來(lái)源：電子技術(shù)應(yīng)用 作者：張泯泯 張 宏 童勤業(yè)

摘要：本技術(shù)采用國(guó)際上最新科學(xué)成果“混沌”（ｃｈａｏｓ）理論，用混沌圖像作為防偽技術(shù)�；煦缦到y(tǒng)不同于一般意義的線性系統(tǒng)，其混沌信號(hào)具有不可預(yù)測(cè)的特性，即使設(shè)定系統(tǒng)于同一起始點(diǎn)，系統(tǒng)的結(jié)果也可能是千差萬(wàn)別�；煦鐖D像包含大量的微結(jié)構(gòu)，這種微結(jié)構(gòu)遠(yuǎn)小于微印刷技術(shù)所能達(dá)到的程度，使造假者無(wú)法采用“復(fù)印”和照相技術(shù)等手段來(lái)復(fù)制。針對(duì)混沌圖像的信息量大和現(xiàn)有儀器測(cè)量不可能很精確的特點(diǎn)，采用非線性復(fù)雜性算法的粗粒化技術(shù)來(lái)提取混沌圖像的特征信息。實(shí)驗(yàn)表明該混沌圖象防偽技術(shù)有很強(qiáng)的抗干擾能力。

關(guān)鍵詞：混沌 防偽技術(shù) 復(fù)雜性 不可復(fù)制防偽技術(shù)發(fā)展到今天，已經(jīng)成為一個(gè)相當(dāng)可觀而且增長(zhǎng)迅速的產(chǎn)業(yè)，具體的方法、技術(shù)和產(chǎn)品數(shù)不勝數(shù)。當(dāng)前主要的防偽技術(shù)有：激光防偽技術(shù)、生物防偽技術(shù)、核徑跡防偽技術(shù)、包裝防偽技術(shù)和查詢識(shí)別類防偽技術(shù)等等。防偽技術(shù)眾多，但是不論采用何種防偽技術(shù)，無(wú)外乎數(shù)字型和模擬型兩種，而混沌防偽技術(shù)結(jié)合了這兩種類型�煵⑼ㄟ^(guò)在模擬信息和數(shù)據(jù)信息之間建立一一對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)達(dá)到防偽的目的。由于模擬信息是無(wú)法復(fù)制的，因此整個(gè)防偽標(biāo)識(shí)也是無(wú)法被復(fù)制、破密的。另外，由于它的信息量大，在這種防偽標(biāo)記上即使受到一些污點(diǎn)也不影響真假的辨別，抗干擾能力強(qiáng)。

１ 混沌圖像的產(chǎn)生

混沌現(xiàn)象無(wú)處不在，只要細(xì)心留意，就會(huì)發(fā)現(xiàn)身邊到處都有混沌現(xiàn)象。例如，拿一張紙隨意一撕，就會(huì)發(fā)現(xiàn)紙的邊緣有很多毛刺。這些毛刺既沒有規(guī)律也不可以被重復(fù)產(chǎn)生。類似于以上現(xiàn)象，用鋼筆在受潮的紙上畫一條線時(shí)，墨水馬上就在紙上滲透開來(lái)，在線的兩側(cè)出現(xiàn)了無(wú)數(shù)長(zhǎng)短、形狀都不一樣的“毛刺”。這也是一個(gè)混沌現(xiàn)象，同樣也是不可復(fù)制的�；煦绶纻渭夹g(shù)正是基于這種混沌現(xiàn)象。顯然，這種方法制作容易，成本低，非常適合應(yīng)用于各種各樣的票證。在本文中，為了增加防偽的信息量和美觀，用鋼筆畫了四條長(zhǎng)短一至、相互并行的線條在受潮的紙上，外加一個(gè)定位框組成混沌防偽圖像（如圖１）。圖中有四條混沌軌道，每條混沌軌道四周是長(zhǎng)短參次不齊、彎曲不同的毛刺�；煦绶纻渭夹g(shù)正是利用這些混沌軌道的不可復(fù)制性來(lái)達(dá)到防偽的目的。

２ 混沌防偽標(biāo)記的識(shí)別和信息化從攝像機(jī)上得到的圖像，無(wú)論從幾何形狀（尺寸、傾斜角度）上，還是從光照度上都是不確定的。為了能夠?qū)�圖像進(jìn)行分析，必須首先獲得以上的信息，也就是說(shuō)必須對(duì)圖像進(jìn)行定位，然后歸一化到某一個(gè)確定的幾何形狀、光照度。在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，需要在混沌防偽圖像周圍設(shè)計(jì)定位符。識(shí)別過(guò)程如圖２所示。

采用圖像模式識(shí)別、圖像定位、圖像光照強(qiáng)度分析、圖像均衡、圖像放大、縮小和旋轉(zhuǎn)等等圖像處理技術(shù)，獲取定位符的幾何、光照等信息。然后根據(jù)定位符的這些信息對(duì)混沌防偽圖像進(jìn)行歸一化處理，從而使得防偽圖像具有較強(qiáng)的幾何適應(yīng)性和光照適應(yīng)性，抗干擾能力強(qiáng)，從而大大降低了硬件的成本。

由于每條混沌軌道相對(duì)于混沌防偽圖像是不確定的，圖像識(shí)別、定位后，不能直接讀取混沌防偽圖像的數(shù)字信息，還必須采用直線擬合的方法定位每條混沌軌道（結(jié)果如圖１）。把圖１中的許多″毛刺″所組成的彎彎曲曲的曲線看作是一條不規(guī)則的波形。然后對(duì)它進(jìn)行采樣。于是可以得到以下序列：

�煟�ｉ�牐剑�１ｘ２ｘ３…ｘｉ…ｘｎ �煟ǎ保���

３ 用復(fù)雜性算法提取特征值

由于混沌圖像的信息量大、結(jié)構(gòu)細(xì)微，而現(xiàn)有儀器的精度卻很有限，不適合直接計(jì)算″毛刺″的長(zhǎng)短作為混沌圖象的特征信息。為此本文采用類似于符號(hào)動(dòng)力學(xué)的方法，也就是粗�；�方法，將序列�煟保牭膹�(fù)雜性測(cè)度作為混沌軌道的特征序列。復(fù)雜性方法是計(jì)算給定一個(gè)序列的復(fù)雜程度，任何信號(hào)根本上都是一個(gè)序列，復(fù)雜性測(cè)度就反應(yīng)這個(gè)序列的一個(gè)重要的非線性特征。

首先取序列（１）的均值：

按（３）式可以把序列（１）變?yōu)榉��?hào)序列{ｓｉ}＝ｓ１ｓ２ｓ３…ｓｉ …ｓｎ�煟耄铮欤恚铮纾铮颍铮稣J(rèn)為序列{ｓｉ}的復(fù)雜性可以代替序列{ｘｉ}的復(fù)雜性。

采用最基本的ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ復(fù)雜性算法處理序列{ｓｉ}。根據(jù)ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ復(fù)雜性可認(rèn)為是產(chǎn)生某給定（０，１）序列最少的計(jì)算機(jī)程序的比特?cái)?shù)，它可以用來(lái)衡量序列的復(fù)雜程度如何。ｌｅｍｐｅｌ和ｚｉｖ定義了由有限集合的元素所構(gòu)成的有限序列的復(fù)雜度ｃ（ｎ），它反映了序列接近隨機(jī)的程度。按有限序列從頭開始反復(fù)進(jìn)行以下操作：每次添加一個(gè)元素構(gòu)成一個(gè)檢驗(yàn)子串，如果該子串在除去最后添加的那個(gè)元素之前所構(gòu)成的序列中已出現(xiàn)過(guò)，那么所構(gòu)成的新序列的復(fù)雜度保持不變，并繼續(xù)添加元素，直到由上述相繼