，并且可以使用这些特征与它们的已知形状/尺寸之间的畸变来推断卡片位置。同样，如果已知卡片的外矩形尺寸(例如，2英寸和3.5英寸)，则可采用边缘查找算法来识别卡片的边缘，并且这些特征可被再次用于估算卡片相对于网络摄像机的取向。(例如，专利6,959,098示出了这样的方案。) 

同样，尽管前面的描述没有通过设备20利用水印来精确表征卡片的位置，但是该信息一般是有用的，并且可被合乎需要地使用。 

卡片上的不同反射率像素，甚至是相邻的反射率像素，可能具有完全不同的反射率曲线。这样的不同可通过制造配置引起。在极端的情况下，可以用捶肉槌击打卡片，从而在卡片上引入明显的表面纹理。当然也可以使用使反射率曲线变得相对更不规则的其它方案。 

也可通过材料的选择来定制反射率特性。一些材料一般会展现出相对散射的反射率特性(例如，泛光灯式二维反射率分布图)。虽然可使用这样的材料，但优选的是识别倾向于具有较弱散射反射率属性的材料，使得可更容易地定义来自每个反射率像素的最大值。 

在可选方案中，在估算二维反射率图之前，可以将设备20和阅读站30捕获的每张倾斜的卡片图像规范化成它们的原始直线形状和原始比例。另外，这可通过参考嵌入在卡片中的水印校准信息来执行。 

可对上文引用的专利文献中描述的基于水印的图像登记处理做出改进。通常，这些处理产生表征图像的仿射畸变的参数的估算值。然后对图像进行处理以消除该估算出的畸变，然后读取水印有效载荷。 

可对上述处理做出如下改进：尝试使畸变参数的原始估算值发生轻微的扰动，而不是直接使用这些估算值。对于每一组扰动后的估算值，相应地对图像进行反畸变，并感测水印有效载荷信号的强度。可以发现，采用这些轻微扰动后的畸变估算值之一进行反畸变，得到了 比采用原始变形估算值的情况更强的水印有效载荷信号。在这种情况下，扰动后的估算值更准确地表征了畸变。 

通过采用这样的改进，可以实现卡片位置/取向的更精确的确定(例如，可获得六十分之一度量级的角度分辨率)。 

在一个层面上，贝叶斯引擎21简单地将从阅读站30提供的反射率数据与对应于由设备20先前表征过并且存储在数据库17中的一张或多张卡片的反射率数据进行核对。上面提到的一种核对是关联。这可包括：例如，计算两个以零均值版本表示的反射率图之间的点积。(例如，每组反射率数据可将最大反射率向量在东/西维度(俯仰倾斜)中的倾斜表示为，对于西为-1，并且对于东为1。同样，对于北为-1，并且对于南为1。如果反射率之间无关联，则该点积的和将趋于0。如果反射率之间有关联，则同号乘积占优势将导致总和增加。即使有95％-98％的反射率像素的反射率特性被改变(例如在卡片的使用期间通过磨损被改变)，这种关联仍是明显的。那些改变一般是随机的；剩下的2％-5％的关联将确定卡片的真实性。) 

也可以对从特定反射率像素感测到的反射率数据进行与例如在从1到5(最大置信度)的范围内变动的“置信度”因子相关的处理。在上面给出的实例中，从每个像素感测到的反射率“倾斜”被量化为处于四个象限(I-IV)之一中，如果是轻微倾斜则置信度因子可以较小，并且如果倾斜较强则置信度因子可以较大。(当然也可采用更为复杂的置信度量度。) 

表1示出多个反射率像素中的每个所“倾斜”到的相应象限： 

  

I	III	III	II	IV
					IV	I	I	II	III
I	III	II	IV	IV
					I	II	IV	I	II
III	I	IV	I	I

表1 

表2示出每个反射率像素的相应“置信度因子”： 

  

2

3

2

4

5

2	3	3	1	2
					4	5	1	2	3
4	2	4	3	3
					5	2	5	4	I

表2 

在识别匹配程度最高的参考卡片时，这些置信度因子可用于在给定各个反射率像素数据中的每个的情况下对权重进行偏置。可能最简单的偏置功能是简单地丢弃所有不具有置信度“V”的反射率像素数据。这样经过过滤的反射率像素数据组如表3所示。 

  

				IV
	III
III

表3 

当然也可以使用不同于“V”的阈值。 

在更复杂一点的方案中，使用所有具有置信度II或更高置信度的像素的反射率像素数据，并且匹配算法给匹配程度加上与分析中所使用的反射率像素的置信度因子相一致的权重。 

贝叶斯引擎可考虑更多因素。例如，它可以随着时间的逝去而了解到某些个人是沿着似乎具有某些一致性的“飞扑”路径来展示他们的卡片的。检测到遵循该预期模式的路径，可以倾向于确认卡片正被其授权的所有者使用。与该预期飞扑模式的明显差别可促使读卡器要求用户重复展示卡片，或者集中对用户进行进一步的询问。 

在一些方案中，对数据库的操作包括检索先前为特定卡片存储的反射率数据，并将其与读卡装置感测到的数据进行比较，以确保它们以预期的方式相一致。如果是这样，则确认该卡片是最初从其上测量反射率数据的同一张实体卡片。例如，在例如通过参考印刷在卡片上或以机器可读形式编码在卡片上的姓名或执照号码来进行卡片的试验 性识别时，使用该操作序列。然后，使用该试验性识别来识别数据库中特定的一组反射率数据以进行比较。 

当在查询数据库之前不进行卡片的试验性识别时，将出现更为复杂的情况。这种情况下的任务是：识别从读卡装置处感测到的数据派生出的反射率数据，与先前存储在数据库中的反射率数据组之间的“最佳匹配”。 

可将其它学科领域的已知技术应用于该任务中，诸如音频/视频指纹分析和其它领域中已知的“鲁棒散列”技术，和相关的数据库搜索优化技术。例如，没有必要将新的一组感测到的反射率数据与所有旧的反射率进行核对；某些旧的数据可几乎立即从考虑范围中排除(例如，通过诸如数据库裁剪的技术)。反射率数据可被提取为更小的表现形式，该更小的表现形式对于很多讹误机制(corruption mechanism)具有鲁棒性。WO02/065782，US20060075237，US20050259819和US20050141707详述了这样的技术和其它有用的技术。 

也可以针对照明的不同光谱和/或偏振，来表征不同的反射率图。 

本受让人已经通过使用机器人控制的测试装置(test jig)，在y方向上的两个离散的俯仰倾斜角处，在x方向上以1度的增量覆盖-10到10度，而进行了测试。已经采用了多个看起来完全相同的两种不同设计的演示驾驶执照。其中一种执照设计特别有趣，因为它是用3M公司的Confirm叠层进行层压的，该Confirm叠层由很多小珠子组成，这些小珠子充当摆动角的随机发生器。 

每个像素的亮度测量结果，示出了在给定俯仰倾斜角和机器人运载装置(robot mount)上的位置处捕获到的图像之间的一致性。而且，亮度测量结果随着俯仰倾斜角和卡片上的位置(像素号)的不同而变化。当从一张看上去完全相同但实际上不同的卡片上捕获一组新的数据时，在特定俯仰倾斜角处得到的每个像素的亮度测量结果不同于第一张卡片。 

在上面详述的方案中，反射率函数一般是静态的。然而，对象的反射率函数有可能会发生改变(或者是在最初制造时，或者是在之后)。 

最简单的方案允许反射率数据被改变一次。各种化学配方(例如， 照相乳胶、光敏油墨等。)响应于特定的激励(照明、化学、热等)而改变状态。如果卡片设置有这样的材料(例如，在表面上，或者嵌在内部)，则激励卡片可引起影响反射率函数的改变。 

一个特定方案采用具有光敏油墨的卡片，经由微镜阵列(可能高达10-50兆个镜面)用激光照射。通过控制微镜的取向，使得卡片上的各区域被激光照射或不被激光照射。因此引起了相应的改变。(可控制微镜，使得激光对某些区域曝光的时间不同于其它区域，从而进一步定制对反射率函数的改变。) 

另一种方案采用一种化学成分，该化学成分通过在施加照射的方向上产生宽反射率峰，而对特定波长的激光照射做出反应。合乎需要的是，另一不同波长的照射消除该效应，例如，将表面恢复到准“原始”状态，或导致随机的反射率响应，或在不同方向上导致峰值。 

还有另一种方案采用一种材料，该材料在暴露于给定化合物(诸如水或溶剂)后会改变其光折射率。可用液体(例如，用喷雾或气溶胶喷射)喷洒跨越卡片表面的这样的材料以改变其光学特性。一些这样的材料被记述在例如以下文献中：Kim，Singh和Lyon，“Label-FreeBiosensing with Hydrogel Microlenses，”Angewandte Chemie国际版，Volume45，Issue9，1446-1449页，2006。 

在以上每一个方案中，尽管只有一种状态改变通常是可能的，但是通过保守地应用改变机制，即每次只改变反射率像素的一个子集(通常是一个随机子集)，可以引起几个连续的数据发生。例如，前述实例中的液体喷洒可以足够轻微，以至于只改变反射率像素的10％。即使进行了10次喷洒，仍可在随后获得进一步的改变，这是因为从统计上来说，留下90％的反射率像素未被改变的一次动作如果被重复10次，仍会留下约35％的像素未改变。其它改变机制同样可应用于卡片特征的子集。 

可将这样的技术结合到卡片颁发系统的工作流程中，在应用可变数据(例如姓名、照片)之前或之后对卡片进行处理。 

其它的方案允许反射率函数在实际上被无限制地改变。例如，考虑具有带纹理的叠层的卡片，该带纹理的叠层包括透明热塑材料的微滴，该透明热塑材料在温度高达约150F-250F时基本上是硬的，但当 高于该温度时会变软。这些微滴的形状最初可以是均一的(例如，半球状)。然而，这样的卡片可被加热到使得微滴变软的温度点，然后可将具有随机纹理的介质(例如板材、滚轮等)压到叠层表面上，使得微滴以随机的方式变形。当冷却后，卡片将具有与先前完全不同的反射率分布图。该处理可根据需要重复许多次。(类似地，也可采用不具有微滴而只包括一层大体平坦的热塑材料的叠层。) 

可以不用带有物理纹理的介质按压叠层，而是可以例如使用以随机(或受控)方式脉冲调制的光栅扫描二氧化碳激光器，对叠层进行局部加热。该技术引起的温度差可导致塑料材料变形。 

在一个特定方案中，脉冲激光器倾斜地照射具有微滴的叠层，如图13所示。通过从不同方向照射微滴，可引起不同的变形。这可通过使用多个激光器，或者采用单个激光器和镜面布置(例如，电控微镜阵列)来实现。或者通过使用单个激光器并移动卡片，等等。 

可从相同的方向对塑料进行照射但照射不同的时间，而不是从不同的方向对塑料材料进行照射以得到成形状况不同的变形。其它这样的方案对技术人员来说是明显的。 

还有另一种方案将微镜阵列/微透镜层结合到卡片基片上。(透镜可相对于镜面移动，或者是固定的。)可以不对微镜进行电控，而是可以将其搁在可变形塑料的微滴上，并且微镜可以取决于各自下方微滴的形状而指向某一方向。微镜可以对于红外线相对透明，从而允许从二氧化碳激光器发射的激光通过微镜元件对可变形塑料的微滴进行加热。通过从不同方向对微滴加热，并且/或者对微滴加热不同的时间，可改变或控制微镜指向的方向。可从一个角度对这样的材料执行“写入”，而从另一角度对其执行“擦除”(并直接读取)。 

还有另一种方案在卡片上的光致抗蚀剂层上放置CCD透镜阵列。该卡片可从一个角度读取，而从另一角度写入(并直接读取)。 

销售点终端可以以读取数据所必要的角度照射卡片。 

在另外的方案中，可以使卡片再成形，而无需像上面详述的布置那样精心设计的布置。可以简单地使卡片通过进给机构，该进给机构将成形的辊子压到卡片的表面上。(一种简单的方案是砂纸辊(sandpaper-roller)。)即使不升高卡片的温度，也可改变其反射率函数。

还有其它的方案采用凹刻技术(有墨或无墨)来以期望的方式使介质表面成形。技术人员可从诸如下述的参考文献中了解到这样的技术：Deinhammer，“The Implication of Direct Laser Engraved IntaglioPlates on Banknote Security，”SPIE Vol.6075，二月，2006，以及美国专利文献6，840,721、20030145747、20040025728、20040232108、20050072326、20050115425、20050139100、20050193909和20060151989，和国际专利公开WO05/002869和WO06/045128。 

上述和其它技术允许在对象上形成包括莫尔斯(Morse)拓扑在内的形状。莫尔斯表面可被用于以任意方式定制方向反射率(例如，通过改变拓扑峰的高度，改变鞍点的位置，改变局部凹陷的深度，等等。)。(参看Milton，“Morse Theory”，Princeton University Press，1963，ISBN0-691-08008-9；和Zomorodian，“Topology for Computing，”CambridgeMonographs on Applied and Computational Mathematics，2005。) 

可以采用具有随时间衰减或改变的响应的位变异构性油墨(metameric ink)来为摆动角响应引入时间变化性。热提供了另一维度，从而改变响应于温度而输出的响应。因此可在不同的域(例如，亮度、红、绿、蓝、位变异构性等)中感测到不同的方向反射率信号。 

通过这样的技术，可获得每平方英寸高达10,000莫尔斯码元(Morse-els)的量级的数据密度(向莫尔斯表示敬意)。仅从角度这一个方面，每个码元的方向反射率(亮度)可以表示每个数据为2-8比特的量级。数据的其它维度提供更多的带宽。 

在另外的方案中，表面的反射率函数不是通过施加物理或热激励而改变，而是通过电变化或分子变化而改变，其中电变化或分子变化会改变局部反射。 

可在每次卡片被牵扯到交易中时，或者仅在特定的时候，改变卡片的反射率函数。销售点交易终端可包括用于读取反射率函数和改变反射率函数的组件，使得可执行“读取-修改-再读取”的操作序列。(可局部地存储在“再读取”操作中采集的数据或者存储该数据的中心部分以供参考，例如，将其用在随后的读取操作中以检验卡片。) 

反射率函数也可以是用来印刷卡片的油墨的函数。例如，可使用 珠光油墨或位变异构性油墨。也可以使用磁性油墨来将某种方向性(可能是随机的)施加到照明反射率分布图上。 

还可采用更高级的材料，诸如“量子点”(半导体纳米晶体)。量子点可在市场上从一些厂家买到，这些厂家包括Evident Technologies(特洛伊，纽约)，UT Dots有限公司(斯沃，伊利诺斯)，和AmericanDye Source有限公司(魁北克，加拿大)。量子点可以以例如珠子状或尘埃状结合到执照上使用的油墨、塑料和涂层中。这些材料展现出狭窄的且定制的发射谱，其发射幅度取决于激发波长。这种材料在防伪方面具有为人所知的应用。如在Evident Technologies的网站上说明的那样： 

量子点的两个关键特征使得它们能够充当用于防伪的加密器件：其狭窄的且可指定的发射峰，和其取决于激发波长的发射强度。利用这些特性，可将几种不同尺寸(并因此是不同发射波长)的量子点与几种不同波长的激发光结合起来以便产生几乎无穷种类的发射谱。这些发射谱中的每一个对应于一个编码组合，可使得该编码组合如同编码员希望的那样具有任意的复制复杂度。该处理以如下所述的方式工作。 

每个量子点尺寸对应于给定的发射峰。如果具有不同发射峰的量子点以已知的数量混合在一起，则作为结果而得到的发射谱将包含以某个可测量的强度存在的每个发射谱。该强度将取决于存在的量子点的数量和激发强度(或多个激发强度，如果使用了几个源的话)。通过制造含有预定数量的在任意波长上发射光的量子点的材料，然后在任意激发波长上建立它们的发射谱，则可基于发射峰的相对强度来生成“代码”。例如，如果将等量的发射1000nm、1500nm和2000nm的光的量子点结合在一起，并在800nm处进行激发；则相比于将不等量的发射1100nm、1600nm和2100nm的光的量子点结合在一起并在900nm处激发的情况，将得到不同的光谱代码。通过改变量子点的数量、它们个体的浓度、它们的发射峰或它们的激发波长，可以生成或记录几乎无限种类的不同光谱代码，这些代码可以很容易被插入到塑料外壳、油墨、染料、织物或纸张中，从而使得量子点防伪加密应用到任何地方。

在用特定照明光谱对具有量子点的卡片进行照射的销售点终端中，作为结果而得到的发射峰可由终端检测，并作为机器可读数据的形式得到采样，就像条形码、RFID、数字水印等那样。这样表示的数据可用在对于这样的其它机器可读数据而言已知的各种应用场合中，包括与卡片携带的其它机器可读数据结合在一起使用，用在密钥应用中，用作指纹，等等。 

一种特定方案采用几层量子点，每层具有不同的特性(例如，发射谱)。这些层由光敏层分开(或包括光敏层)，可以通过适当的激励使这些光敏层相继透明。 

从量子点的顶层，响应于特定照明而发射第一特征谱(简单的实例可以是纯红光)。如果使第一层量子点下方(或周围)的光敏材料变透明，则量子点照明也会向下延伸到埋在下面的第二层。其不同的发射谱(例如，蓝光)将改变从卡片感测到的最终光谱。同样，如果使第二层量子点下方(或包括在第二层量子点中)的光敏材料变透明，则量子点照明会向下延伸到埋在下面的第三层。其发射谱(例如，黄光)将与其它层的发射谱结合在一起，从而导致第三个唯一的最终发射谱。可从卡片感测出变化的发射谱(例如，在一简单的方案中，作为来自红-/绿-/蓝-滤波CCD元件的8比特数据)，并且作为结果而得到的数据可以充当可变的(可更新的)密钥，该可变的(可更新的)密钥具有公知的加密方面的益处。 

类似的方案可以包括由中间层隔开的两层量子点，所述中间层初始为透明，但可以通过对其施加激励(例如，特定波段的激光能量)而使其变得相对不透明。(或者，光敏材料可形成包含有量子点的层的一部分，而不是构成单独的层。) 

通过诸如上述的方案(可将其进行组合)，可将一对象的摆动角函数定制成期望的那样。因此，可以得到受控的(并且可选择地为伪随机的)函数，而不是不可控制的随机函数。 

对摆动角函数施加控制，允许应用已知的信息理论原理，从而使 得摆动角函数能够表示期望的有效载荷，其中尽管存在对象的物理损坏和各个单独的摆动角的畸变，仍然可以可靠地检测到该有效载荷。 

这些原理之一是使用纠错码，诸如Turbo编码、BCH编码、Reed-Solomon块码、卷积码等。这样的技术依赖例如过采样，即，将N比特的有效载荷数据表示为M比特的信号，其中M>N。该方案所固有的冗余度允许注意到和纠正错误。这样的技术也可采用似然测度—指出给定比特具有给定值的相对概率(类似于上面提到的置信度因子表)。 

另一种可以运用的原理是预测滤波。这样的技术在例如专利7,076,082和6,614,914中有教导。在一个特定实施例中，考虑反射率像素的3×3区域。在普通介质中，中心反射率像素的摆动角通常被预期是与其周围的8个反射率像素的摆动角相关联的。如果计算这些周围反射率像素的向量平均值，则可将该计算结果用作基线，可对照该基线来判断中心反射率像素的摆动角与该自然平均值之间的偏差。通过该技术，可以使得与有意引入的摆动角特征相对应的信号从在介质中自然发生的摆动角特性的“噪声”(一般频率较低)中显现出来。 

使用上面引证的技术，跨越其表面排列有50,000个虚拟反射率像素的卡片能够可靠地携带包括例如500-5000个比特或更多比特的密钥代码。这样的密钥代码可以以无数种已知的方式使用，其中的一些方式在本说明书开始部分引用的文献中有详述。 

摆动角的一种特别应用是在挑战/响应系统中。这样的系统的目标是使得攻击者通过拦截双方之间的通信而可能搜集到的任何消息变得无用。这在传统上是用一次性口令来实现的。构建和使用一次性口令的(许多)方法之一是使用挑战和响应系统。传统上，在该系统的客户端上使用三个组件：基本秘密(base secret)，随机挑战，和散列/加密函数(或其它数学上的单向函数)。 

挑战由认证方发出。客户将挑战与基本秘密结合起来，并在单向函数中运行该结果。发送作为结果而得到的输出以供确认(例如，将其发送回到认证方)。输出的接受者执行相同的计算，并比较计算出的结果与接收到的结果。通过这样使用单向函数，基本秘密决不会在双方之间畅行无阻地发送。

通过采样摆动角，物理卡片(或其它对象)可充当基本秘密和/或单向函数。随机挑战可以由在特定照射、位置等条件下对卡片成像的指令组成。示例性的认证方案可以以如下所述的方式进行： 

1.服务器向客户端发出挑战(令牌的旋转...例如45度)； 

2.客户端将挑战传递给终端用户(“以大约45度持卡”)；用户使旋转的卡片成像； 

3.客户端从卡片读取水印以确定卡片的旋转取向，并感测摆动角信号；将作为结果而得到的摆动角数据发送给服务器； 

4.基于先前从卡片取得的摆动角测量结果，服务器确定在指定的旋转位置处应该从卡片感测到的摆动角； 

5.服务器将从客户端接收到的结果与自身计算的结果进行比较；如果二者如预期那样关联，则客户端获得认证。 

可以认识到的是，如果从客户端发送的摆动角数据具有粗略的“象限”变化(例如，如结合上文的表格说明的那样，其中将摆动角的倾斜识别为处于四个象限之一内)，那么即使将卡片旋转零点几度，也会导致摆动角向量中的某一些进入下一个象限，而非其它象限。服务器在具有对摆动角方向的更准确的量化的情况下，可以准确地模拟出对于任意给定旋转，哪些摆动角将转移到每个象限。但是当卡片被稍微旋转时，拦截一个粗略摆动信号并不允许攻击者预测出该信号。(当然，旋转90度角应该导致每个摆动角都进入下一个象限。) 

刚刚详述的方案需要向用户发出特定的挑战，并需要客户以适当的方式持卡。“S/Key”挑战和响应协议(有时被称为“兰波特”(Lamport)方案，并且通常被用作一次性口令系统)消除了对该通信的需要，而是对从公共基本秘密中生成的随后的散列进行操作。如一个著作已经说明的那样： 

[S/Key]技术使用多个散列组成的序列，在该序列中每个散列从前一个散列计算得到。服务器存储该序列中的最后一个散列。为了登陆，客户提供该序列中的倒数第二个散列作为一次性口令。服务器取得客户的一次性口令，将其散列化，并将其与存储的散列进行比较。二者应该匹配。然后，服务器用刚提供的口令替换客户口令输入中的散列。

在摆动角的情况下，在将卡片(或其它令牌对象)颁发给用户之前，将卡片配置成对大量临时口令进行编码，所有临时口令都从基本秘密计算得到。(一旦口令被用完，就可以将卡片处理掉。)从摆动角计算得到的每个唯一的签名是基于基本秘密(卡片的构造)计算出的另一个一次性使用的口令。 

乍一看，在这两种技术之间似乎不存在显著的差别，因为第一种技术中的挑战等效于在第二种技术中需要知道序列中的哪个口令需要被提交给服务器以供认证。 

通过将定义从“序列中的口令”放宽到“未使用的口令”，则发送给终端用户的指令(“挑战”)将变成简单得多的“在摄像机前晃动卡片”的设置。 

因此，在最简单的实施例中，客户端将所有观察到的帧或计算得到的摆动角向量传递给服务器。 

对该实施例的一种优化是，在启动与服务器的会话的时候，服务器发送已被使用的所有位置(基于水印)。这将允许客户端在确认步骤中向用户提供更好的反馈。 

在移动电话装置(该术语被用来涵盖诸如PDA、iPhone、黑莓(Blackberry)等的装置，它们可以通过蜂窝网络或WiFi或Wimax或蓝牙或其它网络进行通信。)被用作光传感器的实施例中，这样采集到的摆动角数据可与该装置执行的其它操作一起使用。例如，可以认证移动电话以进行特定的交易，可以用来输入口令以便可以访问受保护的网域，可以对用户的信用卡数据的使用进行授权，等等。 

进一步的公开 

对于卡片上的每一个分辨率元素或分辨率元素的局部群组，一个示例性实施例采用2-Pi-立体弧度的反射率(使用“恰当的”科学用语，更多地被称为方向反射率分布图)。在阅读站处，卡片在传感器前移动，从而从不同的角度展示卡片，而不是在扫描仪上被水平地扫描。

例如，卡片的每平方毫米具有人们通常理解的“灰度值”、“密度”、“反射率”等。该通常的理解是(光谱)-方向-反射率分布图的近似。复杂的模型常常区分以“从各个方向”散射这种类型的光源照明的对象，和更特殊情况(即，从一特定角度照射对象，或者选择性地以作为角度的函数的方式照射对象)下的对象。因此后一种情况具有两种形式的方向性：源方向和反射方向。因此，作为结果而得到的“反射率图”是四维函数：从给定二维方向发射的单位光能量的反射率，以及在与给定二维方向分隔开的二维方向上检测到的单位光能量的反射率。 

对于特殊情况而言，可以包括相干照明(例如，激光)与非相干照明之间的差别，但是相干光的情况带来了以非常精细的方向尺度来调制这些方向反射率函数的“干涉”。在本文的讨论中，不考虑相干光照明(尽管它当然可以用在各种实施例中)。而是，示例性的方案集中讨论在有效散射的照射情况下的低端摄像机。 

所有这些情况中的另一特殊情况是3M的回射技术，在上文对4D的说明中考虑过的该技术是这样的四维反射率图：对于前两个坐标与后两个坐标相同的所有四维点，反射率为“1”，而对于其它各处的四维点，反射率为“0”。还没有实际存在的文献或物理系统接近该理想情况。 

在法医环境中，可控制照明以便影响对一对象的照明的所有2-Pi-立体弧度角度，同样，合适距离(例如2米远)的高质量摄像机可分别(独立地)从所有2-Pi立体弧度角度取得被照明的对象的图像，因此建立了可对任意给定对象进行四维反射率图的采样的经验设置。实际上，需要相对于该对象将光源移动到接连的给定方向，其中在每个照射方向上都使摄像机移动经过所有采样方向。与32个检测方向匹配的仅32个照射方向就提供了1024张高分辨率图像，这样的数量被认为是对完整的四维反射率图的相当粗略的采样。 

对于大多数低端摄像机的应用情况而言，我们可以通过以下两种方法中的任何一种来极大地简化我们的法医实验室和接下来的讨论：接受一般散射照明作为标准照射模式，或者可能将照射简缩为六种类别：一般散射和五种半散射：笔直向前(straight-on)，向上，向下，向 左和向右。这种六模式的方案对于几乎所有的普通低端摄像机的应用情况都应该是足够的，甚至还可能有一点超出应用的要求。 

因此，第一号提议是，一法医实验室具有优良的12-比特灰度摄像机，该摄像机在任意给定的单一照明情况下以例如128个不同方向进行采样，在该法医实验室中，制造成完全相同的卡片将仍会产生相当不同的反射率图，这仅仅是由于涉及到储藏、印刷、层压等的制造处理。如果情况不是这样，则不应该否定这里描述的整个方案，但是作为工程问题将有可能使其更有挑战性。尽管可能是这样，但应该可以预期到并且很容易检测到即使不是5％到10％也有至少百分之几的量级的反射率图的“变化的差别(variational difference)”。“变化的(variational)”是指摆动角作为读取角度的函数，并且有意地是一个不正式且次要的术语，其中要点在于图是充分不同的。 

假设法医实验室的反射率图差别是跨越大范围的实例确认的，则这将导致对普通摄像机的第一测试：通过在摄像机前以受控的、可再现的方式晃动两个制造成完全相同的“规则的旧(regular-old)”卡片，确保至少20度的读取角度扫描带，那么一张卡片是否将一贯地产生可与另一张卡片区分开的数据组(其中采集了例如15帧的图像数据)？答案预期是“是的”，但是，如果该差别非常微小，以至于只有认真控制的条件施加了多次才对于满足基本可区别性统计是必要的，那么将不会令人惊讶。将存在有意义的信号这一似乎合理的论点，开始认真考虑这样的事实，卡片上一万或两万的数倍个有效位置将被采样15次，每次产生用于一次二元判定(即，相同或不同)的大量数据。该基线情况最终归结为直接贝叶斯决策统计说明。 

如何可能回避这样的配置？回避的第一条是搜索增强作为结果而得到的贝叶斯统计和周期的制造方法。和放宽对叠层厚度的容差要求一样简单的方法仅是一种简单并且潜在有效的实验。可以类似地使用其它放宽的容差以及引入随机函数(单独使用或者组合起来使用)，许多这些方法都是低成本或无成本的(或实现了成本节约)。跳到前面，人们希望两个或三个关键方法能够开始使得贝叶斯“刷卡签名(swipesignature)”充分并且可靠地彼此不同。 

下一条是障碍的障碍，其在极端情况下是通过诸如3M回射材料 的事物来表现的。这里的关键概念是“蓄意(by-design)”以及“从无成本到高成本的尺度”上的某个位置。这里的一般对策是继续增强贝叶斯性能，同时现在开始更关注角度摆动性能以及它们如何与诸如“卡片的最小20度角度展示”的宽松规格相关联。并且，通过提及摄像机数据需要如何被捕获、压缩和发送到某个受信任的决策单元，当生成和测试蓄意的反射率图特性时，必需考虑这些实际考虑因素(并且显然要考虑所有各种形式的成本)。 

前文刚进行的讨论假设“以可再现的、受控的方式，将两张完全相同的卡片展现给摄像机。”这显然并不是卡片被使用的方式，但是建立制造成完全相同的卡片之间的基线差别是很重要的。 

因此现在我们前进到普通使用。第二号假定是从小孩到祖母都能很容易被教导(实质上完全通过触觉经验)而在某种技术上定义的关于距离、角运动、速度、捕获帧数等的规范内向摄像机展示卡片。用户测试应该能够建立“99％的行为边界”，然后该“99％的行为边界”成为被工程师们作为设计信条和贝叶斯约束对待的硬目标。普通使用将包括：六种模式的照明条件，任意给定的摄像机的规格，采集到的帧的数量，和上面定义的行为边界的限定。 

数字水印(例如，如专利6,614,914和6,947,571中所详述的数字水印)为卡片在摄像机前的移动的精确六维测量(X，Y，Z，俯仰(pitch)，偏转(yaw)，滚动(roll))提供信息基础。该基础这样被形成为唯一地确定我们的一万至两万个反射率标志如何行进穿过空间，以及哪个读取角度正被展现给任意给定的帧。我们已得到引导从而将任意给定的移动映射回到卡片的唯一反射率图，从而形成现场事件与穿过存储的受信任的图的重新展现的轨迹之间的比较。 

在几乎极端的理论层面，就在此处我们处于相当好的一点上。祖母所可能做的所有事情是将这些15个反射率扫描带(每个约20K)一个接一个地发送回给受信任的决策者以供判决。摄像机的这种非常低端的特性将确保这些具有基本上随机的复杂度并且非常精细的信号被完全埋没在各种噪声和畸变中，首先暗示了什么对于决策者来说是好的(因为我们已经在噪声杂音中的大量信号方面进行了设计)，而对于试图成为伪造者的人却是有问题的。这里提到的“随机”指的是这样 的想法：摆动将“关于朗伯分布图预期”(该朗伯分布图预期处于从笔直向前到20/30/40度斜方向的范围内或处于该范围周围)相当“随机”。朗伯分布图是平均起来你预期从普通反射表面上得到的分布图。关于这一点的一般概念是：可将该卡片展示数千次，每一次都产生基本上新的数据块(data blob)。 

因此我们接下来考虑具有配备良好的实验室的攻击者。 

假定拥有物理卡片，这样的攻击者是否能够发现并记录一给定卡片的唯一反射率图？当然...他们可以建立一个可比拟的法医实验室设置。实际问题是某人需要使用卡片多长时间来收集足够的法医数据。这当然比高级餐厅里侍者“刷口袋中的卡”的时间长；但是上面略述的在颁发卡片时在DMV处对其进行表征的处理中将要花费半分钟。 

数据窃听者是否能够从卡片的数百次展示中窃听到未加密的数据块馈送，并慢慢地能够再造卡片的唯一反射率图？当然，假设它们也在窃听水印提供的六维扫描带向量，或使用某种其它形式的六维登记以便形成用来开始对反射率图进行平均的稳定基础。当进行了足够的展示(同时有可靠的六维数据)时，较低频率的反射率图数据(摆动)将开始显露出来。 

因此，对卡片的物理占有以及对六维使能的数百次展示(未加密的数据块)的窃听，都使得能够对卡片的反射率图进行探查。我们将该实体称为“未加工的探查到的图(crude-sleuthed-map)”或CSM。 

下一个问题是，假定知道该CSM，歹徒会用它来做什么？他们是否能够物理地复制一张卡片，该卡片充分地模拟该图从而落入工业标准的贝叶斯决策统计(该统计可以是决策者或决策者阶层公布的标准)？ 

在数据方面，他们将显然能够模拟低端摄像机，将CSM附加到该数据上，将其打包并发送给决策者，就像祖母正在这样做一样。他们也能使六维扫描带展示伪随机化(摄像机噪声的新实例)，甚至铺设充满数字水印数据的“近乎完全相同”的卡片数据的基层，然后覆盖上CSM层。可以想象在给定CSM的情况下模拟向摄像机展示卡片的相当大的复杂程度。无论如何，都需要将其明确标记为取决于使用模型的攻击，这种攻击很值得在每个情况、市场、应用等之中充分探究。

当然，还存在其它种类的“纯数据领域”的攻击需要被定义、阐明、研究、反攻击和按目录分类。例如，贝叶斯决策者的阈值攻击在什么地方适用(如果有的话)？如果没有卡片或CSM，不清楚你是否会首先从决策者处得到“是”；或者可能你试了无数次幸运地得到了“是”，而这将成为阈值攻击的种子？那么，存在着决策方法、系统、网络等的整体安全问题，而决策方法、系统、网络等全都似乎落入应用/市场所特定的密码定义和编目。 

在给定CSM的情况下进行物理复制的问题是更为有趣的问题。在这里，CSM等同于拥有卡片。 

首先，我们已经在上面的设计中设定：同一台相对高端并且复杂的机器仿照完全相同的卡片制作卡片，没有机会再造出CSM，即使已知CSM。(该后一句在根本上是我们选定的设计方法的功能，并且相对于“反应式(reacitve)”，这些设计方法是多么“先发制人”；但是，下述假设是安全的假设：即使完全知道CSM，高端发源机器也不能够接近复制卡片的反射率图。) 

因此，这留下了专门设计的机器的选项，该专门设计的机器不仅尝试复制卡片的完全相同的标称设计，还尝试在卡片上附加CSM的人工复制，使得该人工复制不包括附加的反射率图摆动，而这些附加的反射率图摆动会使复制出的卡片的CSM超出公布的贝叶斯边界。 

首先，构建这样的机器在许多层面上都将是极端的挑战，除了下述的一个层面外：公布的贝叶斯边界(其是机器最终必须回应的)不需要被限制并且可以发展。可能最大的挑战是：先发制人地将叠层或等效物的表面特性或者就是说将20K表面元素的约80-90％塑造成所存储的CSM所要求的摆动模式。即使那些摆动具有极低的频率并且极其平顺(而它们通常不会是这样)，仅仅构想出一台能做这件事的机器都是困难的。基于掩模的蚀刻？纳米机器？显微外科设备？ 

然后需要对付残余反射率信号噪声。原始卡片的反射率图的最初登记可能大概也表征反射率图的较高频率的统计特性。决策者使用的最初存储的CSM可以捕获该数据，并使用各种度量作为关于给定读取操作的一种简单“校验和”，从而迫使我们奇妙的机器首先理解作为CSM数据组的一部分的这些特性，然后进一步复制这些统计信息。

无论如何，都需要对潜在的CSM-复制机进行认真研究和编目。对该整个方案的第三号假定是：这台奇妙的机器最低限度将是极其昂贵的，并且基本上超出当前和近期技术所能达到的范围很多。 

因此，在攻击方面，在已知CSM的情况下，你有了向摄像机进行展示的数据模拟，并且有了奇妙的但最低限度相当昂贵的CSM-复制机。以上每一项都需要获取对CSM的了解这一价值不低的步骤。 

返回到CSM-复制机，在这一点上，它是否可能等同于在NSA处对智能卡在分子层面上进行计算机辅助测试扫描以探查其秘密的神奇的“有三个埋置的房间那么深的(three-embedded-room-deep)”机器？如果证实了以下事实，则这将不会令人惊讶：制造CSM-复制机的技术挑战和制造用于使智能卡和其它防窜改电子设备不能运作的机器处于相同的苛求尺度上。 

结束语 

本说明书涵盖许多内容，其中许多是新的。所公开技术的应用范围很广，这对于本领域的技术人员来说是明显的。 

例如，对于技术人员们来说很明显的是，所公开方案的元素可用在货物和服务的在线购买中，以及用在在线帐单支付中。将通过例如摆动数据表示的种类的伪随机密匙应用于这些活动，是很好理解的。这仅是本发明实现新颖应用的许多实例之一。 

可以明显预期的是，本说明书中详述的技术、特征和分析方法可结合到前面参考的文献所详述的方法/系统之中。另外，在那些文献中详述的技术、特征和分析方法也可以结合到本文中详述的方法/系统之中。(应该认识到，上面提供的这些现有文献的简短提要自然不能反映本公开中发现的所有特征。) 

应该认识到的是，这里详述的方案中的元素可以有利地用在其它上下文中。例如，虽然方向反射率函数已被用在详述的方案中，但是该函数在其它地方仍有有利的效用。相反，使用这里详述的技术的可选实现方案不需要包含方向反射率函数。 

更一般地，应该认识到的是，除特别描述的较大实施例之外，本说明书公开了大量方案和被包括的子组合，它们都是有用的和非显而 易见的。因此不应认为这里陈述的任何特定元素和操作对于可专利的主题的限定是必要的。可明显预期到这样的方法和设备：在该方法和设备中，省略了详述的元素/操作，或用其它元素/操作替代了详述的元素/操作。因此，通过举例而不是限制的方式，身份卡不是必要的(可以实施详述的实施例以便例如识别一特定的实体对象，诸如手表)；光传感器也不是必要的(识别可基于不同的物理测量，诸如对声学特性的测量)；对象在传感器前的随机轨迹也不是必要的(可使用严格控制的轨迹)，带有水印的数据也不是必要的(例如，如果相关，位置可通过其它方式确定)，等等。 

另外，新颖性不仅仅在于整个系统，还在于这里公开的子组合中。例如，图3的测量设备被认为本身是可专利的，就如同通过参考物品的方向反射率函数来唯一地识别该物品的概念以及在颁发执照之前将有意的随机特征引入到该执照上的概念是可专利的那样；扰动水印估计的取向数据以生成精炼的取向数据也是可专利的，同样，在确定匹配时根据置信度因子对摆动数据进行加权也是可专利的，等等。(在下面的列表中特别提到了一些这样的子组合，尽管这样的列表不是无遗漏的。) 

本申请人明显地注意到，通过本说明书的教导的告知，通过特定组合和子组合获得的结果也可通过本领域的技术人员直接认识到的其它组合/子组合来获得。例如，尽管本说明书教导了可通过用捶肉槌击打卡片而在卡片上引入随机表面纹理，但是技术人员将立即认识到，通过种种其它直接的手段(例如，用砂纸摩擦，激光蚀刻，等等)也可得到这样的结果。 

采用这里详述的概念的方案也可以使用机器可读技术(例如，条形码、RFID、磁条等)，或者也可被先前已知的方案中的这些技术替换。 

这里详述的新颖方案中的一些包括： 

A.一种方法，包括：估算与第一物品的表面相关的方向反射率数据；以及存储与所述估算相对应的数据以用于在之后对所述物品的验证。 

B.方法A，其中所述估算包括：对于所述物品的表面上的多个区 域中的每个区域，确定来自所述物品的反射率处于最大值时的摆动角。 

C.方法A，其中所述估算包括：捕获从卡片的一区域向第一方向反射的光以及向第二方向反射的光，并据此确定来自所述区域的反射率处于最大值时的摆动角。 

D.方法C，其中所述捕获包括：使用配备有摄像机的移动电话中的二维光传感器来捕获光。 

E.方法A，进一步包括用散射照明对物品进行照射。 

F.方法A，包括估算与证明文件的表面相关的方向反射率数据。 

G.一种颁发驾驶执照的方法，包括：制造执照，以及将所述执照提供给申请人，进一步的特征是：在所述提供之前，从每张执照采集唯一的一组物理测量数据，并将所述唯一的一组物理测量数据存储在数据库中，其中存储的数据可在之后被参考以识别所述执照。 

H.方法G，其中所述采集包括：捕获与来自每张执照的地形细节(topographic minutiae)相关的信息。 

I.方法G，其中所述采集包括：捕获从执照的一区域向第一方向反射的光以及向第二方向反射的光，并据此确定来自所述区域的反射率处于最大值时的摆动角。 

J.一种方法，包括：估算与第一物品相关的方向反射率数据，并参考所述数据和先前估算的与第二物品相关的反射率数据，确定第一物品是否是第二物品。 

K.方法J，包括：从所述第一物品读取机器可读标识符；参考所述机器可读标识符，识别一组先前估算的反射率数据；以及对照与第一物品相关的反射率数据对所述识别的一组先前估算的反射率数据进行核对。 

L方法K，包括从第一物品捕获二维图像数据，并据此确定所述方向反射率数据和所述机器可读标识符。 

M.一种方法，包括：估算与一物品相关的方向反射率数据；以及对照先前存储的数据对与所述估算相对应的数据进行核对，以确定所述物品的身份。 

N.一种方法，包括：对于一物品上的多个区域中的每个区域，在多个不同的方向上感测从每个区域反射的能量，以确定最高反射率的 方向；以及参考由此搜集的数据，识别与之相对应的先前存储的数据的参考组，并由此识别物品。 

O.方法N，包括：感测从证明文件反射的能量，以及识别文件。 

P.一种方法，包括：从第一和第二两个不同的方向感测来自一对象的属性；据此产生数据；以及参考所述产生的数据，结合先前存储的数据，做出关于所述对象的确定。 

Q.方法P，其中对象包括几个区域，并且所述感测包括：在第一方向和第二方向上感测从所述区域之一反射的光。 

R.方法P，包括：做出与所述对象的证明有关的确定。 

S.方法P，包括：从证明文件感测所述属性。 

T.一种方法，包括：使一对象(例如，身份对象)和配备有摄像机的移动电话之间产生相对移动；从所述配备有摄像机的移动电话的不同视点捕获对象的多个连续图像；以及参考由此采集的数据，做出关于所述对象的确定。 

U.方法T，包括做出与所述对象的证明有关的确定。 

V.一种方法，包括：沿着随机轨迹在二维光传感器装置前晃动一物品；以及参考由所述装置产生的数据，做出关于所述物品的确定。 

W.一种方法，包括：使一身份卡片和二维光传感器之间产生相对移动；在所述移动过程中捕获多帧图像数据；对于多个帧中的每个帧，确定所述卡片的位置数据；对由所述卡片携带的隐写编码数据信号进行解码；以及结合所述位置数据来处理所述捕获到的图像数据，以确定与所述卡片相关的物理函数。 

X.方法W，进一步包括：将先前存储的物理函数数据与所述确定的物理函数进行核对，以确定二者是否相对应。 

Y.方法X，包括：参考解码后的数据信号，识别据称与所述卡片相对应的数据库中的记录，以及据此获得所述先前存储的物理函数数据。 

Z.方法W，其中参考由所述卡片携带的隐写编码参考信号，进行所述确定位置数据的操作。 

AA.方法W，其中所述物理函数具有方向特征。 

BB.一种颁发驾驶执照的方法，包括：制造执照，以及将制造的 执照提供给申请人，进一步的特征是：在所述提供之前处理执照，以便向其上有意地引入随机物理特征，并存储与所述特征相关的数据以供之后的使用。 

CC.一种方法，包括：接收一卡片，该卡片具有一组多个物理特征，所述多个物理特征合起来定义一初始状态；向卡片施加激励，所述激励导致多个所述物理特征发生改变，从而定义所述一组特征的第二状态；以及存储与所述第二状态相关的数据。 

DD.方法CC，进一步包括：结合加密函数来使用所述一组特征的所述第二状态。 

EE.方法CC，其中卡片包括多个区域，并且所述一组特征包括与所述区域中的每个区域相关的参数。 

FF.方法CC，其中所述参数包括方向反射率参数。 

GG.方法CC，其中所述激励包括物理压力，该物理压力改变所述卡片的表面拓扑。 

HH.方法CC，其中所述激励包括向所述卡片的某些区域局部施加电磁能量。 

II.方法HH，其中所述激励包括从第一方向施加于所述卡片的激光辐射，以及从不同的第二方向施加于所述卡片的另外的辐射。 

JJ.方法HH，其中所述激励包括向所述卡片上的第一位置施加第一时间间隔的激光辐射，以及向所述卡片上的第二位置施加更长的第二时间间隔的激光辐射。 

KK.方法CC，其中所述激励包括在所述卡片上喷洒的液体。 

LL.方法CC，其中所述施加具有随机特征。 

MM.方法CC，其中所述施加包括：加热卡片以使卡片返回到初始状态，此后向卡片施加另外的激励，以使所述一组物理特征改变到第二状态。 

NN.一种定制卡片的方法，包括：从第一方向将激光辐射施加于所述卡片的第一区域；以及从不同的第二方向将激光辐射施加于所述卡片的第二区域。 

OO.一种供证明文件使用的卡片构造，该卡片包括一基板和多个层，所述层中的至少一个层包括量子点，并且所述层中的一个层包括 光敏材料，其透射率可通过向其施加激励而改变。 

PP.一种设备，包括：卡片定位系统，通过该卡片定位系统可将ID卡定位在已知位置；光学成像系统，其被布置成从多个不同方向从定位在所述位置的卡片上捕获光学数据；以及处理器，其适于处理从所述多个光传感器接收到的数据，并据此为所述卡片的表面上的多个区域中的每个区域确定与之相关的摆动角。 

QQ.设备PP，其中所述光学成像系统包括多个二维光传感器，每个二维光传感器具有相关的透镜，所述多个二维光传感器被布置成从多个不同方向从处于所述位置的卡片上捕获光学信息。 

RR.一种由身份凭证的颁发者编辑数据库以使其有用的方法，该方法包括：为多个颁发的凭证中的每个凭证存储：被证明人的姓名和这个人的照片，该方法的改进包括还存储对于所述颁发的凭证而言唯一的物理细节信息。 

SS.一种方法，包括：从证明文件捕获图像数据；以及参考关于所述文件的先前已知的信息，以至少三个维度表征所述文件的位置。 

TT.方法SS，包括：参考由所述文件携带的隐写编码校准数据，以至少三个维度表征所述文件的位置。 

UU.方法SS，其中所述维度至少包括：左右倾斜角，俯仰倾斜角，和旋转角。 

VV.一种供证明文件使用的卡片构造，该卡片包括一基板和该基板上的至少一个层，其特征在于其中的一层包括响应于激励而改变其光学特性的材料。 

在已经通过参考特定实例描述和举例说明了我们的工作的各种原理的情况下，应该很明显的是，在不脱离这些原理的情况下，可以在方案和细节上修改详述的技术。因此，我们主张所有这样的实施例都落在所附权利要求及其等效物的范围和精神之内。

Claims (22)

1.一种验证物品的方法，包括：

估算与具有多个区域的第一物品的表面相关的方向反射率数据，所述估算包括：对所述多个区域中的每个区域，感测从所述物品上反射的非相干照明以估算来自所述物品的反射率处于最大值时的方向；以及

存储与所述估算相对应的数据以用于验证所述物品。

2.如权利要求1所述的方法，其中对于所述区域中的至少一个区域，估算出的反射率处于最大值时的方向不是感测到被反射的照明的方向中的任何一个方向。

3.如权利要求1所述的方法，进一步包括用散射照明对物品进行照射。

4.一种确定物品的身份的方法，包括：参考从第一物品所具有的多个表面区域中的每个区域上感测到的非相干照明，来估算与所述第一物品相关的方向反射率数据以确定来自所述区域的反射率处于最大值时的方向，以及参考所述数据和先前估算的反射率数据来确定所述物品的身份。

5.如权利要求4所述的方法，包括：参考所述数据和先前估算的与第二物品相关的反射率数据，确定第一物品是否是第二物品。

6.如权利要求4所述的方法，包括：

从所述第一物品读取机器可读标识符；

参考所述机器可读标识符，识别一组先前估算的反射率数据；以及

对照与第一物品相关的反射率数据，对所述识别的一组先前估算的反射率数据进行核对。

7.如权利要求6所述的方法，包括：从第一物品捕获二维图像数据，并据此确定所述方向反射率数据和所述机器可读标识符。

8.如权利要求4所述的方法，包括：

对于第一物品上的多个区域中的每个区域，在多个不同方向上感测从每个区域反射的能量，以估算最大反射率的方向；以及

参考由此搜集的数据，识别与之相对应的先前存储的数据的参考组，并由此识别第一物品。

9.一种做出关于具有表面的对象的确定的方法，所述表面包括多个区域，所述方法包括：

感测从所述多个区域中的每个区域上反射的非相干照明以确定来自所述区域的反射率处于最大值时的方向；

据此产生方向反射率数据；以及

参考所述产生的方向反射率数据，结合先前存储的方向反射率数据，做出关于所述对象的确定。

10.如权利要求9所述的方法，包括：做出与所述对象的证明有关的确定。

11.如权利要求9所述的方法，其中对象包括证明文件。

12.一种识别物品的方法，包括：

使一物品和二维光传感器之间产生相对移动；

在所述移动过程中捕获多帧图像数据，所述多个帧包括与所述物品相对应的图像数据；

对于多个帧中的每个帧，确定相对位置数据；

对由所述物品携带的隐写编码数据信号进行解码；以及

结合所述位置数据来处理所述捕获到的图像数据，以确定与所述物品相关的方向反射率数据，所述确定与物品相关的方向反射率数据的操作包括确定来自所述物品的反射率处于最大值时的方向。

13.如权利要求12所述的方法，进一步包括：将先前存储的方向反射率数据与所述确定的方向反射率数据进行核对，以确定二者是否相对应。

14.如权利要求13所述的方法，包括：参考解码后的数据信号，识别据称与所述物品相对应的数据库中的记录，以及据此获得所述先前存储的方向反射率数据。

15.如权利要求12所述的方法，其中参考由所述物品携带的隐写编码参考信号，进行所述确定位置数据的操作。

16.如权利要求12所述的方法，其中所述方向反射率数据具有方向特征。

17.如权利要求12所述的方法，进一步包括：将先前存储的方向反射率数据与所述确定的方向反射率数据进行核对，以确定二者是否相关。

18.一种检查物品的方法，包括：

使一对象和二维光传感器之间产生相对移动；

生成方向反射率数据，该生成步骤包括：在所述移动过程中捕获图像数据帧，该图像数据帧至少包括描绘所述对象的一些图像数据；确定与所述捕获的图像数据帧相关的相对位置数据；以及确定来自所述物品的反射率处于最大值时的方向；

从物品上感测机器可读标识符；

访问远程数据存储库，该远程数据存储库包含与所述感测到的标识符相关的数据；以及

将来自所述远程数据存储库的数据与所述方向反射率数据进行核对，以确定二者是否相对应。

19.如权利要求18所述的方法，包括将来自所述远程数据存储库的数据与所述方向反射率数据进行核对，以确定二者是否相关。

20.如权利要求18所述的方法，其中对象包括物品。

21.如权利要求18所述的方法，其中生成方向反射率数据的所述操作包括：在所述移动过程中捕获多帧图像数据，并确定与所述捕获的帧中的每个帧相关的相对位置数据。

22.如权利要求18所述的方法，其中所述捕获图像数据帧的步骤包括：利用配备有摄像机的电话中的二维光传感器进行捕获。

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