JP2014186659A - 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム - Google Patents
画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014186659A JP2014186659A JP2013062496A JP2013062496A JP2014186659A JP 2014186659 A JP2014186659 A JP 2014186659A JP 2013062496 A JP2013062496 A JP 2013062496A JP 2013062496 A JP2013062496 A JP 2013062496A JP 2014186659 A JP2014186659 A JP 2014186659A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- feature point
- feature
- points
- collation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 93
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 34
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 abstract 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 abstract 1
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 42
- 230000008569 process Effects 0.000 description 31
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 31
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 30
- 230000006870 function Effects 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 12
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000000696 magnetic material Substances 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【解決手段】 登録紙片の画像を登録する紙片登録部21と、照合紙片の画像を登録紙片の画像と照合する紙片識別部22とを備える。画像から特徴点を抽出し、それらの特徴点同士を用いて画像変換パラメータを算出して照合をする画像照合処理において、画像変換パラメータによって推定された画像の妥当性を評価することで、推定するパラメータを順次入れ替えながら画像の照合を行う。また、局所的な回転や伸縮に対応するため、一組の画像変換パラメータで対応づけられない対応点同士を別のパラメータで対応づける処理を再帰的に行うことで、画像全体を照合する。
【選択図】 図2
Description
また、画像を用いた照合システムとして、画像から複数の特徴点を抽出し、抽出した特徴点から得られる特徴量や座標情報を用いたシステムが提案されている。例えば、特許文献3には、画像間の特徴量、距離、角度を算出して画像同士をマッチングする手法が開示されている。また、特許文献4には、画像から複数の特徴点を抽出し、特徴量との距離により画像マッチングを行う方法が開示されている。さらに、特許文献5には、特徴点とユークリッド距離に基づいて画像同士の類似度を求める方法が開示されている。また、特許文献6、7には、アフィン変換を用いて登録画像と照合画像の対応関係を求め、画像の回転や拡大・縮小に対して頑健な画像照合方式が開示されている。
また、画像を用いて照合を行う際には、登録画像(以下、モデル画像とも呼ぶ)と、照合画像で、画像の撮影条件が異なる場合がある。例えば、光学スキャナを用いて紙片の画像を採取する際には、紙片の搬送系の精度の原因で、登録画像と照合画像が互いに数画素平行移動したり、回転したりすることがある。また、撮像センサの精度の原因で、登録画像に比べ、照合画像は若干拡大したり、縮小したりすることがある。
特許文献3に記載の方法は、上述の課題または原因を考慮した方法である。すなわち、モデル画像から複数の特徴点を抽出し、モデル画像をさまざまなカメラパラメータで変形した画像を生成する(以下、変調画像と呼ぶ)。そして、変調画像から特徴点を抽出し、モデル画像と変調画像の特徴点を対応付け、照合画像とモデル画像および全変調画像との特徴点を照合する方法である。しかしながら、照合した特徴点は、独立した変調方式で変調した複数の画像から抽出した特徴点となる。また、特許文献4に記載の方法は、画像から抽出した複数の特徴点を利用した画像照合方法であり、特徴点同士の対応関係を、RANSAC(RANdom Sample Consensus)法を用いて変換行列を求めることで算出する方法である。しかしながら、特許文献3と同様に、画像から抽出した各々の特徴点位置関係に制約はなく、画像から抽出した各々の特徴点の特徴量が類似している場合、正しく照合できないことがあった。しがたって、各々の特徴点の位置関係に制約はなく、画像から抽出した各々の特徴点の特徴量が類似している場合、正しく照合できないという課題があった。
特許文献6に開示されている方法は、登録画像と照合画像から複数の特徴点を抽出し、照合画像中の特徴点と対応する特徴点を登録画像中に求め、それらの座標に基づいて、両画像同士の回転や拡大・縮小を表現するアフィン変換関数を求める方法である。したがって、最初に選んだ特徴点の対を用いて求めたアフィン変換関数が、他の特徴点群を適切に表現できない場合、照合画像が登録画像と同じ物体を撮影したものであっても、偽物と判断される場合がある。
特許文献7に開示されている方法も、特許文献6と同様にアフィン変換関数を用いて、登録画像と照合画像の関係を記述する、画像照合方式である。しかしながら、特徴点の対応付けは、ランダムに選択した3点の候補点対を繰り返し選択することで行う。したがって、適切な対応点が選択される保証はなく、また、特に画像から抽出した各々の特徴点の特徴量が類似している場合、正しく照合できないことがあった。
以上を整理すると、本発明にて解決する主な課題は以下のとおりとなる。すなわち、本発明が解決しようとする第一の課題は、登録画像の特徴点と照合画像の特徴点を関係づける画像変換関数のパラメータを高精度に算出することである。また、本発明が解決しようとする第二の課題は、登録画像に対して照合画像が、部分的に回転していたり、拡大・縮小していたりしても、高精度に画像を照合することである。
画像照合装置であって、
登録部と、
識別部と
を備え、
前記登録部は、
登録物体より取得した第1の画像から、複数の第1の特徴点の位置を求め、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶し、
および、
前記識別部は、
照合物体より取得した第2の画像から求めた、複数の第2の特徴点の位置と、前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された複数の前記第1の特徴点の位置とを照合し、
相互に対応する前記第1の特徴点と前記第2の特徴点の組を予め定められた複数組選択して、前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを相互に対応付ける画像変換関数を表す画像変換係数を算出し、前記画像変換係数の算出に用いる前記複数の組の少なくともひとつを他の組に入れ替えて若しくは削除して、または、他の組を追加して前記画像変換係数を繰り返し再算出し、
再算出した前記画像変換関数に従い算出した前記登録物体の特徴点の位置と前記照合物体の特徴点の位置の相違度または相関度に基づいて前記照合物体の真贋を判定し、
判定結果を表示部に表示させる、及び/又は、記憶部に記憶させる
画像照合装置が提供される。
画像照合装置における画像照合方法であって、
前記画像照合装置は、
登録部と、
識別部と
を備え、
前記登録部は、
登録物体より取得した第1の画像から、複数の第1の特徴点の位置を求め、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶し、
および、
前記識別部は、
照合物体より取得した第2の画像から求めた、複数の第2の特徴点の位置と、前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された複数の前記第1の特徴点の位置とを照合し、
相互に対応する前記第1の特徴点と前記第2の特徴点の組を予め定められた複数組選択して、前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを相互に対応付ける画像変換関数を表す画像変換係数を算出し、前記画像変換係数の算出に用いる前記複数の組の少なくともひとつを他の組に入れ替えて若しくは削除して、または、他の組を追加して前記画像変換係数を繰り返し再算出し、
再算出した前記画像変換関数に従い算出した前記登録物体の特徴点の位置と前記照合物体の特徴点の位置の相違度または相関度に基づいて前記照合物体の真贋を判定し、
判定結果を表示部に表示させる、及び/又は、記憶部に記憶させる
画像照合方法が提供される。
画像照合装置における画像照合プログラムであって、
前記画像照合装置の処理部が、登録物体より取得した第1の画像から、複数の第1の特徴点の位置を求め、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶する手順と、
および、
前記処理部が、照合物体より取得した第2の画像から求めた、複数の第2の特徴点の位置と、前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された複数の前記第1の特徴点の位置とを照合する手順と、
前記処理部が、相互に対応する前記第1の特徴点と前記第2の特徴点の組を予め定められた複数組選択して、前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを相互に対応付ける画像変換関数を表す画像変換係数を算出し、前記画像変換係数の算出に用いる前記複数の組の少なくともひとつを他の組に入れ替えて若しくは削除して、または、他の組を追加して前記画像変換係数を繰り返し再算出する手順と、
前記処理部が、再算出した前記画像変換関数に従い算出した前記登録物体の特徴点の位置と前記照合物体の特徴点の位置の相違度または相関度に基づいて前記照合物体の真贋を判定する手順と、
前記処理部が、判定結果を表示部に表示させる、及び/又は、記憶部に記憶させる手順と
をコンピュータに実行させるための画像照合プログラムが提供される。
上記目的を解決するため、本実施例の画像照合装置は、例えば、
登録したい物体の画像を取得する手段と、
取得した物体画像から当該物体の複数の特徴点を抽出する手段と、
抽出した複数の特徴点の物体上における位置および特徴量を符号化する手段と、
符号化した特徴点の位置および特徴量を記録する手段と、
記録した特徴点の位置と特徴量を読み取って復号化する手段と、
照合したい物体から特徴点を抽出し、登録した物体の特徴点と照合したい物体から抽出した複数の特徴点同士を対応付ける手段と、
対応付けた複数の特徴点群から照合画像上の残りの特徴点と登録画像上の残りの特徴点の画像変換関数を算出する手段と、
算出した画像変換関数のパラメータを更新する手段と、
更新した画像変換関数を用いて登録画像と照合画像の類似度を判定する手段
を備えることができる。
登録したい物体の画像を取得する手段と、
取得した物体画像から当該物体の複数の特徴点を抽出する手段と、
抽出した複数の特徴点の物体上における位置および特徴量を符号化する手段と、
符号化した特徴点の位置および特徴量を記録する手段と、
記録した特徴点の位置と特徴量を読み取って復号化する手段と、
照合したい物体から特徴点を抽出し、登録した物体の特徴点と照合したい物体から抽出した複数の特徴点同士を対応付ける手段と、
対応付けた複数の特徴点群から照合画像上の残りの特徴点と登録画像上の残りの特徴点の画像変換関数を算出する手段と、
画像変換関数で求めた特徴点の位置が大きく異なる特徴点群を集め、それらの特徴点群から上述と同様の手段で再帰的に画像変換関数のパラメータを算出する手段と、
算出した画像変換関数のパラメータを更新する手段と、
更新した画像変換関数を用いて登録画像と照合画像の類似度を判定する手段
を備えることができる。
1.システム
本発明の第一の実施例として、照合したい物体として紙片を考え、以下で説明する。本実施例を適用したシステムとしては、紙一枚一枚の真贋を判定する、紙片の真贋判定システムが考えられる。また、具体的な紙片としては、紙幣や株券などの有価証券、チケットやクーポン券、重要書類などが考えられる。なお、以下では主に「紙片」を例に挙げて説明するが、本発明および本実施例は、これに限らず、プラスチック等の化学系素材、木等の天然素材等適宜の素材を用いたシートやその他の物体に適用することができる。
本実施例では、透過光によって紙片の画像を得る場合について述べるが、反射光や非可視光領域の波長を用いて画像を得るようにしてもよい。また、磁気などの特別なセンサによって紙片の画像を得るようにしてもよい。
図2は、第一の実施例の画像照合処理装置の具体的な構成と、データの流れを示した図である。同図に示したように、画像照合システムは、大きく分けて紙片登録部21と紙片識別部22を備える。
紙片登録部21において、透過画像取得部202では、紙片201の透過画像を取得し、特徴点抽出処理部203に送る。特徴点抽出処理部203では、入力された透過画像から特徴点を抽出し、特徴点情報符号化部204に送る。具体的な特徴点の抽出手順については、図4を用いて後述する。特徴点情報符号化部204は、入力された特徴点情報を符号化する。具体的な符号化手順については、図6を用いて後述する。特徴点情報印刷部205は、入力された符号化特徴量を、プリンタ302を用いて紙片201の上に印刷する。なお、紙片登録の際に、紙片201の全体の透過画像を取得するのではなく、紙片の一部の領域または複数の部分領域の透過画像を取得するようにしてもよい。この場合は、透過画像を取得する領域座標を画像照合システムに通知する手段が必要になるが、これは公知技術(例えば、特許文献8の[0042]ないし[0043]および図11)を利用することができる。すなわち、取得する領域座標をバーコードに符号化し紙片201の上に印刷しておき、そのバーコードを画像照合システムが読み取って、読み取る領域座標を取得するようにすればよい。もしくは、事前に所定の領域座標を決め、画像照合システムに登録しておくようにしても良い。
図8は、対応点テーブルの説明図の例である。対応点テーブル801は、対応点ID802、登録紙片上の特徴点ID803、登録紙片上の特徴点のX座標804、登録紙片上の特徴点のY座標805、照合紙片上の特徴点ID806、照合紙片上の特徴点のX座標807、照合紙片上の特徴点のY座標808、対応する特徴点同士の類似度809を含む。
2−1.登録処理
図4は、図2に示した画像照合装置および図3に示した画像照合システムを用いて、紙片の登録処理の流れを示した図である。まず、CPU(303)は、透過型スキャナ(301)により、登録したい紙片の透過画像を撮像し(402)、次に当該画像から、紙片の識別に用いる特徴量を抽出する。いま、画像の高さをH画素、画像の幅をW画素とし、CPU(303)は、着目画素のY座標を表す変数Yを1からHまで変えながら(403)、着目画素のX座標を表す変数Xを1からWまで変え(404)以下の処理をくり返す。CPU(303)は、座標(X、Y)を中心とするN×N画素の画像を切り出し、部分画像SubImg(X、Y)に格納する(405)。続いて、CPU(303)は、SubImg(X、Y)から画像特徴量を抽出する。画像特徴量としては、例えば、画像処理や映像処理で用いられる、濃淡値、色彩、マルチスペクトル情報や、テクスチャ情報、形状情報、空間的な配置情報や、あるいはそれらの組み合わせを用いることができる。以下では、画像に画像フィルタかけて特徴量を抽出する手順について説明する。CPU(303)は、SubImg(X、Y)に画像フィルをかけ、座標(X、Y)における特徴量Ftr(X、Y)を抽出する(406)。画像フィルタには、公知の画像処理フィルタを用いることができる。例えば、田村秀行編著、“コンピュータ画像処理”、オーム社、に記載の勾配フィルタやラプラシアンフィルタ、ロバーツ・オペレータを用いてもよい。また、CPU(303)は、非特許文献1に記載のSIFTを使うことで、特徴量に加え、特徴点の方向Dir(X、Y)を抽出することもできる。続いて、CPU(303)は、特徴量Ftr(X、Y)と予め定められた閾値とを比較し、特徴量Ftr(X、Y)のほうがその閾値より大きい場合には(407)、CPU(303)は、特徴点情報テーブル501に、新しい特徴点ID503を採番して、座標(X、Y)を追加し(408)、特徴量Ftr(X、Y)を追加し(409)、方向Dir(X、Y)を追加する(410)。具体的には、図5を参照すると、CPU(303)は、特徴量を追加するごとに、特徴点情報テーブル501の特徴点の数502の数を一つ増やし、特徴点情報テーブル501の行を一つ追加する。そして、CPU(303)は、追加した行の特徴点ID503に新しく採番したIDを書き込み、X座標504には特徴点のX座標を、Y座標505には特徴点のY座標を、特徴量値506には特徴量を、方向507には特徴点の方向を書き込む。処理407で用いる閾値は、本処理を適用するアプリケーションの要求精度に応じて適切に決めればよいし、また、登録後の紙片の劣化度合いに応じて適切に調整してもよい。透過画像の全ての点について上述の処理が終了したら、CPU(303)は、特徴点情報テーブル501を走査しながら、特徴点情報を順に符号化する。符号化は、図6を用いて後述する。つぎに符号化した特徴点情報を登録用紙片に印刷する(412)。なお、ここでは符号化した特徴点情報(符号化特徴点情報)を紙片の上に印刷するとしたが、図3に示すような構成にして、遠隔地にあるDB311に、ネットワーク310を経由して登録するようにしてもよい。
以上の処理を、CPU(303)は、特徴点の数502の数だけ繰り返す。ここでは、特徴点情報601にデータを追記していく際、データの区切り目として、カンマ“、”を記載したが、他の手段でデータの区切り目が分かるようにしてもよい。次に、CPU(303)は、特徴点情報符号化手段603を用いて、特徴点情報601を符号化し、符号化特徴点情報602に変換する。ここでは、JIS X 0510に記載のQRコード(登録商標)を用いた例を示したが、他にも1次元のバーコードを用いたり、MICR(Magnetic Ink Character Recognition)の技術を用いて磁性体のインクで印刷するようにしたり、OCR(Optical Character Recognition)を用いて人が可読可能な文字で記載するようにしたりしてもよい。その場合は、反射画像取得部207は、必要に応じて、磁性体に反応するデバイス等に変更すればよい。符号化特徴点情報602を特徴点情報601に復号化するにも、上述のJIS X 0510に記載のQRコード(登録商標)や、1次元のバーコードを用いたり、MICR、OCRなどの既存の手段を用いたりすることができる。
図7は、紙片の照合処理の流れ(1)を示した図である。まず、CPU(303)は、反射画像取得702で、紙片上に印刷した符号化特徴点情報602を取得する。次に、CPU(303)は、特徴点情報A復号化703にて、符号化特徴点情報602から、復号化特徴点情報601を得る。これを特徴点群Aとする。次に、CPU(303)は、透過画像取得704で照合紙片の透過画像を取得し、取得した透過画像から特徴点群Bを抽出する(705)。次に、CPU(303)は、特徴点群Aと特徴点群Bに含まれる特徴点aと特徴点b同士の対応をとる。CPU(303)は、特徴量点同士の対応にあたっては、各特徴点に付与されている特徴量値506を利用して、特徴量値506が近いもの同士を対応づける。また、CPU(303)は、各特徴点について特徴点方向507が付与されている場合には、特徴点方向507を利用し、特徴点方向が近いもの同士を対応付けるようにしてもよい。また、CPU(303)は、特徴量値506、特徴点方向507の両方を用いることにしてもよい。次に、CPU(303)は、対応づけた特徴点同士の類似度が高い順に対応点を並び替える(707)。類似度の計算には、例えば、特徴点の特徴量値の差や特徴点の方向の差を用いることができる。並び替えた結果は、図8に示される対応点テーブル801の形で与えられる。次に、CPU(303)は、画像変換パラメータの推定に用いる特徴点数Nを予め適宜定める(708)。なお、以下では、例としてアフィン変換を用いる場合を説明するので、それに応じて、N=3とする。続いて、CPU(303)は、対応点テーブル801から、上位N個の対応点を抜出し、集合Gに代入する(709)。次に、CPU(303)は、変数Mに初期値N+1を代入する(710)。なお、この例ではM=4となる。続いてCPU(303)は、集合Gに含まれる対応点からアフィン変換パラメータを推定する(711)。アフィン変換とは、ある画像を回転させたり、拡大・縮小したり、平行移動したりして変形した画像を得ることである。ある画像上の座標(x,y)をもつ点を、3×3の行列を使って、変形後の画像上の座標(x’,y’)に変換する。すなわち、式1で与えられる。
なお、アフィン変換の代わりに、任意の幾何変換を用いるようにしても良い。例えば、射影変換を用いれば、回転、拡大・縮小、平行移動に加え、台形歪も扱うことができる。その際は、その幾何変換のパラメータを推定するのに必要な座標の数に応じて、特徴点数Nの値を適宜変更する。
次に、CPU(303)は、アフィン変換パラメータの推定に用いなかった登録画像中の特徴点を、上述の手順で算出したアフィン変換パラメータを用いて変換し、照合画像中の座標を求め(712)、アフィン変換によって算出した、その座標に最も近い照合画像中の特徴点を探し、特徴点間の座標のずれを算出する(713)。続いて、CPU(303)は、特徴点間の座標のずれの分散を算出し、変数Vに代入する(714)。アフィン変換によって求めた座標と、その座標に最も近い照合画像中の特徴点は、例えば、図9の点924と点926である。詳細は図9の説明で後述する。
次に、CPU(303)は、V(i)に、集合Gに含まれる対応点群から、i番目の対応点をM番目の対応点に入れ替えて計算した分散を代入する(715)。
このようにして、CPU(303)は、集合G、G1、G2、G3の各分散の中から一番小さい分散の値を求めることができる。
そして、CPU(303)は、V(j)とVの差の絶対値を計算し、その値が予め定めた閾値Th1以下の場合(720)、さらに、CPU(303)にV(i)を予め定めた閾値Th2と比較する。V(i)が閾値Th2よりも小さい場合は、CPU(303)は、照合紙片は真券と判断し(722)、照合処理を終了する(723)。そうでない場合は、CPU(303)は、照合券は偽券と判断し、判定結果を表示装置(306)に表示する、及び/又は、RAM(307)に記憶して(724)、照合処理を終了する(725)。
このように、本実施例によれば、対応点同士の類似度が高い順に並び替えた対応点から順番にアフィン変換パラメータを推定し、照合処理を行うことで、すべての対応点同士の組み合わせを計算することなく、効率的に照合処理を行うことができる。また、処理714にて、ずれの絶対値ではなく、ずれの分散を評価値に用いることで、パラメータの推定が安定してできるようになる。
図14は、紙片の照合処理の流れ(2)を示した図である。
紙片の照合の流れは図14のようにしてもよい。以下では、図7の流れと異なる点を中心に説明する。図14の処理1401〜1409は、図7の処理701〜709にそれぞれ対応し、CPU(303)は、同様の処理を実行する。続いてCPU(303)は、集合Gに含まれる対応点からアフィン変換パラメータを推定する(1410)。次に、CPU(303)は、アフィン変換パラメータの推定に用いなかった照合画像中の特徴点を、上述の手順で算出したアフィン変換パラメータを用いて変換し、登録画像中の座標を求め(1411)、アフィン変換によって算出した、その座標にもっとも近い登録画像中の特徴点を探し、座標のずれを算出する(1412)。続いて、CPU(303)は、座標のずれの分散を算出し、変数Vに代入する(1413)。
続いて、CPU(303)は、処理1409で求めた集合Gに含まれる対応点群、すなわち、1、2、・・・、N番目の対応点の中から対応点i(1≦i≦N)ひとつだけを除外して計算した分散をV(i)に代入する(1414)。
また、CPU(303)は、処理1409で求めた集合Gに含まれる対応点群、すなわち、N+1、N+2、・・・、P番目の対応点の中から対応点j(N+1≦j≦P)ひとつだけを追加して計算した分散をV(j)に代入する(1415)。ただし、j=N+1、N+2、・・・、Pである。ここに、Pは、集合Gに含まれる対応点の個数(最大値)である。すなわち、処理1414の際は、集合G(1614)には、対応点1(1636)、対応点2(1637)、・・・、対応点N(1638)のN個の対応点が含まれていたとする。図17(B)のように、CPU(303)は、処理1415では、集合G(1635)に対応点N+1(1643)を追加した集合GN+1(1639)、集合G(1635)に対応点N+2(1648)を追加した集合GN+2(1644)、・・・、集合G(1635)に対応点Pを追加した集合GP(1649)、のP−N個の集合を算出する。
そして、CPU(303)は、各々の集合に含まれる対応点から各々の分散を算出し、V(i)に代入する。そして、CPU(303)は、V(i)とVを比較し、VよりもV(i)のほうが小さければ、i番目の特徴点を除いた分散を計算してVに代入し(1417)、集合Gからi番目の特徴点を除外し(1418)、Nの値をひとつ減らし(1419)、処理1410の直前に戻る(1420)。このようにして、CPU(303)は、集合G、G1、G2、・・・、GNの各手段の中から一番小さい分数の値を求めることができる。また、もし、V(j)の値がVよりも小さければ(1421)、CPU(303)は、j番目の特徴点を追加した分散を計算してVに代入し(1422)、集合Gにj番目の特徴点を追加し(1423)、Nの値をひとつ増やし(1424)、処理1410の直前に戻る(1425)。このようにして、CPU(303)は、集合G、GN+1、GN+2、・・・、GPの各手段の中から一番小さい分数の値を求めることができる。そして、もし、特徴点jを追加したことによる分散の変化量、すなわち|V(j)−V|が予め定めた閾値Th1よりも小さく、かつ、特徴点iを減らしたことによる分散の変化量、すなわち|V(i)−V|が閾値Th1よりも小さければ(1426)、CPU(303)は、Vを予め定めた閾値Th2と比較する(1427)。閾値Th2よりもVが小さければ(1427)、CPU(303)は、特徴点bを持つ紙片は真券と判定し(1228)、真贋判定処理を終了する(1429)。処理1426の判定結果が偽の場合は、CPU(303)は、特徴点bをもつ紙片は偽券と判定し、判定結果を表示装置(306)に表示する、及び/又は、RAM(307)に記憶して(1430)、処理を終了する(1431)。
図9は、本発明の各実施例に用いる、特徴点の対応関係を示した図である。登録用紙片画像901ならびに照合紙片画像902には、特徴点抽出処理部203で抽出した、登録紙片画像上の特徴点1(903)、照合紙片画像上の特徴点1(904)、登録紙片画像上の特徴点1と照合紙片画像上の特徴点1の対応関係(905)、登録紙片画像上の特徴点2(906)、照合紙片画像上の特徴点2(907)、登録紙片画像上の特徴点2と照合紙片画像上の特徴点2の対応関係(908)、登録紙片画像上の特徴点3(909)、照合紙片画像上の特徴点3(910)、登録紙片画像上の特徴点3と照合紙片画像上の特徴点3の対応関係(911)が示されている。
また、登録紙片画像912ならびに照合紙片画像913には、登録紙片画像上の特徴点1(914)、照合紙片画像上の特徴点1(915)、登録紙片画像上の特徴点1と照合紙片画像上の特徴点1の対応関係(916)、登録紙片画像上の特徴点2(917)、照合紙片画像上の特徴点2(918)、登録紙片画像上の特徴点2と照合紙片画像上の特徴点2の対応関係(919)、登録紙片画像上の特徴点3(920)、照合紙片画像上の特徴点3(921)、登録紙片画像上の特徴点3と照合紙片画像上の特徴点3の対応関係(922)、登録紙片画像上の特徴点4(923)、照合紙片画像上の特徴点4(924)、登録紙片画像上の特徴点4と照合紙片画像上の特徴量4の対応関係(925)、照合紙片画像上の特徴点4に最も近い特徴点(926)、照合紙片画像上の特徴点4と照合紙片画像上の特徴点4に最も近い特徴点間の距離(927)、登録紙片画像上の特徴点5(928)、照合紙片画像上の特徴点5(929)、登録紙片画像上の特徴点5と照合紙片画像上の特徴点5の対応関係(930)、照合紙片画像上の特徴点5に最も近い特徴点(931)、照合紙片上の特徴点5と照合紙片上の特徴点5に最も近い特徴点間の距離(932)が示されている。
すなわち、変換行列916、919、922を用いてアフィン変換のパラメータを算出し、算出したアフィン変換のパラメータを用いて登録紙片画像上の特徴点4(923)の座標を変換した座標が、照合紙片画像上の特徴点4(924)である。同様に、登録紙片画像上の特徴点5(928)を変換した座標が、照合紙片画像上の特徴点5(929)である。図9には、説明の都合上、特徴点924、929が記されているが、この位置に必ずしも特徴点が抽出される必要はなく、座標を表している。
前述した、特徴点のずれ量とは、照合紙片画像上の特徴点の座標と、その照合紙片画像上の特徴点に最も近い特徴点の座標の差の平均値のことであり、例えば、差927や差932の平均値を指す。また、特徴点の分散とは、対応する特徴点同士の座標の差の分散のことである。具体的な算出手段を以下に示す。
いま、i番目の特徴点の紙片画像上でのx座標をpi(x)、y座標をpi(y)、i番目の特徴点に対応する特徴点の紙片画像上でのx座標をp’i(x)、y座標をp’i(y)、とすると、座標の差Δiは以下のようにして求めることができる。
本発明の第二の実施例として、第一の実施例において、登録紙片もしくは照合紙片の画像を採取する際、紙の搬送系や光学センサの特性により、画像が局所的に歪んだ場合の例を説明する。
画像照合処理装置の具体的な構成は、図2に示した第一の実施例と同じ構成を用いることができる。また、画像照合処理システムの物理的な構成についても、図3に示した第一の実施例と同じ構成を用いることができる。紙片を登録する流についても、図4に示した第一の実施例と同じ流を用いることができる。
図10に、紙片の照合処理流れ(2)を示す。ただし、図10は、第一の実施例の紙片照合の流れを説明した図7と大部分が同じなので、ここでは、異なる部分を中心に説明する。
図10が図7と異なる点は、特に、CPU(303)が、アフィン変換パラメータによって変換した特徴点の座標と、対応する特徴点座標のずれを算出した(1013)後、CPU(303)は、ずれの大きな対応点を算出して集合Hに格納し(1014)、集合Hを新たな対応点として再帰的にアフィン変換パラメータを推定する(1015)ことである。なお、選択する対応点の個数は実施例1と同様である。
なお、図7の処理701〜713および処理714〜725が図10の処理1001〜1013および処理1016〜1027にそれぞれ対応し、CPU(303)は、上述と同様の処理を実行する。
以下では、ずれの大きな対応点を算出して集合Hに格納する様子を、図15を用いて説明する。図15の登録紙片画像1501ならびに照合紙片画像1502の上には、登録紙片画像上の特徴点1(1503)の座標をアフィン変換によって、照合紙片画像上に変換した特徴点1(1505)の座標、それらの特徴点の対の対応関係を示す1504、照合紙片画像上に変換した特徴点1(1505)に最も近い特徴点1’(1506)、特徴点1(1505)と特徴点1’(1506)の距離1507、が図示されている。同様に、登録紙片画像上の特徴点2(1508)の座標をアフィン変換によって、照合紙片画像上に変換した特徴点2(1510)の座標、それらの特徴点の対の対応関係を示す1509、照合紙片画像上に変換した特徴点2(1510)に最も近い特徴点2’(1511)、特徴点1(1510)と特徴点1’(1511)の距離1512、が図示されている。
また、登録紙片画像上の特徴点3(1513)の座標をアフィン変換によって、照合紙片画像上に変換した特徴点3(1515)の座標、それらの特徴点の対の対応関係を示す1514、照合紙片画像上に変換した特徴点3(1515)に最も近い特徴点3’(1516)、特徴3(1513)と特徴点3’(1516)の距離1517、が図示されている。さらに、登録紙片画像上の特徴点4(1518)の座標をアフィン変換によって、照合紙片画像上に変換した特徴点4(1520)の座標、それらの特徴点の対の対応関係を示す1519、照合紙片画像上に変換した特徴点4(1520)に最も近い特徴点4’(1521)、特徴点4(1520)と特徴点4’(1521)の距離1522、が図示されている。なお、変換した図面が煩雑になるので、アフィン変換の算出に用いた特徴点の対と対応関係を示す線分は省いてある。
対応した特徴点座標のずれを算出する処理(1013)とは、距離1507、1512、1517、1522を算出することである。そして、ずれ量の大きな対応点を算出して集合Hに格納する処理(1014)とは、距離1507、1512、1517、1522を、事前に決めた所定の閾値と比較し、閾値よりも大きいずれ量を持つ特徴点の対、例えば、特徴点1518と特徴点1521、特徴点1513と特徴点1516を集合Hに含めるということである。
このように第二の実施例では、局所的に特徴点同士の対応をとって照合処理を行うので、部分的に歪みを持つ画像同士の照合を行うことができる。
本発明の第三の実施例として、印影の真贋を判定する、印鑑照合システムを以下で説明する。ここでは、一例として印影について説明するが、本発明および本実施例は、これに限らず適宜の画像に適用可能である。
図11は、印影画像の説明図の例である。登録用印影画像1101について、特徴点抽出処理部203で抽出された、特徴点1103、特徴点1104、特徴点1105、特徴点1106、特徴点1107、特徴点1108、特徴点1109が示されている。また、照合用印影画像1102は、登録用印影画像1101を採取するのに使ったものと同じ印鑑であったが、異なる回転角度で採取された印鑑照合時の印影画像の例であり、特徴点抽出処理部203で抽出された、特徴点1110、特徴点1111、特徴点1112、特徴点1113、特徴点1114、特徴点1115、特徴点1116が示されている。特徴点1103が特徴点1110に、特徴点1104が特徴点1111に、特徴点1105が特徴点1112に、特徴点1106が特徴点1112に、特徴点1107が特徴点1113に、特徴点1108が特徴点1114に、特徴点1109が特徴点1114に、それぞれ対応する。
また、登録用印影像1117について、特徴抽出部203で抽出された、特徴点1119、特徴点1120、特徴点1121、特徴点1122、特徴点1123、特徴点1124、特徴点1125が示されている。また、照合用印影画像1108は、登録用印影画像1117を採取するのに使ったものと同じ印鑑であったが、異なる縮尺で採取された印鑑照合時の印影画像の例であり、特徴抽出処理203で抽出された、特徴点1126、特徴点1127、特徴点1128、特徴点1129、特徴点1130、特徴点1131、特徴点1132が示されている。特徴点1119が特徴点1126に、特徴点1120が特徴点1127に、特徴点1121が特徴点1128に、特徴点1122が特徴点1129に、特徴点1123が特徴点1130に、特徴点1124が特徴点1131に、特徴点1125が特徴点1132に、それぞれ対応する。
印影の照合時には、印鑑照合部32において、照合の対象となる印影1210(以降、照合印影と呼ぶ)の反射画像を反射画像取得部1214で取得し、特徴点抽出処理部1215に送る。特徴点抽出処理部1215では、照合印影の特徴点を抽出し、対応点抽出処理部1216に送る。また、印鑑所持者ID1209を、ID取得部1211で取得し、DB参照部1212に送る。DB参照部1212は、印鑑所持者ID1209をキーに印鑑DB1208を検索し、印鑑所持者ID1209に紐づけられた符号化特徴点情報を取得し、特徴点情報復号化部1213へ送信する。特徴点情報復号化部1213は、符号化特徴点情報を特徴点情報に復号化し、対応点抽出部1216へ送る。具体的な、符号化特徴点情報の復号化手順については、第一の実施例の説明(図6参照)を用いた手順を用いることができる。対応点抽出部1216は、印鑑登録の際に登録した印影の特徴点と、印鑑照合の際に得られた印影の特徴点の対応づけを行い、対応点テーブル801の形で出力する(図8参照)。対応点の抽出には、第一の実施例の説明(図7参照)での手順を用いることができる。次に、アフィンパラメータ推定部1217は、入力された対応点テーブル801から、登録用の印影1202の画像を、回転、拡大・縮小することによって照合用の印影1210の画像ができたと仮定したとき、最も妥当性のある、回転角度や拡大率・縮小率を算出する。具体的なアフィンパラメータの算出方法については、第一の実施例の説明(図7参照)での手順を用いることができる。次に、対応点ずれ量・分散算出部1218では、入力されたアフィンパラメータから、対応点のずれ量・分散を算出する。続いて、対応点更新部1219では、入力された対応点のずれ量・分散を用いて、アフィンパラメータの推定に用いる対応点の入れ替えを行い、アフィンパラメータを再計算する。このとき、対応点更新部1219は評価値が収束するまで、対応点の入れ替えを続ける。つぎに、真贋判定部1220では、登録印影1202の特徴点をアフィンパラメータで変換したときの特徴点座標と、照合印影1210から抽出したときの特徴点座標とを比較し、真贋判定を行う。このとき、特徴点座標同士の距離が小さければ真券と判断し、特徴点座標同士の距離が大きければ偽券と判断する。
本発明または本実施例の第一の効果は、登録画像の特徴点と照合画像の特徴点を関係づける画像変換関数のパラメータを高精度に算出できることである。
また、本発明または本実施例の第二の効果は、登録画像に対して照合画像が、部分的に回転していたり、拡大・縮小していたりしても、高精度に画像を照合できることである。
また、本発明および本実施例の第三の効果は、照合したい物体の画像を撮像したときに発生する、画像の回転や歪に対して頑健な認証技術を提供できることである。
以上では主に登録画像と照合画像の特徴点間のずれの分散を用いる場合について説明したが、これに限らず本発明または本実施例は、相関度、相違度等の適宜の指標を用いることができる。
また、本発明の画像照合方法又は画像照合装置・システムは、その各手順をコンピュータに実行させるための画像照合プログラム、画像照合プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、画像照合プログラムを含みコンピュータの内部メモリにロード可能なプログラム製品、そのプログラムを含むサーバ等のコンピュータ、等により提供されることができる。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれている。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Claims (15)
- 画像照合装置であって、
登録部と、
識別部と
を備え、
前記登録部は、
登録物体より取得した第1の画像から、複数の第1の特徴点の位置を求め、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶し、
および、
前記識別部は、
照合物体より取得した第2の画像から求めた、複数の第2の特徴点の位置と、前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された複数の前記第1の特徴点の位置とを照合し、
相互に対応する前記第1の特徴点と前記第2の特徴点の組を予め定められた複数組選択して、前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを相互に対応付ける画像変換関数を表す画像変換係数を算出し、前記画像変換係数の算出に用いる前記複数の組の少なくともひとつを他の組に入れ替えて若しくは削除して、または、他の組を追加して前記画像変換係数を繰り返し再算出し、
再算出した前記画像変換関数に従い算出した前記登録物体の特徴点の位置と前記照合物体の特徴点の位置の相違度または相関度に基づいて前記照合物体の真贋を判定し、
判定結果を表示部に表示させる、及び/又は、記憶部に記憶させる
画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
前記登録部は、
登録物体の透過または反射により前記第1の画像を取得し、
取得した前記第1の画像から該登録物体中または該登録物体上の複数の第1の特徴点を抽出し、
抽出した複数の前記第1の特徴点の位置および特徴量を含む第1の特徴点情報を求め、特徴量が予め定められた閾値より大きい前記第1の特徴点情報を特徴点情報テーブルに記憶し、
前記特徴点情報テーブルを参照し、前記第1の特徴点情報を符号化して第1の符号化特徴点情報を求め、
前記第1の符号化特徴点情報を前記登録物体上に印刷するまたはデータベースに記憶する
ことを特徴とする画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
上記識別部は、
前記第1の画像を取得した透過または反射と同様に、真贋判定をしたい照合物体の前記第2の画像を取得し、
取得した前記第2の画像から該照合物体中または該照合物体上の複数の第2の特徴点を抽出し、
抽出した複数の前記第2の特徴点の位置および特徴量を含む第2の特徴点情報を求め、
前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された前記第1の符号化特徴情報を読み取って復号化して第1の特徴点情報を求め、
複数の前記第1の特徴点情報に含まれる複数の前記第1の情報点と、複数の前記第2の特徴点情報に含まれる複数の前記第2の情報点とを照合する
ことを特徴とする画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
前記識別部は、
前記登録物体の前記第1の特徴点と、該第1の特徴点に対応する前記照合物体の前記第2の特徴点を抽出し、類似度の大きい順に対応関係を対応点テーブルとして記憶し、
前記対応点テーブルを参照して、前記画像変換関数に応じて定められる数の複数の対応データを選択し、選択した複数の対応データに基づいて、前記登録物体の前記第1の画像を前記照合物体の前記第2の画像に変換する前記画像変換関数の前記変換関数係数を算出し、
前記第1の特徴点の位置を前記変換関数係数で変換した位置と、対応する前記第2の特徴点の位置との間のずれ量および該ずれ量の分散を算出し、
前記ずれ量の分散を用いて、前記変換関数係数の推定に用いる前記対応データの少なくともひとつの入れ替え又は削除又は追加を行い、前記変換関数係数を再計算し、評価値が収束するまで、前記対応データの少なくともひとつの入れ替え又は削除又は追加を続け、
前記第1の特徴点の位置を前記変換関数係数で変換した特徴点の位置と、前記第2の特徴点の位置との距離が予め定められた閾値より小さければ真と判断し、大きければ偽と判断する
ことを特徴とする画像照合装置。
- 請求項4に記載された画像照合装置において、
前記識別部は、
前記画像変換係数の推定に用いる前記第1の特徴点および前記第2の特徴点の前記対応データの組を、前記画像変換関数を求めるために必要な数であるN個抜出して集合Gとし、前記集合Gに含まれる複数の前記対応点から、i(i=1〜N)番目の対応データをN+1番目の対応データに入れ替えた複数の集合G(i)について、前記第1の特徴点を画像変換した特徴点座標と、前記第1の特徴点に対応する前記第2の特徴点の特徴点座標との間の座標のずれの分散をそれぞれ算出し、
算出した前記分散の一番小さい値が、予め定められた閾値よりも小さい場合は、前記照合物体は真と判断し、小さくない場合は偽と判断する
ことを特徴とする画像照合装置。
- 請求項4に記載された画像照合装置において、
前記識別部は、
前記画像変換係数の推定に用いる前記第1の特徴点および前記第2の特徴点の対応データの組を、前記画像変換関数を求めるために必要な数であるN個抜出して集合Gとし、前記集合Gに含まれる対応点の中から対応点i(1≦i≦N)ひとつを除外した複数の集合について、前記第1の特徴点を画像変換した特徴点座標と、前記第2の特徴点の特徴点座標との間の座標のずれを表す第1の分散V(i)をそれぞれ計算し、
前記集合Gに含まれる対応点の中から対応点j(N+1≦j≦P、Pは、集合Gに含まれる対応データの個数)ひとつを追加した複数の集合について、前記第1の特徴点を画像変換した特徴点座標と、前記第1の特徴点に対応する前記第2の特徴点の特徴点座標の間の座標のずれを表す第2の分散V(j)を計算し、
算出した前記第1の分散V(i)の一番小さい値および前記第2の分散V(j)の一番小さい値が、それぞれ予め定められた閾値よりも小さければ真と判定し、小さくなければ偽と判定する
ことを特徴とする画像照合装置。
- 請求項4に記載された画像照合装置において、
前記識別部は、
前記ずれの比較的大きな対応点を、前記画像変換関数に応じて定められる数の複数選択して集合Hとし、前記集合Hを新たな対応点として再帰的に前記画像変換係数を推定することを特徴とする画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
前記登録部は、
ID情報と、前記第1の特徴点情報を対応づけて前記データベースへ記憶または前記登録物体に印刷し、
前記識別部は、
前記データベースまたは前記印刷を参照し、前記ID情報に従い前記第1の符号化特徴点情報を取得する
ことを特徴とする画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
前記登録部または前記識別部は、
前記第1の画像を取得する際に、前記登録物体の全体の画像を取得すること、または、前記登録物体の一部の領域の画像を取得すること、または、前記登録物体の複数の部分領域の画像を取得することを特徴とする画像照合装置。
- 請求項9に記載された画像照合装置において、
前記登録部は、前記第1の画像を取得する領域をコードに符号化し、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶し、
前記識別部は、印刷されたコードまたは前記データベースに記憶されたコードから前記領域を求め、前記領域に従い前記照合画像から前記第2の画像を抽出することを特徴とする画像照合装置。
- 請求項9に記載された画像照合装置において、
前記登録部および前記識別部は、予め前記領域を定め、前記領域に従い、前記第1の画像および前記第2の画像をそれぞれ取得することを特徴とする画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
前記登録部または前記識別部は、
前記第1の画像または前記第2の画像を、透過光若しくは反射光によって得ること、または、非可視光領域の波長を用いて得ること、または、磁気若しくは他のセンサによって得ることを特徴とする画像照合装置。
- 請求項1に記載された画像照合装置において、
前記登録部は、前記第1の特徴点情報を、他装置にある前記データベースにネットワークを経由して送信して登録することを特徴とする画像照合装置。
- 画像照合装置における画像照合方法であって、
前記画像照合装置は、
登録部と、
識別部と
を備え、
前記登録部は、
登録物体より取得した第1の画像から、複数の第1の特徴点の位置を求め、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶し、
および、
前記識別部は、
照合物体より取得した第2の画像から求めた、複数の第2の特徴点の位置と、前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された複数の前記第1の特徴点の位置とを照合し、
相互に対応する前記第1の特徴点と前記第2の特徴点の組を予め定められた複数組選択して、前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを相互に対応付ける画像変換関数を表す画像変換係数を算出し、前記画像変換係数の算出に用いる前記複数の組の少なくともひとつを他の組に入れ替えて若しくは削除して、または、他の組を追加して前記画像変換係数を繰り返し再算出し、
再算出した前記画像変換関数に従い算出した前記登録物体の特徴点の位置と前記照合物体の特徴点の位置の相違度または相関度に基づいて前記照合物体の真贋を判定し、
判定結果を表示部に表示させる、及び/又は、記憶部に記憶させる
画像照合方法。
- 画像照合装置における画像照合プログラムであって、
前記画像照合装置の処理部が、登録物体より取得した第1の画像から、複数の第1の特徴点の位置を求め、前記登録物体上に印刷しまたはデータベースに記憶する手順と、
および、
前記処理部が、照合物体より取得した第2の画像から求めた、複数の第2の特徴点の位置と、前記照合物体上に印刷されたまたは前記データベースに記憶された複数の前記第1の特徴点の位置とを照合する手順と、
前記処理部が、相互に対応する前記第1の特徴点と前記第2の特徴点の組を予め定められた複数組選択して、前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを相互に対応付ける画像変換関数を表す画像変換係数を算出し、前記画像変換係数の算出に用いる前記複数の組の少なくともひとつを他の組に入れ替えて若しくは削除して、または、他の組を追加して前記画像変換係数を繰り返し再算出する手順と、
前記処理部が、再算出した前記画像変換関数に従い算出した前記登録物体の特徴点の位置と前記照合物体の特徴点の位置の相違度または相関度に基づいて前記照合物体の真贋を判定する手順と、
前記処理部が、判定結果を表示部に表示させる、及び/又は、記憶部に記憶させる手順と
をコンピュータに実行させるための画像照合プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013062496A JP5998090B2 (ja) | 2013-03-25 | 2013-03-25 | 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013062496A JP5998090B2 (ja) | 2013-03-25 | 2013-03-25 | 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014186659A true JP2014186659A (ja) | 2014-10-02 |
JP5998090B2 JP5998090B2 (ja) | 2016-09-28 |
Family
ID=51834140
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013062496A Expired - Fee Related JP5998090B2 (ja) | 2013-03-25 | 2013-03-25 | 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5998090B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105184957A (zh) * | 2015-09-28 | 2015-12-23 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币鉴伪方法和*** |
JP2017151797A (ja) * | 2016-02-25 | 2017-08-31 | Kddi株式会社 | 幾何検証装置、プログラム及び方法 |
CN116245735A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-06-09 | 北京惠朗时代科技有限公司 | 一种基于数据分析的印控仪运行监管*** |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62236090A (ja) * | 1986-04-07 | 1987-10-16 | Mitsubishi Electric Corp | パタ−ン照合方式 |
JP2004326693A (ja) * | 2003-04-28 | 2004-11-18 | Sony Corp | 画像認識装置及び方法、並びにロボット装置 |
JP2007534067A (ja) * | 2004-04-22 | 2007-11-22 | コダック グラフィック コミュニケーションズ カナダ カンパニー | 隠蔽式認証方法及び装置 |
US20100327050A1 (en) * | 2006-03-13 | 2010-12-30 | Smi Holdings, Inc. | Expression codes for microparticle marks based on signature strings |
JP2012128754A (ja) * | 2010-12-17 | 2012-07-05 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 紙片識別システム、紙片識別装置 |
JP2012212287A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-01 | Dainippon Printing Co Ltd | 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム |
-
2013
- 2013-03-25 JP JP2013062496A patent/JP5998090B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62236090A (ja) * | 1986-04-07 | 1987-10-16 | Mitsubishi Electric Corp | パタ−ン照合方式 |
JP2004326693A (ja) * | 2003-04-28 | 2004-11-18 | Sony Corp | 画像認識装置及び方法、並びにロボット装置 |
JP2007534067A (ja) * | 2004-04-22 | 2007-11-22 | コダック グラフィック コミュニケーションズ カナダ カンパニー | 隠蔽式認証方法及び装置 |
US20100327050A1 (en) * | 2006-03-13 | 2010-12-30 | Smi Holdings, Inc. | Expression codes for microparticle marks based on signature strings |
JP2012128754A (ja) * | 2010-12-17 | 2012-07-05 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 紙片識別システム、紙片識別装置 |
JP2012212287A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-01 | Dainippon Printing Co Ltd | 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JPN6016021497; 小林 正季、亀山 啓輔: '"照明不変特徴量に基づくSIFTを利用した画像内容検索"' 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.109, No.249, 20091015, pp.1-6, 社団法人電子情報通信学会 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105184957A (zh) * | 2015-09-28 | 2015-12-23 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币鉴伪方法和*** |
JP2017151797A (ja) * | 2016-02-25 | 2017-08-31 | Kddi株式会社 | 幾何検証装置、プログラム及び方法 |
CN116245735A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-06-09 | 北京惠朗时代科技有限公司 | 一种基于数据分析的印控仪运行监管*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5998090B2 (ja) | 2016-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9946865B2 (en) | Document authentication based on expected wear | |
US20210124919A1 (en) | System and Methods for Authentication of Documents | |
US11755867B2 (en) | Composite code pattern, generating device, reading device, method, and program | |
EP2240878B1 (en) | Identification and verification of an unknown document according to an eigen image process | |
AU2008335637B2 (en) | Document verification using dynamic document identification framework | |
US9098765B2 (en) | Systems and methods for capturing and storing image data from a negotiable instrument | |
JP4557765B2 (ja) | 画像処理装置およびその方法 | |
TWI725465B (zh) | 影像處理系統、影像處理方法及程式產品 | |
Jain et al. | Passive classification of source printer using text-line-level geometric distortion signatures from scanned images of printed documents | |
TW202006597A (zh) | 影像處理系統、影像處理方法及程式產品 | |
US20100310192A1 (en) | Document storage system | |
JP5998090B2 (ja) | 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム | |
Rajapashe et al. | Multi-format document verification system | |
JP2019032645A (ja) | 書類管理装置、書類管理方法、および、書類管理装置用のプログラム | |
JP4670619B2 (ja) | 生体情報照合システム | |
WO2021192216A1 (ja) | 個体識別システム | |
CN113887484B (zh) | 一种卡片式文件图像识别方法和装置 | |
JP2008129791A (ja) | 文書処理システム | |
CN113971804A (zh) | 签名伪造的检测装置、方法、计算设备及存储介质 | |
JP2004280530A (ja) | 帳票処理システム及び帳票処理方法 | |
CN115270840A (zh) | 一种点阵码鉴伪方法及*** | |
KR20170037103A (ko) | 워터마크를 활용한 진술조서 간소화시스템 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150721 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160530 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160607 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160725 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160816 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160829 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5998090 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |