JPH09134464A - 紙葉類認識装置 - Google Patents
紙葉類認識装置Info
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- JPH09134464A JPH09134464A JP7316140A JP31614095A JPH09134464A JP H09134464 A JPH09134464 A JP H09134464A JP 7316140 A JP7316140 A JP 7316140A JP 31614095 A JP31614095 A JP 31614095A JP H09134464 A JPH09134464 A JP H09134464A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高速処理化を損なうことなく、偽造券の使用
を確実に拒否できる安全性に優れた紙葉類認識装置10
を提供する。 【解決手段】 被検査体である紙葉類11の画像データ
を構成する画素群1〜Nから予め選択された複数の画素
の組み合わせからなる複数の画素配列パタン(1〜L)
をそれぞれ特定する選択画素リストが格納された選択画
素リスト記憶手段17と、選択画素リストから画素配列
パタンを選択する画素配列パタン選択手段13とを含
み、選択された画素配列パタンの画素群の画素情報に基
づいて、紙葉類11の券種または真偽を判別することに
より、判別のための被検査部位を固定的に特定すること
なく検査毎に変える。
を確実に拒否できる安全性に優れた紙葉類認識装置10
を提供する。 【解決手段】 被検査体である紙葉類11の画像データ
を構成する画素群1〜Nから予め選択された複数の画素
の組み合わせからなる複数の画素配列パタン(1〜L)
をそれぞれ特定する選択画素リストが格納された選択画
素リスト記憶手段17と、選択画素リストから画素配列
パタンを選択する画素配列パタン選択手段13とを含
み、選択された画素配列パタンの画素群の画素情報に基
づいて、紙葉類11の券種または真偽を判別することに
より、判別のための被検査部位を固定的に特定すること
なく検査毎に変える。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、流通媒体である紙
幣や有価証券等の各種紙葉類からそのイメージを読み取
って、券種あるいは真偽を判別する紙葉類認識装置に関
する。
幣や有価証券等の各種紙葉類からそのイメージを読み取
って、券種あるいは真偽を判別する紙葉類認識装置に関
する。
【0002】
【従来の技術】紙幣、証券、商品券のような紙葉類を取
り扱う、両替機、金融自動預払機、券売機等の機械に
は、取り扱うべき紙葉類の券種の判別あるいは真偽の判
別を行う紙葉類認識装置が組み込まれている。この紙葉
類認識装置では、券の模様、図形の光学的な反射/透過
パタンあるいは磁気的な反射パタンをセンサまたはイメ
ージリーダにより読み取り、このパタンを多数の画素の
集合体からなる画像データとして電気信号に変換し、こ
の画像データを構成する多数の画素の情報に基づいて、
券種あるいは真偽の判別を行う。
り扱う、両替機、金融自動預払機、券売機等の機械に
は、取り扱うべき紙葉類の券種の判別あるいは真偽の判
別を行う紙葉類認識装置が組み込まれている。この紙葉
類認識装置では、券の模様、図形の光学的な反射/透過
パタンあるいは磁気的な反射パタンをセンサまたはイメ
ージリーダにより読み取り、このパタンを多数の画素の
集合体からなる画像データとして電気信号に変換し、こ
の画像データを構成する多数の画素の情報に基づいて、
券種あるいは真偽の判別を行う。
【0003】ところで、紙葉類の真偽の判別では、高解
像度の画像データを得て判別精度を高めることが理想で
ある。しかしながら、解像度を高くする程、画像データ
を構成する画素の数は増し、この多数の画素情報につい
ての処理時間が増大する。これに対し、一般の利用者に
とっては、この処理時間は短いほど利便性が高まる。
像度の画像データを得て判別精度を高めることが理想で
ある。しかしながら、解像度を高くする程、画像データ
を構成する画素の数は増し、この多数の画素情報につい
ての処理時間が増大する。これに対し、一般の利用者に
とっては、この処理時間は短いほど利便性が高まる。
【0004】このような判別精度を高めるための高解像
度化と、利便性を高めるための高速処理化との相反する
要求を満たす従来技術が、手島昌一および嘉数侑昇の両
氏により、「ニューラルネットワークを用いた紙幣識別
に関する研究−最適センシングライン配置問題−」とし
て、情報処理学会第46回(平成5年前期)全国大会、
予稿集、2C-2に開示されている。この従来技術による紙
幣識別では、紙幣の搬送方向と直角なライン状領域をセ
ンシングラインとして、紙幣の汚れあるいは傷等による
付加雑音の少ないライン位置を求め、付加雑音の少ない
予め特定された所定のセンシングライン位置の画素情報
に基づいて、識別が行われる。従って、この従来技術に
よれば、判別精度を高めるために画像データの解像度を
高めても、画像データの全ての画素について識別処理を
施す必要はなく、判別作業の高精度化および高速処理化
が達成される。
度化と、利便性を高めるための高速処理化との相反する
要求を満たす従来技術が、手島昌一および嘉数侑昇の両
氏により、「ニューラルネットワークを用いた紙幣識別
に関する研究−最適センシングライン配置問題−」とし
て、情報処理学会第46回(平成5年前期)全国大会、
予稿集、2C-2に開示されている。この従来技術による紙
幣識別では、紙幣の搬送方向と直角なライン状領域をセ
ンシングラインとして、紙幣の汚れあるいは傷等による
付加雑音の少ないライン位置を求め、付加雑音の少ない
予め特定された所定のセンシングライン位置の画素情報
に基づいて、識別が行われる。従って、この従来技術に
よれば、判別精度を高めるために画像データの解像度を
高めても、画像データの全ての画素について識別処理を
施す必要はなく、判別作業の高精度化および高速処理化
が達成される。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記のよう
な従来の技術では、紙幣のセンシングライン位置が固定
的であることから、この帯状に連続するセンシングライ
ン位置を試行錯誤的に探知することが可能である。この
ため、この探知したセンシングライン位置にのみ真券の
対応する帯状部分を張り付けた偽造券が作られると、こ
の偽造券の使用行使を排除することはできない。そのた
め、このような偽造券の使用を拒否し得るより安全性に
優れた紙葉類認識装置の出現が望まれていた。
な従来の技術では、紙幣のセンシングライン位置が固定
的であることから、この帯状に連続するセンシングライ
ン位置を試行錯誤的に探知することが可能である。この
ため、この探知したセンシングライン位置にのみ真券の
対応する帯状部分を張り付けた偽造券が作られると、こ
の偽造券の使用行使を排除することはできない。そのた
め、このような偽造券の使用を拒否し得るより安全性に
優れた紙葉類認識装置の出現が望まれていた。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明は、基本的には、
画像データを構成する画素の内、処理すべき画素を固定
的に特定することなく、紙葉類の券種あるいは真偽の判
定毎に、異なる画素群を使用するという構想に立脚す
る。図1は、本発明の構想を示す図面であり、数字
(1)〜(L)で示される各矩形は、それぞれ判別を受
ける例えば紙幣のような複数の被検査体の画像データに
対応する。各画像データ(1〜L)は、多数の画素に区
画されており、図中に黒塗りで表された画素は選択され
た検査を受ける画素すなわち選択画素を示し、同様に白
塗りで表された画素は非検査画素を示す。
画像データを構成する画素の内、処理すべき画素を固定
的に特定することなく、紙葉類の券種あるいは真偽の判
定毎に、異なる画素群を使用するという構想に立脚す
る。図1は、本発明の構想を示す図面であり、数字
(1)〜(L)で示される各矩形は、それぞれ判別を受
ける例えば紙幣のような複数の被検査体の画像データに
対応する。各画像データ(1〜L)は、多数の画素に区
画されており、図中に黒塗りで表された画素は選択され
た検査を受ける画素すなわち選択画素を示し、同様に白
塗りで表された画素は非検査画素を示す。
【0007】各画像データ(1〜L)で示された白黒の
選択画素パタンの変化から明らかなように、検査毎に検
査を受ける選択画素すなわち黒塗りで表された画素の位
置が変化する。この選択画素パタンの変化を図1に示す
ように(1)〜(L)の間で循環し、あるいは無秩序に
選択することにより、検査毎に検査を受ける画素群のパ
タンを変えることができる。各選択画素パタンにおい
て、選択画素である黒塗りの画素を画像データ内に均等
に分散させることが望ましい。検査を受ける選択画素
は、検査毎に異なり、しかも選択画素は帯状に単純に連
続することがないことから、検査位置を探るために従来
のような試行錯誤を繰り返しても、この検査部位を探知
することは、実質上、不可能となる。
選択画素パタンの変化から明らかなように、検査毎に検
査を受ける選択画素すなわち黒塗りで表された画素の位
置が変化する。この選択画素パタンの変化を図1に示す
ように(1)〜(L)の間で循環し、あるいは無秩序に
選択することにより、検査毎に検査を受ける画素群のパ
タンを変えることができる。各選択画素パタンにおい
て、選択画素である黒塗りの画素を画像データ内に均等
に分散させることが望ましい。検査を受ける選択画素
は、検査毎に異なり、しかも選択画素は帯状に単純に連
続することがないことから、検査位置を探るために従来
のような試行錯誤を繰り返しても、この検査部位を探知
することは、実質上、不可能となる。
【0008】本発明は、前記した構想を実現するため
に、次の構成を採用する。 〈構成〉本発明の紙葉類認識装置は、被検査体である紙
葉類の画像データを構成する画素群の画素情報の処理に
より、紙葉類の券種または真偽を判別する紙葉類認識装
置であって、画素群から予め選択された複数の画素の組
み合わせからなる複数の画素配列パタンをそれぞれ特定
する選択画素リストが格納された選択画素リスト記憶手
段と、選択画素リストから判別処理毎に異なる画素配列
パタンを選択する画素配列パタン選択手段とを含み、選
択された画素配列パタンの画素群の画素情報に基づい
て、紙葉類の券種または真偽を判別することを特徴とす
る(請求項1に対応)。以下、各構成要素について説明
する。
に、次の構成を採用する。 〈構成〉本発明の紙葉類認識装置は、被検査体である紙
葉類の画像データを構成する画素群の画素情報の処理に
より、紙葉類の券種または真偽を判別する紙葉類認識装
置であって、画素群から予め選択された複数の画素の組
み合わせからなる複数の画素配列パタンをそれぞれ特定
する選択画素リストが格納された選択画素リスト記憶手
段と、選択画素リストから判別処理毎に異なる画素配列
パタンを選択する画素配列パタン選択手段とを含み、選
択された画素配列パタンの画素群の画素情報に基づい
て、紙葉類の券種または真偽を判別することを特徴とす
る(請求項1に対応)。以下、各構成要素について説明
する。
【0009】(選択画素リスト記憶手段)選択画素と
は、被検査体の画像データを構成する、例えば画素番号
によりそれぞれが特定される多数の画素の内、検査を受
けるために予め選択された複数の画素である。このよう
な例えば画素番号に基づいて選択された選択画素の組み
合わせである画素群が、画素配列パタンである。一部の
画素が複数の画素配列パタンで重複して選択されていて
も良い。複数の画素配列パタンにより、図1で示したよ
うな選択画素配列パタン群(1〜L)が構成され、この
ような複数の選択画素パタンを特定する選択画素リスト
についての情報が、選択画素リスト記憶手段に格納され
る。
は、被検査体の画像データを構成する、例えば画素番号
によりそれぞれが特定される多数の画素の内、検査を受
けるために予め選択された複数の画素である。このよう
な例えば画素番号に基づいて選択された選択画素の組み
合わせである画素群が、画素配列パタンである。一部の
画素が複数の画素配列パタンで重複して選択されていて
も良い。複数の画素配列パタンにより、図1で示したよ
うな選択画素配列パタン群(1〜L)が構成され、この
ような複数の選択画素パタンを特定する選択画素リスト
についての情報が、選択画素リスト記憶手段に格納され
る。
【0010】(画素配列パタン選択手段)画素配列パタ
ン選択手段とは、複数の選択画素パタンを特定する選択
画素リストが格納された選択画素リスト記憶手段からあ
る一つの選択画素パタンを特定する画素配列パタンにつ
いての情報を、例えば配列パタン番号として選択する手
段である。
ン選択手段とは、複数の選択画素パタンを特定する選択
画素リストが格納された選択画素リスト記憶手段からあ
る一つの選択画素パタンを特定する画素配列パタンにつ
いての情報を、例えば配列パタン番号として選択する手
段である。
【0011】〈作用〉本発明の紙葉類認識装置では、画
素配列パタン選択手段が選択画素リスト記憶手段に格納
された複数の画素配列パタンからある一つの画素配列パ
タンを選択する。複数の画素配列パタンは、重複して選
択された一部の画素を除き、全体的にはそれぞれ異なる
画素の組み合わせからなる画素群を構成することから、
選択された画素配列パタンに応じて、検査を受ける選択
画素が異なる。そのため、検査を受ける選択画素は、検
査毎に異なることから、検査部位を探るために従来のよ
うな試行錯誤を繰り返しても、この検査部位を探知する
ことは、実質上、不可能となる。
素配列パタン選択手段が選択画素リスト記憶手段に格納
された複数の画素配列パタンからある一つの画素配列パ
タンを選択する。複数の画素配列パタンは、重複して選
択された一部の画素を除き、全体的にはそれぞれ異なる
画素の組み合わせからなる画素群を構成することから、
選択された画素配列パタンに応じて、検査を受ける選択
画素が異なる。そのため、検査を受ける選択画素は、検
査毎に異なることから、検査部位を探るために従来のよ
うな試行錯誤を繰り返しても、この検査部位を探知する
ことは、実質上、不可能となる。
【0012】本発明の紙葉類認識装置の具体的な構造と
して、紙葉類の真偽を判別するための基準データを格納
する真偽判別基準データ記憶手段を設け、真偽判別装置
として利用することが望ましい(請求項2に対応)。ま
た、画素配列パタン選択手段による選択画素配列パタン
の選択を乱数表に基づいて、無秩序に行うことが望まし
い(請求項3に対応)。この乱数表に基づく選択画素パ
タンの無秩序な選択により、選択画素パタンの繰り返し
の予測すなわち検査部位の予測を一層困難にすることが
できる。さらに、各選択画素配列パタンにより特定され
る画素すなわち各選択画素パタンの選択画素を画像デー
タ内に均等に分散させることが望ましい(請求項4に対
応)。選択画素を均等に分散させることにより、選択画
素が帯状に単純に連続することを確実に防止することが
できることから、検査部位の探知のための試行錯誤に対
して、より有効な対抗策となり得る。
して、紙葉類の真偽を判別するための基準データを格納
する真偽判別基準データ記憶手段を設け、真偽判別装置
として利用することが望ましい(請求項2に対応)。ま
た、画素配列パタン選択手段による選択画素配列パタン
の選択を乱数表に基づいて、無秩序に行うことが望まし
い(請求項3に対応)。この乱数表に基づく選択画素パ
タンの無秩序な選択により、選択画素パタンの繰り返し
の予測すなわち検査部位の予測を一層困難にすることが
できる。さらに、各選択画素配列パタンにより特定され
る画素すなわち各選択画素パタンの選択画素を画像デー
タ内に均等に分散させることが望ましい(請求項4に対
応)。選択画素を均等に分散させることにより、選択画
素が帯状に単純に連続することを確実に防止することが
できることから、検査部位の探知のための試行錯誤に対
して、より有効な対抗策となり得る。
【0013】
【発明の実施の形態】以下、本発明を図示の実施の形態
について詳細に説明する。図2は、本発明に係る紙葉類
認識装置のような、紙葉類取り扱い装置の一般的な紙葉
類認識処理工程を全体的に示す概略図である。紙葉類認
識工程では、先ず、被検査体である紙幣の平面画像がセ
ンサのような画像読み取り手段により、画素の集合体で
ある画像データとして電気信号に変換され、画像データ
を構成する各画素信号が入力情報として取り扱われる。
この入力情報により得られる画像データは、前処理を受
ける(ステップS1)。この前処理は、センサの特性あ
るいは劣化等による画像の濃淡補正であるシェーディン
グ補正および被検査体の姿勢角度のような初期位置等の
補正であるスキュー補正のような各種の補正処理に加え
て、補正後の画像データに基づいてその特徴を抽出する
ための微分/積分等の特徴抽出処理が含まれる。
について詳細に説明する。図2は、本発明に係る紙葉類
認識装置のような、紙葉類取り扱い装置の一般的な紙葉
類認識処理工程を全体的に示す概略図である。紙葉類認
識工程では、先ず、被検査体である紙幣の平面画像がセ
ンサのような画像読み取り手段により、画素の集合体で
ある画像データとして電気信号に変換され、画像データ
を構成する各画素信号が入力情報として取り扱われる。
この入力情報により得られる画像データは、前処理を受
ける(ステップS1)。この前処理は、センサの特性あ
るいは劣化等による画像の濃淡補正であるシェーディン
グ補正および被検査体の姿勢角度のような初期位置等の
補正であるスキュー補正のような各種の補正処理に加え
て、補正後の画像データに基づいてその特徴を抽出する
ための微分/積分等の特徴抽出処理が含まれる。
【0014】前処理により抽出された特徴データは、予
め設定された券種判別用基準データとの比較により、券
種判別処理を受ける(ステップS2)。この券種の判別
を受けた画像データは、引き続いて、券種毎に用意され
た真偽判別用基準データから対応する券種の基準データ
との比較を受け、これにより、真偽判別処理を受ける
(ステップS3)。判定結果が「真」であれば、引き続
く処理のためにその結果が出力され、他方、判定結果が
「偽」であれば、被検査体である紙幣の受け入れが拒否
される(ステップS4)。
め設定された券種判別用基準データとの比較により、券
種判別処理を受ける(ステップS2)。この券種の判別
を受けた画像データは、引き続いて、券種毎に用意され
た真偽判別用基準データから対応する券種の基準データ
との比較を受け、これにより、真偽判別処理を受ける
(ステップS3)。判定結果が「真」であれば、引き続
く処理のためにその結果が出力され、他方、判定結果が
「偽」であれば、被検査体である紙幣の受け入れが拒否
される(ステップS4)。
【0015】本発明は、このような紙葉類認識工程の
内、後述するように、券種判別処理(ステップS2)に
適用することができるが、以下、本発明を真偽判別処理
(ステップS3)に適用した例について説明する。図3
は、本発明に係る紙葉類真偽判別装置10を概略的に示
す構成図である。紙葉類真偽判別装置10は、被検査体
である紙幣の画像データを構成する多数の画素信号を入
力信号として取り扱う。図4は、この画像データの読み
取り例を示す説明図である。図4では、例えば紙幣のよ
うな紙葉類11がその長辺11Aである長手方向へ搬送
されて紙葉類真偽判別装置10に受け入れられるとき、
画像読み取り手段(図示せず)により、搬送方向と直角
な短辺11Bに平行な多数の読みとりラインに沿って画
像データが読み取られる。この画像データは、図4の例
では、1〜Nの画素番号iでそれぞれが特定されるN個
の画素の集合体で構成されている。この画像データを構
成する画素番号i(1〜N)の一連の画素の電気信号
が、入力情報すなわち入力画素として、紙葉類真偽判別
装置10に入力される。
内、後述するように、券種判別処理(ステップS2)に
適用することができるが、以下、本発明を真偽判別処理
(ステップS3)に適用した例について説明する。図3
は、本発明に係る紙葉類真偽判別装置10を概略的に示
す構成図である。紙葉類真偽判別装置10は、被検査体
である紙幣の画像データを構成する多数の画素信号を入
力信号として取り扱う。図4は、この画像データの読み
取り例を示す説明図である。図4では、例えば紙幣のよ
うな紙葉類11がその長辺11Aである長手方向へ搬送
されて紙葉類真偽判別装置10に受け入れられるとき、
画像読み取り手段(図示せず)により、搬送方向と直角
な短辺11Bに平行な多数の読みとりラインに沿って画
像データが読み取られる。この画像データは、図4の例
では、1〜Nの画素番号iでそれぞれが特定されるN個
の画素の集合体で構成されている。この画像データを構
成する画素番号i(1〜N)の一連の画素の電気信号
が、入力情報すなわち入力画素として、紙葉類真偽判別
装置10に入力される。
【0016】再び図3を参照するに、紙葉類真偽判別装
置10は、真偽判別のために必要なデータを格納するデ
ータ記憶部12と、画素配列パタン選択部13と、画素
処理部14と、画素処理結果蓄積部15と、真偽判定部
16とを備える。データ記憶部12は、選択画素リスト
記憶手段である選択画素リスト格納部分17と、各画素
についての基準データを格納する画素基準データ格納部
分18と、真偽判別基準データ格納部分19とを備え
る。
置10は、真偽判別のために必要なデータを格納するデ
ータ記憶部12と、画素配列パタン選択部13と、画素
処理部14と、画素処理結果蓄積部15と、真偽判定部
16とを備える。データ記憶部12は、選択画素リスト
記憶手段である選択画素リスト格納部分17と、各画素
についての基準データを格納する画素基準データ格納部
分18と、真偽判別基準データ格納部分19とを備え
る。
【0017】選択画素リスト格納部分17は、読み込ん
だ画像データの画素群から検査を受ける画素群を選択す
るために、例えば図1に示した選択画素配列パタンを各
画素番号の列として記憶する。図5は、選択画素リスト
記憶手段である選択画素リスト格納部分17に記憶され
た選択画素リストの一例を示す説明図である。選択画素
リストは、画素配列パタン番号k(1〜L)で示される
パタン番号(SYN)列と、選択順位番号j(1〜M)
で示される選択順位番号(SXN)行とで構成されてお
り、両番号kjにより、選択画素番号Skjが決まる。配
列パタン番号(1〜L)は、例えば図1に示した選択画
素配列パタン(1〜L)に対応した画素配列パタン番号
kを特定し、各パタン番号kにおけるパタン番号順位毎
の選択画素番号(SPN)Skjは、図4に示した画素番
号i(1〜N)に対応する。
だ画像データの画素群から検査を受ける画素群を選択す
るために、例えば図1に示した選択画素配列パタンを各
画素番号の列として記憶する。図5は、選択画素リスト
記憶手段である選択画素リスト格納部分17に記憶され
た選択画素リストの一例を示す説明図である。選択画素
リストは、画素配列パタン番号k(1〜L)で示される
パタン番号(SYN)列と、選択順位番号j(1〜M)
で示される選択順位番号(SXN)行とで構成されてお
り、両番号kjにより、選択画素番号Skjが決まる。配
列パタン番号(1〜L)は、例えば図1に示した選択画
素配列パタン(1〜L)に対応した画素配列パタン番号
kを特定し、各パタン番号kにおけるパタン番号順位毎
の選択画素番号(SPN)Skjは、図4に示した画素番
号i(1〜N)に対応する。
【0018】例えば画素配列パタン番号kの数値1が選
択されると、この画素配列パタン(k=1)では、画素
番号iが5、11、23、......92の各画素を選択画
素とする画素配列群が、選択される。また、画素配列パ
タン番号(k=2)が選択されると、画素番号iが2、
27、81、......88の各画素を選択画素とする画素
配列群が、選択される。各画素配列パタン番号kで特定
される選択画素からなる画素配列群は、図1で示したよ
うに、各画素配列パタン毎で、画像データの全域にほぼ
均等に分散されるように設定することが望ましく、特に
選択画素が多数の連続する帯状部分となることを避ける
ことが望ましい。これらは、偽造券を用いた試行錯誤に
よる検査部位の探知を一層困難にする。
択されると、この画素配列パタン(k=1)では、画素
番号iが5、11、23、......92の各画素を選択画
素とする画素配列群が、選択される。また、画素配列パ
タン番号(k=2)が選択されると、画素番号iが2、
27、81、......88の各画素を選択画素とする画素
配列群が、選択される。各画素配列パタン番号kで特定
される選択画素からなる画素配列群は、図1で示したよ
うに、各画素配列パタン毎で、画像データの全域にほぼ
均等に分散されるように設定することが望ましく、特に
選択画素が多数の連続する帯状部分となることを避ける
ことが望ましい。これらは、偽造券を用いた試行錯誤に
よる検査部位の探知を一層困難にする。
【0019】図3に示した画素配列パタン選択部13
は、選択パタン番号カウンタ(k)を備える。この選択
パタン番号カウンタ(k)は、設定された画素配列パタ
ン番号kの初期値を読み込み、判定工程の繰り返し毎
に、順次、画素配列パタン番号kを更新する。また、こ
の画素配列パタン選択部13には、選択パタン番号カウ
ンタ(k)で読み込まれたパタン番号kの画素配列パタ
ンの画素番号iを順次読み込むために、選択順位を1か
らM迄、順次更新する選択順位番号カウンタ(j)と、
パタン番号kおよび選択順位番号jで特定される画素番
号Skjを読み込む画素カウンタ(i)とが設けられてい
る。
は、選択パタン番号カウンタ(k)を備える。この選択
パタン番号カウンタ(k)は、設定された画素配列パタ
ン番号kの初期値を読み込み、判定工程の繰り返し毎
に、順次、画素配列パタン番号kを更新する。また、こ
の画素配列パタン選択部13には、選択パタン番号カウ
ンタ(k)で読み込まれたパタン番号kの画素配列パタ
ンの画素番号iを順次読み込むために、選択順位を1か
らM迄、順次更新する選択順位番号カウンタ(j)と、
パタン番号kおよび選択順位番号jで特定される画素番
号Skjを読み込む画素カウンタ(i)とが設けられてい
る。
【0020】画素配列パタン選択部13は、選択番号カ
ウンタ(k)で読み込んだパタン番号kの画素列を、選
択順位番号カウンタ(j)の更新に伴って、順次、対応
する選択順位番号jの選択画素番号(SPN)Skjを画
素カウンタ(i)に読み込み、これを順次画素処理部1
4に出力する。
ウンタ(k)で読み込んだパタン番号kの画素列を、選
択順位番号カウンタ(j)の更新に伴って、順次、対応
する選択順位番号jの選択画素番号(SPN)Skjを画
素カウンタ(i)に読み込み、これを順次画素処理部1
4に出力する。
【0021】判定処理のために選択された画素群の画素
番号を受ける画素処理部14、画素処理結果蓄積部1
5、真偽判定部16は、これらの選択画素から得られる
画素情報を、データ記憶部12の画素基準データ格納部
分18および真偽判別基準データ格納部分19のデータ
と比較することにより、対象となっている被検査紙幣に
ついての真偽を判別する。
番号を受ける画素処理部14、画素処理結果蓄積部1
5、真偽判定部16は、これらの選択画素から得られる
画素情報を、データ記憶部12の画素基準データ格納部
分18および真偽判別基準データ格納部分19のデータ
と比較することにより、対象となっている被検査紙幣に
ついての真偽を判別する。
【0022】この画素処理部14、画素処理結果蓄積部
15、真偽判定部16の構成および作用、さらには、画
素基準データ格納部分18および真偽判別基準データ格
納部分19に格納されるデータは、判定処理方式に応じ
て、従来におけると同様な機能部分およびデータを適用
することができる。各種の判定方式の内、以下では、画
素情報の1つである画像濃度が所定の範囲内にある画素
の数の合計数を求め、その合計数が所定数に達している
か否により真偽を判定する方式を適用した例について、
概略を説明する。
15、真偽判定部16の構成および作用、さらには、画
素基準データ格納部分18および真偽判別基準データ格
納部分19に格納されるデータは、判定処理方式に応じ
て、従来におけると同様な機能部分およびデータを適用
することができる。各種の判定方式の内、以下では、画
素情報の1つである画像濃度が所定の範囲内にある画素
の数の合計数を求め、その合計数が所定数に達している
か否により真偽を判定する方式を適用した例について、
概略を説明する。
【0023】図6および図7は、データ記憶部12の画
素基準データ格納部分18および真偽判別基準データ格
納部分19にそれぞれ格納されるデータ例を示す説明図
である。画素基準データ格納部分18には、図6に示さ
れているように、一つの画像データを構成する各画素番
号i毎に、閾値ci が設定されている。各閾値ci は、
対応する各画素の情報である画素濃度の2値化を図ると
きの基準値ci となる。この閾値ci は、各券種毎に設
けられており、図示の例では、画像データの全域につい
ての閾値が設定されているが、各画素配列選択パタンk
毎に、選択される画素群についての閾値のみをデータと
することができる。また、画素基準データをマスク値に
より構成することもできる。
素基準データ格納部分18および真偽判別基準データ格
納部分19にそれぞれ格納されるデータ例を示す説明図
である。画素基準データ格納部分18には、図6に示さ
れているように、一つの画像データを構成する各画素番
号i毎に、閾値ci が設定されている。各閾値ci は、
対応する各画素の情報である画素濃度の2値化を図ると
きの基準値ci となる。この閾値ci は、各券種毎に設
けられており、図示の例では、画像データの全域につい
ての閾値が設定されているが、各画素配列選択パタンk
毎に、選択される画素群についての閾値のみをデータと
することができる。また、画素基準データをマスク値に
より構成することもできる。
【0024】真偽判別基準データ格納部分19には、図
7に示されているように、図6に示した閾値を越える画
素の数についての真偽判別閾値tが、各画素配列選択パ
タンk毎に設定されている。図6の例では、画素配列選
択パタン1では、画素基準データに基づいて2値化した
画素のうち、例えば画素値「1」を示す画素の数が真偽
判別閾値35以上であれば、真券である旨を示す。
7に示されているように、図6に示した閾値を越える画
素の数についての真偽判別閾値tが、各画素配列選択パ
タンk毎に設定されている。図6の例では、画素配列選
択パタン1では、画素基準データに基づいて2値化した
画素のうち、例えば画素値「1」を示す画素の数が真偽
判別閾値35以上であれば、真券である旨を示す。
【0025】図3に示した画素処理部14は、画素配列
パタン選択部13から読み込んだ画素番号iの画素につ
いて、画素情報である画素濃度を画素基準データ格納部
分18に格納された図6に示した画素基準データの対応
する閾値と比較して、画素濃度すなわち画素値の2値化
を図る。また、画素処理結果蓄積部15は、2値化され
た各画素値を1画素配列パタン分蓄積する。真偽判定部
16は、画素処理結果蓄積部15に蓄積された画素値
と、真偽判別基準データ格納部分19に格納された図7
に示した真偽判別基準データの対応する真偽判別閾値と
比較し、紙幣の真偽を判別する。
パタン選択部13から読み込んだ画素番号iの画素につ
いて、画素情報である画素濃度を画素基準データ格納部
分18に格納された図6に示した画素基準データの対応
する閾値と比較して、画素濃度すなわち画素値の2値化
を図る。また、画素処理結果蓄積部15は、2値化され
た各画素値を1画素配列パタン分蓄積する。真偽判定部
16は、画素処理結果蓄積部15に蓄積された画素値
と、真偽判別基準データ格納部分19に格納された図7
に示した真偽判別基準データの対応する真偽判別閾値と
比較し、紙幣の真偽を判別する。
【0026】図8は、本発明の紙葉類真偽判別装置10
の真偽判別処理動作を示す流れ図であり、以下、この流
れ図に沿って、紙葉類真偽判別装置10の動作を説明す
る。 ステップS11:先ず、画素配列パタン選択部13の選
択番号カウンタ(k)においてパタン選択番号(SY
N)kが決定される。このパタン選択番号の決定によ
り、対応する画素配列パタン(1〜L)が選択される。
このパタン選択番号は、選択番号カウンタ(k)によ
り、紙幣の取り扱いの度毎に、順次、パタン番号kを1
〜Lまでの間で1つずつインクリメントすなわち増大す
る。
の真偽判別処理動作を示す流れ図であり、以下、この流
れ図に沿って、紙葉類真偽判別装置10の動作を説明す
る。 ステップS11:先ず、画素配列パタン選択部13の選
択番号カウンタ(k)においてパタン選択番号(SY
N)kが決定される。このパタン選択番号の決定によ
り、対応する画素配列パタン(1〜L)が選択される。
このパタン選択番号は、選択番号カウンタ(k)によ
り、紙幣の取り扱いの度毎に、順次、パタン番号kを1
〜Lまでの間で1つずつインクリメントすなわち増大す
る。
【0027】ステップS12:選択順位カウンタ(j)
により、選択順位番号(SXN)jが0に初期化され
る。 ステップS13:選択順位カウンタ(j)により、選択
順位番号(SXN)jが1〜M迄、1ずつインクリメン
トされる。 ステップS14:画素番号カウンタ(i)により、選択
画素リスト格納部分17から、画素配列選択番号(SY
N)kおよび選択順位番号(SXN)jに対応する画素
番号(SPN)i=Skjが読み込まれる。 ステップS15:画素処理部14が入力媒体の画素配列
kから画素番号iの画素値xi を読み込む。
により、選択順位番号(SXN)jが0に初期化され
る。 ステップS13:選択順位カウンタ(j)により、選択
順位番号(SXN)jが1〜M迄、1ずつインクリメン
トされる。 ステップS14:画素番号カウンタ(i)により、選択
画素リスト格納部分17から、画素配列選択番号(SY
N)kおよび選択順位番号(SXN)jに対応する画素
番号(SPN)i=Skjが読み込まれる。 ステップS15:画素処理部14が入力媒体の画素配列
kから画素番号iの画素値xi を読み込む。
【0028】ステップS16:画素処理部14が画素基
準データ格納部分18から対応する画素番号iの画素基
準値ci を読み込む。 ステップS17:画素処理部14が読み込んだ画素値x
i と画素基準値ci とを比較し、xi ≧ci を満足すれ
ば、画素処理結果蓄積部15に「1」を出力し、この式
条件を満足しなければ、同様に「0」を出力する。 ステップS18:画素処理結果蓄積部15が画素処理部
14の出力結果を受けてその出力結果を蓄積する。 ステップS19:選択順位番号(SXN)jが最終番号
Mであるか否かを調べ、未処理画素があるとき、すなわ
ちMでないときステップS13に戻る。選択された画素
配列kの全ての画素の処理が終了する、すなわち選択順
位番号がMであると、ステップS20に進む。
準データ格納部分18から対応する画素番号iの画素基
準値ci を読み込む。 ステップS17:画素処理部14が読み込んだ画素値x
i と画素基準値ci とを比較し、xi ≧ci を満足すれ
ば、画素処理結果蓄積部15に「1」を出力し、この式
条件を満足しなければ、同様に「0」を出力する。 ステップS18:画素処理結果蓄積部15が画素処理部
14の出力結果を受けてその出力結果を蓄積する。 ステップS19:選択順位番号(SXN)jが最終番号
Mであるか否かを調べ、未処理画素があるとき、すなわ
ちMでないときステップS13に戻る。選択された画素
配列kの全ての画素の処理が終了する、すなわち選択順
位番号がMであると、ステップS20に進む。
【0029】ステップS20:真偽判定部16が画素処
理結果蓄積部15から出力される蓄積結果である画素集
積値と、真偽判別基準データの対応するパタン番号の真
偽判別閾値tとを比較し、画素集積値が真偽判別閾値t
以上であれば、ステップS21に進む。他方、画素集積
値が真偽判別閾値t未満であれば、ステップS22に進
む。 ステップS21:真券判定処理を実行する。 ステップS22:偽券判定処理を実行する。
理結果蓄積部15から出力される蓄積結果である画素集
積値と、真偽判別基準データの対応するパタン番号の真
偽判別閾値tとを比較し、画素集積値が真偽判別閾値t
以上であれば、ステップS21に進む。他方、画素集積
値が真偽判別閾値t未満であれば、ステップS22に進
む。 ステップS21:真券判定処理を実行する。 ステップS22:偽券判定処理を実行する。
【0030】本発明に係る紙葉類真偽判別装置10で
は、前記したように、画素配列パタン選択部13が紙幣
の処理毎に、異なる画素群からなる画素配列を選択し、
この選択された画素配列の画素群からの画素情報に基づ
いて判別処理が施されている。そのため、従来のような
固定的に特定された部位の画像情報によってのみ判別処
理が施されることはなく、紙幣の取り扱い毎に判別部位
が変化することから、判定処理の高速化を損なうことな
く、外部からの試行錯誤による検査部位の探知を困難に
して偽券の使用を排除することができ、偽券に対する安
全性を高めることができる。また、画素配列パタンを選
択するに際し、画素配列番号を乱数表に基づいて選択す
ることにより、画素配列パタンの繰り返しを不規則する
ことができ、これにより偽券に対する安全性をより高め
ることができる。
は、前記したように、画素配列パタン選択部13が紙幣
の処理毎に、異なる画素群からなる画素配列を選択し、
この選択された画素配列の画素群からの画素情報に基づ
いて判別処理が施されている。そのため、従来のような
固定的に特定された部位の画像情報によってのみ判別処
理が施されることはなく、紙幣の取り扱い毎に判別部位
が変化することから、判定処理の高速化を損なうことな
く、外部からの試行錯誤による検査部位の探知を困難に
して偽券の使用を排除することができ、偽券に対する安
全性を高めることができる。また、画素配列パタンを選
択するに際し、画素配列番号を乱数表に基づいて選択す
ることにより、画素配列パタンの繰り返しを不規則する
ことができ、これにより偽券に対する安全性をより高め
ることができる。
【0031】先に示した例では、ステップS17におい
て、画素処理部14が読み込んだ画素値xi が画素基準
値ci 以上であれば、画素処理結果蓄積部15に「1」
を出力させたが、これに代えて、各画素毎に、下限閾値
に加えて上限閾値を設け、各画素値xi が、下限閾値≦
xi ≦上限閾値の条件を満足するときにのみ「1」を出
力させ、この条件を満たさないときに「0」を出力させ
ることができる。
て、画素処理部14が読み込んだ画素値xi が画素基準
値ci 以上であれば、画素処理結果蓄積部15に「1」
を出力させたが、これに代えて、各画素毎に、下限閾値
に加えて上限閾値を設け、各画素値xi が、下限閾値≦
xi ≦上限閾値の条件を満足するときにのみ「1」を出
力させ、この条件を満たさないときに「0」を出力させ
ることができる。
【0032】さらに、前記したと異なる判別方式の一例
を示す。次に示す判別方式では、選択した画素配列パタ
ンkの画素群の画素値xi を画素値の「平均値μi 」と
画素値の「標準偏差値σi 」とで正規化し、この正規化
された値の自乗和が所定値以下であれば真券と判断さ
れ、それ以外であれば偽券と判断される。この判定方式
では、画素基準データ格納部分18に格納される画素基
準データとして、各画素番号iで特定される各画素毎の
画素値の平均値データμi のリストと、各画素番号iで
特定される各画素毎の画素値の標準偏差値データσi の
リストとが採用される。真偽判別基準データ格納部分1
9に格納される真偽判別基準データは、図7に示したと
同様なデータリストである。
を示す。次に示す判別方式では、選択した画素配列パタ
ンkの画素群の画素値xi を画素値の「平均値μi 」と
画素値の「標準偏差値σi 」とで正規化し、この正規化
された値の自乗和が所定値以下であれば真券と判断さ
れ、それ以外であれば偽券と判断される。この判定方式
では、画素基準データ格納部分18に格納される画素基
準データとして、各画素番号iで特定される各画素毎の
画素値の平均値データμi のリストと、各画素番号iで
特定される各画素毎の画素値の標準偏差値データσi の
リストとが採用される。真偽判別基準データ格納部分1
9に格納される真偽判別基準データは、図7に示したと
同様なデータリストである。
【0033】図9は、画素処理部14、画素処理結果蓄
積部15および真偽判定部16で行われる演算処理の説
明図である。画素処理部14は、図8に示されたステッ
プS17において、データ記憶部12の画素基準データ
格納部分18に格納された各画素iの統計量である「平
均値μi 」と「標準偏差値σi 」とを用いて、画素値x
i を正規化{(xi −μi )/σi }し、図9(a)式に
示された自乗値yi を求める。
積部15および真偽判定部16で行われる演算処理の説
明図である。画素処理部14は、図8に示されたステッ
プS17において、データ記憶部12の画素基準データ
格納部分18に格納された各画素iの統計量である「平
均値μi 」と「標準偏差値σi 」とを用いて、画素値x
i を正規化{(xi −μi )/σi }し、図9(a)式に
示された自乗値yi を求める。
【0034】画素処理結果蓄積部15は、ステップS1
8において、図9(b)に示されているように、選択さ
れた画素配列リストkの各画素iの正規化値の自乗を加
算蓄積する。真偽判定部16は、ステップS19におい
て、画素処理結果蓄積部15によって得られた蓄積結果
値Sを、真偽判別基準データ格納部分19に格納された
真偽判別基準データの閾値tと比較する。この比較の結
果、図9(c)に示されているように、蓄積結果値Sが
閾値t以下であれば「真」と判定され、蓄積結果値Sが
閾値tを越えれば「偽」と判定される。
8において、図9(b)に示されているように、選択さ
れた画素配列リストkの各画素iの正規化値の自乗を加
算蓄積する。真偽判定部16は、ステップS19におい
て、画素処理結果蓄積部15によって得られた蓄積結果
値Sを、真偽判別基準データ格納部分19に格納された
真偽判別基準データの閾値tと比較する。この比較の結
果、図9(c)に示されているように、蓄積結果値Sが
閾値t以下であれば「真」と判定され、蓄積結果値Sが
閾値tを越えれば「偽」と判定される。
【0035】このように、本発明の紙葉類真偽判別装置
10には、先に示した判定方式に限らず、それ以外の種
々の判定方式をも適用することができる。また、画素配
列パタン選択部13により選択された画素群からの画素
情報に基づいて紙葉類の券種判別を行うことができ、こ
れにより、本発明を券種判別装置にも適用することがで
きる。
10には、先に示した判定方式に限らず、それ以外の種
々の判定方式をも適用することができる。また、画素配
列パタン選択部13により選択された画素群からの画素
情報に基づいて紙葉類の券種判別を行うことができ、こ
れにより、本発明を券種判別装置にも適用することがで
きる。
【0036】〈発明の効果〉本発明の紙葉類認識装置で
は、紙葉類の検査毎に、画像データから選択された検査
を受ける選択画素が異なることから、検査を受ける部位
が固定的に特定されることはなく、外部から検査部位を
探知することは不可能であり、検査部位の探知を確実に
防止することができる。また検査部位が検査毎に変化す
ることから、同一パタンの大量の複製偽造券の連続使用
を確実に防止することができる。従って、本発明によれ
ば、画像データの全画素についての情報を取り扱うこと
がないことから、券種あるいは真偽のための高速処理化
を従来におけると同様に妨げることなく、しかも検査部
位の探知を確実に防止して偽造券の使用を確実に排除す
ることができることから、偽造券の誤収容率を低減し、
紙葉類認識装置の信頼性および利便性を高めることがで
きる。
は、紙葉類の検査毎に、画像データから選択された検査
を受ける選択画素が異なることから、検査を受ける部位
が固定的に特定されることはなく、外部から検査部位を
探知することは不可能であり、検査部位の探知を確実に
防止することができる。また検査部位が検査毎に変化す
ることから、同一パタンの大量の複製偽造券の連続使用
を確実に防止することができる。従って、本発明によれ
ば、画像データの全画素についての情報を取り扱うこと
がないことから、券種あるいは真偽のための高速処理化
を従来におけると同様に妨げることなく、しかも検査部
位の探知を確実に防止して偽造券の使用を確実に排除す
ることができることから、偽造券の誤収容率を低減し、
紙葉類認識装置の信頼性および利便性を高めることがで
きる。
【図1】本発明の基本原理を表す選択画素配列パタン例
の図面である。
の図面である。
【図2】一般的な紙葉類認識処理工程を概略的に示す説
明図である。
明図である。
【図3】本発明に係る紙葉類真偽判別装置を概略的に示
す構成図である。
す構成図である。
【図4】本発明に係る画像データの読み取り例を示す説
明図である。
明図である。
【図5】本発明に係る選択画素リスト例を示す説明図で
ある。
ある。
【図6】本発明に係る画素基準データ例を示す説明図で
ある。
ある。
【図7】本発明に係る真偽判別基準データ例を示す説明
図である。
図である。
【図8】本発明に係る紙葉類真偽判別装置の動作を示す
流れ図である。
流れ図である。
【図9】真偽判別方式の他の例を示す演算式説明図であ
る。
る。
10 紙葉類真偽判別装置 11 紙葉類 13 (画素配列パタン選択手段)画素配列パタン選択
部 17 (選択画素リスト記憶手段)選択画素リスト格納
部分
部 17 (選択画素リスト記憶手段)選択画素リスト格納
部分
Claims (4)
- 【請求項1】 被検査体である紙葉類の画像データを構
成する画素群の画素情報の処理により、前記紙葉類の券
種または真偽を判別する紙葉類認識装置であって、 前記画素群から予め選択された複数の画素の組み合わせ
からなる複数の画素配列パタンをそれぞれ特定する選択
画素リストが格納された選択画素リスト記憶手段と、 前記選択画素リストから判別処理毎に異なる画素配列パ
タンを選択する画素配列パタン選択手段とを含み、 選択された画素配列パタンの画素群の画素情報に基づい
て前記紙葉類の券種または真偽を判別することを特徴と
する紙葉類認識装置。 - 【請求項2】 請求項1において、さらに、紙葉類の真
偽を判別するデータを格納する判別データ記憶手段を含
み、前記画素配列パタン選択手段によって選択された画
素配列パタンの画素の情報に基づいて前記紙葉類の真偽
を判別することを特徴とする紙葉類認識装置。 - 【請求項3】 請求項1または2において、前記画素配
列パタン選択手段による画素配列パタンの選択は、乱数
表に基づくことを特徴とする紙葉類認識装置。 - 【請求項4】 請求項3において、前記画素配列パタン
により特定される各画素は、各画素配列パタン毎に、前
記画像データ内にほぼ均等に分散するように選択されて
いることを特徴とする紙葉類認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP31614095A JP3187698B2 (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 紙葉類認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP31614095A JP3187698B2 (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 紙葉類認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09134464A true JPH09134464A (ja) | 1997-05-20 |
JP3187698B2 JP3187698B2 (ja) | 2001-07-11 |
Family
ID=18073712
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP31614095A Expired - Fee Related JP3187698B2 (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 紙葉類認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3187698B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2377533A (en) * | 2001-01-31 | 2003-01-15 | Hewlett Packard Co | An anti-counterfeiting system and method |
WO2005008513A1 (en) * | 2003-07-16 | 2005-01-27 | 3Gd Korea, Inc. | A method of recognizing automatically information units for constructing experimental data and array patterns of rules, and a storage medium for recording a program of the same |
EP1752934A2 (en) | 2005-08-08 | 2007-02-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Sheet identifying apparatus and sheet identifying method |
-
1995
- 1995-11-08 JP JP31614095A patent/JP3187698B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2377533A (en) * | 2001-01-31 | 2003-01-15 | Hewlett Packard Co | An anti-counterfeiting system and method |
GB2377533B (en) * | 2001-01-31 | 2005-08-03 | Hewlett Packard Co | Anti-counterfeiting method and system |
US7062065B2 (en) | 2001-01-31 | 2006-06-13 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Anti-counterfeiting method and system |
WO2005008513A1 (en) * | 2003-07-16 | 2005-01-27 | 3Gd Korea, Inc. | A method of recognizing automatically information units for constructing experimental data and array patterns of rules, and a storage medium for recording a program of the same |
EP1752934A2 (en) | 2005-08-08 | 2007-02-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Sheet identifying apparatus and sheet identifying method |
JP2007073035A (ja) * | 2005-08-08 | 2007-03-22 | Toshiba Corp | 紙葉類識別装置および紙葉類識別方法 |
EP2189951A1 (en) | 2005-08-08 | 2010-05-26 | Kabushi Kaisha Toshiba | Sheet indentifying apparatus and sheet identifying method |
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