(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録用の色成分信号を発生する第１発生手段と、
前記記録用の色成分信号に基づき画像形成のための処理を行う処理手段と、
前記処理手段が処理している色成分を示す指示信号を発生する第２の発生手段と、
前記指示信号に応じて、前記記録用の色成分信号に基づき、該色成分信号と特定画像との相関を認識する認識手段とを有し、
前記認識手段は、
特定画像中の特徴部分について複数ブロックのそれぞれの代表値を抽出し、リファレンスデータとして記憶する記憶手段と、
前記色成分信号から前記ブロック単位で代表値を抽出する抽出手段と、
該抽出手段により抽出された代表値群と前記記憶手段に記憶されたリファレンスデータとを比較する比較手段と、
該比較手段の比較結果を出力する出力手段とを含み、
前記比較手段は、
前記記憶手段に記憶されたリファレンスデータを構成しているブロックの代表値の最大値と最小値とを、当該リファレンスデータ全体の許容範囲として、入力された色成分信号の各ブロックの代表値と比較する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記認識手段は、前記記録用の色成分信号によって表されるカラー画像が画像形成すべきでない特定画像であるか否かを認識することを特徴とする請求項第１項に記載の画像処理装置。
【請求項３】
更に、前記処理手段によって処理された色成分信号に応じて画像形成を行う画像形成手段を有することを特徴とする請求項第１項に記載の画像処理装置。
【請求項４】
記録用の色成分信号を発生する第１発生工程と、
前記記録用の色成分信号に基づき画像形成のための処理を行う処理工程と、
前記処理工程が処理している色成分を示す指示信号を発生する第２の発生工程と、
前記指示信号に応じて、前記記録用の色成分信号に基づき、該色成分信号と特定画像との相関を認識する認識工程とを有し、
前記認識工程は、
特定画像中の特徴部分について複数ブロックのそれぞれの代表値を抽出し、リファレンスデータとして記憶する記憶工程と、
前記色成分信号から前記ブロック単位で代表値を抽出する抽出工程と、
該抽出工程により抽出された代表値群と前記記憶工程に記憶されたリファレンスデータとを比較する比較工程と、
該比較工程の比較結果を出力する出力工程とを含み、
前記比較工程は、
前記記憶工程に記憶されたリファレンスデータを構成しているブロックの代表値の最大値と最小値とを、当該リファレンスデータ全体の許容範囲として、入力された色成分信号の各ブロックの代表値と比較する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
前記認識工程は、前記記録用の色成分信号によって表されるカラー画像が画像形成すべきでない特定画像であるか否かを認識することを特徴とする請求項第４項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
更に、前記処理工程によって処理された色成分信号に応じて画像形成を行う画像形成工程を有することを特徴とする請求項第４項に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理装置及び方法、詳しくは入力画像と特定画像との同一性を識別するための画像処理装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカラー複写機やカラープリンタの普及により、近年、容易に高画質のフルカラー印刷物が手にすることができるようになってきている。
【０００３】
すなわち、これまでは専門の印刷業者でなければ不可能であった印刷を高性能なカラースキャナとコンピュータによる画像処理により、誰でも簡単に要求されるカラー印刷物が得られるようになっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、その印刷物がより高画質であればあるほど、問題が発生する。紙幣や有価証券や株券（以下、単に証券という）などの複製が禁じられている特定原稿の複製である。
【０００５】
このため、これらの特定画像の偽造防止策を講じる必要があるが、これでまの特定原稿の判断は、予め所定の紙幣や有価証券等の画像情報からリファレンスデータを作成しておき、そのリファレンスデータを元に入力画像が紙幣や有価証券等であるかを判断していた。この技術の多くはメモリ上に入力画像データを展開しそのメモリ上でパターンマッチングやファジー推論等を行い、特定の特徴点を抽出することで偽造を検出するものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の手段によると印刷装置の扱う画像の大きさに応じて、非常に大容量のメモリを必要とすることになる。特にシリアル回線上を通る画像データのパターン認識を行なう場合には、この目的のために別途大容量のメモリを用意しなくてはならない。また、少ないメモリでこれを実現しようとする場合、細切れにされた個々の画像を処理して、偽造を認識することになるので、時間がかかり過ぎるという問題点がある。
【０００７】
本発明はかかる問題点に鑑みなされたものであり、簡単な構成で特定画像との同一性を識別することを可能にする画像処理装置及び方法を提供しようとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
記録用の色成分信号を発生する第１発生手段と、
前記記録用の色成分信号に基づき画像形成のための処理を行う処理手段と、
前記処理手段が処理している色成分を示す指示信号を発生する第２の発生手段と、
前記指示信号に応じて、前記記録用の色成分信号に基づき、該色成分信号と特定画像との相関を認識する認識手段とを有し、
前記認識手段は、
特定画像中の特徴部分について複数ブロックのそれぞれの代表値を抽出し、リファレンスデータとして記憶する記憶手段と、
前記色成分信号から前記ブロック単位で代表値を抽出する抽出手段と、
該抽出手段により抽出された代表値群と前記記憶手段に記憶されたリファレンスデータとを比較する比較手段と、
該比較手段の比較結果を出力する出力手段とを含み、
前記比較手段は、
前記記憶手段に記憶されたリファレンスデータを構成しているブロックの代表値の最大値と最小値とを、当該リファレンスデータ全体の許容範囲として、入力された色成分信号の各ブロックの代表値と比較することを特徴とする。
【０００９】
ここで本発明の好適な実施形態に従えば、認識手段は、前記記録用の色成分信号によって表されるカラー画像が画像形成すべきでない特定画像であるか否かを認識することが望ましい。
【００１０】
また、更に、処理手段によって処理された色成分信号に応じて画像形成を行う画像形成手段を有するようにしても良い。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【００２３】
まず、実施形態における装置の構成及び動作を説明する。
【００２４】
図２２は本発明の代表的な実施形態である６００ドット／インチ（ｄｐｉ）の解像度を有し、各色成分各画素が８ビットで表現された多値データに基づいて電子写真方式に従って画像形成とその記録を行うカラーレーザビームプリンタ（以下、ＣＬＢＰ、或いは、プリンタという）１００の構造を示す側断面図である。
【００２５】
図２２に示す装置において、給紙部１０１から給紙された用紙１０２はその先端をグリッパ１０３ｆにより狭持されて、転写ドラム１０３の外周に保持される。このとき、用紙１０２の先端を検出器１００８が検出して、その検出信号によって垂直同期信号（後述）が生成される。像担持体（以下、感光ドラムという）１００に、光学ユニット１０７より各色に形成された潜像は、各色現像器Ｄｙ，Ｄｃ，Ｄｂ，Ｄｎにより現像化されて、転写ドラム外周の用紙に複数回転写されて、多色画像が形成される。その後、用紙１０２は転写ドラム１０３より分離されて定着ユニット１０４で定着され、排紙部１０５より排紙トレー部１０６に排出される。
【００２６】
ここで各色の現像器Ｄｙ，Ｄｃ，Ｄｂ，Ｄｎは、その両端に回転支軸を有し、各々がその軸を中心に回転可能に現像器選択機構部１０８に保持される。これによって、各現像器Ｄｙ，Ｄｃ，Ｄｂ，Ｄｎは、図１に示すように、現像器選択のために現像器選択機構部１０８が回転軸１１０を中心にして回転しても、その姿勢を一定に維持できる。選択された現像器が現像位置に移動後、現像器選択機構部１０８は現像器と一体で支点１０９ｂを中心にして、選択機構保持フレーム１０９をソレノイド１０９ａにより感光ドラム１００方向へ引っ張られ、感光ドラム１００方向へ移動する。
【００２７】
次に、上記構成のカラーレーザビームプリンタのカラー画像形成動作について具体的に説明する。
【００２８】
まず、帯電器１１１によって感光ドラム１が所定の極性に均一に帯電され、レーザビーム光Ｌによる露光によって感光ドラム１００上に、例えば、Ｍ（マゼンタ）色の潜像がＭ（マゼンタ）色の現像器Ｄｍにより現像され、感光体ドラム１００上にＭ（マゼンタ）色の第１のトナー像が形成される。一方、所定のタイミングで転写紙Ｐが給紙され、トナーと反対極性（例えばプラス極性）の転写バイアス電圧（＋１．８ｋＶ）が転写ドラム１０３に印加され、感光体ドラム１００上の第１トナー像が転写紙Ｐに転写されると共に、転写紙Ｐが転写ドラム１０３の表面に静電吸着される。その後、感光ドラム１００はクリーナ１１２によって残留するＭ（マゼンタ）色トナーが除去され、次の色の潜像形成及び現像工程に備える。
【００２９】
次に、感光体ドラム１００上にレーザビーム光ＬによりＣ（シアン）色の第２の潜像が形成され、次いでＣ（シアン）色の現像器Ｄｃにより感光体ドラム１上の第２の潜像が現像されてＣ（シアン）色の第２のトナー像が形成される。そして、Ｃ（シアン）色の第２のトナー像は、先に転写紙Ｐに転写されたＭ（マゼンタ）色の第１のトナー像の位置に合わせて転写紙Ｐに転写される。この２色目のトナー像の転写においては、転写紙Ｐが転写部に達する直前に、転写ドラム１０３に＋２．１ｋＶバイアス電圧が印加される。
【００３０】
同様にして、Ｙ（イエロ）色、Ｂｋ（ブラック）色の第３、第４の潜像が感光体ドラム１００上に順次形成され、それぞれが現像器Ｄｙ，Ｄｂによって順次現像され、転写紙Ｐに先に転写されたトナー像と位置合わせされてＹ（イエロ）色、Ｂｋ（ブラック）色の第３、第４の各トナー像が順次転写される。このようにして転写紙Ｐ上に４色のトナー像が重なった状態で形成されることになる。これら３色目、４色目のトナー像の転写においては、転写紙が転写部に達する直前に転写ドラム１０３にそれぞれ＋２．５ｋＶ，＋３．０ｋＶのバイアス電圧が印加される。
【００３１】
このように各色のトナー像の転写を行うごとに転写バイアス電圧を高くしていくのは、転写効率の低下を防止するためのものである。この転写効率の低下の主な原因は、転写紙が転写後に感光ドラム１００から離れる時に、気中放電により転写紙の表面が転写バイアス電圧と逆極性に帯電し（転写紙を担持している転写ドラム表面も若干帯電する）、この帯電電荷が転写ごとに蓄積されて転写バイアス電圧が一定であると転写ごとに転写電界が低下していくことにある。
【００３２】
上記４色目の転写の際に、転写紙先端が転写開始位置に達したときに（直前直後を含む）、実効交流電圧５．５ｋＶ（周波数は５００Ｈｚ）に、第４のトナー像の転写時に印加された転写バイアスと同極性でかつ同電位の直流バイアス電圧＋３．０ｋＶを重畳させて帯電器１１１に印加する。このように４色目の転写の際に、転写紙先端が転写開始位置に達したときに帯電器１１１を動作させるのは転写ムラを防止するためのものである。特にフルカラー画像の転写においては僅かな転写ムラが発生しても色の違いとして目立ちやすいので、上述したように帯電器１１１に所要のバイアス電圧を印加して放電動作を行わせることが必要となる。
【００３３】
この後、４色のトナー像が重畳転写された転写紙Ｐの先端部が分離位置に近づくと、分離爪１１３が接近してその先端が転写ドラム１０３の表面に接触し、転写紙Ｐを転写ドラム１０３から分離させる。分離爪１１３の先端は転写ドラム表面との接触状態を保ち、その後転写ドラム１０３から離れて元の位置に戻る。帯電器１１１は、上記のように転写紙の先端が最終色（第４色目）の転写開始位置に達したときから転写紙後端が転写ドラム１１１を離れるまで作動して転写紙上の蓄積電荷（トナーと反対極性）を除電し、分離爪１１３による転写紙の分離を容易にすると共に、分離時の気中放電を減少させる。なお、転写紙の後端が転写終了位置（感光ドラム１００と転写ドラム１０３とが形成するニップ部の出口）に達したときに、転写ドラム１０３に印加する転写バイアス電圧をオフ（接地電位）にする。これと同時に、帯電器１１１に印加していたバイアス電圧をオフにする。次に、分離された転写紙Ｐは定着器１０４に搬送され、ここで転写紙上のトナー像が定着されて排紙トレイ１０６上に排出される。
【００３４】
次にレーザビーム走査による画像形成の動作を説明する。
【００３５】
図２２において、１０７は光学ユニットであり、検出器１００９、半導体レーザ１２０、ポリゴンミラー１２１、スキャナモータ１２２、レンズ１２３、ミラー１２５により構成されている。記録紙Ｐが給紙され、その先端が転写ドラムに搬送されてきたら、それに同期して１ページ分の画像信号ＶＤＯが半導体レーザ１２０へと出力され、画像信号ＶＤＯにより変調された光ビームＬが、スキャナモータ１２２により回転されるポリゴンミラー１２１に向けて射出され、その射出された光ビームＬはレンズ１２３、ミラー１２５により感光ドラム１００に導かれる。また光ビームＬが射出されると主走査軸上に配置された検出器９により光ビームＬが検出され、水平同期信号となるＢＤ（ビーム検出）信号が出力される。その結果、光ビームＬによりＢＤ信号に同期して感光ドラム１００が走査露光され、静電潜像が形成される。
【００３６】
本実施例のカラーレーザビームプリンタは、以上のような画像形成過程を経て６００ドット／インチ（ｄｐｉ）の解像度で画像出力を行う。
【００３７】
この装置の入力データとしては、ホストコンピュータ（以下、ホストという）で生成するカラー画像データ（例えば、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋ成分で表現される濃度画像データ）などが考えられる。このため、この装置には、図２３に示すように、ホストからの画像情報や画像形成のためのコマンド（１００５）を受信して画像データを生成するプリンタコントローラ１００２とその画像データを処理する信号処理部１００４が設けられている。
【００３８】
ここで説明する実施形態ではホストから送られてくるカラー画像データを入力データとして考える。
【００３９】
図２３は本実施例に従うプリンタ１００の機能構成を示すブロック図である。図２３において、プリンタ１００はホストコンピュータ（以下、ホストという）２０００から各色成分毎の濃度画像データとして、或いはＰＤＬのコマンドデータとして送られてくる画像情報を受信し、これを各色成分が８ビット（Ｄ0〜Ｄ7）で構成されるＹＭＣＢｋ画像信号１００６として出力するプリンタコントローラ１００２とプリンタエンジン１００３とで構成される。従って、各色成分それぞれの値は０〜２５５の値をとる。
【００４０】
プリンタコントローラ１００２とプリンタエンジン１００３との間には、画像信号１００６以外にも種々の信号がシリアル通信の形で授受される。これらの信号には、プリンタエンジン１００３からプリンタコントローラ１００２に送出するページ（副走査方向）同期信号(PSYNC)、主走査方向の同期信号(LSYNC)、データ転送用クロック(VCLK) がある。プリンタコントローラ１００２は、画像信号１００６の各色成分の８ビットの信号をデータ転送用クロック(VCLK) に同期して出力する。
【００４１】
図２４はこの実施形態に従うプリンタエンジン１００３の機能構成を示すブロック図である。図２４において、光学ユニット１０７に含まれる基準発振器１０１０からの基準クロックは分周器１０１１により分周され、分周クロックとスキャナモータ１２２からのフィードバック信号との位相差を所定位相差とするようにスキャナモータ１２２がモータ制御回路１０１２（図示しない公知の位相制御回路を内蔵）により等速回転される。そして、スキャナモータ１２２の回転がポリゴンミラー１２１に伝達され、ポリゴンミラー１２１を等速回転させる。
【００４２】
一方、転写ドラム１０３が駆動モータ（不図示）により等速回転され、転写ドラム１０３上の記録紙Ｐの先端が検出器１００８により検出され、垂直同期信号(VSYNC)が信号処理部１００４に出力される。そして、垂直同期信号(VSYNC)により、各色の画像先端が規定される。垂直同期信号(VSYNC)が出力された後、検出器１００９によって生成されるＢＤ信号を水平同期信号(HSYNC)として、ＢＤ信号に同期して、画像信号(VDO)が順次、半導体レーザ１２０に送出される。
【００４３】
また、信号処理部１００４が内蔵するＣＰＵ１０１４はプリンタコントローラ１００２とシリアル通信を行なって、制御信号を交換し、プリンタコントローラ１００２とプリンタエンジン１００３の動作を同期させる。
【００４４】
画像形成プロセスにおける上述の垂直同期信号（ＶＳＹＮＣ）、水平同期信号（ＢＤ）、及び、４つの濃度色成分（ＹＭＣＢｋ）の画像信号（ＶＤＯ）のタイミングは図２５に示すようになる。
【００４５】
図２６は信号処理部１００４の構成を示すブロック図である。信号処理部１００４は、ラインメモリ１０２０、パターン認識部１０２１、そして、ＰＷＭによる中間調処理部に大別される。
【００４６】
ラインメモリ１０２０は、プリンタコントローラ１００２から送出される多値画像データ（Ｄ0〜Ｄ7）をデータ転送用クロック（ＶＣＬＫ）にて格納した後、プリンタエンジン１００３の画像クロック（ＰＣＬＫ）により読み出す動作をする。
【００４７】
また、ＰＷＭによる中間調処理部は、γ補正部１０２２、Ｄ／Ａ変換部１０２３、コンパレータ１０２４、そして、三角波発生部１０２５にて構成される。そして、ラインメモリ１０２０からの多値画像データは、γ補正部１０２２にてγ補正され、Ｄ／Ａ変換部１０２３にてアナログ信号に変換された後、コンパレータ１０２４の正入力端子（＋）に入力される。他方、コンパレータ１０２３の負入力端子（−）には、画像クロック（ＰＣＬＫ）のクロックに基づいて三角波信号を発生する三角波発生部１０２５の出力信号が入力される。
【００４８】
そして、コンパレータ１０２３は、これら２信号を比較して、多値画像信号に応じたパルス幅の信号を生成する。コンパレータ１０２３からは解像度が６００ｄｐｉの画像を形成するためのＰＷＭ信号が画像信号（ＶＤＯ）として半導体レーザ１２１へ送出される。
【００４９】
さて、パターン認識部１０２１は、ＣＰＵ１０１４からの制御信号１０２７に基づいてＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性のメモリ１０２６に格納されたリファレンスデータを信号線１０２８を介して読み出して、このデータと入力多値画像データとを比較し、入力多値画像が特定の画像を含んでいるかどうかを調べる。
【００５０】
上述したパターン認識部１０２１の実施形態を以下に説明する。
【００５１】
＜第１の実施形態＞
図１は第１の実施形態における主要部分（パターン認識部１０２１）を示すブロック構成図である。
【００５２】
図１において、ブロック化部１は入力としてシリアルライン５からデジタル画像４（先に説明したラインメモリ１０２０からの信号）を受け取る。ブロック化部１はデジタル画像４を所定の大きさのブロック（本実施形態では１辺が２５６ピクセルの正方形）毎の平均濃度を表わす量子化データに変換し、それをシリアルデータとして比較部２にわたす。比較部２ではブロック化部１からの量子化データ６とリファレンスデータ部３からのリファレンスデータ８を比較し、デジタル画像４がリファレンスデータ部３に登録されている画像パターンを含むかどうかの結果を出力する。尚、デジタル画像４は、例えばイメージスキャナにより読み取られた画像でも良く、ホストコンピュータ上のアプリケーションソフトで作成された画像でもよい。また、回線を介して受信したものであっても良い。
【００５３】
次に、デジタル画像のブロック化について詳しく説明する。
【００５４】
図２は図１におけるブロック化部１におけるブロック化処理の概要を示す図である。図のように１辺２５６ピクセルの正方形ブロック毎にブロック内の画素の濃度の平均値を求め、その平均値をブロック化画像の１ブロック分の値とする。
【００５５】
次に、実施形態におけるリファレンスデータ部３に格納されるリファレンスデータを説明する。
【００５６】
リファレンスデータは、例えば図３のような有価証券等の特定画像（以下、単に特定画像という）の特徴部分を含む領域において、上記のブロック化部１によって行われるのと同じ方法で得られたブロックデータで構成される。ここでは、５×５ブロックのデータ、すなわち、２５個の平均濃度値（各平均濃度値は２５６×２５６ピクセルブロックの画素濃度の平均値を示す）で１つのリファレンスデータを表している。
【００５７】
図４は、実施形態におけるリファレンスデータ部３の具体的なデータ格納フォーマットを示している。図示の如く、複数の特定画像について、それぞれの特徴部分とされるリファレンスデータが格納されている。
【００５８】
次に、比較部２におけるパターン認識の方法について詳しく述べる。尚、この比較部２は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭで構成されるものであり、以下の処理手順を実行するソフトウェアはこのＲＯＭに記憶されているものである。
【００５９】
以下、比較部２におけるパターン認識処理を図５のフローチャートに従って詳細に説明する。
【００６０】
比較部２は、ブロック化部１からの２５６×２５６ピクセルの平均濃度値を表わす量子化データ（シリアルデータであり、ブロック化画像を表わす）を１行単位で読込む（ステップＳ１）。このように１行単位で読込むのは、本来２次元データである画像の量子化データをシリアルデータとしてブロック化部１から受け取っているためである。
【００６１】
１行分の量子化データを読込んだ後は、前の処理の状態によって、２通りの処理に別れる。すなわち、入力画像と一致する部分を有するリファレンスパターンが既に検出されている場合には、リファレンスパターンの残りの部分について入力画像と一致性を調べ、そうでない場合には入力画像と一致する部分を有するリファレンスパターンの有無を調べる。
【００６２】
すなわち、ステップＳ２にて、入力画像と一致する部分を有するリファレンスパターンが既に検出され、認識中として設定されたリファレンスパターンが存在するか否かを判別する。その結果、認識中として設定されたリファレンスパターンが存在しなければ、ステップＳ８に進んで、入力画像と一致する部分を有するリファレンスパターンが存在するか否か、すなわち、読込んだ１行分の量子化データがリファレンスデータ部３に存在するか否かを判別する。
【００６３】
その結果、存在しなければ、ステップＳ１に戻り、つぎの１行分のブロック化画像データを読込む。一方、入力画像と一致する部分を有するリファレンスパターンが存在すれば、そのリファレンスパターンの種類を認識中のリファレンスパターンとして設定すると共に、次の一致確認位置を設定して（ステップＳ９）、ステップＳ１に戻り、次の１行分の量子化データを読込む。なお、次の一致確認位置としては、ブロック化されたリファレンスパターンの行と列の番号を記憶するが、ここでは行については次に２行目の一致確認を行うべく“２”を設定し、列については入力画像と一致し始めた列の番号を固定的に設定する。すなわち、後述の説明から明らかなように、行番号については順次更新するが、列番号は更新されず固定的に設定され、当該行において設定に係る列番号以降の列のブロックについて、入力画像との一致の確認処理が行われる。
【００６４】
ステップＳ２にて、確認中として設定されたリファレンスパターンが存在すると判別されたときは、その確認中のリファレンスパターンの設定に係る行の設定に係る列番号以降の列のブロックのリファレンスデータが、読込まれた１行分のブロック化画像データの中に含まれるか否かを判別する（ステップＳ３）。その結果、確認中のリファレンスパターンの設定に係る行の設定に係る列番号以降の列の各ブロックのリファレンスデータが、読込まれた１行分のブロック化画像データの中に含まれているときは、確認中の２次元リファレンスパターンの全ての行（本実施形態では５行分）において一致したか否かを判別し（ステップＳ４）、全ての行において一致したときは、登録パターン（リファレンスパターン）の検出、すなわち、登録された紙幣、有価証券等の特定画像である旨の信号を出力する（ステップＳ５）。
【００６５】
一方、全ての行において未だ一致していないときには、次の一致確認位置の行番号を１つだけ更新する（ステップＳ６）。そして、確認中のリファレンスパターンの全てについてステップＳ３での一致確認処理を完了したか否かを判別する（ステップＳ７）。その結果、完了していれば、ステップＳ３に戻り、次のパターンについて一致確認処理を行う。一方、全てのパターンについて一致確認処理を完了したときは、上記ステップＳ８に進み、入力画像と一致する部分を有する他のリファレンスパターンが存在するか否かをチェックする。
【００６６】
尚、ステップＳ３にて、確認中のリファレンスパターンの設定に係る行の設定に係る列番号以降の列のブロックのリファレンスデータが、読込まれた１行分のブロック化画像データの中に含まれていないと判別したときは、次のパターンについて一致確認処理を行うべくステップＳ７に進む。
【００６７】
以上説明したように、本実施形態によればシリアル伝送されるデジタル画像のパターン認識を、大容量のメモリに展開することなく、高速かつ容易に行なうことができ、低コストによるパターン認識装置の組込みが可能となるため、複写機だけでなく、カラープリンタ等の印刷装置にも偽造防止の手段を容易に組み込むことが可能となる。
【００６８】
なお、上記の実施形態では、リファレンスデータの形状として、１ブロックが２５６ピクセル四方、ひとつのリファレンスデータが５ブロック四方であるとしたが、これに限定されず他の大きさ密度のリファレンスデータを用いてもよい。特に、リファレンスデータを構成しているブロック数が多いほど（例えば９ブロック四方等）、その信頼性は高まる。
【００６９】
また、参照する値としては、ブロック内の画素の平均濃度に限らず、ブロック内の画素の最高濃度値などブロックを代表する他のパラメータを用いてもよい。例えば色相や彩度、或いはそれらの全て加味して判定するようにしても良い。特に、複数成分について行うと、その信頼性はより向上する。
【００７０】
＜第２の実施形態の説明＞
上記第１の実施形態では、量子化データはリファレンスデータと完全に一致した場合に、パターン検出ありとしたが、例えば入力画像がイメージスキャナによって読み取られたものであり、その読み込み時に汚れ等がその特定画像の表面に付着し、その位置がたまたま、リファレンスデータとして登録されている部分にあるときには、上記第１の実施形態ではパターン検出できなくなる。
【００７１】
そこで、かかる場合にも対処する例を第２の実施形態として説明する。尚、主要部分の構成は上記第１の実施形態の図１と同様であるものとし、その説明は省略する。
【００７２】
図６は、本第２の実施形態における１つのリファレンスデータを示している。本第２の実施形態は、図示の如く、リファレンスデータを構成している各ブロックの値（平均濃度値）に、ある程度の幅を持たせた点を特徴とする。
【００７３】
尚、この幅は、例えば種類の複数の特定画像（但し汚れの度合は異なる）から、それぞれ同じ位置のブロック画像データ（量子化データ）を第１の実施形態と同様にして抽出し、それぞれの最大値と最小値、もしくは、それら最大値＋α、最小値−β（α、βは所定値）を、それぞれの上限値と下限値として決定する。
【００７４】
さて、比較部２の処理であるが、図５におけるフローチャート中、ステップＳ３、Ｓ８において、量子化データが上限値と下限値を持つリファレンスデータの範囲に入るか否かを判定するところが違うだけなので、他の説明は省略する。
【００７５】
以上説明したように、本第２の実施形態によればシリアルラインからくるデジタル画像のパターン認識を高速かつ容易に行なうことができ、低コストによる偽造認識装置の組込みが可能となるため、複写機だけでなく、カラープリンタ等の印刷装置にも偽造防止の手段を容易に組み込むことが可能となる。リファレンスデータの値に幅を持たせているため、特に、ある程度の誤差を許容する必要のある場合に特に有効である。
【００７６】
なお、上記の第２の実施形態では、リファレンスデータの形状として、１ブロックが２５６ピクセル四方、ひとつのリファレンスデータが５ブロック四方であるとしたが、これに限定されず他の大きさの密度のリファレンスデータを用いても良い。また、平均濃度に限らず、他のパラメータ（最大濃度や最大頻度の濃度等）を使用して比較することも、もちろん有効であるのは、先に説明した第１の実施形態と同様であるし、以下の第３の実施形態以降にも全く同様である。
【００７７】
＜第３の実施形態＞
本第３の実施形態では、一つの特定画像に対し、特定画像上の異なる位置に対応する複数の異なるリファレンスパターンを用意し、それぞれに一致するだけでなく、その位置関係を考慮することにより、検出精度を向上させようとするものである。
【００７８】
装置のブロック構成は、図１に示したものと同様である。また、特定画像に対応したリファレンスデータの作成法も第一の実施形態で説明した方法と同様であるのでこれらに対する説明は省く。
【００７９】
図７は、本第３の実施形態において用いられるリファレンスデータの例を示している。
【００８０】
同図において、第１パターン及び第２パターンは特定画像から選択された２箇所の特徴部分から得られたリファレンスデータであり、実画像上でこれらの部分は水平方向に並んでおり、且つ、その垂直位置は一致しているものとする。ここで、Ｒは２つのパターンが実画像上でとる水平方向の画素間距離を２５６で規格化したものであり、リファレンス及びブロック化画像の１ブロック単位と等しい単位を持つ。
【００８１】
本第３の実施形態で用いるパターンマッチングの手段は、基本的に第１の実施形態で述べた方法と等しいが、図５におけるＳ３及びＳ８の部分の機能が異なるのでこれについて説明する。
【００８２】
本第３の実施形態では、第１リファレンスパターンと第２リファレンスパターンとの比較結果が共に真であり、且つ、それらの認識が行われたブロック化画像上での位置がＲに一致した時のみ、Ｓ３からＳ４、或いはＳ８〜Ｓ９への遷移が発生し、その他の場合はＳ３からＳ７、或いはＳ８からＳ９への遷移となる。
【００８３】
以上述べた事から、パターンマッチングの過程で２つのリファレンスデータを用いて、それぞれの一致度合を調べ且つその距離関係をも考慮に加える事で、認識の精度を向上させることができる。
【００８４】
尚、上述の例では、水平方向について相対的な位置関係を考慮したが、図８（Ｉ）に示す如く、１つの特定画像について複数（図示では２つ）の特徴部分のリファレンスデータを作成及び登録しておくだけでなく、それら特徴部分の相対的な位置関係を２次元方向について（図示のＬｘ，Ｌｙ）登録しておき、単に、これら２つの特徴部分と同じ部分が検出されたというだけではなく、その２次元方向の位置関係を考慮しても良い。
【００８５】
この場合のリファレンスデータ部３に格納されるデータフォーマットは図８（ＩＩ）のようになる。尚、図示におけるＬｘ，Ｌｙは、リファレンスデータデータａの位置を基準としたリファレンスデータｂの相対位置を示しているものとする。尚、これら２つのリファレンスデータ内の各ブロックデータは、第１の実施形態で説明したように１つの値のみを持つようにしても良いし、第２の実施形態の如く幅を持たせるようにしても良い。
【００８６】
また、判定処理は、リファレンスデータａとリファレンスｂの両方が検出され、尚且つ、それぞれのパターンの距離が、そのリファレンスデータのＬｘ，Ｌｙと等しくなる場合に限り、入力画像は特定画像であると判定する。個々のリファレンスデータと一致するか否かは、先に説明した第１の実施形態と同様であるので、その説明は省略する。但し、ｙ軸方向の位置をも検出することが必要になるので、そのための変数をＲＡＭに確保することは必要になる。
【００８７】
＜第４の実施形態＞
一般に、特定画像を例えば２倍に拡大、もしくは１／２倍に縮小した場合には、何人もその拡大或いは縮小画像が原特定画像と区別することは容易である。しかしながら、原特定画像に対して５パーセント程度の拡大或いは縮小、すなわち、原画像に対して０．９５〜１．０５倍した場合には、よほど注意しないと区別がつかない。本第４の実施形態は、これに対処するものである。
【００８８】
このため、本第４の実施形態では、先に説明した第３の実施形態における複数のリファレンスデータが一致した場合の相対位置情報Ｌｘ，Ｌｙに対し、所定の幅を持たせることで達成する。この幅は、固定であっても良いし、適宜変更できるようにしても良い。
【００８９】
但し、拡大或いは縮小すると、その画像から得られる各ブロックデータ（２５６×２５６ピクセルの濃度平均値）の値も、その倍率或いは縮小率で変わることが予想されるので、第２の実施形態の如く、ブロックデータにある程度の範囲を設けることが望ましい。
【００９０】
処理としては、第３の実施形態における判定処理に、そのリファレンスデータ部３に規定されるＬｘ，Ｌｙと、実際に画像を入力して検出されたリファレンスデータと一致する部分の距離Ｌｘ’，Ｌｙ’との関係において、後者が前者の許容範囲に含まれるかどうかを判定しさえすれば良いので、その説明は省略する。
【００９１】
以上述べた事から、パターンマッチングの過程で２つのリファレンスデータを用いて、それぞれの一致度合を調べかつその距離関係を考慮に加え、距離関係を比較する際にマージンを設ける事で、読み込み誤差や入力画像の変倍に対処することができるという効果がある。
【００９２】
＜第５の実施形態＞
次に第５の実施形態を説明する。図９は本第５の実施形態における識別装置のブロック構成を示している。図中、先に説明した第１の実施形態と同じ機能を有するものは同じ番号を付し、説明は省略する。
【００９３】
第１の実施形態ではデジタル画像データを所定の大きさのブロック毎に平均濃度で量子化したデータをリファレンスデータ部３から出力されるリファレンスデータ８と比較する事で認識する場合について説明した。本実施形態においては、リファレンスデータ部３に色指定信号を入力する事により、入力される特定画像の特徴を示す単色プレーンのリファレンスデータを利用し、認識を行なうようにしたものである。
【００９４】
図９においてシリアルライン５から入力されるデジタル画像４がマゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の面順次データとして色指定信号と同期して入力され、リファレンスデータ部３は前記色指定信号によりリファレンスデータの読みだし位置が指定されリファレンスデータ８部を比較部２へ出力する。
【００９５】
すなわち、リファレンスデータ部８には、１つの特定画像に対してこれら４つの色成分のリファレンスデータを記憶保持、もしくは登録されている。
【００９６】
比較部２では、これら４つの色成分につき、第１の実施形態と同様の処理を行ない、その４つの処理の全てにおいて、一致パターンを検出した場合に、入力画像は特定画像であると判定する。また、その処理の過程で、１つの色成分についての特定画像の判定が否定された場合には、それ以降の処理は無用になるので、その場で処理を終える。
【００９７】
尚、リファレンスデータ部８には、第２の実施形態と同様に、ある程度の幅を持たせるようにしても良いし、或いは／及び、第３、４の実施形態と同様の処理を付け加えてもよい。
【００９８】
また、上述のように４色の色成分について識別するのではなく、色指定信号に基づき、例えばマゼンタ１色についてのみリファレンスデータを参照した認識を行っても良い。
【００９９】
この場合には、特定画像の種類によってリファレンスデータを単色分（例えばマゼンタ）しか記憶しないのでメモリを効率良く使用する事ができ、更に認識の高速化を実現する事ができる。尚、マゼンタに限らずシアン成分を用いても良い。
【０１００】
以上第５の実施形態によれば、いわゆる面順次タイプの画像形成装置において、形成色に応じて精度の良い識別が可能となる。
【０１０１】
＜第６の実施形態＞
第６の実施形態を説明する。本第６の実施形態における構成は第１の実施形態と同様であるものとし、その説明は省略する。
【０１０２】
さて、本第６の実施形態では、入力された画像データがリファレンスデータ部３の記憶方向と一致しなくても、それを認識するものである。すなわち、入力画像の向きが一律に同じ方向ではなくても、その判定を行なおうとするものである。
【０１０３】
本発明の第６の実施形態のブロック構成図は図１と同様である。上記第１の実施形態ではデジタル画像データを所定の大きさのブロック毎に平均濃度で量子化したデータをリファレンスデータ部３から出力されるリファレンスデータ８と比較する事で認識する場合について説明した。本実施形態においては、入力される特定画像が角度をずらして入力された時に対応するために、リファレンスデータ部３に回転角毎のリファレンスデータ８を記憶させ、それぞれのデータを順次用いて認識を行なう。
【０１０４】
具体的には、リファレンスデータ部３には、図１０に示すごとく、１つの特定画像につきリファレンスデータを合計５９個、すなわち、６°単位に回転して読み込ませてリファレンスデータを作成し、登録しておく。
【０１０５】
従って、比較部２では、入力された画像を判定するとき、個々のリファレンスデータと比較する。尚、入力された画像を回転させ、１つのリファレンスと比較しても同様の効果が得られるが、この場合には、入力された画像を回転処理するため、回転処理に時間がかかり、構成が複雑になる。これに対して、参照するリファレンスデータを予め記憶登録しておく本第６の実施形態の方する回転処理が不要となり有利である。
【０１０６】
また、本第６の実施形態に第３、或いは第４の実施形態を適応する場合には、少なくともパターンが一致したと判断した場合のリファレンスデータからその回転角度が求められるので（予め角度順に登録されているものとする）、それに応じて、Ｌｘ，Ｌｙの値を変換する必要はある。
【０１０７】
以上説明したように本第６の実施形態によれば、特定画像が角度を持たせて入力された場合でも認識する事が可能になる。
【０１０８】
＜第７の実施形態＞
第７の実施形態を説明する。図１１に本第７の実施形態のブロック構成図を示す。尚、図示において、第１の実施形態と同じ機能を有するものは同じ番号を付し、説明は省略する。
【０１０９】
上記第１の実施形態ではデジタル画像データを所定の大きさのブロック毎に平均濃度で量子化したデータをリファレンスデータ部３から出力されるリファレンスデータ８と比較する事で認識する場合について説明した。本実施形態においては、１種類の特定画像に対してブロック化処理の大きさの異なるテンプレートを複数用意し、それぞれ比較することで、認識を行なう点を特徴とする。
【０１１０】
図１２においてシリアルライン５から入力されるデジタル画像４がブロック化部１とブロック化部７１にそれぞれ入力され、ブロック化部１は第１の実施形態と同様の処理がされ、ブロック化部７１はブロック化部１とブロック処理の大きさを異にして行う。
【０１１１】
例えばブロック化器１では２５６画素×２５６画素で処理し、ブロック化器７１では６４画素×６４画素で処理する。ブロック化部７１の出力信号は比較器７２に入力され比較器２と同様にリファレンスデータと比較される。このとき、当然ながら比較器７２に入力されるリファレンスデータはブロック化器７１の処理と同期して行われるが、リファレンスデータ部３からのリファレンスデータは、６４×６４画素のブロックの平均値で構成されるリファレンスデータを入力して判定する。すなわち、リファレンスデータ部３には、第１の実施形態と同様のサイズのブロックで構成されるリファレンスデータと、それより細かいサイズのブロックで構成されるリファレンスデータが記憶登録されている。
【０１１２】
それぞれの比較部２、７２からの比較結果は論理積７３により論理積部７３で論理積をとり、それが最終的な判定結果として出力される。
【０１１３】
この論理積部７３では、比較部２でパターン一致したと判定されたリファレンスデータの種類と、比較部７２からのそれとを入力し、それらが互いに同じであるかどうかも判定する。例えば、一方の比較部２では図４の有価証券Ａと一致したと判断され、もう一方の比較部７２では同Ｂと一致したと判断された場合には、当然それらは一致しないことになるから、その旨を出力する。
【０１１４】
以上の動作により、ある特定画像の空間周波数の異なる複数の情報を比較判断する事が可能になる。そして、本第７の実施形態により、特定画像の特徴をより有効に用いて、特定画像の識別精度を大幅に向上させることができる。
【０１１５】
また、上記の実施形態では、比較部２と比較部７２の動作を並列して行うので高速の識別が可能となる。
【０１１６】
＜第８の実施形態＞
次に図１２に第８の実施形態のブロック構成を示し、その説明をする。
【０１１７】
図１２は本発明の第８の実施形態を示すブロック構成図である。図中、上記第１の実施形態と同じ機能を有するものは同じ番号を付し、説明は省略する。上記第１の実施形態ではデジタル画像データを所定の大きさのブロック毎に平均濃度で量子化したデータをリファレンスデータ部３から出力されるリファレンスデータ８と比較する事で認識する場合について説明した。本第８の実施形態においては、特定画像毎にブロック化処理の大きさを選択し、異なるテンプレートを有し、それぞれ比較する事で、認識を行なう事にしたものである。
【０１１８】
図１２においてシリアルライン５から入力されるデジタル画像４がブロック化部１とブロック化部８１にそれぞれ入力され、ブロック化部１は第１の実施形態と同様の処理がされ、ブロック化部８１は第７の実施形態と同様に、ブロック化部１とブロック処理の大きさを異にして処理を行なう。ブロック化部１とブロック化部８１の出力信号はスイッチ回路８２にそれぞれ入力される。スイッチ回路８２の出力信号は比較器２に入力される。リファレンスデータ部３からはそのデータに対応したブロック化器が選択されるようにスイッチ回路８２に制御信号を出力する。スイッチ回路８２は前記制御信号に基づいてブロック化部１の出力信号またはブロック化部８１の出力信号を選択し比較器２に出力する。以下第１の実施形態と同様の処理を行なう。
【０１１９】
以上の動作により、ある特定画像に適した空間周波数の情報を用いて識別する事が可能になる。
【０１２０】
本実施形態により、特定画像種類によりその特徴をより効率的に比較可能な処理単位で比較検出できるため、複数の特定画像の検出精度が大幅に向上される。
【０１２１】
＜第９の実施形態＞
先に説明した第６の実施形態においてリファレンスデータを０度から３６０度まで一定角度毎にリファレンスデータ部３にもち、入力される特定画像データとの比較を行っていたが、本第９の実施形態では、リファレンスデータの削減を達成するために角度毎のリファレンスデータを０度から９０度までのデータを記憶し、９０度から３６０度までのリファレンスデータは回転処理を行なう事によって作成するものである。すなわち、リファレンスデータの量を１／４にして、リファレンスデータ部３を少ないメモリ容量で実現しようとするものである。
【０１２２】
特定画像からリファレンスデータを生成する場合においては、まず、０°についてリファレンスデータを生成し、後は６°ごとに傾けて特定画像を入力してそれぞれの角度についてのリファレンスデータを作成し、登録する。この結果、０°、６°…８４°の合計１４個のリファレンスデータが得られる。また、９０°回転させた場合、１８０°或いは２７０°回転させた場合に、図１４に示すように、０°におけるリファレンスデータの各ブロックの配置位置が変わるだけであり、リファレンスデータの読み出し後の順序を変化させれば良い。
【０１２３】
同様に、９６°は、６°のリファレンスデータを活用すれば良いのも理解できるであろうし、他の回転角についても、０°〜８４°のリファレンスデータを参照することで得られる。
【０１２４】
そこで、本第９の実施形態では、図１３に示すようなブロック構成とした。
【０１２５】
回転部９１は０度（Original）のリファレンスデータのブロック画像の位置を変化させ、それぞれ９０度、１８０度、２７０度のデータに変換する。また、同様に、６°のリファレンスデータの読出し後の順序を換えるだけで、９６°、１８６°、２７６°のリファレンスデータを作成することが可能になる。
【０１２６】
処理の流れは次の通りである。
【０１２７】
比較部２は回転部９１に対して、回転角を意味するコードと、リファレンスデータを指定する。回転角は、上記の説明によれば４通りで良いわけであるから、そのコードが００Ｂ（Ｂは二進数を示す）の時は０度を基準とすることにする。また、０１Ｂの時は９０度を、１０Ｂの時は１８０度を、そして、１１Ｂの時は２７０度を基準として、リファレンスデータ部３からの読み出し後の順序を変更し、指定されたリファレンスデータを比較部２へ出力する。
【０１２８】
比較部２は回転部９１に回転信号を出力することで得られたリファレンスデータと、入力されたブロックデータと比較し、その識別結果を出力する。その他は第１の実施形態と同様の処理を行なう。
【０１２９】
以上説明したように本第９の実施形態によれば、リファレンスデータ部３に格納するリファレンスデータは０度から８４°でよくなり、その分、メモリの使用効率を向上させることが可能になる。
【０１３０】
尚、リファレンスデータの角度間隔は６°に限定されるものではなく、例えばそれ以下であっても良いし、それ以上であっても良い。但し、角度間隔が小さいと、より信頼性は向上させることが可能になるが、メモリ容量はその分だけ増加する。
【０１３１】
＜第１０の実施形態＞
本第１０の実施形態では、先に説明した第２の実施形態で示したリファレンスデータのブロック枚の値の上下幅を例えば５×５ブロックの最大値、最小値にするものである。
【０１３２】
図１５（Ａ）（Ｂ）に示すように例えば５×５ブロックの中の最小値、最大値をその上限値、下限値とする。
【０１３３】
よって、図１５（Ａ）に示すような例えば５×５のブロック内でデータの変動が大きいときは、画像のエッジ等であって、第２の実施形態で示したデジタル画像１０４の誤差が大きいとみなし認識の際の誤差を大きくする。また、図１７（Ｂ）に示すようなデータの変動が少ないときはデジタル画像１０４が平坦な部分であり誤差が小さいとみなし認識の際の誤差を小さくする。
【０１３４】
その他は第２の実施形態と同じ処理を行なう。
【０１３５】
本実施形態によりパターンの一致の判定における誤差幅を、特定画像の特徴に応じて可変する事で認識精度を上げる事ができる。すなわち、画像内のエッジ部のように、変動が大きい部分については誤差幅を大きくすることで、誤判定を減少させることができる。
【０１３６】
＜第１１の実施形態＞
本第１１の実施形態では、先に説明した第２の実施形態のリファレンスデータの上限値、下限値を外部より入力できるようにしたものである。
【０１３７】
図１６に第１１の実施形態のブロック構成を示す。図示のように、外部コントローラ（実施形態の装置が例えば印刷装置であれば、その操作パネルやホストコンピュータ等）より比較部２に対し幅データを与える。
【０１３８】
比較部２はそれぞれのブロック画像に対し幅データ分だけプラスしたものを上限値、幅データ分だけマイナスしたものを下限値とし、第２の実施形態と同様な処理を行なう。
【０１３９】
本実施形態により、外部よりリファレンスデータに対して幅データを与える事で外部より、図１７に示すごとく、リファレンスデータの幅（認識精度）をリアルタイムに可変する事ができる。
【０１４０】
＜第１２の実施形態＞
図１８は、本発明の第１２の実施形態によるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図であり、本パターン認識装置は、ブロック化部１、比較部２、リファレンスデータ部３、および入力信号監視部９を有している。
【０１４１】
ブロック化部１、比較部２、リファレンスデータ部３の構成、動作は、上述の実施例と同様である。入力信号監視部９は、シリアルライン５を介して入力された入力信号（デジタル画像データ４など）の画素単位での変化を監視し、監視信号１０を図示省略した印刷制御部ヘ出力する。
【０１４２】
上述の実施例のように、パターン認識処理を行って偽造行為を検出しているが、この検出処理も故意に入力信号を遮断された場合には、全く意味のないものとなってしまう。そこで、入力信号監視部９では、入力信号を前の入力信号と比較し、設定された或る期間に亘ってデータに変化がないときは、入力信号が故意に遮断されているものと判定し、その旨の監視信号を印刷制御部へ出力する。この場合、印刷制御部（図示省略）は、黒色で塗りつぶしたり、プロセス手段を停止するなど、正常な印刷動作を禁止するように制御し、偽造行為を未然に防止する。
【０１４３】
すなわち、入力信号監視部９は、図１９に示したように構成されており、比較器５２は、入力デジタル画像信号とラッチ５１から出力された前画素の信号とを比較し、一致した場合には一致信号（図中の“＝”）を、不一致の場合には不一致信号（図中の“≠”）をカウンタ５３に出力する。カウンタ５３は、一致信号が入力されたときは、“１”だけカウントアップし、不一致信号が入力されたときは、カウント値をリセットする。このカウンタ５３には、予め所定の値がセットされており、カウント値がセット値に達したときは、ブロック化部１、比較部２、リファレンスデータ部３によるパターン認識処理を不能にするために、故意に入力信号を遮断されたものとして、偽造認識回路が遮断された旨の監視信号を印刷制御部に出力する。
【０１４４】
このように、本実施形態では、従来のように、メモリ上に入力画像データを展開し、メモリ上でパターンマッチングやファジィ推論を行い、紙幣、有価証券の特徴点を抽出することなく、図１８のような回路構成により、シリアルラインから入力されたデジタル画像のパターン認識を行っているので、高速かつ低コストで偽造認識を行うことができ、さらに簡単な構成で故意の回路遮断による偽造行為をも未然に防止でき、複写機だけでなくカラープリンタ等の印刷装置にも、コストや装置規模の観点から十分搭載し得るものである。
【０１４５】
＜第１３の実施形態＞
図２０は、本発明の第１３の実施形態によるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図であり、本パターン認識装置は、図１８に示した第１２の実施形態の入力信号監視部９の代わりに通信部１１を有しており、ブロック化部１、比較部２、リファレンスデータ部３、および通信部１１からなるパターン認識ユニットの全てを故意に除去された場合、その旨を印刷部を制御する印刷制御部（図示省略）が判断できるようにしたものである。なお、ブロック化部１、比較部２、リファレンスデータ部３によるパターン認識処理は、第１の実施形態と全く同様に行われる。
【０１４６】
通信部１１と印刷制御部との間では、予め設定された時間間隔でデータ通信を行っており、通信部１１は、例えば“１０１０１０１０”の８ビットのコードを印刷制御部より受信すると、このコードを反転して、“０１０１０１０１”のコードを印刷制御部に送信する。なお、印刷制御部より出力するコードを時間ごとに変化させることにより、より確実にセキュリティを図ることも可能である。
【０１４７】
このように、通信部１１と印刷制御部との間で一定時間間隔でデータ通信を行うことにより、印刷制御部はパターン認識装置が故意に除去されたか否かを判断できるので、パターン認識装置が故意に除去された場合には、印刷を停止させるなどの対応を取ることにより、偽造行為を未然に防止することが可能となる。
【０１４８】
＜第１４の実施形態＞
図７は、本発明の第１４の実施形態によるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図であり、本パターン認識装置は、ブロック化部１、比較部２、リファレンスＲＯＭ監視部１４が形成された制御回路チップ１３と、リファレンスデータがプリセットされたリファレンスＲＯＭ３ａの２つのチップにより構成されている。なお、パターン認識処理は、第１の実施形態と全く同様に行われる。
【０１４９】
リファレンスＲＯＭ監視部１４には、例えば“１０１０１０１０等の所定のコードが設定されている。また、リファレンスＲＯＭ３ａの所定アドレスには、リファレンスＲＯＭ監視部１４に設定されたものと同一のコードがプリセットされている。
【０１５０】
そして、電源の立ち上げ時に、制御回路チップ１３は、図２１に示したようにリファレンスＲＯＭ３ａに対して、上記コードがプログラムセットされているアドレスを与えて、上記コードＣを制御チップ１３に出力させる。すると、リファレンスＲＯＭ監視部１４は、当該リファレンスＲＯＭ監視部１４に設定されたコードとリファレンスＲＯＭ３ａからのコードＣとを比較し、一致する場合には正常である旨の信号を、一致しない場合には偽造認識回路が遮断された旨の監視信号を印刷制御部に出力する。この場合、印刷制御部は、偽造認識回路が遮断された旨の監視信号を受信したときは、正常な印刷動作を停止させる。
【０１５１】
このような機能により、リファレンスＲＯＭ３ａを除去するなど、故意に制御回路チップ１３とのデータ転送を遮断した場合にも、偽造行為を未然に防止することが可能となる。
【０１５２】
以上説明したように、本実施形態によれば、デジタル画像データを入力する入力手段と、所定の印刷物の特徴部分の画像パターンデータが予め登録されている登録手段と、前記入力手段により入力されたデジタル画像データと前記登録手段に登録されている画像パターンデータとを比較する比較手段と、該比較手段による比較結果に基づいて前記入力されたデジタル画像データが前記所定の印刷物に対応するものであるか否かを判別して偽造を認識する認識手段とを有する認識部と、該認識部の遮断状態を検知して印刷制御部に通知する検知手段とを備えており、パターン認識部の遮断による偽造行為を未然に防止することが可能となる。
【０１５３】
尚、上述の例では、比較のためにブロックの平均濃度値を用いたが、サブサンプル値や、最高濃度値などのブロックの代表値を用いてもよい。
【０１５４】
また、ブロック形状、サイズは上述の例には限らない。
【０１５５】
また、上述の例においては、デジタル画像４は、画像形成手段による画像形成に用いられる記録用色成分信号である。ここで画像形成手段は、認識結果出力７に基づき画像形成を行う。たとえば、特定原稿であると認識された場合には、画像の全体を黒く塗りつぶしたり、正常な画像形成条件での画像形成を阻止するようにプロセス手段を動作させる。
【０１５６】
また、上述の各実施例の考え方は任意に組み合わせてもよい。
【０１５７】
以上説明したように本発明にかかる各実施形態によれば、有価証券等の特定画像を効率良く、しかも高精度に認識できるので、例えばプリンタに適応する場合には、その印刷を不能にしたり、複写機に適応する場合には、その複写作業を不能にしたりすることができる。
【０１５８】
しかも、ブロック化部は、シリアルデータで入力した画像データに基づきブロックデータを作成するだけで良いので、ブロック化処理するときのブロックのサイズに依存したライン数分のメモリを備えれば良く、画像全体を記憶するだけのメモリは不要になる。
【０１５９】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。
【０１６０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、処理中の色成分を示す指示信号に応じて記録用の色成分信号に基づき特定画像を識別するので、簡単な構成で特定画像の識別を行うことが可能になる。
【０１６１】
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における判定回路のブロック構成図である。
【図２】実施形態における量子化処理の概要を説明するための図である。
【図３】リファレンスデータの抽出の概要を説明するための図である。
【図４】第１の実施形態におけるリファレンスデータ部に記憶されているデータのフォーマットを示す図である。
【図５】第１の実施形態における動作処理手順を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態におけるリファレンスデータの構造を示す図である。
【図７】第３の実施形態におけるリファレンスデータの構造を示す図である。
【図８】第３の実施形態におけるリファレンスデータ部に記憶されているデータのフォーマット等を示す図である。
【図９】第５の実施形態の判定回路のブロック構成図である。
【図１０】第６の実施形態におけるリファレンスデータの概念を示す図である。
【図１１】第７の実施形態の判定回路のブロック構成図である。
【図１２】第８の実施形態の判定回路のブロック構成図である。
【図１３】第９の実施形態の判定回路のブロック構成図である。
【図１４】第９の実施形態におけるリファレンスデータの生成概要を説明するための図である。
【図１５】第１０の実施形態におけるリファレンスデータの調整概要を示す図である。
【図１６】第１１の実施形態における判定回路のブロック構成図である。
【図１７】第１１の実施形態におけるリファレンスデータの変化例を示す図である。
【図１８】本発明の第１２の実施形態によるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１９】入力信号監視部の構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第１３の実施形態によるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第１４の実施形態によるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２２】本発明の代表的な実施形態であるカラーレーザビームプリンタの構成を示す側断面図である。
【図２３】プリンタ１００の機能構成を示すブロック図である。
【図２４】プリンタエンジン３の機能構成を示すブロック図である。
【図２５】画像形成プロセスにおける垂直同期信号（ＶＳＹＮＣ）、水平同期信号（ＢＤ）、及び、画像信号（ＶＤＯ）のタイミングを示す図である。
【図２６】信号処理部４の内部構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  ブロック化部
２  比較部
３  リファレンスデータ部
【図１】
0003679495.tif 000002
【図２】
0003679495.tif 000003
【図３】
0003679495.tif 000004
【図４】
0003679495.tif 000005
【図５】
0003679495.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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