纹理特征的纸纹特征鉴别【字数：12396】
随着“纸纹”这一概念的提出，刷新了人们对纸纹这个概念的传统认识。新的概念的提出势必会产生一定的影响，最容易想到的便是纸张防伪方面,通过纸纹来作为防伪标志从而来鉴别纸张的真伪。本系统是通过基于纸纹的纹理特征来对纸纹进行鉴别，可用来检验纸纹作为防伪标志的可靠性。本系统分为特征提取与特征鉴别两部分。特征提取部分主要为提取录入的纸纹图片的纹理特征并与其他相关信息一起存储到数据库中，以便以后鉴别使用。特征鉴别部分则是提取所需要鉴别的纸张的纸纹图片的纹理特征与存储在数据库中的纹理特征进行鉴别，判断是否存在数据库中。本系统以python为开发语言，使用MySQL、OpenCV和qt与之结合的开发环境，以Sublime Text为开发平台完成。
目录
1. 引言 1
1.1研究背景与现状 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2现状分析 1
1.2课题设计构思与主要内容 1
1.2.1设计构思 1
1.2.2主要内容 2
2. 系统开发对社会的影响 3
3. 系统整体设计 4
3.1系统的开发环境 4
3.2系统的整体设计 4
3.2.1系统整体框架 4
3.2.2主界面框架 4
3.2.3特征提取界面框架 5
3.2.4特征鉴别界面框架 6
4. 系统详细设计 7
4.1数据库的设计 7
4.1.1数据库的选择 7
4.1.2数据库的设计 7
4.1.3数据库类的设计 7
4.2特征提取功能的设计 9
4.2.1纹理特征概述 9
4.2.2纹理特征提取方法的种类 9
4.2.3纹理特征提取方法的比较 10
4.2.4 GLCM特征提取概述 11
4.2.5 GLCM特征提取实现 11
4.3特征鉴别功能的设计 13
4.3.1相似度算法的种类与分析 13
4.3.2相似度算法的实现 14
4.3.3特征鉴别的实现 14
5. 系统测试 16 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
5.1测试说明 16
5.2测试环境 16
5.3模块测试 16
5.3.1特征提取功能模块测试 16
5.3.2特征鉴别功能模块测试 16
5.4整体测试 17
结论 20
参考文献 21
致谢 22
1. 引言
随着科技的发展，人们发现了纸的纤维纹理分布拥有随机性、稳定性、唯一性与不可复制性,这就意味着纸的纤维纹理和人的指纹、虹膜等都是都可作为特征识别技术。因而这个技术可以用于纸张的防伪技术。本文将介绍当前纸纹技术的研究背景、研究现状以及本文的软件设计内容与方法。
1.1研究背景与现状
1.1.1研究背景
近几年，随着对票据防伪技术的要求提高，“纸纹”这一概念出现在人们的视野中。与传统的概念不同，这里指的是纸张内部的自然的纤维纹理分布特性。纸纹拥有随机性、唯一性、稳定性和不可复制性，可以说是天然的纸张“身份证”。在目前传统防伪技术收效甚微的情况下，纸纹的出现给了人们另一个选择。传统的纸制品防伪技术是在纸张上印刷复制难度大的图案来实现的。但是伪造者的技术也会发展，这些复制难度较大的图案还是有可能被复制，而运用纸纹来防伪，由于纸纹是自然形成的且具有的特性使其很难被复制，并且不会受到环境等因素的影响，所以非常适合用于纸制品的防伪。
1.1.2现状分析
目前，已有基于纸纹技术的金融票据纸纹防伪系统出现，新的产品也在研发之中，但总体来说市场上这类产品并不多，而且大多是为银行定制的。并且纸的用途不止有票据，像古画、纸质证书等其他的纸制品的防伪上也可使用纸纹，可见这一类型的产品还有很大的发展空间。
1.2课题设计构思与主要内容
1.2.1设计构思
要实现对纸张进行鉴别，首先需要有高倍清晰的显微设备来采集纸张内部的纤维纹理分布图，并且获取的图片能进行预处理并自动保存在设置好的文件夹内。然后进行选择是进行鉴别还是将特征值提取并保存，若选择提取特征值并保存，先在界面上显示图片，然后对图片进行特征提取，并将特征值显示在界面上，接着将特征值与其他相关的信息存储到数据库中；若选择鉴别，先显示图片，再对图片进行特征提取并在界面上显示图片，然后查询数据库将数据库中存储的特征值分别与图片的特征值进行相似度计算，用相似度来判断数据库中是否存在对应的纸纹特征值，若有，则弹出提示框显示找到相似图片，并显示对应这个特征值的其他信息与相似度；若无，则证明数据库中没有对应的纸纹的特征值，弹出提示框显示没有找到相似的纸纹图片。
1.2.2主要内容
本文主要是对得到的纸纹图片进行图片的特征提取与特征鉴别，纸纹的采集是通过手机进行微距拍摄获得。获得的纸纹图片通过手机的数据线传输至电脑。
特征提取方面主要运用灰度共生矩阵（GLCM）来对纸纹进行提取，将得到的灰度共生矩阵的特征值存储到数据库库中。
特征鉴别部分先对所要鉴别的纸纹图片进行特征提取并得到特征值，将得到的特征值作为一个数组分别与数据库中存储的每一张纸的特征值作为数组进行相似度计算。相似度计算的算法采用欧式距离公式作为相似度计算的算法。
2. 系统开发对社会的影响
本系统是通过纹理特征来进行纸纹的鉴定。因此需要采集纸纹图片来进行特征的提取，本文中采集的纸纹图片均来自自己的纸张。若后期需要采集其他纸制品类的纸纹图片需向拥有者申请同意。而储存特征信息的纸纹数据库需有账号登陆才可访问，且储存内容仅为自己准备的纸张的部分区域的纹理信息，且其中的内容没有重要价值，不会出现因信息泄露等问题所造成的危害。并且系统设计时使用的特征提取方法所得到的特征值很难让人直观的看到所提取的区域具体是纸的哪部分，也提高了系统的安全性。因此，本系统的开发在经济、道德、社会等方面造成的影响非常小。
而纸纹这一技术确实可以给社会带来很多利益。通过纸纹来进行纸张的鉴别可以有效的打击伪造，可以保护很多人的利益。比如古书画、纸质票据等的防伪，可以通过对这些纸制品进行特征提取将它们的特征存储到特定的管理机构，对于以后赝品的出现可以通过管理机构来用对应纸制品的纸纹特征进行鉴别，既简化了鉴别的难度，也有强有力的依据来证明结果的真实性。在对伪造分子的法律判决中也可作为其伪造的证据出现。
3. 系统整体设计
目录
1. 引言 1
1.1研究背景与现状 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2现状分析 1
1.2课题设计构思与主要内容 1
1.2.1设计构思 1
1.2.2主要内容 2
2. 系统开发对社会的影响 3
3. 系统整体设计 4
3.1系统的开发环境 4
3.2系统的整体设计 4
3.2.1系统整体框架 4
3.2.2主界面框架 4
3.2.3特征提取界面框架 5
3.2.4特征鉴别界面框架 6
4. 系统详细设计 7
4.1数据库的设计 7
4.1.1数据库的选择 7
4.1.2数据库的设计 7
4.1.3数据库类的设计 7
4.2特征提取功能的设计 9
4.2.1纹理特征概述 9
4.2.2纹理特征提取方法的种类 9
4.2.3纹理特征提取方法的比较 10
4.2.4 GLCM特征提取概述 11
4.2.5 GLCM特征提取实现 11
4.3特征鉴别功能的设计 13
4.3.1相似度算法的种类与分析 13
4.3.2相似度算法的实现 14
4.3.3特征鉴别的实现 14
5. 系统测试 16 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
5.1测试说明 16
5.2测试环境 16
5.3模块测试 16
5.3.1特征提取功能模块测试 16
5.3.2特征鉴别功能模块测试 16
5.4整体测试 17
结论 20
参考文献 21
致谢 22
1. 引言
随着科技的发展，人们发现了纸的纤维纹理分布拥有随机性、稳定性、唯一性与不可复制性,这就意味着纸的纤维纹理和人的指纹、虹膜等都是都可作为特征识别技术。因而这个技术可以用于纸张的防伪技术。本文将介绍当前纸纹技术的研究背景、研究现状以及本文的软件设计内容与方法。
1.1研究背景与现状
1.1.1研究背景
近几年，随着对票据防伪技术的要求提高，“纸纹”这一概念出现在人们的视野中。与传统的概念不同，这里指的是纸张内部的自然的纤维纹理分布特性。纸纹拥有随机性、唯一性、稳定性和不可复制性，可以说是天然的纸张“身份证”。在目前传统防伪技术收效甚微的情况下，纸纹的出现给了人们另一个选择。传统的纸制品防伪技术是在纸张上印刷复制难度大的图案来实现的。但是伪造者的技术也会发展，这些复制难度较大的图案还是有可能被复制，而运用纸纹来防伪，由于纸纹是自然形成的且具有的特性使其很难被复制，并且不会受到环境等因素的影响，所以非常适合用于纸制品的防伪。
1.1.2现状分析
目前，已有基于纸纹技术的金融票据纸纹防伪系统出现，新的产品也在研发之中，但总体来说市场上这类产品并不多，而且大多是为银行定制的。并且纸的用途不止有票据，像古画、纸质证书等其他的纸制品的防伪上也可使用纸纹，可见这一类型的产品还有很大的发展空间。
1.2课题设计构思与主要内容
1.2.1设计构思
要实现对纸张进行鉴别，首先需要有高倍清晰的显微设备来采集纸张内部的纤维纹理分布图，并且获取的图片能进行预处理并自动保存在设置好的文件夹内。然后进行选择是进行鉴别还是将特征值提取并保存，若选择提取特征值并保存，先在界面上显示图片，然后对图片进行特征提取，并将特征值显示在界面上，接着将特征值与其他相关的信息存储到数据库中；若选择鉴别，先显示图片，再对图片进行特征提取并在界面上显示图片，然后查询数据库将数据库中存储的特征值分别与图片的特征值进行相似度计算，用相似度来判断数据库中是否存在对应的纸纹特征值，若有，则弹出提示框显示找到相似图片，并显示对应这个特征值的其他信息与相似度；若无，则证明数据库中没有对应的纸纹的特征值，弹出提示框显示没有找到相似的纸纹图片。
1.2.2主要内容
本文主要是对得到的纸纹图片进行图片的特征提取与特征鉴别，纸纹的采集是通过手机进行微距拍摄获得。获得的纸纹图片通过手机的数据线传输至电脑。
特征提取方面主要运用灰度共生矩阵（GLCM）来对纸纹进行提取，将得到的灰度共生矩阵的特征值存储到数据库库中。
特征鉴别部分先对所要鉴别的纸纹图片进行特征提取并得到特征值，将得到的特征值作为一个数组分别与数据库中存储的每一张纸的特征值作为数组进行相似度计算。相似度计算的算法采用欧式距离公式作为相似度计算的算法。
2. 系统开发对社会的影响
本系统是通过纹理特征来进行纸纹的鉴定。因此需要采集纸纹图片来进行特征的提取，本文中采集的纸纹图片均来自自己的纸张。若后期需要采集其他纸制品类的纸纹图片需向拥有者申请同意。而储存特征信息的纸纹数据库需有账号登陆才可访问，且储存内容仅为自己准备的纸张的部分区域的纹理信息，且其中的内容没有重要价值，不会出现因信息泄露等问题所造成的危害。并且系统设计时使用的特征提取方法所得到的特征值很难让人直观的看到所提取的区域具体是纸的哪部分，也提高了系统的安全性。因此，本系统的开发在经济、道德、社会等方面造成的影响非常小。
而纸纹这一技术确实可以给社会带来很多利益。通过纸纹来进行纸张的鉴别可以有效的打击伪造，可以保护很多人的利益。比如古书画、纸质票据等的防伪，可以通过对这些纸制品进行特征提取将它们的特征存储到特定的管理机构，对于以后赝品的出现可以通过管理机构来用对应纸制品的纸纹特征进行鉴别，既简化了鉴别的难度，也有强有力的依据来证明结果的真实性。在对伪造分子的法律判决中也可作为其伪造的证据出现。
3. 系统整体设计
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