(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙幣の種類とその真贋を鑑別する紙幣鑑別装置において、
前記紙幣からの光に対応する画像信号を入力する画像信号入力手段と、
前記画像入力手段から入力された画像信号から、第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、
前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量に対して所定の処理を施すことにより、金種を判定する金種判定手段と、
前記金種判定手段の判定結果に応じて、前記画像信号から第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、
ニューラルネットワークによって構成され、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量から、前記紙幣の真贋を判定する真贋判定手段と、
前記ニューラルネットワークのパラメータを、前記金種判定手段の判定結果に応じて設定するパラメータ設定手段と、
を有することを特徴とする紙幣鑑別装置。
【請求項２】
前記紙幣の方向を判定する方向判定手段と、
前記方向判定手段によって判定された紙幣の方向に応じて前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量を並べ替え、前記真贋判定手段に供給する並べ替え手段と、を更に有することを特徴とする請求項１記載の紙幣鑑別装置。
【請求項３】
前記金種判定手段と前記方向判定手段とは、ニューラルネットワークによって構成されていることを特徴とする請求項２記載の紙幣鑑別装置。
【請求項４】
鑑別の対象となる全ての金種に対応する前記第１の特徴量に関するデータを記録する第１の特徴量記録手段と、
前記第１の特徴量記録手段に記録されているデータと、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量に所定の処理を施して得られたデータとを比較し、前記金種判定手段の判定結果が正しいか否かを検証する金種判定結果検証手段と、を更に有することを特徴とする請求項１記載の紙幣鑑別装置。
【請求項５】
鑑別の対象となる全ての金種に対応する前記第２の特徴量に関するデータを記録する第２の特徴量記録手段と、
前記第２の特徴量記録手段に記録されているデータと、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量に所定の処理を施して得られたデータとを比較し、前記真贋判定手段の判定結果が正しいか否かを検証する真贋判定結果検証手段と、を更に有することを特徴とする請求項１記載の紙幣鑑別装置。
【請求項６】
紙幣の種類とその真贋を鑑別する紙幣鑑別処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体において、
コンピュータを
前記紙幣からの光に対応する画像信号を入力する画像信号入力手段、
前記画像入力手段から入力された画像信号から、第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段、
前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量に対して所定の処理を施すことにより、金種を判定する金種判定手段、
前記金種判定手段の判定結果に応じて、前記画像信号から第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段、
ニューラルネットワークによって構成され、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量から、紙幣の真贋を判定する真贋判定手段、
前記ニューラルネットワークのパラメータを、前記金種判定手段の判定結果に応じて設定するパラメータ設定手段、
として機能させるプログラムが記録されているコンピュータ読みとり可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は紙幣鑑別装置および記録媒体に関し、特に、紙幣の種類とその真贋を鑑別する紙幣鑑別装置、および、紙幣鑑別処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、現金自動支払機（CD:Cash Dispenser ）や両替機において、投入された紙幣の真贋判定を行うためには、以下の処理を行う必要がある。
（１）投入された紙幣の方向の判別
（２）投入された紙幣の金種の判別
（３）投入された紙幣の真贋の判別
従来においては、例えば、投入された紙幣の特徴量を抽出し、抽出された特徴量とデータベースに登録されている基準となるデータとを比較して類似度を算出することにより以上の処理を行っていた。
【０００３】
ところで、抽出した特徴量と登録されている既知のデータとを照合する、いわゆるパターン認識処理では、認識精度を向上させるためには、多数の特徴量を使用する必要がある。特に、紙幣の真贋判定などでは、非常に高い認識精度が要求されるため、従来の方法では、認識の精度を向上させるために多数の特徴量を用いて比較処理を行う必要が生じ、その結果、処理に多大な時間が必要となっていた。
【０００４】
近年、神経細胞（ニューロン）の構造や動作をハードウエアやソフトウエアによってシミュレートし、人間の脳が実行している高度な情報処理を工学的に実現しようとするニューラルネットワークと呼ばれる技術が実用化されつつある。
【０００５】
このようなニューラルネットワークは、非線形素子であるニューロンを階層的に接続し、各層間のニューロンのシナプスの重み値を学習によって決定することにより、高度な処理を実現するものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、ニューラルネットワークでは、一般に、基準となるデータ（学習対象のデータ）が多数になると認識の精度が低下することが知られている。
【０００７】
紙幣の鑑別では、前述の（１）〜（３）の処理である、投入される紙幣の方向の判別（表裏および左右の判別）、金種の判別（日本銀行券では１０００円札、５０００円札、１００００円札、および、それらの新旧券）、および、贋札と真札との判別を行う必要がある。
【０００８】
ところで、近年では、コピー技術の進歩によって、精巧な贋札を簡単に製造することが可能となっている。従って、第３番目の真贋を正確に判別するためには、たくさんの学習対象となるデータ（種々の贋札のデータ）に対する学習処理が必要となる。
【０００９】
従って、前述の（１）〜（３）の処理を正確に行うためには、ニューラルネットワークの内部パラメータの数が膨大となり、その開発に多大な時間を要するとともに、開発コストが非常に高くつくという課題があった。
【００１０】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、紙幣の鑑別を正確に行うことが可能な紙幣鑑別装置と、コンピュータにそのような紙幣鑑別処理を実行させるプログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、開発の時間とコストを低減することが可能な紙幣鑑別装置と、コンピュータにそのような紙幣鑑別処理を実行させるプログラムが記録された記録媒体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】
本発明では上記課題を解決するために、紙幣の種類とその真贋を鑑別する紙幣鑑別装置において、前記紙幣からの光に対応する画像信号を入力する画像信号入力手段と、前記画像入力手段から入力された画像信号から、第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量に対して所定の処理を施すことにより、金種を判定する金種判定手段と、前記金種判定手段の判定結果に応じて、前記画像信号から第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、ニューラルネットワークによって構成され、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量から、紙幣の真贋を判定する真贋判定手段と、前記ニューラルネットワークのパラメータを、前記金種判定手段の判定結果に応じて設定するパラメータ設定手段と、を有することを特徴とする紙幣鑑別装置が提供される。
【００１３】
ここで、画像入力手段は、紙幣からの光に対応する画像信号を入力する。第１の特徴量抽出手段は、画像入力手段から入力された画像信号から、第１の特徴量を抽出する。金種判定手段は、第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量に対して所定の処理を施すことにより、金種を判定する。第２の特徴量抽出手段は、金種判定手段の判定結果に応じて、画像信号から第２の特徴量を抽出する。真贋判定手段は、ニューラルネットワークによって構成され、第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量から、紙幣の真贋を判定する。パラメータ設定手段は、ニューラルネットワークのパラメータを、金種判定手段の判定結果に応じて設定する。
【００１４】
例えば、画像入力手段は、紙幣を透過した光を入力し、第１の抽出手段は、入力された画像信号から複数の領域を特徴量として抽出する。金種判定手段は、第１の特徴量抽出手段によって抽出された特徴量をニューラルネットワークに入力することにより、紙幣の金種と方向を判定する。第２の特徴量抽出手段は、金種判定手段によって判明した金種に応じた領域を画像信号から抽出する。パラメータ設定手段は、金種判定手段によって判明した金種に応じたパラメータを記憶部より読み出し、真贋判定手段に供給する。真贋判定手段は、第２の特徴量抽出手段によって抽出された、各金種に対応する領域の特徴量を読み込むともに、パラメータ設定手段によって設定されたパラメータを有するニューラルネットワークにより、紙幣の真贋を判定する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の原理を説明する原理図である。この図において、画像信号入力手段１は、紙幣の画像信号ｉを入力する。第１の特徴量抽出手段２は、紙幣の画像信号ｉから特徴量を抽出する。
【００１６】
金種判定手段３は、第１の特徴量抽出手段２によって抽出された特徴量に対して所定の処理を施すことにより、その紙幣の金種（例えば、日本銀行券では、１０００円、５０００円、１００００円、および、それらの新旧紙幣）を判定する。
【００１７】
方向判定手段４は、第１の特徴量抽出手段２によって抽出された特徴量に対して所定の処理を施すことにより、画像信号入力手段１から入力された紙幣の方向（表裏および左右）を判定する。
【００１８】
パラメータ設定手段５は、金種判定手段３の処理の結果判明した紙幣の金種に対応するパラメータを、真贋判定手段８に対して供給する。
第２の特徴量抽出手段６は、金種判定手段３の処理の結果判明した紙幣の金種に対応する領域の特徴量を抽出する。
【００１９】
並べ替え手段７は、方向判定手段４の処理の結果判明した紙幣の方向に対応して第２の特徴量抽出手段６が抽出した特徴量を並べ替え、真贋判定手段８に供給する。
【００２０】
真贋判定手段８は、例えば、積和演算処理を行うニューラルネットワーク等によって構成されており、パラメータ設定手段５から供給されたパラメータ（紙幣の画像信号ｉの金種に対応したパラメータ）に基づき、並べ替え手段７から供給された特徴量に対して所定の処理を施し、紙幣の真贋（真札であるか否か）を判定する。
【００２１】
以上のような構成によれば、紙幣の真贋の判定処理を他の処理（紙幣の方向の判別処理と紙幣の金種の判別処理）とは別に実行するようにし、また、金種判定手段３によって判明した金種に対応するパラメータに基づいて真贋処理を行うようにしたので、紙幣の鑑別精度を向上させることが可能となる。
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態の構成例を示す図である。この実施の形態は、例えば、現金自動支払機や両替機などのように、紙幣の鑑別を必要とする装置に実装される。なお、この図と図１の原理図との対応関係を以下に示す。
【００２３】
画像信号入力手段１には、画像信号入力部１１が対応している。第１の特徴量抽出手段２には、第１の特徴量抽出部１２が対応している。金種判定手段３には、金種・方向判定部１３が対応している。
【００２４】
方向判定手段４には、金種・方向判定部１３が対応している。パラメータ設定手段５には、パラメータ設定部１５とデータベース２１とが対応している。第２の特徴量抽出手段６には、第２の特徴量抽出部１６が対応している。
【００２５】
並べ替え手段７には、並べ替え部１７が対応している。更に、真贋判定手段８には、真贋判定部１８が対応している。
次に、以上の実施の形態の構成例について説明する。
【００２６】
画像信号入力部１１は、例えば、図３に示すような構成とされており、現金自動支払機や両替機の紙幣投入部の内側に設けられている。投入された紙幣５０は、上部部材４０および下部部材４１によってその上下面を構成されている通路４２内を一定の方向に搬送される。発光部４４は、下部部材４１に形成された凹部４３内に配置され、制御信号４４ｉに応じて赤色または緑色の光を放射する。フィルタ４５は、発光部４４から照射される光の面内強度分布が一様となるようにする。
【００２７】
レンズ４７は、紙幣５０を透過した光（発光部４４からの光）を、ＣＣＤ（Charge Coupled Device ）イメージセンサ４８の受光面に収束させる。ＣＣＤイメージセンサ４８は、レンズ４７によって収束された、紙幣の光画像を対応する画像信号４８ｉに変換して出力する。
【００２８】
図４は、図３に示す光学系の構成の概要を説明する図である。この図に示すように、発光部４４は、緑（Ｇ）色および赤（Ｒ）色の波長帯域の光を放射する２種類のＬＥＤ（Light Emitting Diode）が交互に配置されて形成されている。
【００２９】
発光部４４の緑色または赤色のＬＥＤより射出された光は、フィルタ４５により面内強度分布が一様となるように調節された後、紙幣５０に照射される。紙幣５０に照射された光のうち、紙幣５０を透過した光は、レンズ４７に入射され、ＣＣＤイメージセンサ４８の受光面に収束される。ＣＣＤイメージセンサ４８は、収束された紙幣５０の光画像を対応する画像信号４８ｉに変換して出力する。
【００３０】
なお、緑色および赤色のＬＥＤは、１ライン分だけ紙幣５０が搬送された後に、例えば、緑色、赤色の順に点灯される。そして、１ライン分の走査が完了すると、紙幣５０が更に１ライン分だけ搬送され、同様の動作が繰り返されることになる。
【００３１】
その結果、画像入力部１１からは、紙幣５０の１ライン分の画像信号が、緑色、赤色の順に出力されることになる。
第１の特徴量抽出部１２は、画像信号入力部１１から入力された緑色および赤色の画像信号から特徴量を抽出して出力する。
【００３２】
金種・方向判定部１３は、ニューラルネットワークによって構成されており、第１の特徴量抽出部１２によって抽出された特徴量に対して積和演算を施すことにより、紙幣の金種と、その投入方向とを判定して出力する。
【００３３】
第２の特徴量抽出部１６は、金種・方向判定部１３によって判明した金種に対応する領域（各金種毎に定められている特定の領域）から特徴量を抽出する。
並べ替え部１７は、金種・方向判定部１３によって判明した紙幣の投入方向に対応して、第２の特徴量抽出部１６によって抽出された特徴量の順序を並べ替えて真贋判定部１８に供給する。
【００３４】
検証部１９は、第１の特徴量抽出部１２によって抽出された特徴量に所定の処理を施して得られたデータと、データベース２０に記録されている基準データとを比較し、金種・方向判定部１３の判定結果が正しいか否かを検証する。
【００３５】
パラメータ設定部１５は、金種・方向判定部１３によって判明した金種に対応するパラメータ（真贋判定用のパラメータ）をデータベース２１から読み出して、真贋判定部１８に供給する。
【００３６】
真贋判定部１８は、ニューラルネットワークによって構成され、パラメータ設定部１５から供給された金種毎のパラメータに応じた積和演算を、並べ替え部１７から供給された特徴量に対して施すことにより、投入された紙幣の真贋を判定し、判定結果を出力する。
【００３７】
検証部２２は、第２の特徴量抽出部１６によって抽出された特徴量に所定の処理を施して得られたデータと、データベース２３に記録されている基準データとを比較し、真贋判定部１８の判定結果が正しいか否かを検証する。
【００３８】
次に、以上の実施の形態の動作を図５に示すフローチャートを参照して説明する。
図５は、図２に示す実施の形態において実行される処理の一例を示す図である。このフローチャートが開始されると、以下に示す処理が実行されることになる。
［Ｓ１］第１の特徴量抽出部１２は、画像信号入力部１１から入力された、紙幣の画像信号から特徴量を抽出する。
【００３９】
図６は、特徴量の抽出方法の一例を示す図である。この図に示すように、画像信号入力部１１から入力された緑色と赤色の画像信号は、５１の領域にそれぞれ分割された後、各領域から所定の条件を満たす複数の画素が選択され、その画素の画素値の平均を求めることにより特徴量が抽出される。例えば、第１番目に示されている項目では、５１の領域のそれぞれにおいて、透光画素（紙幣以外の部分を透過した光に対応する画素）および明画素（紙幣のピンホール等を透過した光に対応する画素）を除く全ての画素群のうち、その値が上位５番目から下位５番目までの間に位置する画素値の平均を算出する。このようにして得られた、抽出項目「平均」、「最小」、および、「最大」は、以下に示す式によって正規化された後、金種・方向判定部１３に供給されることになる。ここで、全領域明度平均値は、各色の画像の全領域明度の平均値である。なお、以下の式では、「平均」の正規化値についてのみ示してあるが、「最小」および「最大」についても同様の式により正規化を行う。また、以降の説明における特徴量とは、式（１）によって正規化された正規化値を示すものとする。
【００４０】
【数１】
0003640137.tif 000002
【００４１】
また、第１の特徴量抽出部１２は、画像信号入力部１１から入力された画像信号に対して所定の処理を施すことにより、図７に示すような、紙幣の長手長と短手長とを取得した後、これらの値を正規化して金種・方向判定部１３に対して供給する。
［Ｓ２］金種・方向判定部１３は、第１の特徴量抽出部１２によって抽出された特徴量に対して積和演算を施すことにより、投入された紙幣の金種と投入方向とを判定し、得られた結果を出力する。
【００４２】
図８は、金種・方向判定部１３の構成の概要を説明する図である。この図に示すように、金種・方向判定部１３は、いわゆるニューラルネットワークによって構成されている。入力された特徴量（特徴量１〜特徴量ｎ）は、第１層（入力層）のニューロンに供給される。第１層のニューロンと第２層（中間層）のニューロンは、それぞれが固有の重みを有する複数のシナプスによって接続されているので、第１層に入力された各特徴量に所定の重み値ωが乗算されて第２層のニューロンに伝達される。第２層のニューロンは、単調増加の関数（階段状の非連続関数を含む）であり、シナプスから入力される値の総和値に応じた出力を発生する。同様の動作は第３層（出力層）のニューロンにおいても行われ、判定結果としての出力信号が、各ニューロンから出力されることになる。この図に示す例では、投入された紙幣と方向との全ての組み合わせが、第３層のニューロンのそれぞれに対して割り振られている。従って、旧千円札がＡ方向（詳細は後述する）で投入された場合には、図中左端のニューロンが最も大きい出力を発生することになる。
【００４３】
なお、このようなニューラルネットワークのパラメータは、別の装置（例えば、大型計算機）などを用いて、各金種と方向毎に行う。
［Ｓ３］金種・方向判定部１３は、ステップＳ２における判別処理に成功したか否かを判定する。
【００４４】
即ち、理想的には、第３層のニューロンのうち、単一のニューロンのみが出力を発生することが望ましいが、種々の誤差等に起因して複数のニューロンが出力を発生する場合が生ずる。そのような場合には、例えば、（第２位の出力値／第１位の出力値）＜０．４であるか否かを判定する。その結果、前述の条件を満足する場合にはステップＳ４に進み、また、満足しない場合にはステップＳ１３に進む。
［Ｓ４］金種・方向判定部１３は、更に、第３層のニューロンの出力に対して以下の処理を施すことにより、金種と方向を確定可能であるかを判定する。
【００４５】
即ち、第３層のニューロンの出力のうちの第１位の出力が値（Ａ１（Ｋ，Ｈ））よりも大きく、かつ、第２位の出力が値（Ａ２（Ｋ，Ｈ））よりも小さいか否かを判定する。なお、Ａ１（Ｋ，Ｈ）およびＡ２（Ｋ，Ｈ）は、金種・方向判定部１３によって判定された金種Ｋおよび方向Ｈに対応する基準値であり、許容される誤差等に応じて決定する。
【００４６】
その結果、これら２つの条件を双方とも満足する場合にはステップＳ５に進み、また、それ以外の場合にはステップＳ１３に進む。
［Ｓ５］検証部１９は、金種・方向判定部１３によって判明した紙幣の方向に応じて、第１の特徴量抽出部１２から供給される特徴量を並べ替える。
【００４７】
即ち、以降で実施する特徴量距離２乗値算出のための基準値（平均値と分散値）を４方向で共通化して距離２乗値の信頼性を向上（方向による差異を解消）させるために並べ換え処理を行う。即ち、複数の領域の特徴量は、一定の順序で抽出されることから、投入方向によって同一の特徴量の出力順序が異なることを防止するためである。
【００４８】
なお、特徴量並べ替えのルールは、次に示す前提に基づいている。
（１）第１の特徴量抽出部１２によって抽出される領域は、紙幣中央を中心として上下左右対称に配置されている。
（２）同じ紙幣に対しては、投入方向に拘わらず、得られる画像の内容は同一である。
【００４９】
ここで、本実施の形態では、第１の特徴量抽出部１２によって抽出される領域は、紙幣中央を中心として上下左右対称であるので、第１の前提条件は満足している。
【００５０】
また、本実施の形態では、透過型の画像信号入力部１１を用いているので、第２の前提条件も満足される。
次に、並べ替え処理の詳細について以下に述べる。
【００５１】
いま、投入された紙幣が図９に示すようなものであるとする。ここで、図９（Ａ）を表（おもて）面とし、図９（Ｂ）を裏（うら）面とする。この場合において、この紙幣の投入される方向の全ての場合は、図１０に示す４通りとなる。
【００５２】
即ち、Ａ方向は、表面を上側（ＣＣＤイメージセンサ４８側）に向け、図９（Ａ）に示す紙幣の左側を先に投入した場合である。Ｂ方向は、表面を上側（ＣＣＤイメージセンサ４８側）に向け、図９（Ａ）に示す紙幣の右側を先に投入した場合である。また、Ｃ方向は、裏面を上側（ＣＣＤイメージセンサ４８側）に向け、図９（Ｂ）に示す紙幣の左側を先に投入した場合である。更に、Ｄ方向は、裏面を上側（ＣＣＤイメージセンサ４８側）に向け、図９（Ｂ）に示す紙幣の右側を先に投入した場合である。
【００５３】
第１の特徴量抽出部１２は、図１０に示すように、入力された画像信号から、５つの領域（領域１〜領域５）の特徴量を順次（領域１〜領域５の順に）抽出する。なお、これらの領域は、前述のように、上下左右対称に配置されており、また、それぞれの領域からは、緑色と赤色の画像の双方が取得される。
【００５４】
従って、抽出される特徴量は、図１１に示すように、紙幣の投入される方向によって異なることになる。例えば、Ａ方向を基準とした場合、Ｂ方向に紙幣が投入された場合には、領域１〜領域５から抽出される模様は、緑模様３，４，１，２, ５の順番に抽出されることになる。なお、赤色の画像の場合も図１１の場合と同様である。
【００５５】
検証部１９は、以上のようにして抽出された特徴量を、以下の規則に従って並べ替える。
（１）紙幣の投入方向がＡ方向の場合は並べ替えを行わない。
（２）紙幣の投入方向がＢ方向の場合は、紙幣の中央を中心として１８０度回転した並びに変更する。
（３）紙幣の投入方向がＣ方向の場合は、紙幣の短手方向中央を中心として、短手方向に反転した並びに変更する。
（４）紙幣の投入方向がＤ方向の場合は、紙幣の長手方向中央を中心として、長手方向に反転した並びに変更する。
【００５６】
以上の処理の結果得られる特徴量を図１２に示す。この図に示すように、例えば、紙幣の投入方向がＢ方向である場合には、緑特徴量３（領域３から抽出された特徴量）が最初に出力され、以下、緑特徴量４，１，２，５の順に出力されることになる。
［Ｓ６］検証部１９は、データベース２０に格納されている、各金種毎の特徴量の平均値と、ステップＳ５の処理によって適宜並べ替えられた特徴量とのずれ（模様距離２乗値）を、緑模様および赤模様の平均、最小、最大のそれぞれについて算出する。
【００５７】
なお、距離２乗値を算出する場合に用いる式を以下に示す。
【００５８】
【数２】
0003640137.tif 000003
【００５９】
【数３】
0003640137.tif 000004
【００６０】
【数４】
0003640137.tif 000005
【００６１】
【数５】
0003640137.tif 000006
【００６２】
【数６】
0003640137.tif 000007
【００６３】
【数７】
0003640137.tif 000008
【００６４】
ここで、変数Ｋは、金種・方向判定部１３によって判定された金種を示している。また、変数ｎは、模様の種類（模様１〜模様Ｎ）の何れであるかを示す。また、平均値Ａ（Ｋ，ｎ）と分散値Ｓ（Ｋ，ｎ）とは、データベース２０に格納されている。なお、以上の式（２）〜式（７）に現れる各式は、以下のように定義される。
Ｒ（緑，ｎ，平均）：鑑別紙幣の金種Ｋに対する緑模様ｎの平均の距離２乗値
Ｒ（緑，ｎ，最小）：鑑別紙幣の金種Ｋに対する緑模様ｎの最小の距離２乗値
Ｒ（緑，ｎ，最大）：鑑別紙幣の金種Ｋに対する緑模様ｎの最大の距離２乗値
Ｒ（赤，ｎ，平均）：鑑別紙幣の金種Ｋに対する赤模様ｎの平均の距離２乗値
Ｒ（赤，ｎ，最小）：鑑別紙幣の金種Ｋに対する赤模様ｎの最小の距離２乗値
Ｒ（赤，ｎ，最大）：鑑別紙幣の金種Ｋに対する赤模様ｎの最大の距離２乗値
Ｖ（緑，ｎ，平均）：鑑別紙幣の緑模様ｎの平均
Ｖ（緑，ｎ，最小）：鑑別紙幣の緑模様ｎの最小
Ｖ（緑，ｎ，最大）：鑑別紙幣の緑模様ｎの最大
Ｖ（赤，ｎ，平均）：鑑別紙幣の赤模様ｎの平均
Ｖ（赤，ｎ，最小）：鑑別紙幣の赤模様ｎの最小
Ｖ（赤，ｎ，最大）：鑑別紙幣の赤模様ｎの最大
Ａ（Ｋ，緑，ｎ，平均）：金種Ｋの緑模様ｎの平均の平均値
Ａ（Ｋ，緑，ｎ，最小）：金種Ｋの緑模様ｎの最小の平均値
Ａ（Ｋ，緑，ｎ，最大）：金種Ｋの緑模様ｎの最大の平均値
Ａ（Ｋ，赤，ｎ，平均）：金種Ｋの赤模様ｎの平均の平均値
Ａ（Ｋ，赤，ｎ，最小）：金種Ｋの赤模様ｎの最小の平均値
Ａ（Ｋ，赤，ｎ，最大）：金種Ｋの赤模様ｎの最大の平均値
Ｓ（Ｋ，緑，ｎ，平均）：金種Ｋの緑模様ｎの平均の分散値
Ｓ（Ｋ，緑，ｎ，最小）：金種Ｋの緑模様ｎの最小の分散値
Ｓ（Ｋ，緑，ｎ，最大）：金種Ｋの緑模様ｎの最大の分散値
Ｓ（Ｋ，赤，ｎ，平均）：金種Ｋの赤模様ｎの平均の分散値
Ｓ（Ｋ，赤，ｎ，最小）：金種Ｋの赤模様ｎの最小の分散値
Ｓ（Ｋ，赤，ｎ，最大）：金種Ｋの赤模様ｎの最大の分散値
σ（Ｋ，緑，ｎ，平均）：金種Ｋの緑模様ｎの平均の標準偏差
σ（Ｋ，緑，ｎ，最小）：金種Ｋの緑模様ｎの最小の標準偏差
σ（Ｋ，緑，ｎ，最大）：金種Ｋの緑模様ｎの最大の標準偏差
σ（Ｋ，赤，ｎ，平均）：金種Ｋの赤模様ｎの平均の標準偏差
σ（Ｋ，赤，ｎ，最小）：金種Ｋの赤模様ｎの最小の標準偏差
σ（Ｋ，赤，ｎ，最大）：金種Ｋの赤模様ｎの最大の標準偏差
［Ｓ７］検証部１９は、ステップＳ６において算出された距離２乗値の中から最大のものを探索する処理を実行する。なお、この処理の詳細については、図１３を参照して後述する。
【００６５】
即ち、Ｒ（緑，ｎ，平均）、Ｒ（緑，ｎ，最小）、Ｒ（緑，ｎ，最大）、Ｒ（赤，ｎ，平均）、Ｒ（赤，ｎ，最小）、および、Ｒ（赤，ｎ，最大）の中で、最大値Ｒmax を有するものを探索する。
［Ｓ８］検証部１９は、ステップＳ７の処理により得られた最大値Ｒmax を取得する。
［Ｓ９］検証部１９は、ステップＳ８において取得された最大値Ｒmax が閾値Ｄth1 よりも小さいか否かを判定する。なお、この閾値Ｄth1 としては、例えば、値２５などを用いる。
［Ｓ１０］検証部１９は、距離２乗値の総和値Ｒsum を算出する。なお、このＲsum は、以下の式により得られたＲsum （緑、平均）、Ｒsum （緑、最小）、Ｒsum （緑、最大）、Ｒsum （赤、平均）、Ｒsum （赤、最小）、および、Ｒsum （赤、最大）を全て加算して得られる値を示している。
【００６６】
【数８】
0003640137.tif 000009
【００６７】
【数９】
0003640137.tif 000010
【００６８】
【数１０】
0003640137.tif 000011
【００６９】
【数１１】
0003640137.tif 000012
【００７０】
【数１２】
0003640137.tif 000013
【００７１】
【数１３】
0003640137.tif 000014
【００７２】
［Ｓ１１］検証部１９は、ステップＳ１０において算出された距離２乗値の総和値Ｒsum が所定の閾値Ｄth2 よりも小さいか否かを判定する。その結果、Ｒsum がＤth2 よりも小さい場合はステップＳ１２に進み、それ以外の場合にはステップＳ１３に進む。
［Ｓ１２］検証部１９は、検証結果を、例えば、図示せぬ制御部に対して出力する。その結果、制御部は、図１４に示す処理（真贋判定処理）を実行することになる。
［Ｓ１３］図示せぬ制御部は、投入された紙幣の判別処理が正常に実行できなかったことを示すメッセージを出力する。
【００７３】
次に、図１３を参照して、図５のステップＳ７に示す処理の詳細について説明する。この処理は、距離２乗値の最大値を探索するものである。このフローチャートが開始されると、以下の処理が実行されることになる。
［Ｓ３１］検証部１９は、色（緑または赤）を表す変数ｃを値１に初期設定し、また、変数ｎおよび変数ｍも同様に値１に初期設定する。なお、ｃの値が“１”および“２”の場合は、それぞれ“緑”と“赤”とに対応している。また、ｎの値は緑色または赤色の模様（模様１〜模様Ｎの何れか）を示す。更に、変数ｍの値が“１”，“２”，“３”の場合は、それぞれ、“平均”、“最小”、“最大”を示している。
［Ｓ３２］検証部１９は、Ｒmax に初期値として配列Ｒの最初の値Ｒ（１，１，１）を代入する。なお、Ｒ（１，１，１）は、Ｒ（緑, 緑模様１，平均）に対応している。
［Ｓ３３］検証部１９は、Ｒmax の値がＲ（ｃ，ｎ，ｍ）の値よりも大きいか否かを判定し、その結果、大きい場合にはステップＳ３４に進み、そうでない場合にはステップＳ３５に進む。
［Ｓ３４］検証部１９は、Ｒmax にＲ（ｃ，ｎ，ｍ）の値を代入する。
［Ｓ３５］検証部１９は、変数ｍの値を１だけインクリメントする。
［Ｓ３６］検証部１９は、ｍの値が３以下である場合にはステップＳ３３に戻り、その他の場合にはステップＳ３７に進む。
［Ｓ３７］検証部１９は、変数ｍに値１を代入する。
［Ｓ３８］検証部１９は、変数ｎの値を１だけインクリメントする。
［Ｓ３９］検証部１９は、ｎの値がＮ（模様の種類）以下である場合にはステップＳ３３に戻り、その他の場合にはステップＳ４０に進む。
［Ｓ４０］検証部１９は、変数ｎに値１を代入する。
［Ｓ４１］検証部１９は、変数ｃの値を１だけインクリメントする。
［Ｓ４１］検証部１９は、ｃの値が２以下である場合にはステップＳ３３に戻り、その他の場合には処理を終了する。
【００７４】
以上の処理によれば、距離２乗値の中から最大の値を有するものが抽出されることになる。
次に、図１４を参照して、真贋判定部１８と検証部２２において実行される処理について説明する。このフローチャートが開始されると、以下に示す処理が実行されることになる。
［Ｓ６１］第２の特徴量抽出部１６は、金種・方向判定部１３によって判明した金種に対応する領域の特徴量を画像信号入力部１１から入力された画像信号から抽出する。
［Ｓ６２］特徴量並べ替え部１７は、金種・方向判定部１３によって判明した方向に対応して、第２の特徴量抽出部１６によって抽出された特徴量を並べ替える。なお、この並べ替えの方法は、図５のステップＳ５の処理と同様である。
［Ｓ６３］真贋判定部１８は、金種・方向判定部１３によって判明した金種に対応するパラメータを、パラメータ設定部１５を介してデータベース２１から取得する。そして、並べ替え部１７から供給される特徴量に対して、積和演算を行い、投入された紙幣の真贋を判定する。
【００７５】
図１５は、真贋判定部１８の構成の概要を説明する図である。この図に示すように、真贋判定部１８は、ニューラルネットワークによって構成されており、入力された特徴量に対して積和演算を施すことにより、紙幣の真贋を判定する。
【００７６】
なお、このようなニューラルネットワークのパラメータ（データベース２１に格納されているパラメータ）の学習処理は、他の装置（例えば、大型コンピュータなど）を用いて各金種毎に行う。
［Ｓ６４］真贋判定部１８は、判定に成功したか否かを判定する。
【００７７】
即ち、真贋判定部１８は、ニューロンの出力の最大値が、最大出力値の７０％以上であり、かつ、ニューロンの出力の第２番目の値が、最大出力値の３０％以下である場合には、金種・方向判定部１３によって判定された金種の紙幣の真札であると判定する。
［Ｓ６５］検証部２２は、並べ替え部１７から供給された特徴量から、特徴量距離２乗値を算出する。
【００７８】
即ち、検証部２２は、以下の式により、特徴量距離２乗値を算出する。
【００７９】
【数１４】
0003640137.tif 000015
【００８０】
ここで、各変数は、以下のように定義される。
Ｋ      ：金種・方向判定部１３によって判明した金種
Ｒ（ｎ）：鑑別紙幣の模様ｎの距離２乗値
Ｖ（ｎ）：鑑別紙幣の模様ｎの特徴量
Ａ（Ｋ，ｎ）：金種Ｋ，模様ｎの特徴量の平均値
Ｓ（Ｋ，ｎ）：金種Ｋ，模様ｎの特徴量の分散値
なお、ｒ（ｎ）、および、σ（Ｋ，ｎ）を以下のように定義したとき、Ｒ（ｎ）＝ｒ（ｎ）2 によって表すことができる。
【００８１】
【数１５】
0003640137.tif 000016
【００８２】
ここで、ｒ（ｎ）およびσ（Ｋ，ｎ）は、以下のように定義される。
ｒ（ｎ）    ：鑑別紙幣の模様ｎの距離値
σ（Ｋ，ｎ）：金種Ｋ，模様ｎの標準偏差
なお、Ｓ（Ｋ，ｎ）＝σ（Ｋ，ｎ）2 である。
［Ｓ６６］検証部２２は、距離２乗値の最大値（最大値を有する模様）を探索する。この処理は、図５に示すステップＳ７の処理と同様であるのでその説明は省略する。なお、この処理の結果取得される模様は、金種・方向判定部１３によって判明した金種の基準からもっともずれているものである。
［Ｓ６７］検証部２２は、ステップＳ６６において探索した距離２乗値の最大値Ｒmax を取得する。
［Ｓ６８］検証部２２は、取得され距離２乗値の最大値Ｒmax が所定の閾値Ｄth1 よりも小さい場合には、ステップＳ６９に進み、そうでない場合には、ステップＳ７２に進む。
［Ｓ６９］検証部２２は、距離２乗値の総和値Ｒsum を求める。
【００８３】
即ち、検証部２２は、以下の式に基づいて総和値Ｒsum を算出する。
【００８４】
【数１６】
0003640137.tif 000017
【００８５】
ここで、Ｒ（ｎ）は、鑑別紙幣の模様の距離２乗値であり、また、Ｎは模様数を示している。
［Ｓ７０］検証部２２は、距離２乗の総和値Ｒsum が所定の閾値Ｄth2 よりも小さい場合にはステップＳ７１に進み、また、そうでない場合にはステップＳ７２に進む。
［Ｓ７１］真贋判定部１８は、判定結果を出力する。
［Ｓ７２］図示せぬ制御部は、投入された紙幣の鑑別が不可能であることを示すメッセージを出力する。
【００８６】
以上の処理によれば、金種に応じたパラメータにより、紙幣の真贋を判定するようにしたので、正確に判定を行うことが可能となる。
これまで示してきたように、以上の実施の形態によれば、金種および方向の判定処理と、真贋の判定処理とを分離して行うようにしたので、それぞれの処理を正確に実行することが可能となる。
【００８７】
また、真贋の判定処理では、金種判定部１３によって判明した金種に対応するパラメータに基づく処理を行うようにしたので、真贋処理を正確に実行することが可能となる。
【００８８】
更に、検証部１９，２２により、ニューラルネットワークの判定結果を検証するようにしたので、誤った判定結果が出力されることを防止することが可能となる。
【００８９】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、紙幣鑑別装置が有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述されており、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理がコンピュータで実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。
【００９０】
市場に流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disk Read Only Memory) やフロッピーディスク等の可搬型記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送することもできる。コンピュータで実行する際には、コンピュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納しておき、メインメモリにロードして実行する。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、画像入力手段は、紙幣を透過した光を入力し、第１の特徴量抽出手段は、入力された画像信号から複数の領域を特徴量として抽出し、金種判定手段は、第１の特徴量抽出手段によって抽出された特徴量をニューラルネットワークに入力することにより、紙幣の金種と方向を判定し、第２の特徴量抽出手段は、金種判定手段によって判明した金種に応じた領域を画像信号から抽出し、パラメータ設定手段は、金種判定手段によって判明した金種に応じたパラメータを記憶部より読み出し、真贋判定手段に供給し、真贋判定手段は、第２の特徴量抽出手段によって抽出された、各金種に対応する領域の特徴量を読み込むともに、パラメータ設定手段によって設定されたパラメータを有するニューラルネットワークにより紙幣の真贋を判定するようにしたので、紙幣の鑑別精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明する原理図である。
【図２】本発明の実施の形態の構成例を示す図である。
【図３】画像信号入力部の詳細な構成例を示す図である。
【図４】図３に示す光学系の構成の概要を説明する図である。
【図５】図２に示す実施の形態において実行される処理の一例を説明するフローチャートである。
【図６】特徴量の抽出方法を示す図である。
【図７】紙幣の長手長と短手長とを説明する図である。
【図８】金種・方向判定部の構成の概要を説明する図である。
【図９】投入された紙幣の表裏面の模様を示す図である。
【図１０】紙幣の方向が変化した場合における、第１の特徴量抽出部が抽出する領域と紙幣の模様との関係を説明する図である。
【図１１】紙幣の方向と抽出される模様との関係を示す図である。
【図１２】並べ替えられた模様と、領域との関係を示す図である。
【図１３】図５の「距離２乗値最大模様探索処理」の詳細について説明するフローチャートである。
【図１４】図２に示す実施の形態において実行される他の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１５】図２に示す真贋判定部の構成の概要を説明する図である。
【符号の説明】
１  画像信号入力手段
２  第１の特徴量抽出手段
３  金種判定手段
４  方向判定手段
５  パラメータ設定手段
６  第２の特徴量抽出手段
７  並べ替え手段
８  真贋判定手段
１１  画像信号入力部
１２  第１の特徴量抽出部
１３  金種・方向判定部
１５  パラメータ設定部
１６  第２の特徴量抽出部
１７  並べ替え部
１８  真贋判定部
１９  検証部
２０  データベース
２１  データベース
２２  検証部
２３  データベース
【図１】
0003640137.tif 000018
【図２】
0003640137.tif 000019
【図３】
0003640137.tif 000020
【図４】
0003640137.tif 000021
【図５】
0003640137.tif 000022
【図６】
0003640137.tif 000023
【図７】
0003640137.tif 000024
【図８】
0003640137.tif 000025
【図９】
0003640137.tif 000026
【図１０】
0003640137.tif 000027
【図１１】
0003640137.tif 000028
【図１２】
0003640137.tif 000029
【図１３】
0003640137.tif 000030
【図１４】
0003640137.tif 000031
【図１５】
0003640137.tif 000032