(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類を光学的センサで読み取った入力画像を予め登録した複数の基準画像と比較して前記紙葉類の真偽又は種類を識別する紙葉類識別装置において、
各基準画像に対応する基準データをブロック分割し、複数の基準データの対応するブロック間の距離と各ブロック内の分散に基づいてブロックごとの重みを算出する重み算出手段と、
前記入力画像に対応する識別対象データと各基準データとの絶対距離に基づいて複数の候補基準データを選択する選択手段と、
各候補基準データ及び前記識別対象データの各ブロックごとの距離と前記重み算出手段が算出した重みに基づいて、該識別対象データと各候補基準データとの重み付け相対距離を算出する重み付け相対距離算出手段と、
前記重み付け相対距離算出手段が算出した複数の重み付け相対距離に基づいて前記紙葉類の真偽又は種類を識別する識別手段と
を具備したことを特徴とする紙葉類識別装置。
【請求項２】
前記入力画像又は基準画像を２次微分してラプラシアン画像を作成し、該ラプラシアン画像を所定のブロックに分割して各ブロックごとのヒストグラムを有する識別対象データ又は基準データを作成するデータ作成手段
をさらに具備し、
前記重み付け相対距離算出手段は、前記識別対象データと前記複数の候補基準データとの距離を各ブロックごとに求め、求めたブロック間の距離と該ブロックに対応する重みとの積を加算して重み付け相対距離を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の紙葉類識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙葉類を光学的センサで読み取った入力イメージを予め登録した複数の基準イメージと比較して紙葉類の真偽又は種類を識別する紙葉類識別装置に関し、特に、米国のドル紙幣のように各金種間で光学的パターンが類似する紙葉類を高速かつ正確に識別できる紙葉類識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、搬送中の紙幣の真偽及び金種を識別する紙幣識別装置では、紙幣を金種毎に光学的センサで読み取った基準イメージをあらかじめ準備しておき、識別対象となる紙幣を光学的センサで読み取った入力イメージを各基準イメージと比較することが多い。
【０００３】
例えば、特開平５−１４３８２９号公報には、センサにより被判別紙幣の印刷パターンを読み取ったならば、被判別紙幣の長手方向のデータを算出し、その算出データと標準データとを比較して、長手方向のパターンの連続性を検出するよう構成した紙幣判別装置が開示されている。
【０００４】
また、特公平７−８９３８６号公報には、センサで読み取った検出パターンと予め記憶した基準パターンを比較して紙葉類の真偽を判定する際に、多数の紙葉類のパターンの分布頻度別に設けられた複数の基本パターンをあらかじめ設け、この検出パターンがいずれの基本パターンに含まれるかによって評価点を与え、この評価点に基づいて算定したマッチング率が所定値以上である時に紙葉類を真と判定するよう構成した紙葉類の真偽判別装置が開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、各金種間で光学的パターンが非常に類似する紙幣については、上記従来技術を用いた場合であっても、その光学パターンのみで紙幣の金種を判別することが難しい。
【０００６】
例えば、米国のドル紙幣には、１＄紙幣、２＄紙幣、５＄紙幣、１０＄紙幣、５０＄紙幣、１００＄紙幣、５００＄紙幣、１０００＄紙幣、５０００＄紙幣及び１００００＄紙幣があるが、５００＄以上の高額紙幣についても６．８ｃｍ×１６．４ｃｍと同一サイズであり、また肖像画及び四隅の数字以外は同一であるため、光学的パターンが非常に似通っている。
【０００７】
このため、かかる紙幣を光学的に読み取って識別するためには、入力イメージを基準イメージと詳細に比較する必要があるが、現実的にはイメージセンサの感度特性のばらつきや紙幣の汚れ等が存在するため、このような紙幣を正確かつ高速に識別することは難しい。
【０００８】
具体的には、イメージセンサの各画素の感度特性にはばらつきがあり、また、たとえ全く同じ紙幣を搬送させた場合であっても、搬送時の左右のぶれにより異なる画素により検出されることがある。
【０００９】
さらに、紙幣のしわ、汚れ、印刷むら、印刷ずれ又は裁断ずれが存在する場合や、高速な搬送に起因してイメージセンサと紙幣の間隔が変動する場合には、検出データにばらつきが生ずる。
【００１０】
このため、米国のドル紙幣のように各金種間で光学的パターンが類似する紙葉類を、いかにして高速かつ正確に識別するかが重要な課題となっている。
【００１１】
そこで、本発明では、上記課題を解決して、米国のドル紙幣のように各金種間で光学的パターンが類似する紙葉類を、正確かつ高速に識別することができる紙葉類識別装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、第１の発明は、紙葉類を光学的センサで読み取った入力画像を予め登録した複数の基準画像と比較して前記紙葉類の真偽又は種類を識別する紙葉類識別装置において、各基準画像に対応する基準データをブロック分割し、複数の基準データの対応するブロック間の距離と各ブロック内の分散に基づいてブロックごとの重みを算出する重み算出手段と、前記入力画像に対応する識別対象データと各基準データとの絶対距離に基づいて複数の候補基準データを選択する選択手段と、各候補基準データ及び前記識別対象データの各ブロックごとの距離と前記重み算出手段が算出した重みに基づいて、該識別対象データと各候補基準データとの重み付け相対距離を算出する重み付け相対距離算出手段と、前記重み付け相対距離算出手段が算出した複数の重み付け相対距離に基づいて前記紙葉類の真偽又は種類を識別する識別手段とを具備したことを特徴とする。
【００１３】
また、第２の発明は、前記入力画像又は基準画像を２次微分してラプラシアン画像を作成し、該ラプラシアン画像を所定のブロックに分割して各ブロックごとのヒストグラムを有する識別対象データ又は基準データを作成するデータ作成手段をさらに具備し、前記重み付け相対距離算出手段は、前記識別対象データと前記複数の候補基準データとの距離を各ブロックごとに求め、求めたブロック間の距離と該ブロックに対応する重みとの積を加算して重み付け相対距離を算出することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、この実施の形態では、本発明を米国紙幣を識別する紙幣識別装置に適用した場合を示している。
【００１５】
図１は、本実施の形態で用いる紙幣識別装置１０の構成を示す図である。
【００１６】
図１に示す紙幣識別装置１０は、イメージセンサを有するセンサ部１１が読み取った紙幣の真偽及び種類を高速に識別する装置であり、具体的には、重み付け相対距離なる概念を導入して、各紙幣相互間の印刷パターンが異なる部位を強調した識別を行うものである。
【００１７】
図１に示すように、この紙幣識別装置１０は、センサ部１１と、データ作成部１２と、識別処理部１３と、重み算定部１４と、基準データ記憶部１５と、候補基準データ選択部１６と、重み付け相対距離算出部１７とからなる。
【００１８】
なお、この識別処理部１３、重み算定部１４、候補基準データ選択部１６及び重み付け相対距離算出部１７は、それぞれ請求項１に記載する識別手段、重み算出手段、選択手段及び重み付け相対距離算出手段に対応し、またデータ作成部１２は、請求項２に記載するデータ作成手段に対応する。
【００１９】
センサ部１１は、図示しない搬送路から搬送された紙幣をイメージセンサで読み取り、該読み取った入力イメージをデータ作成部１２に出力する。なお本実施の形態では、紙幣の片面のみを識別対象とする場合について説明するが、紙幣の両面を識別対象とする場合には、紙幣の両面をイメージセンサで読み取ることになる。
【００２０】
データ作成部１２は、センサ部１１が読み取った識別対象となる紙幣の入力イメージから該入力イメージに対応するデータ（以下「識別対象データ」という。）を作成する処理部である。
【００２１】
具体的には、このデータ作成部１２では、センサ部１１から入力イメージを受け付けたならば、この入力イメージに対して斜行補正、位置合わせ及び平滑化等の前処理を行った後に、ラプラシアンフィルターを適用してラプラシアン画像を作成し、このラプラシアン画像を１２ブロックにブロック分割して、各ブロックごとにヒストグラムをとって識別対象データとする。
【００２２】
なお、この識別対象データの種類を判断するためには、あらかじめ１＄紙幣、５＄紙幣、１０＄紙幣等の各種紙幣を読み取り、識別の比較対象となるデータ（以下「基準データ」という。）が必要となる。
【００２３】
このため、このデータ作成部１２では、センサ部１１により基準イメージが読み取られた場合には、各基準イメージに対応する基準データを作成するよう構成されている。
【００２４】
ただし、この基準データは、識別対象データを作成する場合と異なり、一回の試行のみで作成されるのではなく、同一金種の紙幣を複数回読み取り、その平均値を用いて作成される。
【００２５】
すなわち、識別対象データの比較対象となる基準データは、紙幣の汚れや光学的なばらつきの影響を受けることは妥当でないため、かかる複数の試行を前提としている。
【００２６】
このため、ｎ種類目の紙幣の基準データを作成する場合には、該ｎ種類目の紙幣をＰ回読み取ってそれぞれ対応するＰ枚のヒストグラムデータを作成し、各ヒストグラムデータをブロックごとに平均化して基準データとする。
【００２７】
具体的には、ｎ種類目の紙幣の基準データの作成に用いるｐ枚目（ただし、０≦ｐ＜Ｐとする。）のヒストグラムデータのブロックｍのヒストグラムをｓnmp （ｌ）とすると、ｎ種類目の紙幣に対応する基準データのブロックｍのヒストグラムｔnm（ｌ）（ただし、０≦ｌ＜Ｌとし、Ｌはヒストグラムのサイズとする。）は、
ｔnm（ｌ）  ＝  （Σp ｓnmp（ｌ））／Ｐ
の算定式から得られる。ただし、変数ｐは０以上Ｐ−１以下となる。
【００２８】
識別処理部１３は、識別対象データを受け付けた際に、候補基準データ選択部１６及び重み付け相対距離算出部１７を用いて、識別対象データに近い２つの基準データの重み付け相対距離を入手し、該重み付け相対距離に基づいて入力紙幣の真偽及び種類を識別する処理部である。
【００２９】
なお、データ作成部１２から基準データを受け付けた場合には、重み算定部１４を用いて各基準データ相互間の重みデータを算出し、この重みデータと基準データを基準データ記憶部１５に格納する。
【００３０】
具体的には、識別対象データを受け取ったならば、この識別対象データと基準データ記憶部１５に記憶した基準データを候補基準データ選択部１６に出力して候補基準データの選択を依頼する。そして、２つの候補基準データを得たならば、かかる基準データ、該候補基準データに対応する重みデータ及び識別対象データを重み付け相対距離算出部１７に出力する。
【００３１】
そして、この重み付け相対距離算出部１７が、各基準パターンとの重み付け相対距離を算出したならば、この重み付け相対距離の差が所定のしきい値以上であることを条件として当該紙幣の種類を識別する。
【００３２】
重み算定部１４は、識別処理部１３から複数の基準データを受け取り、２つの基準データの対応するブロック間の重みデータを算出する処理部である。例えば、１＄紙幣、５＄紙幣及び１０＄紙幣が基準紙幣である場合には、１＄紙幣と５＄紙幣、１＄紙幣と１０＄紙幣、５＄紙幣と１０＄紙幣という３つの場合について各ブロック間の重みを算出する。
【００３３】
具体的には、基準データｉと基準データｊのブロックｍ相互間のチェビシェフ距離（以下「距離」という。）ｄijm は、
ｄijm  ＝  Σl ｜ｔim（ｌ）−ｔjm（ｌ）｜
の算定式から求められ、基準データｉ及びｊのブロックｍ相互間の重みｗijm は、
ｗijm  ＝  ｄijm／（ｖim×ｖjm）
の算定式から求められる。ただし、ｌは０以上Ｌ−１以下とする。
【００３４】
なお、ｖnmは、ｎ種類目の紙幣に対応する基準データのブロックｍの分散であり、
ｖnm  ＝  Σp （Σl｜ｓnmp（ｌ）−ｔnm（ｌ）｜）＾２／Ｐ
の算定式から求められる。ただし’＾’はべき乗を示すものとし、ｐは０以上Ｐ−１以下、ｌは０以上Ｌ−１以下とする。
【００３５】
このように、ブロック間の重みデータｗijm は、距離ｄijm が離れている程大きくなり、基準データのブロックの分散が大きくなる程小さくなる。
【００３６】
なお、本実施の形態がかかる重みデータｗijm を採用した理由は、距離ｄijm が離れている程、このブロックｍにおける両紙幣の印刷パターンに違いがあると考えられるからである。
【００３７】
すなわち、紙幣の識別を正確かつ高速に行うためには、似通った部分を重視せずに特徴が異なる部分を重視することが重要であるため、本実施の形態では、かかる重みデータを導入することとしている。
【００３８】
また、ここで言う分散とは、参照対象となる紙幣の基準データを得る際に、同一の金種について作成した複数のヒストグラムのブロックごとの分散であるため、各基準データのブロックの分散すなわちばらつきが大きいほど、かかるブロックにおける重みデータを小さくしている。
【００３９】
ただし、例えば１＄紙幣と５＄紙幣の場合と、１＄紙幣と１０＄紙幣の場合とでは、必ずしも特徴が異なる部分が同一とは言えないため、２種類の紙幣相互間で重みデータを算定する。
【００４０】
基準データ記憶部１５は、データ作成部１２が作成した各基準イメージに対応する基準データと、重み算出部１４が算出した重みデータを記憶する記憶部である。
【００４１】
候補基準データ選択部１６は、基準データ記憶部１５に記憶した複数の基準データと識別対象データを受け取り、該識別対象データと距離が近い２つの基準データを選択する処理部である。
【００４２】
具体的には、識別対象データ及び基準データの対応するブロック間の距離を計算し、この距離を全ブロック分加算したものを識別対象データと基準データの距離とする。
【００４３】
ここで、識別対象データのブロックｍのヒストグラムをｈm （ｌ）（ただし、０≦ｌ＜Ｌとする。）とした場合には、各ブロック間の距離Ｄim及び各ブロック間の距離の総和（以下「絶対距離」という。）は、それぞれ
Ｄim  ＝  Σl ｜ｈm（ｌ）−ｔnm（ｌ）｜
Ｄi   ＝  Σm Ｄim
となる。ただし、ｌは０以上Ｌ−１以下とし、ｍは０以上Ｍ−１以下とする。
【００４４】
このように、この候補基準データ選択部１６は、識別対象データと各基準データの各ブロック間の距離の総和（以下「絶対距離」という。）を算定し、この絶対距離の近いもの２つを候補基準データとして選択する。
【００４５】
重み付け相対距離算出部１７は、候補基準データ選択部１６が選択した２つの基準データと、該２つの基準データ間の重みデータと、識別対象データとを受け取り、識別対象データと２つの基準データとの重み付け相対距離を算出する処理部である。
【００４６】
具体的には、識別対象データと基準データｉとの間の重み付け相対距離ｓｉは、
ｓｉ  ＝  Σm （ｗijm×Ｄim）
となり、識別対象データと基準データｊとの間の重み付け相対距離ｓｊは、
ｓｊ  ＝  Σm （ｗijm×Ｄim）
となる。ただし、ｍは０以上Ｍ−１以下とする。
【００４７】
このように、この重み付け相対距離算出部１７では、識別対象データと基準データの対応するブロック間の距離を求め、対応するブロックの重みデータをこの距離に掛け合わせたデータを全ブロック分加算することにより、重み付け相対距離を求めている。
【００４８】
すなわち、識別対象となる紙幣と参照対象となる紙幣が、全ブロックについて差異がある場合には、単にブロック距離を全ブロック分加算した絶対距離で対応することができるが、本実施の形態が対象とする米国紙幣は、各金種間で光学的パターンが類似するという特徴があるため、差異が大きなブロックを強調するために重み付け相対距離を導入している。
【００４９】
このように、上記紙幣識別装置１０は、識別対象データと距離が近い２つの基準データを候補基準データとして選択し、各候補基準データとの重み付け相対距離比較して紙幣の識別を行うよう構成しているため、各金種間で光学的パターンが類似する紙幣であっても、正確かつ高速に識別することができる。
【００５０】
次に、上記紙幣識別装置１０の処理手順について説明する。
【００５１】
図２は、図１に示す紙幣識別装置１０の処理手順を示すフローチャートである。
【００５２】
図２に示すように、この紙幣識別装置１０では、まず最初に参照対象となる紙幣をセンサ部１１のイメージセンサで読み取り、読み取った各基準イメージに対応する基準データを作成する（ステップ２０１）。
【００５３】
次に、重み算出部１４が、各基準データの対応するブロックごとに重みデータを算定し（ステップ２０２）、この重みデータと各基準データを基準データ記憶部１５に登録する（ステップ２０３）。なお、かかる基準データ及び重みデータの登録は、紙幣の識別に先だってあらかじめ実行される。
【００５４】
そして、識別対象の紙幣がセンサ部１１のイメージセンサで読み取られると（ステップ２０４）、データ作成部１２は、入力イメージに対して斜行補正、位置合わせ及び平滑化等の前処理を行った後に、該入力イメージに対してラプラシアンオペレータを適用してラプラシアン画像を作成し、該ラプラシアン画像を１２ブロックにブロック分割して、各ブロックのヒストグラムからなる識別対象データを作成する（ステップ２０５）。
【００５５】
次に、候補基準データ選択部１６は、あらかじめ登録した複数の基準データから識別対象データに近い２つの候補基準データを選択し（ステップ２０６）、この２つの候補基準データについて重み付け相対距離をそれぞれ算出する（ステップ２０７）。
【００５６】
そして、この重み付け相対距離算出部１７が算出した重み付け相対距離に基づいて、識別処理部１３が、紙幣の真偽又は種類の識別を行う（ステップ２０８）。
【００５７】
なお、かかる識別処理を続行する場合には、ステップ２０４に移行して上記ステップ２０４〜２０８の処理を繰り返し（ステップ２０９）、続行しない場合には処理を終了する。通常の処理では、紙幣を複数枚一括して装置にセットし、図示しない繰り出し機構により１枚ずつ繰り出して高速搬送し、識別を行い、全ての紙幣がなくなると処理を終了する。つまり、ステップ２０４〜ステップ２０９のみが実行される。
【００５８】
ただし、ここでは説明の便宜上、ステップ２０２に示す基準データの作成を簡略化して説明したが、この基準データはステップ２０５に示す識別対象データの作成手順と同様にして作成される。
【００５９】
次に、図１に示す紙幣識別装置１０の各部の処理について図３〜図６を用いて具体的に説明する。
【００６０】
図３は、図１に示すデータ作成部１２の処理概念を示す図である。
【００６１】
図３（ａ）は、データ作成部１２が行うブロック分割の一例を示す図であり、同図に示すように、このデータ作成部１２では、ラプラシアンフィルターを適用したラプラシアン画像３０をブロック０〜ブロック１１の１２ブロックにブロック分割する。
【００６２】
そして、このように分割された各ブロックは、重み算定部１４による重みデータの算定、候補基準データ選択部１６による基準データの選択、重み付け相対距離算出部１７による重み付け相対距離の算出の処理単位となる。
【００６３】
図３（ｂ）は、各ブロックにおけるヒストグラムの作成概念を示す図であり、同図に示すように、ブロック０の各Ｙ座標ごとにＸ軸方向に画素値が集計され、その画素値の合計がブロック０のヒストグラムに格納される。
【００６４】
そして、このようにして作成された各ブロックのヒストグラムは、図３（ｃ）に示すように正規化され、図３（ｄ）に示すように、ブロック０〜ブロック１１にそれぞれ対応するヒストグラムからなる識別対象データが作成される。
【００６５】
なお、ここでは、識別対象データを作成する場合について図示説明したが、基準データを作成する場合には、参照対象となる各紙幣に対応する複数のヒストグラムデータを作成し、各ヒストグラムを平均化する処理が付加される。
【００６６】
次に、図１に示す重み算出部１３の処理概念について説明する。
【００６７】
図４は、図１に示す重み算出部１３が算定する重みデータ等の一例を示す図である。なお、ここでは１＄紙幣の基準データと１０＄紙幣の基準データとの重みデータを算出する場合を示している。
【００６８】
図４（ａ）は、１＄紙幣の基準データと１０＄紙幣の基準データとの各ブロック間の距離（Ｄｈ）を示す図であり、同図に示すように、ブロック３、５及び８の距離が大きく、ブロック２、４及び７の距離は小さい。
【００６９】
したがって、１＄紙幣と１０＄紙幣をブロックごとに比較すると、ブロック２、４及び７については紙幣に印刷されたパターンが類似し、ブロック３、５及び８についてはパターンが異なることが分かる。このため、このブロック２、４及び７については重みを小さくし、ブロック３、５及び８については重みを大きくすることになる。
【００７０】
図４（ｂ）は、１＄紙幣の基準データの分散（Ｐｈ）を示す図であり、同図に示すように、この１＄紙幣の場合には、ブロック４の分散が比較的大きく、その他のブロックの分散は比較的小さい。このため、このブロック４については比較的重みを小さくすることになる。
【００７１】
図４（ｃ）は、１０＄紙幣の基準データの分散（Ｑｈ）を示す図であり、同図に示すように、この１０＄紙幣の場合には、ブロック１〜４の分散が比較的大きく、その他のブロックの分散は比較的小さい。このため、このブロック１〜４については比較的重みを小さくすることになる。
【００７２】
図４（ｄ）は、１＄紙幣の基準データと１０＄紙幣の基準データとの間の各ブロックの重みデータ（Ｗｈ）を示す図である。なお、この重みデータＷｈはすでに説明したように、
Ｗｈ  ＝  Ｄｈ／（Ｐｈ×Ｑｈ）
により算定される。
【００７３】
同図に示すように、ブロック３は、距離Ｄｈが大きいものの各分散Ｐｈ及びＱｈが大きいために約１０程度に重みが抑制され、ブロック８及び９は、距離Ｄｈが大きくかつ分散も小さいために約２０程度の大きな重みが付与されている。
【００７４】
すなわち、この重みデータＷｈは、１＄紙幣と１０＄紙幣に関しては、ブロック８及び９を重視すべきであることを意味している。
【００７５】
次に、図１に示す候補基準データ選択部１６の処理手順について説明する。
【００７６】
図５は、図１に示す候補基準データ選択部１６が行う候補基準データの選択手順を示すフローチャートである。
【００７７】
図５に示すように、この候補基準データ選択部１６では、まず最初に基準データ記憶部１５にあらかじめ記憶した複数の基準データのうちの１つの基準データを選択し（ステップ５０１）、該基準データと識別対象データの各ブロック間の距離を求める（ステップ５０２）。
【００７８】
そして、求めた各ブロックの距離を加算して絶対距離を算定し（ステップ５０３）、処理を行っていない他の基準データが存在するか否かを確認する（ステップ５０４）。
【００７９】
そして、未処理の基準データが存在する場合には、ステップ５０１に移行して上記ステップ５０１〜５０３の処理を繰り返し、識別対象データと全ての基準データとの絶対距離を計算したならば、絶対距離が近いものから２つの基準データを選択する（ステップ５０５）。
【００８０】
次に、図１に示す重み付け相対距離算出部１７の処理概念について説明する。
【００８１】
図６は、図１に示す重み付け相対距離算出部１７の処理概念を示す図である。なお、ここでは１＄紙幣及び１０＄紙幣の基準データが候補基準データとして選択されたものとする。
【００８２】
図６に示すように、この重み付け相対距離算出部１７は、１＄紙幣の基準データと識別対象データのブロック間の距離Ａ０〜Ａ１１を求め、各ブロック間の距離及び重みデータＷ０〜Ｗ１１の積を加算して、１＄紙幣の基準データと識別対象データの重み付け相対距離ＳＡを算定する。
【００８３】
次に、１０＄紙幣の基準データと識別対象データのブロック間の距離Ｂ０〜Ｂ１１を求め、各ブロック間の距離及び重みデータＷ０〜Ｗ１１の積を加算して、１０＄紙幣の基準データと識別対象データの重み付け相対距離ＳＢを算定する。
【００８４】
なお、この重み付け相対距離ＳＡ及びＳＢは、それぞれ識別処理部１３に出力され、かかる識別処理部１３では、かかる重み付け相対距離ＳＡ及びＳＢに基づいて紙幣の識別を行う。
【００８５】
具体的には、重み付け相対距離の差｜ＳＡ−ＳＢ｜が所定の値以下である場合には、識別対象の紙幣がいずれの紙幣にも該当しないものと判断し、｜ＳＡ−ＳＢ｜が所定の値よりも大きな場合には、より小さな重み付け相対距離を持つ基準データに対応する紙幣が識別結果として出力される。
【００８６】
上述してきたように、本実施の形態では、センサ部１１が識別対象紙幣を読み取ったならば、データ作成部１２が該入力イメージに対応する識別対象データを作成し、候補基準データ選択部１６がこの識別対象データに近い２つの候補基準データを選択する。そして、重み付け相対距離算出部１７が２つの候補基準データと識別対象データとの重み付け相対距離を算出し、識別処理部１３がこの重み付け相対距離に基づいて紙幣の真偽及び種類を識別するよう構成したので、下記に示す効果が得られる。
【００８７】
１）米国のドル紙幣のように各金種間で光学的パターンが類似する紙幣を正確かつ高速に識別することができる。
【００８８】
２）各参照対象の紙幣相互間の特性の違いに基づいて、紙幣の識別を行うことができる。
【００８９】
また、本実施の形態では、入力イメージにラプラシアンオペレータを適用したラプラシアン画像を１２個のブロックに分割し、各ブロックのヒストグラムを識別対象データとするよう構成したので、ラプラシアン画像又は微分画像自体を識別対象データとした場合に比して演算量が少なくして高速な識別処理を行うことができる。
【００９０】
ただし、本発明は、ラプラシアン画像の各ブロックについて作成したヒストグラムを識別対象データとする場合にのみ限定されるものではなく、入力イメージ、ラプラシアン画像又は微分画像等を識別対象データとすることもできる。なお、この場合には、基準データについても対応する構造にする必要がある。
【００９１】
また、本実施の形態は、候補基準データ選択部１３が２つの候補基準データを選択することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、３つ以上の候補基準データを選択する場合に適用することもできる。
【００９２】
例えば、この候補基準データ選択部１３が３つの候補基準データを選択する場合には、まず、３つの候補データのうちの２つを選び、その２つの候補に対して上記の重み付け相対距離を計算して重み付け相対距離の小さい方を候補として残す。次に、その候補と３つの候補のうちの残りの１つとの間でさらに重み付け相対距離を計算して、重み付け相対距離の小さい方を最終的な結果とする。
【００９３】
さらに、本実施の形態では、チェビシェフ距離を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、この距離概念に代えて相関係数等を用いることもできる。
【００９４】
また、重みの算出方法は、Ｄｈに比例し、ＰｈとＱｈの積に反比例する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、この算出方法に代えて、Ｄｈが一定値以上で、Ｐｈ，Ｑｈが一定値以下のブロックの重みを１として、それ以外を０にする等の算出方法を用いることができる。
【００９５】
また、本実施の形態では、本発明を米国紙幣を識別する紙幣識別装置に適用する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、有価証券等各種紙葉類に適用することができる。
【００９６】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明では、各基準画像に対応する基準データをブロック分割し、複数の基準データの対応するブロック間の距離と各ブロック内の分散に基づいてあらかじめブロックごとの重みを算出しておき、入力画像を読み取った際には、まず、該入力画像に対応する識別対象データと各基準データとの絶対距離に基づいて複数の候補基準データを選択し、次に、各候補基準データ及び識別対象データの各ブロックごとの距離と重み算出手段が算出した重みに基づいて、識別対象データと各候補基準データとの重み付け相対距離を算出したうえで、該算出した複数の重み付け相対距離に基づいて識別対象データに対応する紙葉類の真偽又は種類を識別するものであり、かかる構成によって、
１）各紙幣相互間の印刷パターンが異なる部位を強調させるのに有用な上記重み付け相対距離を用い、米国のドル紙幣のように各金種間で光学的パターンが類似する紙幣を正確かつ高速に識別することが可能となる。
２）上記重み付け相対距離の概念を導入し、各参照対象の紙幣相互間の特性の違いに基づいて、紙幣の識別を行うことが可能となる。
という効果を奏する。
【００９９】
また、第２の発明は、入力画像又は基準画像を２次微分してラプラシアン画像を作成し、該ラプラシアン画像を所定のブロックに分割して各ブロックごとのヒストグラムを有する識別対象データ又は基準データを作成するよう構成したので、入力画像、ラプラシアン画像又は微分画像自体を識別対象データとした場合に比して演算量が少なくして高速な識別処理を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態で用いる紙幣識別装置の構成を示す図。
【図２】図１に示す紙幣識別装置の処理手順を示すフローチャート。
【図３】図１に示すデータ作成部の処理概念を示す図。
【図４】図１に示す重み算出部が算定する重みデータ等の一例を示す図。
【図５】図１に示す候補基準データ選択部が行う候補基準データの選択手順を示すフローチャート。
【図６】図１に示す重み付け相対距離算出部の処理概念を示す図。
【符号の説明】
１０…紙幣識別装置、  １１…センサ部、  １２…データ作成部、
１３…識別処理部、  １４…重み算定部、  １５…基準データ記憶部、
１６…候補基準データ選択部、  １７…重み付け相対距離算出部、
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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