(57)【要約】【課題】条件等色を用いた真贋判定手法において、安価でありながら比較的堅牢なシステムを構築する。【解決手段】画像読取部１１０は、所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子１１１で撮像してマルチバンド画像を取得する。エリア画素値特定部は、マルチバンド画像のそれぞれから、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアの画素値をバンドごとに特定する。分光スペクトル推定部２３３は、第１エリアの色の学習データと第１エリアのバンドごとの画素値を用いて第１エリアの分光反射スペクトルを、第２エリアの色の学習データと第２エリアのバンドごとの画素値を用いて第２エリアの分光反射スペクトルを推定する。真贋判定部２３６は、第１エリアの分光反射スペクトルと第２エリアの分光反射スペクトルを用いて、識別コードの真贋を判定する。【選択図】図６
2012141729.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、
前記マルチバンド画像のそれぞれから、前記条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアの画素値をバンドごとに取得するステップと、
前記第１エリアの色の学習データと前記第１エリアのバンドごとの画素値を用いて前記第１エリアの分光反射スペクトルを推定するとともに、前記第２エリアの色の学習データと前記第２エリアのバンドごとの画素値を用いて前記第２エリアの分光反射スペクトルを推定するステップと、
前記第１エリアの分光反射スペクトルと前記第２エリアの分光反射スペクトルを用いて、前記識別コードの真贋を判定するステップと、
を備えることを特徴とする真贋判定方法。
【請求項２】
所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、
前記マルチバンド画像のそれぞれから、前記条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアの画素値を取得するステップと、
前記第１エリアのマルチバンドの画素値と前記第２エリアのマルチバンドの画素値を用いて、前記識別コードの真贋を判定するステップと、
を備えることを特徴とする真贋判定方法。
【請求項３】
前記撮像素子は、分光感度特性が異なる２種類の３原色フィルタを有し、
前記マルチバンド画像を取得するステップは、前記撮像素子から６バンドの画像を取得することを特徴とする請求項１または２に記載の真贋判定方法。
【請求項４】
所定の管理情報がコード化された識別コードを撮像するための撮像装置と、前記撮像装置により撮像された識別コードの真贋を判定するための真贋判定装置と、を備える真贋判定システムであって、
前記識別コードは、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであり、かつ前記真贋判定装置にアクセスするための識別子がさらにコード化されており、
前記撮像装置は、
前記識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、
前記撮像素子により撮像された前記マルチバンド画像から、前記管理情報および前記識別子を検出する識別コード読取部と、
前記識別子を用いて前記真贋判定装置にネットワークを介してアクセスし、前記管理情報および前記マルチバンド画像を前記真贋判定装置に送信する第１通信部と、を有し、
前記真贋判定装置は、
前記撮像装置から前記管理情報および前記マルチバンド画像を受信する第２通信部と、
管理情報ごとに、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアを保持する比較エリア保持部と、
前記第２通信部により受信された管理情報に対応する、第１エリアと第２エリアを前記比較エリア保持部から取得する比較エリア取得部と、
前記第２通信部により受信されたマルチバンド画像のそれぞれから、前記比較エリア取得部により取得される第１エリアと第２エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、
特定された第１エリアのバンドごとの画素値と前記第１エリアの色の学習データを用いて前記第１エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第２エリアのバンドごとの画素値と前記第２エリアの色の学習データを用いて前記第２エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、
前記分光スペクトル推定部により推定された第１エリアの分光反射スペクトルと第２エリアの分光反射スペクトルを用いて、前記識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、
を備えることを特徴とする真贋判定システム。
【請求項５】
印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであって、所定の管理情報、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアそれぞれの位置情報、前記第１エリアと前記第２エリアそれぞれの色の真値、および前記第１エリアと前記第２エリアの色差の真値がコード化された識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、
前記撮像素子により撮像された画像から、前記位置情報、前記色の真値および前記色差の真値を検出する識別コード読取部と、
前記マルチバンド画像のそれぞれから、前記第１エリアと前記第２エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、
特定された第１エリアのバンドごとの画素値と前記第１エリアの色の学習データを用いて前記第１エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第２エリアのバンドごとの画素値と前記第２エリアの色の学習データを用いて前記第２エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、
前記識別コード読取部により検出された第１エリアの色の真値と前記分光スペクトル推定部により推定された第１エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第１比較、前記識別コード読取部により検出された第２エリアの色の真値と前記分光スペクトル推定部により推定された第２エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第２比較、および前記識別コード読取部により検出された色差の真値と前記分光スペクトル推定部により推定された測定値にもとづく第１エリアと第２エリアとの色差の測定値との第３比較にもとづいて、前記識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、
を備えることを特徴とする真贋判定装置。
【請求項６】
前記色および前記色差は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表示系で規定されることを特徴とする請求項５に記載の真贋判定装置。
【請求項７】
印刷媒体に印刷された所定の情報がコード化されたカラー二次元コードであって、
二次元コード領域内に条件等色の関係にある２色でそれぞれ印刷された２つの領域が形成されることを特徴とするカラー二次元コード。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、条件等色を利用した真贋判定方法、真贋判定装置、真贋判定システムおよびカラー二次元コードに関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷物に対する主な偽造防止策には、蛍光インクや赤外線インクなど特殊な照明を照射しないと視認できないインクを使用するもの、透かしやマイクロ文字など一般的な印刷機では再現できない加工を施すもの、ホログラムのように偽造が難しく光沢があるためコピーできないものなどがあり、金券、紙幣などに使用されている。
【０００３】
また、偽造防止策のなかには、条件等色（メタメリズム）の関係にある２色のインクを用いて印刷したものもある（例えば、特許文献１参照）。条件等色とは、太陽光や蛍光灯などの自然光源下では同じ色に見えるが、特殊な光源下やフィルタを介して観察すると異なった色に見える現象を指す。条件等色を使用した偽造防止策は、例えばパスポートの桜模様の花びらに採用されている。カラーコピー機で複写すると、通常光のもとで同色であった２種類のインクの色に差が生じ、偽造品であることが判明する。以上に挙げた偽造防止技術は複数の手法を組み合わせて堅牢度を向上させているものが多い。
【０００４】
近年では、不規則な紙の繊維情報を撮影して固有の真贋判定情報とする方法、偏光繊維を漉き込んだ紙材料を用い、偏光板を介して観察される偏光繊維の模様変化を利用して真贋判定を行う方法、ＤＮＡ情報を真贋判定材料とする方法なども開発されている。これらは非常に堅牢なものであるが、高価であり読み取りには高精度な検出器を必要とする。
【０００５】
ところで、識別コードの分野では一次元コード（主として、バーコード）に代わり、二次元コードが普及してきている。二次元コードの代表例として、ＱＲコード（登録商標）がある。ＱＲコードは黒色に限定されておらず、広告や雑誌などにおいてはカラーのＱＲコードも広く用いられている。また、汚れに強く、現在ではほとんどの携帯電話機にその読み取り機能が付いている。
【０００６】
また、カラー二次元コードの別の例として、カラーコード（ＣｏｌｏｒＣｏｄｅ（登録商標））がある。カラーコードは、赤・緑・青・黒の４色のパターンを利用した二次元コードであり、色情報と色の配置情報でコード化されていて、色の配置を崩さなければデザイン性を加えることができる。このカラーコードを蛍光インクで印刷し、通常不可視とし、紫外線を照射して撮影すると読み取り可能とする技術も提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特公昭６０−５８７１１号公報
【特許文献２】特開２００８−１８１４７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、これまでの一般的な真贋判定手法は、複数の手法を組み合わせて堅牢度を向上させるものであるため、堅牢度の向上に伴い製造コストが高くなる傾向があった。また、近年では偽造技術も進歩し、高精細なスキャナやプリンタでコピーされたものは肉眼では真贋の判定が難しく、特殊インク、透かし、ホログラムでさえ偽造されてしまう場合がある。また、単体でも堅牢度の高い真贋判定手法は、製造コストが高く、認証の際にも高価な装置が必要となる。
【０００９】
この点、条件等色を用いた真贋判定手法は比較的安価に作成可能である。しかしながら、目視のみでは判定が難しく、真贋判定には分光反射スペクトル情報が読み取れる分光器などの高精度な検出器が必要であった。
【００１０】
本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、条件等色を用いた真贋判定手法において、安価でありながら比較的堅牢なシステムを構築する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のある態様の真贋判定方法は、所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、マルチバンド画像のそれぞれから、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアの画素値をバンドごとに取得するステップと、第１エリアの色の学習データと第１エリアのバンドごとの画素値を用いて第１エリアの分光反射スペクトルを推定するとともに、第２エリアの色の学習データと第２エリアのバンドごとの画素値を用いて第２エリアの分光反射スペクトルを推定するステップと、第１エリアの分光反射スペクトルと第２エリアの分光反射スペクトルを用いて、識別コードの真贋を判定するステップと、を備える。
【００１２】
本発明の別の態様もまた、真贋判定方法である。この方法は、所定の情報がコード化された識別コードであって、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードを、撮像素子で撮像してマルチバンド画像を取得するステップと、マルチバンド画像のそれぞれから、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアの画素値を取得するステップと、第１エリアのマルチバンドの画素値と第２エリアのマルチバンドの画素値を用いて、識別コードの真贋を判定するステップと、を備える。
【００１３】
本発明のさらに別の態様は、真贋判定システムである。この真贋判定システムは、所定の管理情報がコード化された識別コードを撮像するための撮像装置と、撮像装置により撮像された識別コードの真贋を判定するための真贋判定装置と、を備える真贋判定システムであって、識別コードは、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであり、かつ真贋判定装置にアクセスするための識別子がさらにコード化されており、撮像装置は、識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、撮像素子により撮像されたマルチバンド画像から、管理情報および識別子を検出する識別コード読取部と、識別子を用いて真贋判定装置にネットワークを介してアクセスし、管理情報およびマルチバンド画像を真贋判定装置に送信する第１通信部と、を有する。真贋判定装置は、撮像装置から管理情報およびマルチバンド画像を受信する第２通信部と、管理情報ごとに、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアを保持する比較エリア保持部と、第２通信部により受信された管理情報に対応する、第１エリアと第２エリアを比較エリア保持部から取得する比較エリア取得部と、第２通信部により受信されたマルチバンド画像のそれぞれから、比較エリア取得部により取得される第１エリアと第２エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、特定された第１エリアのバンドごとの画素値と第１エリアの色の学習データを用いて第１エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第２エリアのバンドごとの画素値と第２エリアの色の学習データを用いて第２エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、分光スペクトル推定部により推定された第１エリアの分光反射スペクトルと第２エリアの分光反射スペクトルを用いて、識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、を備える。
【００１４】
本発明のさらに別の態様は、真贋判定装置である。この装置は、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷されるべき識別コードであって、所定の管理情報、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアそれぞれの位置情報、第１エリアと第２エリアそれぞれの色の真値、および第１エリアと第２エリアの色差の真値がコード化された識別コードのマルチバンド画像を撮像するための撮像素子と、撮像素子により撮像された画像から、位置情報、色の真値および色差の真値を検出する識別コード読取部と、マルチバンド画像のそれぞれから、第１エリアと第２エリアの画素値をバンドごとに特定するエリア画素値特定部と、特定された第１エリアのバンドごとの画素値と第１エリアの色の学習データを用いて第１エリアの分光反射スペクトルを推定し、特定された第２エリアのバンドごとの画素値と第２エリアの色の学習データを用いて第２エリアの分光反射スペクトルを推定する分光スペクトル推定部と、識別コード読取部により検出された第１エリアの色の真値と分光スペクトル推定部により推定された第１エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第１比較、識別コード読取部により検出された第２エリアの色の真値と分光スペクトル推定部により推定された第２エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との第２比較、および識別コード読取部により検出された色差の真値と分光スペクトル推定部により推定された測定値にもとづく第１エリアと第２エリアとの色差の測定値との第３比較にもとづいて、識別コードの真贋を判定する真贋判定部と、を備える。
【００１５】
本発明のさらに別の態様は、カラー二次元コードである。このカラー二次元コードは、印刷媒体に印刷された所定の情報がコード化されたカラー二次元コードであって、二次元コード領域内に条件等色の関係にある２色でそれぞれ印刷された２つの領域が形成される。
【００１６】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラム等の間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、条件等色を用いた真贋判定手法において、安価でありながら比較的堅牢なシステムを構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】ＱＲコードの一例を示す図である。
【図２】条件等色の関係にある、色ａと色ａ’の分光反射スペクトルの一例を示す図である。
【図３】図３（Ａ）〜（Ｄ）は、条件等色の作成方法を説明するための図である。
【図４】図４（Ａ）〜（Ｅ）は、カラーＱＲコードにおける条件等色を利用した配色例を説明するための図である。
【図５】撮像素子に装着されるカラーフィルタの分光感度特性の一例を示す図である。
【図６】実施例１に係る真贋判定システムの構成を示す図である。
【図７】実施例１に係る真贋判定システムの動作例を説明するためのフローチャートである。
【図８】色比較エリアおよびトリミングを説明するための図である。
【図９】図９（Ａ）〜（Ｃ）は、差分スペクトル算出部により算出された差分スペクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部に保持される差分スペクトルの真値との関係を示す図である。
【図１０】実施例２に係る真贋判定装置の構成を示す図である。
【図１１】実施例２に係る真贋判定装置の動作例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
まず、本発明の実施の形態に係るカラー二次元コードの真贋判定方法を説明するための前提として、当該カラー二次元コードの作成方法について説明する。以下、当該二次元コードとしてＱＲコードを用いる例を説明する。
【００２０】
図１は、ＱＲコードの一例を示す図である。まず、ＱＲコードの読み取り手順を簡単に説明する。図示しないＱＲコード読取装置（例えば、携帯電話機、スマートフォン、専用機器など）は、ＱＲコードを撮像する。そして、その撮像画像をグレー化し、その明暗に応じて２値化する。当該ＱＲコード読取装置は、ＱＲコードの右下隅を除く３隅にそれぞれ形成された切り出しシンボル１０を検出することにより、撮像されたＱＲコードの向きおよび位置を認識する。当該ＱＲコード読取装置は、その認識結果をもとに当該画像を回転および移動させ、当該画像からＱＲコードの領域を切り出す。
【００２１】
次に、当該ＱＲコード読取装置は、ＱＲコードからタイミングパターン２０を検出し、タイミングパターン２０内のモジュール数をカウントすることにより、ＱＲコードのバージョンを判別する。タイミングパターン２０は、ＱＲコードの左上を原点として７列目と７行目の、切り出しシンボル１０間にそれぞれ形成される。当該ＱＲコード読取装置は、歪み補正などを施した後、ＱＲコードから各モジュールを抽出し、所定のアルゴリズムに従いデコードする。
【００２２】
以下、本実施の形態のように背景に色が加えられたカラーＱＲコードについて考える。当該カラーＱＲコードを読み取るためには、背景部とＱＲコード部の色がグレー化されて２値化されるときに、背景部は明、ＱＲコード部は暗と判別できるに十分なコントラストを有している必要がある。ある規格では、明暗のコントラストが６０％以上、背景の白色度が８５％あればよいとされている。このコントラストを保っていれば、後述する図４（Ａ）〜（Ｄ）に示すように背景部に色を加えてもよく、また、図４（Ｅ）のようにＱＲコード自体に色を加えてもよい。
【００２３】
本実施の形態に係るカラーＱＲコードでは、背景部またはＱＲコード自体に条件等色を含む。条件等色の関係にある２色は、分光反射スペクトルが一致している部分と異なっている部分を持つ。すなわち、照明条件により同色に見えたり、別の色に見えたりする。
【００２４】
図２は、条件等色の関係にある、色ａと色ａ’の分光反射スペクトルの一例を示す図である。図２に示すグラフの横軸は波長［ｎｍ］、縦軸は分光反射率［％］を示す。この例では、約５２０〜６２５ｎｍの波長領域において色ａと色ａ’は別の色に見えるが、その他の可視光領域においては同色に見える。本実施の形態では、この分光反射スペクトルの違いを真贋判定に利用する。
【００２５】
図３（Ａ）〜（Ｄ）は、条件等色の作成方法を説明するための図である。以下の説明では、シアンをＣ、マゼンタをＭ、イエローをＹ、ブラックをＫ、レッドをＲ、グリーンをＧおよびブルーをＢと表記する。また、図３（Ａ）〜（Ｄ）のそれぞれにおいて、左図は色ａを、右図は色ａ’を示す。
【００２６】
図３（Ａ）は、色ａをＣＭＹＫで、色ａ’をＣＭＹＫ（色ａとは網点率が異なる）で印刷する例を示す。すなわち、色ａと色ａ’とを網点率を変えて、通常のＣＭＹＫプロセス印刷を行い、条件等色を作成する。単なるカラーコピー機による偽造であれば、インク、用紙、印刷条件（例えば、スキャナのフィルタ特性、取得ＲＧＢ値から印刷機のＣＭＹＫ比率への変換、網点の再現度）が本物と異なれば分光反射スペクトルに違いが出るため、真贋判定が可能である。
【００２７】
図３（Ｂ）は、色ａを特色インクで、色ａ’をＣＭＹＫで印刷する例を示す。堅牢度を向上させるには、ＣＭＹＫインクだけでなく、特色インクを使用するのが有効である。例えば、ＤＩＣ株式会社の特色インクのサンプル集であるＤＩＣカラーガイド（登録商標）に、最も色差が小さくなるＣＭＹＫ網点比率で印刷されたＤＩＣプロセスカラーガイドがある。このように、色ａを特色インクで、色ａ’を特色インクに近い色のＣＭＹＫ網点比率で印刷すると条件等色を作成しやすい。また、特色インクのスペクトル形状はＣＭＹＫインクのスペクトル形状には含まれていない特徴を有するため、真贋判定も比較的容易である。
【００２８】
ただし、特色インクはもともとＣＭＹＫインクでは再現できない色を再現する目的で作成されたものであるため、特色部（ベタ）とＣＭＹＫ部（網点）との色差が大きく、見た目で偽造防止が施されていることが分かりやすい。また、ルーペなどで拡大して観察すると、特色部とＣＭＹＫ部とで異なる印刷が施されていることが分かってしまう。
【００２９】
図３（Ｃ）は、色ａも色ａ’も特色インクで印刷する例を示す。すなわち、特色インクの中で色差が小さく、スペクトル形状が異なる２色を用いる。ただし、そのような組み合わせはＤＩＣの特色インクの中だけでは限られるため、複数の条件等色を使用する場合、様々な会社で製造された特色インクを検討して選択する必要がある。
【００３０】
図３（Ｄ）は、色ａをＣＭＹＫインクの少なくとも一色を特色インクに置き換えて印刷し、色ａ’をＣＭＹＫで印刷する例を示す。この方法ならば、拡大して見ても色ａと色ａ’のどちらもＣＭＹＫ網点印刷であり、見た目には偽造防止が施されていることが分かりにくい。また、ドットのみの分光反射スペクトルを測定することは難しいため、使用された特色インクの特定が難しく、堅牢度が高い。
【００３１】
なお、色ａをＣＭＹＫインクに特色インクを加えた５色によるプロセス印刷、色ａ’をＣＭＹＫ印刷とすることも考えられる。ただし、ＣＭＹＫいずれかの色と似た色の特色インクを使用した場合でない限り、拡大して見ると色ａ’に通常印刷とは異なる色のドットが含まれていることが分かってしまう。また、基本的にプロセス印刷機は４色刷りであり、５色印刷は２回刷りとなってしまう。
【００３２】
図示しないが、色ａおよび色ａ’の少なくとも一方に、スペクトルに固有の特徴を有し、秘匿性のある特殊インクを用いる方法が考えられる。スペクトルに固有の特徴を有しているため、真贋判定が容易であり、かつ堅牢度も非常に高くなる。特殊インクの堅牢度が高いのは、一般的に出まわっているインクではないため入手が困難であり、偽造されにくいためである。ただし、所望の特殊インクを作成するには、コストが高くなる。
【００３３】
下記表１は、上述した５つの手法の内容を堅牢度が低→高の順にまとめた表である。これらの手法の中から、設計者は用途とコストに見合う手法を選択して使用すればよい。既存の特色インクであっても、どの会社の何番の特色インクを使用して印刷されているかを特定されない限り偽造は難しい。仮に、特定されたとしても紙や印刷機によってもスペクトルは変化するため、スペクトル形状を再現することは比較的困難である。なお、図３（Ｂ）〜（Ｄ）に示した手法において、特色インクの代わりに、独自に作製した特殊インクを用いてもよい。
【００３４】
【表１】
2012141729.tif 000003
【００３５】
図４（Ａ）〜（Ｅ）は、カラーＱＲコードにおける条件等色を利用した配色例を説明するための図である。なお、図４（Ａ）〜（Ｄ）のそれぞれにおいて、下図は条件等色が配色される背景を示し、上図は下図に示す背景と、所定のＱＲコードとを重ねて生成されるカラーＱＲコードを示している。このカラーＱＲコードの領域内には、条件等色の関係にある２色でそれぞれ印刷された２つのエリアが少なくとも一組形成される。なお、上記背景と上記二次元コードとは、図示しないＱＲコード読取装置で読み取り可能なコントラストを有して配色される。
【００３６】
図４（Ａ）は、背景に条件等色の関係にある色ａと色ａ’とが二等分されて配色される例を示す。図４（Ａ）では背景の左半分が色ａで配色され、右半分が色ａ’で配色されている。なお、縦半分に等分するのではなく、横半分、右斜め半分、左斜め半分に等分してもよいし、等分に分割しなくてもい。例えば、背景の左２／３が色ａで配色され、右１／３が色ａ’で配色されてもよい。
【００３７】
図４（Ｂ）は、背景が基本的に色ａで配色され、背景の中に色ａ’で配色された複数の小エリアが含まれる例を示す。図４（Ｂ）では、左上と下中央の２箇所に色ａ’で配色された小エリアが形成されている。
【００３８】
図４（Ｃ）は、背景に複数組の条件等色が配色される例を示す。図４（Ｃ）では、色ａと色ａ’の組み合わせ以外に、色ｂと色ｂ’および色ｃと色ｃ’の組み合わせが使用されている。なお、図４（Ｃ）では背景がモザイク状に分割され、それぞれのブロックは、色ａ、色ａ’、色ｂ、色ｂ’、色ｃおよび色ｃ’のいずれかに配色される。
【００３９】
図４（Ｄ）は、背景に複数組の条件等色が配色される別の例を示す。図４（Ｄ）でも、色ａと色ａ’の組み合わせ以外に、色ｂと色ｂ’および色ｃと色ｃ’の組み合わせが使用されている。図４（Ｄ）では図４（Ｃ）と比較し、背景に任意の絵（ここでは、風船を持った熊）が描かれている。なお、図４（Ｄ）では色ａ、色ａ’、色ｂ、色ｂ’、色ｃおよび色ｃ’以外の色も使用されている。
【００４０】
図４（Ｅ）は、ＱＲコード自体が条件等色を用いて形成される例を示す。図４（Ｅ）では、ＱＲコードが条件等色の関係にある色ｄと色ｄ’により印刷される。より具体的には、ＱＲコードの全体領域が基本的に色ｄ’で配色され、その領域の中に色ｄで配色された複数の小エリアが含まれる。図４（Ｅ）では、左上と下中央の２箇所に色ｄで配色された小エリアが形成されている。なお、図示しないがＱＲコード自体を条件等色を用いて形成する場合も、複数組の条件等色を配色してもよい。
【００４１】
図４（Ａ）〜（Ｅ）のカラーＱＲコードは、一見しただけでは、条件等色が含まれていることが分かりにくいため、偽造されにくいという特質がある。図４（Ａ）の下図のように条件等色の関係にある色ａと色ａ’とを隣り合わせると、微妙に色が違うことを見破られる可能性があるが、上図のようにＱＲコードを重ねるとカモフラージュ効果により境界が見えにくくなる。また、図４（Ｂ）のように色ａ’を分散させると、色ａと色ａ’との色差をより感じさせにくくすることができる。
【００４２】
また、図４（Ｃ）のように複数の条件等色の組み合わせを使用することにより、条件等色の関係にある箇所を見分けにくくさせることができる。また、複数の条件等色の組み合わせを使用すると、偽造する際、複数のスペクトルを再現する必要があるため堅牢度を高めることができる。また、図４（Ｄ）のように背景に模様以外のデザイン性を付与することもできる。
【００４３】
本発明の実施の形態に係るカラーＱＲコードは所定の印刷媒体（例えば、紙、布地）に印刷される。当該カラーＱＲコードには様々な情報がコード化されて含められる。例えば、商品コードが含められる。商品コードとはＱＲコードが添付された物品を示すコード（例えば、ＪＩＳ−Ｘ−０５０１により規格化されたＪＡＮバーコード）である。ＪＡＮバーコードには、国コード、メーカコード、商品アイテムコードが含まれる。また、商品コードの代わりにロット番号や個別番号などが用いられてもよい。
【００４４】
また、本発明の実施の形態に係るカラーＱＲコードの認証は、後述するように、真贋判定サーバまたは真贋判定ＰＣ（以下、サーバを用いる例を想定する）を経由する場合と経由しない場合がある。真贋判定サーバを経由する場合、カラーＱＲコード内に真贋サーバへアクセスするためのサーバアドレス情報（例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator））が含まれていなければならない。したがって、真贋判定サーバを経由する場合、カラーＱＲコードには、例えば、次の情報が含まれる。
「日本  ○○○社製  商品No.20546879 http//www.・・・（真贋判定サーバＵＲＬ）」
【００４５】
一方、真贋判定サーバを経由しない場合、カラーＱＲコードに含まれる情報のみを使用して真贋判定する必要がある。したがって、条件等色で印刷された、比較すべきエリアを示す位置情報（例えば、ＸＹ座標で規定される）と、それら比較エリアの色情報の真値が、カラーＱＲコードに含まれていなければならない。本発明の実施の形態では、色情報は条件等色の関係にある色ａで印刷されたエリアのＬ＊ａ＊ｂ＊真値と、色ａ’で印刷されたエリアのＬ＊ａ＊ｂ＊真値と、色ａと色ａ’の色差の真値で規定する。また、これら位置情報と色情報の真値は暗号化され、ＱＲコード読取装置で解読されることが望ましい。以上を踏まえ、真贋判定サーバを経由しない場合、カラーＱＲコードには、例えば、次の情報が含まれる。
「日本  ○○○社製  商品No.20546879  比較エリア位置、Ｌ＊ａ＊ｂ＊真値、エリア色差の真値」
【００４６】
以下、本発明の実施に形態に係る真贋判定方法について概説する。当該実施の形態では、上述したカラーＱＲコードは、撮像素子（例えば、ＣＣＤ (Charge Coupled Device) イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）により白色光源下にて撮像される。その撮像されたＲＧＢ画像はグレー化され、その明暗に応じて２値化される。そして、その輝度情報から既存のＱＲコード読み取りアプリケーションによって、コードに含まれる内容が読み取られる。それと同時に、画素毎の６バンドの色情報が取得され、その取得された色情報と、読み取られたＱＲコードの真値の色情報とが比較され、真贋判定が行われる。
【００４７】
色情報の取得に、分光器（〜２ｎｍおきに測定が可能）を用いることが考えられるが、分光器は波長刻みが細かく高精度ではあるが、高価でデータ量が多くなる。そのため、安価な装置での分光画像の取得にはあまり適していない。また、ハイパースペクトルカメラ（２〜１０ｎｍおきに測定可能）やマルチバンドスペクトルカメラ（数１０〜１００ｎｍおきに測定可能）を用いることが考えられる。これらは、現在、分光画像の取得によく使用されている。ただし、液晶チューナブルフィルタが使用されていたり、フィルタ枚数が多ければやはり高価になる。
【００４８】
そこで、数バンドの測定結果を用いて分光反射スペクトル推定を行う手法が提案されており、本実施の形態ではこの手法を用いて真贋判定を行う。以下、比較的安価で簡易な真贋判定システムを想定し、ＲＲ’ＢＢ’ＧＧ’６バンドの測定値から分光反射スペクトルを推定する例を説明する。
【００４９】
図５は、撮像素子に装着されるカラーフィルタの分光感度特性の一例を示す図である。図５に示すグラフの横軸は波長［ｎｍ］、縦軸は透過率［％］を示す。一般的なデジタルカメラに使用される撮像素子は、ベイヤ配列された三原色フィルタ（ＲＧＢフィルタ）が装着されるものが多い。当該撮像素子はＲＧＢの３バンドの画素信号を出力する。本実施の形態では、６バンドの画素信号を取得するため、分光感度特性が異なる２種類の三原色フィルタを用いる。すなわち、ＲＧＢフィルタの波長帯域を短波長側にシフトさせたＲ’Ｇ’Ｂ’フィルタを用いる。
【００５０】
図５に示すように、Ｒ’Ｇ’Ｂ’フィルタは、ＲＧＢフィルタの不感帯域を補間するような分光感度特性を持つ。撮像素子にＲＧＢフィルタを装着してＲＧＢ３バンドの画素信号を取得し、その後、Ｒ’Ｇ’Ｂ’フィルタを装着してＲ’Ｇ’Ｂ’３バンドの画素信号を取得する。これにより、合計６バンドの画素信号を取得できる。なお、ＲＲ’ＢＢ’ＧＧ’の各フィルタを撮像素子に固定的に装着してもよい。この場合、１回の撮影で６バンドの画素信号を取得できるが、解像度は低下する。
【００５１】
（実施例１）
図６は、実施例１に係る真贋判定システム３００の構成を示す図である。実施例１は、上述した真贋判定サーバ経由ありの場合に該当する。上述したようにカラーＱＲコードは、印刷媒体に条件等色を用いてカラー印刷された識別コードである。真贋判定サーバを経由する場合、当該カラーＱＲコードには商品コードなどの管理情報と真贋判定装置２００にアクセスするためのアドレスまたは識別子（例えば、ＵＲＬ）がコード化される。
【００５２】
真贋判定システム３００は、撮像装置１００および真贋判定装置２００を備える。撮像装置１００と真贋判定装置２００は、所定のネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信が可能な構成である。
【００５３】
撮像装置１００は上述したＱＲコード読取装置が該当する。より具体的には、カメラ機能付き携帯電話機、カメラ機能付きスマートフォン、通信機能付きデジタルカメラ、通信機能付き専用機器などが該当する。真贋判定装置２００は上述した真贋判定サーバが該当する。撮像装置１００として、当該携帯電話機およびスマートフォンを採用する場合、携帯電話網を介して基地局に無線通信によりアクセスして、真贋判定装置２００とデータをやりとりできる。また、撮像装置１００が無線ＬＡＮ機能を搭載する場合、無線通信によりアクセスポイントにアクセスして、真贋判定装置２００とデータをやりとりできる。
【００５４】
撮像装置１００は、画像読取部１１０、制御部１２０、通信部１３０および表示部１４０を備え、印刷されたカラーＱＲコードを撮像するための装置である。画像読取部１１０は、撮像素子１１１、画像処理部１１２および識別コード読取部１１３を含む。
【００５５】
撮像素子１１１は、カラーＱＲコードを撮像する。図５に示したようなＲＧＢフィルタとＲ’Ｇ’Ｂ’フィルタをそれぞれ、撮像素子１１１の入射面側に装着して２回撮像することにより、６バンドの画像を取得する。なお、撮像装置１００は照明とすべき白色光源が付属され、外光を遮断できる構成であることが好ましい。ユーザは撮影時、測定対象物に照明を均一に照射し、光源の正反射成分がレンズに入らないように撮影することが望ましい。
【００５６】
画像処理部１１２は、撮像素子１１１により撮像されたカラーＱＲコード画像の２値化、回転、移動、拡大／縮小などの画像処理を行い、識別コード読取部１１３に供給する。識別コード読取部１１３は、撮像素子１１１により画像処理された画像から、商品コードおよびＵＲＬを検出する。撮像素子１１１により撮像された６バンドの画像、ならびに識別コード読取部１１３により検出された商品コードおよびＵＲＬは、制御部１２０に供給される。なお、制御部１２０に供給される６バンドの画像は、画像処理部１１２により回転、移動、拡大／縮小などの画像処理が施されていることが好ましい。
【００５７】
制御部１２０は撮像装置１００全体を統括的に制御する。通信部１３０は、識別コード読取部１１３により読み取られたＵＲＬを用いて真贋判定装置２００にネットワークを介してアクセスし、上記商品コードおよび上記６バンドの画像を真贋判定装置２００に送信する。また、真贋判定装置２００により判定された真贋判定結果を受信する。表示部１４０は、真贋判定装置２００から受信された真贋判定結果を表示する。
【００５８】
真贋判定装置２００は、通信部２１０、表示部２２０、制御部２３０および記憶部２４０を備え、撮像装置１００により撮像されたカラーＱＲコードの真贋を判定するための装置である。真贋判定の結果、本物と判定された場合、そのカラーＱＲコードは正当なものと認証されたと考えることができる。したがって、真贋判定装置２００は認証装置と考えることもできる。
【００５９】
通信部２１０は、撮像装置１００から商品コードおよび６バンドの画像を受信する。また、後述する手法により真贋判定結果を撮像装置１００に送信する。表示部２２０は、所定の情報を表示する。本実施例では真贋判定の演算過程や真贋判定結果を表示する。
【００６０】
制御部２３０は真贋判定装置２００全体を統括的に制御する。より具体的には、制御部２３０は、比較エリア取得部２３１、エリア画素値算出部２３２、分光スペクトル推定部２３３、差分スペクトル算出部２３４、相関係数＆ＲＭＳ算出部２３５および真贋判定部２３６を含む。
【００６１】
これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００６２】
記憶部２４０は、測定スペクトル特性保持部２４１、光源スペクトル特性保持部２４２、カメラ分光感度特性保持部２４３、学習スペクトル特性保持部２４４、比較エリア保持部２４５および差分スペクトル真値保持部２４６を含む。
【００６３】
測定スペクトル特性保持部２４１は、撮像装置１００により測定された６バンドの画像を一時的に保持する。光源スペクトル特性保持部２４２、カメラ分光感度特性保持部２４３および学習スペクトル特性保持部２４４には、分光反射率スペクトル推定に必要な、それぞれの特性情報が保持される。これら特性情報の具体例は後述する。
【００６４】
比較エリア保持部２４５は、商品コード毎に、条件等色の関係にある２色がそれぞれ印刷されるべき第１エリアと第２エリアの位置情報を保持する。差分スペクトル真値保持部２４６は、第１エリアの色の分光反射スペクトルと第２エリアの色の分光反射スペクトルの差分スペクトルの真値を保持する。
【００６５】
比較エリア取得部２３１は、通信部２１０により受信された商品コードに対応する、第１エリアと第２エリアを比較エリア保持部２４５から取得する。エリア画素値算出部２３２は、通信部２１０により受信された６バンドの画像のそれぞれから、比較エリア取得部２３１により取得された第１エリアと第２エリアの平均画素値をバンドごとに算出する。
【００６６】
分光スペクトル推定部２３３は、エリア画素値算出部２３２により算出された第１エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部２４４に保持される第１エリアの学習データを用いて、第１エリアの分光反射スペクトルを推定する。同様に、エリア画素値算出部２３２により算出された第２エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部２４４に保持される第２エリアの学習データを用いて、第２エリアの分光反射スペクトルを推定する。この分光反射スペクトルの推定方法は後述する。
【００６７】
差分スペクトル算出部２３４は、分光スペクトル推定部２３３により推定された第１エリアの分光反射スペクトルと第２エリアの分光反射スペクトルとの差分スペクトルを算出する。相関係数＆ＲＭＳ算出部２３５は、この差分スペクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部２４６に保持される差分スペクトルの真値との相関係数Ｒおよび平均二乗偏差ＲＭＳを算出する。
【００６８】
真贋判定部２３６は、分光スペクトル推定部２３３により推定された第１エリアの分光反射スペクトルと第２エリアの分光反射スペクトルを用いて、上記カラーＱＲコードの真贋を判定する。本実施例では、真贋判定部２３６は、相関係数＆ＲＭＳ算出部２３５により算出された上記相関係数Ｒおよび上記平均二乗偏差ＲＭＳにもとづき、当該カラーＱＲコードの真贋を判定する。より具体的には、当該上記相関係数Ｒが所定の第１設定値より大きく、かつ上記平均二乗偏差ＲＭＳが所定の第２設定値より小さい場合、本物と判定し、この条件を満たさない場合、偽物と判定する。
【００６９】
図７は、実施例１に係る真贋判定システム３００の動作例を説明するためのフローチャートである。まず、撮像装置１００の撮像素子１１１は、上記カラーＱＲコードを撮像し、６バンドの画素値（本実施例では、ＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の画素値）により形成される６バンドの画像を取得する（Ｓ１０）。識別コード読取部１１３は、撮像されたＱＲコードの画像から商品コードおよびＵＲＬを検出する（Ｓ１２）。通信部１３０は、そのＵＲＬを用いて真贋判定装置２００にアクセスし、商品コードと６バンドの画像を転送する（Ｓ１４）。
【００７０】
真贋判定装置２００の比較エリア取得部２３１は、撮像装置１００から転送されてきた商品コードに対応する色比較エリアを、比較エリア保持部２４５から読み出す（Ｓ１６）。組をなす２つの色比較エリアには、条件等色の関係にある色ａと色ａ’がそれぞれ配色されている。
【００７１】
エリア画素値算出部２３２は、色ａのエリアと色ａ’のエリアをそれぞれトリミングする。そして、トリミングされた両エリアのそれぞれについて、ＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’値の平均化を算出する（Ｓ１８）。したがって、エリアごとに分光反射スペクトル推定の基礎となるべき６値が生成される。
【００７２】
図８は、色比較エリアおよびトリミングを説明するための図である。図８では条件等色の関係にある色ａが配色されたエリアａと、色ａ’が配色されたエリアａ’がＱＲコードが形成される正方領域３０内に形成されている。このエリアａとエリアａ’の色を比較する場合、各エリア境界は印刷ずれやインクの滲みによる混色が発生しやすいため、エリア境界より数画素、内側の範囲（図８では斜線部の範囲）で、画素値の平均値をバンドごとに算出する。なお、平均値ではなく中央値を用いてもよい。
【００７３】
図７に戻り、分光スペクトル推定部２３３は、ステップＳ１８により算出されたＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’平均値を用いて、各エリアの分光反射スペクトルを推定する（Ｓ２０）。より具体的には、実測分の分光反射スペクトルをカメラの各チャンネル（上記バンドに対応）の感度で計測する過程を線形の行列計算にモデル化し、逆行列を求める問題として定式化して、未知の分光反射スペクトルを推定する。なお、当該実測分の分光反射スペクトルは、学習スペクトル特性保持部２４４に保持される既知の複数の分光反射スペクトルと、光源スペクトル特性保持部２４２に保持される光源スペクトル特性を掛け合わせたスペクトルである。当該カメラの各チャンネルの感度は、カメラ分光感度特性保持部２４３に保持される。なお、当該推定方法として、ウィナー推定、重回帰分析、マルコフ推定、主成分分析などを用いることができる。本明細書では、ウィナー推定を用いる例について後述する。
【００７４】
差分スペクトル算出部２３４は、分光スペクトル推定部２３３により推定されたエリアａの分光反射スペクトルとエリアａ’の分光反射率スペクトルの差分スペクトルを算出する（Ｓ２２）。
【００７５】
図９（Ａ）〜（Ｃ）は、差分スペクトル算出部２３４により算出された差分スペクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部２４６に保持される差分スペクトルの真値との関係を示す図である。図９（Ａ）はエリアａの分光反射スペクトルを示し、図９（Ｂ）はエリアａ’の分光反射スペクトルを示す。図９（Ｃ）は、エリアａの分光反射スペクトルとエリアａ’の分光反射スペクトルの差分ベクトルの測定値と、差分スペクトル真値保持部２４６に保持される差分スペクトルの真値とを同一グラフ内に描いたものである。
【００７６】
図７に戻り、相関係数＆ＲＭＳ算出部２３５は、上記差分スペクトルの測定値と真値との間の相関係数Ｒおよび平均二乗偏差ＲＭＳを算出する（Ｓ２４）。
【００７７】
当該相関係数Ｒは下記（式１）により、平均二乗偏差ＲＭＳは下記（式２）により算出される。
【００７８】
【数１】
2012141729.tif 000004
【数２】
2012141729.tif 000005
ここで、ｘｉは差分スペクトル測定値ｘの波長ｉにおける差分反射率を示す値である。ｙｉは差分スペクトル真値ｙの波長ｉにおける差分反射率を示す値である。
【００７９】
真贋判定部２３６は、相関係数Ｒが上記第１設定値より大きく、かつ平均二乗偏差ＲＭＳが上記第２設定値より小さくなれば（Ｓ２６のＹ）、上記カラーＱＲコードを本物と判定し（Ｓ２８）、その条件を満たさないとき（Ｓ２６のＮ）、偽物と判定する（Ｓ３０）。図７のフローチャートでは、当該第１設定値を０．９８、当該第２設定値を０．０５とする例を示しているが、これら設定値はこれらの値に限るものではない。設計者は実験やシミュレーションにもとづき、これらの設定値を調整することにより、本物拒否率および偽物受入率を低減または最適化することができる。なお、システムを簡素化したい場合、相関係数Ｒだけで真贋判定することも考えられる。
【００８０】
通信部２１０は、真贋判定装置２００による真贋判定結果を撮像装置１００に返信する（Ｓ３２）。撮像装置１００の表示部１４０は、その真贋判定結果を表示する（Ｓ３４）。
【００８１】
（実施例２）
次に、実施例２について説明する。実施例２は、上述した真贋判定サーバを経由しない場合に該当する。実施例２では、実施例１における撮像装置１００に、真贋判定装置２００の機能をそのまま組み込むことも考えられる。ただし、商品コードに対応した色比較エリアとその色情報が保存されたデータベースを撮像装置が保持しなければならないため、データ数が少ない場合でない限り、装置の小型、軽量化は難しい。
【００８２】
そこで、カラーＱＲコードに含まれる情報のみで真贋判定を行うことができれば、比較的小型、軽量、安価な装置でもスタンドアロンで真贋判定を行うことができる。この場合、カラーＱＲコード自体に色比較エリアの位置とその色情報の真値が含まれている必要がある。色情報は、実施例１では色比較エリア間の差分スペクトルの真値としたが、それをカラーＱＲコードに含めるにはデータ量が大きくなりすぎる。差分スペクトル情報の代わりに、実施例２では各色比較エリアのＬ＊ａ＊ｂ＊、色比較エリア間の色差ΔＥ＊ａｂを用いるとする。また、色比較エリアの位置情報と、色情報の真値（すなわち、各色比較エリアのＬ＊ａ＊ｂ＊の真値および色比較エリアの色差の真値）を暗号化し、後述する真贋判定装置４００のみで解読可能な構成とすることが望ましい。
【００８３】
図１０は、実施例２に係る真贋判定装置４００の構成を示す図である。当該真贋判定装置４００は、画像読取部４１０、制御部４２０、記憶部４３０および表示部４４０を備える。画像読取部４１０は、撮像素子４１１、画像処理部４１２および識別コード読取部４１３を含む。実施例２に係る画像読取部４１０の構成は、実施例１に係る画像読取部１１０と基本的に同様である。以下、相違点について説明する。
【００８４】
識別コード読取部４１３は、撮像素子４１１により画像処理された画像から、商品コード、色比較エリアとされるべき第１エリアと第２エリアの位置情報、および第１エリアのＬ＊ａ＊ｂ＊の真値、第２エリアのＬ＊ａ＊ｂ＊の真値、および第１エリアと第２エリア間の色差の真値を検出する。撮像素子４１１により撮像された６バンドの画像、ならびに識別コード読取部４１３により検出された商品コード、第１エリアと第２エリアの位置情報、第１エリアのＬ＊ａ＊ｂ＊の真値、第２エリアのＬ＊ａ＊ｂ＊の真値および第１エリアと第２エリア間の色差の真値は、制御部４２０に供給される。
【００８５】
制御部４２０は、比較エリア取得部４２１、エリア画素値算出部４２２、分光スペクトル推定部４２３、Ｌ*ａ*ｂ*算出部４２４、色差算出部４２５および真贋判定部４２６を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００８６】
記憶部４３０は、測定スペクトル特性保持部４３１、光源スペクトル特性保持部４３２、カメラ分光感度特性保持部４３３および学習スペクトル特性保持部４３４を含む。これらは、実施例１の測定スペクトル特性保持部２４１、光源スペクトル特性保持部２４２、カメラ分光感度特性保持部２４３および学習スペクトル特性保持部２４４と同様であるため、説明を省略する。
【００８７】
比較エリア取得部４２１は、識別コード読取部４１３により検出された第１エリアと第２エリアを取得する。エリア画素値算出部４２２は、画像読取部４１０により読み取られた６バンドの画像のそれぞれから、比較エリア取得部４２１により取得された第１エリアと第２エリアの平均画素値をバンドごとに算出する。
【００８８】
分光スペクトル推定部４２３は、エリア画素値算出部４２２により算出された第１エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部４３４に保持される第１エリアの学習データを用いて、第１エリアの分光反射スペクトルを推定する。同様に、エリア画素値算出部４２２により算出された第２エリアのバンドごとの平均画素値と、学習スペクトル特性保持部４３４に保持される第２エリアの学習データを用いて、第２エリアの分光反射スペクトルを推定する。
【００８９】
Ｌ*ａ*ｂ*算出部４２４は、分光スペクトル推定部４２３により推定された第１エリアの分光反射スペクトルから、第１エリアのＬ*ａ*ｂ*の値を算出する。同様に、分光スペクトル推定部４２３により推定された第２エリアの分光反射スペクトルから、第２エリアのＬ*ａ*ｂ*の値を算出する。
【００９０】
色差算出部４２５は、Ｌ*ａ*ｂ*算出部４２４により算出された、第１エリアのＬ*ａ*ｂ*の値と第２エリアのＬ*ａ*ｂ*の値との差分を算出する。本実施例では、両者のΔＥ*ａｂの値を両者の色差として利用する。これらＬ*ａ*ｂ*の値、ΔＥ*ａｂの値の算出方法は後述する。
【００９１】
真贋判定部４２６は、識別コード読取部４１３により検出された第１エリアの色の真値と分光スペクトル推定部４２３により推定された第１エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との比較、識別コード読取部４１３により検出された第２エリアの色の真値と分光スペクトル推定部４２３により推定された第２エリアの分光反射スペクトルから算出される色の測定値との比較、および識別コード読取部４１３により検出された色差の真値と分光スペクトル推定部４２３により算出された第１エリアと第２エリア間の色差の真値との比較にもとづいて、上記カラーＱＲコードの真贋を判定する。この判定処理の具体例は後述する。表示部４４０は、真贋判定部４２６により判定された真贋判定結果を表示する。
【００９２】
図１１は、実施例２に係る真贋判定装置４００の動作例を説明するためのフローチャートである。まず、画像読取部４１０の撮像素子４１１は、上記カラーＱＲコードを撮像し、６バンドの画素値（本実施例では、ＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の画素値）により形成される６バンドの画像を取得する（Ｓ４０）。識別コード読取部４１３は、撮像されたＱＲコードの画像から商品コード、色比較エリア位置、各色比較エリアのＬ*ａ*ｂ*の真値および色比較エリア間の色差の真値を検出する（Ｓ４２）。
【００９３】
比較エリア取得部４２１は、識別コード読取部４１３により検出された色比較エリアを特定し、エリア画素値算出部４２２は、各色比較エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’値を平均化する（Ｓ４４）。なお、実施例１と同様に、エリア画素値算出部４２２は色比較エリアをトリミングした後に、そのトリミング後のエリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’値を平均化するとよい（図８参照）。
【００９４】
分光スペクトル推定部４２３は、エリア画素値算出部４２２により算出されたＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’平均値を用いて、各色比較エリアの分光反射スペクトルを推定する（Ｓ４４）。実施例１で上述したようにウィナー推定を用いる例について後述する。
【００９５】
Ｌ*ａ*ｂ*算出部４２４は、分光スペクトル推定部４２３により推定された色比較エリアの分光反射スペクトルの値（以下、色比較エリアの測定値という）から、色比較エリアのＬ*ａ*ｂ*の値を算出する（Ｓ４６）。以下、Ｌ*ａ*ｂ*の算出方法を具体的に説明する。前提条件として、色比較エリアの推定値をReflectance（λ）、光源をＤ６５標準光源、人間の分光感度である等色関数をCIE(1964)X10Y10Z10Color Matching Functionとする。この前提条件下では、下記（式３）より三刺激値ＸＹＺが算出される。
【００９６】
【数３】
2012141729.tif 000006
【００９７】
上記（式３）により算出された三刺激値ＸＹＺ値から、下記（式４）によりＬ*ａ*ｂ*が算出される。
【００９８】
【数４】
2012141729.tif 000007
Ｄ６５標準光源下では、Ｘｎ＝９５．０４５、Ｙｎ＝１００、Ｚｎ＝１０８．８９２を用いる。
【００９９】
色差算出部４２５は、このＬ*ａ*ｂ*の測定値と、識別コード読取部４１３により上記カラーＱＲコードから検出されたＬ*ａ*ｂ*の真値とを比較するために、ΔＥ*ａｂを算出する（Ｓ４８）。色差算出部４２５は、ΔＥ*ａｂを下記（式５）により算出する。
【０１００】
【数５】
2012141729.tif 000008
ΔＬ*、Δａ*、Δｂ*は、色比較エリアの測定値から算出されるＬ*、ａ*、ｂ*の測定値と、識別コード読取部４１３により上記カラーＱＲコードから検出されたＬ*、ａ*、ｂ*の真値とのそれぞれの差を示す。
【０１０１】
真贋判定部４２６は、色比較エリアの測定値と、色比較エリアの真値とを色比較エリアごとに比較する。当該測定値と当該真値との差分が小さいか否かを判定する（Ｓ５０）。例えば、ΔＥ*ａｂが所定の第３設定値（本実施例では１０）より小さければ（Ｓ５０のＹ）、本物の可能性が高いと判定する。一方、色比較エリアの少なくとも一方において、ΔＥ*ａｂが当該第３設定値以上である場合（Ｓ５０のＮ）、上記カラーＱＲコードから読み取られた色比較エリアの少なくとも一方の色は、本物の色とは明らかに異なると判定し、真贋判定部４２６は当該カラーＱＲコードを偽物と判定する（Ｓ５８）。
【０１０２】
ステップＳ５０の判定の結果、本物の可能性が高い場合、色差算出部４２５は、色比較エリア間（上述した第１エリアと第２エリア間）のΔＥ*ａｂを算出する（Ｓ５２）。真贋判定部４２６は、色差算出部４２５により算出されたΔＥ*ａｂと、識別コード読取部４１３により上記カラーＱＲコードから検出されたΔＥ*ａｂとを比較する（Ｓ５４）。両者が略一致すれば（Ｓ５４のＹ）、真贋判定部４２６は当該カラーＱＲコードを本物と判定する（Ｓ５６）。一方、両者が略一致しなければ（Ｓ５４のＮ）、真贋判定部４２６は当該カラーＱＲコードを偽物と判定する（Ｓ５８）。
【０１０３】
色比較エリア間の色差のみで真贋判定すると、全く異なる色の組み合わせ（例えば、黄色と緑の条件等色）であっても色差が同じ値になる可能性がある。そこで、ステップＳ５０にて、Ｌ*ａ*ｂ*の値を用いて各色比較エリアの色が、各真値の色に近いことを確認している。
【０１０４】
表示部４４０は、真贋判定部４２６による真贋判定結果を表示する（Ｓ６０）。なお、設計者は上記第３設定値および上記一致の範囲を実験やシミュレーションにもとづき調整することにより、本物拒否率および偽物受入率を低減または最適化することができる。
【０１０５】
ここで、実施例１に係る分光スペクトル推定部２３３および実施例２に係る分光スペクトル推定部４２３による、ウィナー推定法を用いたマルチバンド画像から分光反射スペクトルを推定する方法について説明する。
【０１０６】
カメラでマルチバンドの広帯域フィルタを通して物体（本実施の形態では、カラーＱＲコード）を撮影した場合、画像の座標（ｘ，ｙ）に対応する撮像素子（例えば、ＣＣＤ素子）に入射する光の分光分布は、ｔ（λ）Ｅ（λ）ｒ（ｘ，ｙ；λ）で与えられる。ここで、ｔ（λ）はｉ番目のフィルタの分光透過率を、Ｅ（λ）は照明の分光放射輝度を、ｒ（ｘ，ｙ；λ）は画像の座標（すなわち、画素位置）（ｘ，ｙ）における物体の分光反射率をそれぞれ示す。また、レンズの分光透過率や撮像素子の分光感度などを合わせた総合的な分光績をＳ（λ）とする。このとき、各素子において得られるセンサ応答ｖｉ（ｘ，ｙ）は、入射光ｔ（λ）Ｅ（λ）ｒ（ｘ，ｙ；λ）と分光績Ｓ（λ）を波長領域で積分したものとで与えられるため、下記（式６）で表される。
【０１０７】
【数６】
2012141729.tif 000009
ここで、ｍはマルチバンドのバンド数を示す。分光積Ｓ（λ）は波長４００〜７００ｎｍの可視光域以外ではゼロであるとした。
【０１０８】
次に、数学的な取扱を簡単にするため、分光分布を離散化し、ベクトルや行列を用いて表す。ｖをｍ個のバンドのセンサ応答を表したｍ個の要素を持つ行ベクトル、ｒを物体の分光反射率を表すｌ個の要素で構成される行ベクトルで表すと、上記（式６）は下記（式７）のようにベクトル行列を用いて表される。
【数７】
2012141729.tif 000010
【０１０９】
ここで、画像の座標（ｘ，ｙ）は省略した。また、行列Ｆはｉ番目のフィルタの分光透過率を表す行ベクトルｔをまとめた行列Ｔ（下記（式８）参照）と、照明とカメラの分光感度に対応するｌ×ｌ対角行列である行列Ｅ、Ｓを用いて下記（式９）のように定義される。
【数８】
2012141729.tif 000011
【数９】
2012141729.tif 000012
【０１１０】
ウィナー推定は複数の学習データサンプルの分光反射率ｒと、推定された分光反射率（ｒチルダ）の間の平均二乗誤差Ｅを最小化する手法であり、平均二乗誤差Ｅは下記（式１０により表される。
【０１１１】
【数１０】
2012141729.tif 000013
〈  〉は分光反射率サンプルに対するアンサンブル平均を表す。
【０１１２】
下記（式１１）より、センサ応答ベクトルから分光反射率（ｒチルダ）を推定する推定行列Ｇを考える。
【数１１】
2012141729.tif 000014
【０１１３】
このとき、上記（式１０）で表される平均二乗誤差Ｅを最小化する推定行列は、下記（式１２）で与えられる。
【数１２】
2012141729.tif 000015
ここで、Ｒｒｖ（下記（式１３）参照）はサンプルに関する分光反射率ｒとｖの相互相関行列を示し、Ｒｖｖ（下記（式１４）参照）はｖの自己相関行列を示す。また、Ｒｒｒ（下記（式１５）参照）はｒの自己相関行列を示す。
【数１３】
2012141729.tif 000016
【数１４】
2012141729.tif 000017
【数１５】
2012141729.tif 000018
【０１１４】
したがって、上記（式１２）は下記（式１６）と書き換えることができる。
【数１６】
2012141729.tif 000019
【０１１５】
また、センサ応答にノイズｎが含まれる場合、上記（式７）は下記（式１７）となる。
【数１７】
2012141729.tif 000020
【０１１６】
ノイズｎの自己相関行列Ｒｎｎは、下記（式１８）と表される。
【数１８】
2012141729.tif 000021
【０１１７】
このように、ウィナー推定は信号とノイズの統計量が分かっている場合、簡単な線形演算で、推定値の平均二乗誤差を最小化する推定行列を与える。ここで、入力スペクトルとノイズスペクトルが無相関ならば、平均二乗誤差を最小化する推定行列は、下記（式１９）で与えられる。
【数１９】
2012141729.tif 000022
【０１１８】
これにより、推定行列Ｇが求まれば、測定対象物をマルチバンド撮影した画像の座標（ｘ，ｙ）における物体の分光反射率をｖとして  上記（式１１）式から推定分光反射率（ｒチルダ）を求めることができる。例えば、ｖをＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’値（６バンド）とし、４００ｎｍ〜７００ｎｍまで２ｎｍおきの分光反射率データを求める場合、下記（式２０）のように表される。
【数２０】
2012141729.tif 000023
【０１１９】
以上説明したように本実施の形態によれば、カラー二次元コードに条件等色部分を加えることにより、安価でありながら比較的堅牢な（すなわち、比較的偽造防止効果が高い）二次元コードおよび真贋判定システムを作成することができる。例えば、ＱＲコードにプロセスインク、特色インクまたは特殊インクを用いて作製した条件等色を入れ、ＱＲコードの内容に真贋判定サーバアドレス、または真贋判定に必要な情報（例えば、比較エリア位置情報、条件等色の色情報）を含ませる。これにより、分光器などの装置を必要とせず、撮像素子により撮像された画像により簡単に真贋判定を行うことができる。また、可視光領域で認証を行うことにより、特殊な測定器を用いなくとも一般的なカメラの撮像素子（ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ）の撮影波長域で認証が可能であり、安価なシステムを構築できる。このように、可視光領域での条件等色を利用して真贋判定を行うことにより、システムを低コスト化できる。
【０１２０】
また、これまでの偽造防止策は偽造が発覚しても即座に無効化などの対応が取れないため、既に出回っている偽造品による被害の拡大を防ぐことが難しかった。これに対し、実施例１に係る真贋判定システムによれば、真贋判定サーバを介して認証を行うことにより、偽造物流通情報を早期に把握でき、偽造発覚時の迅速な対応が可能となる。すなわち、システムを監視していれば、偽造品の発見情報の収集や、偽造発覚時の該コード無効化などの措置を即座に効率よく行うことができる。
【０１２１】
また、実施例１に係る真贋判定システムによれば、色比較エリアの位置情報および色情報は真贋判定サーバ側に保存される。したがって、ＱＲコードの内容は商品コードと真贋判定サーバアドレスのみで足り、情報量が少なくて済む。一方、読取装置側は真贋判定のための演算機能が必要なく、画像の取り込みさえできればよい。したがって、照明と外光を考慮する必要はあるが、携帯電話機やスマートフォンなどの小型で軽量のポータブル性に優れた装置に組み込むことが可能である。しかしながら、ネットワークに接続できる環境でなければならない。
【０１２２】
これに対し、実施例２に係る真贋判定装置は、ネットワークに接続しなくともスタンドアロンで真贋判定が可能である。ただし、ＱＲコードに含める情報量が多くなる。また、真贋判定のための演算ができるだけのスペックを持つハードウェアが搭載されなければならない。したがって、実施例１に係る読取装置よりも高コストで大きなものになる可能性が高い。このように、両者は一長一短があり、ニーズに応じて適宜選択されればよい。
【０１２３】
以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【０１２４】
実施例１、２では条件等色が１組の場合を説明したが、複数組であってもよい。その場合、すべての組で本物と判定された場合、カラー二次元コードを本物と判定する。なお、条件等色の組が多い場合、所定の認証率（例えば、８０％、９０％、９５％以上など）を超えた場合、カラー二次元コードを本物と判定してもよい。また、実施例１に係る真贋判定サーバによる真贋判定方法として、分光反射率スペクトルの差分を求めるのではなく、実施例２で説明した条件等色の関係にある２色の色差ΔＥ*ａｂを求める方法を採用してもよい。逆に、実施例２に係る真贋判定装置がハイスペックな装置であれば、その真贋判定方法として、実施例１で説明した分光反射率スペクトルの差分を求める方法を採用してもよい。また、実施例１にて表示部１４０は撮像装置１００の外に設けられてもよいし、実施例２にて表示部４４０は真贋判定装置４００の外に設けられてもよい。
【０１２５】
また、実施例１、２にて、分光反射スペクトルを推定せずともＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の６値からダイレクトに真贋判定を行ってもよい。上記第１エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の測定値と上記第１エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の真値との差分、および上記第２エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の測定値と上記第２エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の真値との差分の少なくとも一方が所定の第４設定値以上の場合、偽物と判定する。それら差分の両方が当該第４設定値より小さい場合、上記第１エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の測定値と上記第２エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の測定値との差分と、上記第１エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’と上記第２エリアのＲＲ’ＧＧ’ＢＢ’の差分の真値とが略一致する場合、本物と判定し、略一致しない場合、偽物と判定する。この手法は認証精度は高くないが、演算量を大きく低下させることができる。したがって、簡易な真贋判定に適している。
【０１２６】
また、ある波長に特有の特徴を有する印刷物であれば、その特定波長に注目して比較するようにフィルタや判定方法を最適化してもよい。バンド数、バンド波長域の調整がその一例であるが、これらの調整に限定されない。実施例１、２では、６バンドを検出する例を説明したが、バンド数を増やすことにより、スペクトル形状の再現精度をさらに向上させることができる。
【０１２７】
また、真贋判定の対象とすべき識別コードの例としてＱＲコードを挙げたが、これに限定されるものではない。例えば、識別コードに含めるべき情報量を圧縮できれば、バーコードなどの一次元コードを採用することもできる。また、識別コードを印刷した印刷物の劣化を防ぐため、耐光性インクを使用することが望ましい。また、印刷物表面はＵＶカット性、耐水性、耐溶剤性、低酸素透過率、低水蒸気透過率などのコーティングが施されてもよい。
【符号の説明】
【０１２８】
１００  撮像装置、  １１１  撮像素子、  １１３  識別コード読取部、  １３０  通信部、  ２００  真贋判定装置、  ２１０  通信部、  ２３１  比較エリア取得部、  ２３２  エリア画素値算出部、  ２３３  分光スペクトル推定部、  ２３６  真贋判定部、  ２４５  比較エリア保持部、  ３００  真贋判定システム、  ４００  真贋判定装置、  ４１１  撮像素子、  ４１３  識別コード読取部、  ４２１  比較エリア取得部、  ４２２  エリア画素値算出部、  ４２３  分光スペクトル推定部、  ４２４  Ｌ*ａ*ｂ*算出部、  ４２６  真贋判定部。
【図２】
2012141729.tif 000024
【図５】
2012141729.tif 000025
【図６】
2012141729.tif 000026
【図７】
2012141729.tif 000027
【図８】
2012141729.tif 000028
【図９】
2012141729.tif 000029
【図１０】
2012141729.tif 000030
【図１１】
2012141729.tif 000031
【図１】
2012141729.tif 000032
【図３】
2012141729.tif 000033
【図４】
2012141729.tif 000034