随着商品市场竞争的加剧,目前商品市场上用来防伪标识的条形码、二维码还是存在着很多局限的地方。条形码的存储信息方式目前只有水平方向存储,垂直方向不存储,高度通常是为了便于扫描设备的对准;保密性较低,损污后的可读性差。鉴于以上条形码和二维码的局限性,本文提出一种新的防伪标识码—分形码。本文设计的分形码结构是基于一种根式函数曲线表达式生成的结构,这种分形码的形状是个正立的三层满四叉树结构。这种分形码的结构可以随着不同的高度参数,斜率参数和幂参数变化而变化,便可生成数万种甚至数百万种形状不同并且层次清晰的分形码图案集。由于参数选取的灵活性,人们很难猜测到生成函数的准确表达式,因此很难伪造出一样的分形码图案,同时因拍照和扫描及复印的分形码图案无法保持矢量图案灰度的二值性,所以这种分形码有一定的安全性。在分形码的检测验证过程中,本文提出一种基于统计投票霍夫变换的检测算法。基于统计投票霍夫变换的检测方法在检测分形码中的角点过程中使用了Harris角点检测算法,Fast角点检测算法。结合试验结果分析将各种算法检测出来的效果图,以上角点检测算法在检测分叉点的效果很好,在分叉点以外,也会检测一些角点,而这些角点并不是理想的角点,所以结合试验结果又在Harris角点检测算法中添加了一个新的限制条件,将明显不符合的角点（角度过于小）排除在外,确保以上角点检测算法检测出的角点是后续识别算法需要的几个关键点,这样能够在一定程度上提升后续识别算法的准确率。以上算法很好的解决了霍夫变换检测曲线关键角点位置坐标问题。实验结果表明,本文使用的统计投票霍夫变换的分形码参数检测算法在分形码整体较为平整以及每一层不会出现较多高度参差不齐的情况下,参数的检测效果较为准确。