(57)【要約】【課題】  容易に未登録券を処理することが出来る紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供する。【解決手段】  紙葉類処理装置（１）は、予め１つまたは複数の既存標準パターンを記憶する標準パターン記憶部（５０６）を具備する。紙葉類処理装置は、搬送される紙葉類（Ｐ）から画像を読み取り、読み取った画像から特徴領域を検出する。紙葉類処理装置は、検出した特徴領域に基づいて未登録標準パターンを生成し、生成した未登録標準パターンと標準パターン記憶部により記憶されている既存標準パターンとに基づいて未登録標準パターンを評価する。紙葉類処理装置は、評価結果に基づいて、未登録標準パターンを前記標準パターン記憶部に登録する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類を搬送する搬送部と、
前記搬送部により搬送される紙葉類から画像を読み取る読取部と、
前記読取部により読み取る画像から特徴領域を検出する領域検出部と、
前記領域検出部により検出した特徴領域に基づいて未登録標準パターンを生成する標準パターン生成部と、
予め１つまたは複数の既存標準パターンを記憶する標準パターン記憶部と、
前記標準パターン生成部により生成した未登録標準パターンと前記標準パターン記憶部により記憶されている既存標準パターンとに基づいて未登録標準パターンを評価する標準パターン評価部と、
前記標準パターン評価部による評価結果に基づいて、未登録標準パターンを前記標準パターン記憶部に登録する登録部と、
を具備することを特徴とする紙葉類処理装置。
【請求項２】
前記領域検出部は、１つまたは複数のオブジェクトの領域を特定する為の特徴領域特定情報を記憶する特徴領域辞書を具備し、
前記読取部により読み取る画像と、前記特徴領域辞書に記憶される特徴領域特定情報とに基づいて前記特徴領域を検出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の紙葉類処理装置。
【請求項３】
前記特徴領域辞書は、特徴領域特定情報としてオブジェクトのテンプレート画像を記憶し、
前記領域検出部は、前記読取部により読み取る画像と前記テンプレート画像とで類似度を算出し、算出した類似度が予め設定される閾値以上である領域を前記特徴領域として検出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の紙葉類処理装置。
【請求項４】
前記特徴領域辞書は、英数字、肖像画、建造物、風景画、または背景模様の中から１つ、または複数のテンプレート画像を記憶することを特徴とする請求項３に記載の紙葉類処理装置。
【請求項５】
前記領域検出部は、前記読取部により読み取る画像において濃淡値が低い画素が所定数以上連続した領域を透かし施されている特徴領域として検出することを特徴とする請求項１に記載の紙葉類処理装置。
【請求項６】
前記標準パターン評価部は、前記未登録標準パターンと、前記標準パターン記憶部により記憶されている１つまたは複数の既存標準パターンとの間でそれぞれ類似度を算出し、
前記登録部は、前記標準パターン評価部により算出した類似度の最小値が予め設定される閾値未満である場合に未登録標準パターンを前記標準パターン記憶部に登録する、
ことを特徴とする請求項１に記載の紙葉類処理装置。
【請求項７】
前記標準パターン生成部により生成される未登録標準パターンと前記標準パターン評価部により算出される類似度とを併せて表示する表示部と、
操作が入力される操作部と、
前記操作部により入力される操作に基づいて前記領域検出部により検出する特徴領域を修正し、修正した特徴領域の画像に基づいて未登録標準パターンを生成するように制御する領域修正部と、
をさらに具備することを特徴とする請求項６に記載の紙葉類処理装置。
【請求項８】
前記読取部により読み取る画像と、前記標準パターン記憶部に記憶されている既存標準パターンとに基づいて前記紙葉類の券種を識別する識別部と、
操作が入力される操作部と、
前記操作部により入力される操作に基づいて、前記紙葉類の券種を識別する識別処理と、前記未登録標準パターンを前記標準パターン記憶部に登録する登録処理とを切り替える、
ことを特徴とする請求項１に記載の紙葉類処理装置。
【請求項９】
紙葉類を搬送し、
前記搬送される紙葉類から画像を読み取り、
前記読み取った画像から特徴領域を検出し、
前記検出した特徴領域に基づいて未登録標準パターンを生成し、
前記生成した未登録標準パターンと、予め記憶される１つまたは複数の既存標準パターンとに基づいて未登録標準パターンを評価し、
前記評価の結果に基づいて、未登録標準パターンを登録する、
ことを特徴とする紙葉類処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば紙幣等の紙葉類を処理する紙葉類処理装置に用いられる紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、紙幣等の種々の紙葉類の計数鑑別を行う紙葉類処理装置が実用化されている。紙葉類処理装置は、投入部に投入された紙葉類を１枚ずつ取り込み、紙葉類の検査部に搬送する。
【０００３】
検査部は、紙葉類に対して種々の処理を行い紙葉類の状態を判別する。紙葉類処理装置は、検査部による検査の結果に基づいて、紙葉類の券種検知、真偽検知、及び再流通が可能な紙葉類であるか否かの判定（正損検知）などを行う。
【０００４】
上記のような紙葉類処理装置は、予め作成される辞書に基づいて券種検知を行う。例えば、特許文献１に記載されている紙葉類処理装置は、紙葉類から読み取る画像（入力画像パターン）と、予め辞書に登録されている紙葉類の画像（標準パターン）との類似度を算出し、算出した類似度と所定の閾値とを比較することにより、紙葉類が辞書に登録されている紙葉類と同じ券種であるか否かを判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２８８６２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
紙葉類は、新たに種類が追加される、または券面のデザインが変更されるなどの可能性が有る。特許文献１に記載の装置は、予め作成される辞書に基づいて処理を行う為、このようなケースに対応することが出来ないという問題がある。
【０００７】
上記の装置において新券、またはリニューアル券などの未登録券を処理する場合、未登録券から辞書作成ツールを用いて標準パターンを作成し、作成した標準パターンを辞書に登録する必要がある。この為、未登録券の対応が大変手間であるという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、容易に未登録券を処理することが出来る紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一実施形態としての紙葉類処理装置は、紙葉類を搬送する搬送部と、前記搬送部により搬送される紙葉類から画像を読み取る読取部と、前記読取部により読み取る画像から特徴領域を検出する領域検出部と、前記領域検出部により検出した特徴領域に基づいて未登録標準パターンを生成する標準パターン生成部と、予め１つまたは複数の既存標準パターンを記憶する標準パターン記憶部と、前記標準パターン生成部により生成した未登録標準パターンと前記標準パターン記憶部により記憶されている既存標準パターンとに基づいて未登録標準パターンを評価する標準パターン評価部と、前記標準パターン評価部による評価結果に基づいて、未登録標準パターンを前記標準パターン記憶部に登録する登録部と、を具備する。
【００１０】
また、本発明の一実施形態としての紙葉類処理方法は、紙葉類を搬送し、前記搬送される紙葉類から画像を読み取り、前記読み取った画像から特徴領域を検出し、前記検出した特徴領域に基づいて未登録標準パターンを生成し、前記生成した未登録標準パターンと、予め記憶される１つまたは複数の既存標準パターンとに基づいて未登録標準パターンを評価し、前記評価の結果に基づいて、未登録標準パターンを登録する。
【発明の効果】
【００１１】
この発明の一形態によれば、容易に未登録券を処理することが出来る紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る紙葉類処理装置の構成例について説明するための説明図である。
【図２】図２は、図１に示す券種検知部の構成例について説明する為のブロック図である。
【図３】図３は、図１に示す紙葉類処理装置により処理する紙葉類の例について説明する為の説明図である。
【図４】図４は、本発明の他の実施形態に係る券種検知部の構成例について説明する為のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法について詳細に説明する。
【００１４】
図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置１の構成例について説明するための説明図である。  
紙葉類処理装置１は、操作員の操作に基づいて設定される識別対象(紙葉類の種類、以下券種と称す)の紙葉類Ｐを判別し、集積部に集積、又は施封する。
【００１５】
紙葉類処理装置１は、供給部２、取り出し部３、搬送状態検知部４、紙葉類識別部５、厚さ検知部６、集積部７、制御部８、排除券集積部９、及び搬送部４１を備える。さらに、紙葉類処理装置１は、紙葉類Ｐの搬送先を切り替える為の第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を備える。
【００１６】
供給部２は、紙葉類処理装置１に取り込む紙葉類Ｐをストックする。供給部２は、重ねられた状態の紙葉類Ｐをまとめて受け入れる装填口を備える。
【００１７】
取り出し部３は、分離ローラを備える。分離ローラは、供給部２の上端に設置される。供給部２に紙葉類Ｐが投入される場合、投入された紙葉類Ｐの集積方向の上端に接する。分離ローラは、回転することにより、供給部２に装填される紙葉類Ｐを集積方向の上端から１枚ずつ紙葉類処理装置１の内部に取り込む。
【００１８】
分離ローラは、たとえば、１回転するごとに１枚の紙葉類Ｐを取出すように機能する。これにより、分離ローラは、紙葉類Ｐを一定のピッチで取り出す。分離ローラにより取り込まれた紙葉類Ｐは、搬送部４１に導入される。
【００１９】
搬送部４１は、紙葉類Ｐを紙葉類処理装置１内の各部に搬送する搬送部である。搬送部４１は、図示しない搬送ベルト及び図示しない駆動プーリなどを備える。搬送部４１は、図示しない駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。
【００２０】
搬送部４１は、取り出し部３の分離ローラにより取り込む紙葉類Ｐを搬送ベルトにより一定速度で搬送する。なお、搬送部４１において取り出し部３に近い側を上流側、逆側を下流側として説明する。
【００２１】
搬送状態検知部４は、搬送部４１により搬送される紙葉類Ｐの搬送状態を検知する。搬送状態検知部４は、搬送される紙葉類の搬送路上における搬送位置、搬送スキュー量、及び搬送ギャップなどを検知する。
【００２２】
搬送状態検知部４は、搬送される紙葉類Ｐの搬送中心位置を検出し、検出した搬送中心位置と搬送路の中心とに基づいて搬送位置のズレを算出する。
【００２３】
また、搬送状態検知部４は、搬送される紙葉類Ｐの搬送方向に対する紙葉類Ｐの搬送傾きを検出し、搬送スキュー量を検知する。
【００２４】
さらに、搬送状態検知部４は、搬送される紙葉類Ｐの先端と、１つ前に搬送された紙葉類Ｐの後端との距離を検出し、搬送ギャップを検知する。
【００２５】
紙葉類識別部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、及び券種検知部５３を備える。  
真偽検知部５１は、紙葉類Ｐが本物であるか偽者であるか（真偽）を検知する。真偽検知部５１は、搬送部４１により搬送される紙葉類Ｐが真券(本物の紙葉類)であるか、偽券(偽者の紙葉類)であるかを検知する。
【００２６】
真偽検知部５１は、搬送部４１により搬送される紙葉類Ｐの物理的特性を検知する物理特性検知部、及び、磁気検知部などを備える。物理特性検知部は、紙葉類Ｐから蛍光特性、または赤外線特性などを検知する検知器を備える。磁気検知部は、紙葉類Ｐに含有される磁性体の量を検知する検知器を備える。真偽検知部５１は、物理特性検知部、及び磁気検知部の検知結果に基づいて紙葉類Ｐの真偽を検知する。
【００２７】
正損検知部５２は、紙葉類Ｐが再流通可能な正券であるか、再流通不可能な損券であるか（正損）を検知する。例えば、正損検知部５２は、搬送部４１により搬送される紙葉類Ｐの物理的特性を検出し、検出結果に基づいて、紙葉類Ｐが正券であるか損券であるかを判定する。なお、正損検知部５２は、真偽検知部５１により真券であると判定した紙葉類Ｐに対して正損判定を行う。
【００２８】
券種検知部５３は、紙葉類Ｐの券種を検知する。券種検知部５３は、紙葉類Ｐの両面から光学的特徴を検知する光学検知器と、紙葉類Ｐの標準パターンを券種毎に記憶する辞書とを備える。
【００２９】
光学検知器は、紙葉類Ｐの表面から画像を読み取るセンサと、紙葉類Ｐの裏面から画像を読み取るセンサと、を備える。各センサは、それぞれ搬送部４１を挟んで互いに対抗する位置に配置される。
【００３０】
センサは、例えば、Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）などの受光素子と、光学系とを備える。センサは、搬送される紙葉類Ｐに対して光を投光し、反射光または透過光を光学系により受光する。センサは、光学系により受光した光を受光素子に結像させ、電気信号（画像）を取得する。
【００３１】
券種検知部５３は、紙葉類Ｐから画像を読み取る。券種検知部５３は、紙葉類Ｐから読み取った画像と辞書に記憶されている標準パターンとに基づいて、紙葉類Ｐの券種を検知する。さらに、券種検知部５３は、読み取った画像の表／裏、正向き／逆向きを検知する。
【００３２】
また、券種検知部５３は、紙葉類Ｐから読み取った画像に基づいて標準パターンを作成する。券種検知部５３は、作成した辞書パターンを辞書に記憶する。
【００３３】
厚さ検知部６は、搬送部４１により搬送される紙葉類Ｐの厚さを検知する。厚さ検知部６は、紙葉類Ｐの厚さに基づいて、紙葉類Ｐが複数枚重なっている旨、及び紙葉類Ｐの折れなどを検知する。
【００３４】
集積部７は、搬送される紙葉類Ｐを紙葉類識別部５により検知する券種毎に区別して集積して格納する。集積部７は、正券集積部７１と損券集積部７２とを備える。正券集積部７１は、紙葉類識別部５により真券であり、且つ正券であると判定された紙葉類Ｐを集積する。さらに、正券集積部７１は、集積した紙葉類Ｐの枚数が所定枚数に達する場合、紙葉類Ｐを所定枚数毎に施封する。また、損券集積部７２は、紙葉類識別部５により真券であり、且つ損券であると判定された紙葉類Ｐを集積する。
【００３５】
制御部８は、紙葉類処理装置１の各部の動作を統合的に制御する。制御部８は、主制御部８１、総合判定部８２、及び操作部８３などを備える。主制御部８１は、総合判定部８２による判定結果に基づいて、搬送部４１、第１のゲートＧ１、及び第２のゲートＧ２の動作を制御する。
【００３６】
総合判定部８２は、搬送状態検知部４、紙葉類識別部５、及び厚さ検知部６の検知結果に基づいて、紙葉類Ｐの搬送先を総合的に判定する。
【００３７】
例えば、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券と判定し、正損検知部５２により正券であると判定した場合、紙葉類Ｐの搬送先を正券集積部７１に決定する。主制御部８１は、紙葉類Ｐを正券集積部７１に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。
【００３８】
また、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券と判定し、正損検知部５２により損券であると判定した場合、紙葉類Ｐの搬送先を損券集積部７２に決定する。主制御部８１は、紙葉類Ｐを損券集積部７２に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。
【００３９】
またさらに、総合判定部８２は、真偽検知部５１により偽券と判定した場合、紙葉類Ｐの搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類Ｐを排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。
【００４０】
またさらに、総合判定部８２は、厚さ検知部６により紙葉類Ｐが複数枚重なっている事、または、紙葉類Ｐの折れを検知する場合、紙葉類Ｐの搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類Ｐを排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。
【００４１】
操作部８３は、例えばキーボード、表示部と一体に形成されるタッチパネル、または操作者による操作に応じた操作信号を受け付ける入力部などを備える。主制御部８１は、操作部８３により入力される操作信号に基づいて、処理対象の券種などを設定する。
【００４２】
排除券集積部９は、紙葉類識別部５の真偽検知部５１により偽券と判定された紙葉類Ｐ、厚さ検知部６により複数枚重なっていると判定された紙葉類Ｐ、及び、厚さ検知部６により折れが存在すると判定された紙葉類Ｐを集積する。
【００４３】
図２は、図１に示す券種検知部５３の構成例について説明する為のブロック図である。
【００４４】
券種検知部５３は、センサ５０１、データ記憶部５０２、動作切替部５０７、識別処理部５２０、及び登録処理部５３０を備える。
【００４５】
センサ５０１は、ＣＣＤなどの受光素子と、光学系とを備える。センサ５０１は、搬送部４１により矢印Ａの方向（搬送方向）に搬送される紙葉類Ｐに対して光を投光し、反射光または透過光を光学系により受光する。センサ５０１は、光学系により受光した光を受光素子に結像させ、紙葉類Ｐの画像を取得する。センサ５０１は、取得した画像をデータ記憶部５０２に入力する。
【００４６】
データ記憶部５０２は、センサ５０１から入力される画像を一時的に記憶する画像メモリである。
【００４７】
動作切替部５０７は、制御部８から入力される制御信号に基づいて、券種検知部５３の動作を切り替える。例えば、紙葉類Ｐの識別処理を示す制御信号を制御部８から受信する場合、動作切替部５０７は、識別処理を行うようにデータ記憶部５０２を制御する。即ち、動作切替部５０７は、データ記憶部５０２に記憶されている画像を識別処理部５２０に入力するようにデータ記憶部５０２を制御する。
【００４８】
また、例えば、未登録券の登録処理を示す制御信号を制御部８から受信する場合、動作切替部５０７は、登録処理を行うようにデータ記憶部５０２を制御する。即ち、動作切替部５０７は、データ記憶部５０２に記憶されている画像を登録処理部５３０に入力するようにデータ記憶部５０２を制御する。
【００４９】
制御部８は、操作部８３に入力される操作に基づいて操作信号を生成し、生成した操作信号を主制御部８１に入力する。主制御部８１は、入力される操作信号に基づいて、動作切替手段に入力する制御信号を生成する。
【００５０】
識別処理部５２０は、データ記憶部５０２から入力される画像データに基づいて、紙葉類Ｐの券種を検知する識別処理を行う。識別処理部５２０は、特徴抽出部５０３、類似度演算部５０４、判定部５０５、及び標準パターン記憶部（辞書）５０６を備える。
【００５１】
特徴抽出部５０３は、データ記憶部５０２から入力される画像データに基づいて紙葉類Ｐの特徴情報を抽出する。データ記憶部５０２から入力される画像データは、二次元的に画素が配列された画像である。各画素は、濃淡値を有する。特徴抽出部５０３は、画像データの濃淡値を特徴情報として抽出する。なお、特徴抽出部５０３は、画像の濃淡値の微分値を特情報として抽出する構成であってもよい。また、特徴抽出部５０３は、画像から抽出した特徴情報をデータ記憶部５０２に一時的に格納する。
【００５２】
類似度演算部５０４は、特徴抽出部５０３により抽出した特徴情報と、標準パターン記憶部５０６に記憶されている標準パターンとの類似度を算出する。類似度演算部５０４は、例えば、単純類似度法、または複合類似度法などを用いることにより類似度を算出する。
【００５３】
標準パターン記憶部５０６は、複数種類の券種の標準パターンを保持する。標準パターン記憶部５０６は、正向き表面、正向き裏面、逆向き表面、逆向き裏面のそれぞれのケースの標準パターンを各券種毎に保持する。即ち、標準パターン記憶部５０６は、券種毎に４パターンの標準パターンを有する。
【００５４】
例えば、類似度演算部５０４は、特徴抽出部５０３により抽出した特徴情報と、標準パターン記憶部５０６に記憶されている各券種毎の標準パターンとでそれぞれ類似度を算出する。
【００５５】
判定部５０５は、類似度演算部５０４により算出された類似度に基づいて、紙葉類Ｐの券種を判定する。例えば、判定部５０５は、類似度演算部５０４により算出された類似度のうち、最も類似度の高い結果を特定する。
【００５６】
判定部５０５は、特定した類似度が予め設定されている閾値以上であるか否かを判定する。判定部５０５は、特定した類似度が予め設定されている閾値以上であると判定する場合、この類似度の算出に用いられた標準パターンの券種と紙葉類Ｐの券種とが同一であると判定する。この結果、判定部５０５は、紙葉類Ｐの券種を特定することが出来る。
【００５７】
判定部５０５は、特定した紙葉類Ｐの券種を示す情報を券種検知結果として制御部８に送信する。また、判定部５０５は、閾値を超える類似度が複数存在する場合、類似度の高い順に、第１の券種候補情報、第２の券種候補情報・・・を作成し、券種候補情報を制御部８に通知する。
【００５８】
総合判定部８２は、券種検知部５３から送信される券種検知結果に基づいて、紙葉類Ｐを排除するか否かの判定を行う。例えば、紙葉類Ｐが操作部８３により設定された券種でない場合、総合判定部８２は、紙葉類Ｐを排除券と判定する。この場合、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を制御する。これにより、紙葉類Ｐは、排除券集積部９に搬送される。
【００５９】
登録処理部５３０は、データ記憶部５０２から入力される画像データに基づいて、標準パターンを作成し、識別処理部５２０の標準パターン記憶部５０６に登録する。登録処理部５３０は、領域検出部５０８、標準パターン生成部５０９、及び標準パターン評価部５１０を備える。
【００６０】
領域検出部５０８は、データ記憶部５０２から入力される画像データに基づいて標準パターンを作成するための特徴的な領域を検出する。領域検出部５０８は、紙葉類Ｐの画像中から紙葉類Ｐ上の特徴的な領域を検出し、検出した領域の画像を抽出する。
【００６１】
図３は、図１に示す紙葉類処理装置１により処理する紙葉類Ｐの例について説明する為の説明図である。  
センサ５０１は、紙葉類Ｐの表面、及び裏面からそれぞれ表面画像と裏面画像とを読み取る。
【００６２】
紙葉類Ｐの表面には、金額の印刷３０１、金額の印刷３０２、肖像画の印刷３０３、及び透かし３０４などが施された領域が存在する。また、紙葉類Ｐの裏面には、透かし３０４、金額の印刷３０５、及び建造物または風景画の印刷３０６が施された領域が存在する。さらに、紙葉類Ｐには模様などの印刷が施されている。
【００６３】
領域検出部５０８は、例えば、「英数字による金額」、「肖像画」、「建造物」、「風景画」、及び「背景の模様」などが印刷された領域を検出する。さらに、領域検出部５０８は、紙葉類Ｐの「透かし領域」などを検出する。
【００６４】
この為に、領域検出部５０８は、上記のような特徴領域を特定する為の情報（特徴領域特定情報）を予め記憶する特徴領域辞書５０８ａを備える。領域検出部５０８は、操作部８３に入力される操作に基づいて、特徴領域辞書５０８ａに登録されている複数の特徴領域特定情報から１つまたは複数の特徴領域特定情報を選択する。領域検出部５０８は、データ記憶部５０２から入力される画像と、選択した特徴領域特定情報とに基づいて、特徴領域を検出する。
【００６５】
特徴領域辞書５０８ａは、例えば、上記したようなオブジェクト（「英数字による金額」、「肖像画」、「建造物」、「風景画」、及び「背景の模様」）を検出する為のテンプレート画像を記憶する。
【００６６】
テンプレート画像は、「英数字による金額」、「肖像画」、「建造物」、「風景画」、及び「背景の模様」などのオブジェクトの画像に基づいて作成する模範的な画像である。
【００６７】
領域検出部５０８は、例えば、文献１（「最小分類誤り学習による特徴選択型文字認識」  著：河村、新田  信学会論文誌Vol.J81-D2 No.12,1998）などに記載されている技術に基づいて、英数字による金額が印刷されている特徴領域を検出する。
【００６８】
この場合、特徴領域辞書５０８ａは、例えば、「英数字による金額」のテンプレートとして、英数字の画像を記憶する。領域検出部５０８は、特徴領域辞書５０８ａに「英数字による金額」のテンプレートとして記憶されている画像とデータ記憶部５０２から入力される画像とで部分的に類似度を算出する。領域検出部５０８は、所定の閾値以上の類似度が算出される領域を、英数字による金額が印刷されている特徴領域として検出する。
【００６９】
また、領域検出部５０８は、例えば、文献２（「微小な差異を含む画像の認証に適した空間差分確率テンプレートの提案」  著：三田、金子、堀  第9会画像センシングシンポジウム講演論文集.SS2 03.2003）などに記載されている技術に基づいて、肖像画が印刷されている特徴領域を検出する。
【００７０】
この場合、特徴領域辞書５０８ａは、例えば、「肖像画」のテンプレートとして、模式的な人物の画像を記憶する。模式的な人物の画像は、複数枚の人物の画像に対して平均化などを行うことにより作成される画像である。領域検出部５０８は、特徴領域辞書５０８ａに「肖像画」のテンプレートとして記憶されている画像とデータ記憶部５０２から入力される画像とで部分的に類似度を算出する。領域検出部５０８ａは、所定の閾値以上の類似度が算出される領域を、肖像画が印刷されている特徴領域として検出する。
【００７１】
また、領域検出部５０８は、例えば、文献３（「Visual categorization with bags of keypoints」  著：Csurak、他  ECCV Workshop on Statistical Learning in Computer Vision,pp.1-22,2004）などに記載されている技術に基づいて、建造物、または風景画が印刷されている特徴領域を検出する。
【００７２】
この場合、特徴領域辞書５０８ａは、例えば、「建造物」及び「風景画」のテンプレートとして、模式的な建造物及び風景画の全体、または一部を示す画像を記憶する。「建造物」及び「風景画」のテンプレートは、複数の画像を分解、または平均化などを行うことにより作成される画像である。領域検出部５０８は、特徴領域辞書５０８ａに「建造物」又は「風景画」のテンプレートとして記憶されている画像とデータ記憶部５０２から入力される画像とで部分的に類似度を算出する。領域検出部５０８ａは、所定の閾値以上の類似度が算出される領域を、建造物又は風景画が印刷されている特徴領域として検出する。
【００７３】
また、例えば、特徴領域辞書５０８ａは、「背景模様」のテンプレートとして、複数の異なる背景の画像を記憶する。領域検出部５０８は、特徴領域辞書５０８ａに「背景模様」のテンプレートとして記憶されている画像とデータ記憶部５０２から入力される画像とで部分的に類似度を算出する。領域検出部５０８ａは、所定の閾値以上の類似度が算出される領域を、背景模様が印刷されている特徴領域として検出する。
【００７４】
またさらに、領域検出部５０８は、例えば、データ記憶部５０２から入力される画像において、濃淡値が低い画素が所定数以上連続した領域を透かしが施されている特徴領域として検出する。
【００７５】
なお、紙葉類Ｐには、一般的に金額が印刷されている可能性が高い。この為、特徴領域を検出する為のオブジェクトとして、「英数字による金額」と「肖像画」、「英数字による金額」と「建造物」、または、「英数字による金額」と、「風景画」などの組み合わせで選択されることが望ましい。
【００７６】
また、領域検出部５０８は、選択するオブジェクトを標準パターン評価部５１０の結果に基づいて変更することが出来る構成であってもよい。例えば、領域検出部５０８は、初期段階で「英数字による金額」を選択する。領域検出部５０８は、標準パターン評価部５１０の評価結果に応じて、「英数字による金額」と他のオブジェクトとを組み合わせて選択する。
【００７７】
標準パターン生成部５０９は、領域検出部５０８により検出した特徴領域の画像に基づいて標準パターンを生成する。標準パターン生成部５０９は、領域検出部５０８により検出した特徴領域を対象に、データ記憶部５０２から入力される画像から特徴情報を抽出し、標準パターン（未登録標準パターン）を生成する。
【００７８】
また、標準パターン生成部５０９は、領域検出部５０８により検出した特徴領域を対象に、予め標準パターン記憶部５０６に記憶されている標準パターンから特徴情報を抽出し、標準パターン（既存標準パターン）を生成する。
【００７９】
標準パターン生成部５０９は、画像の濃淡値を特徴情報として標準パターンを生成する。なお、標準パターン生成部５０９は、画像の濃淡値の微分値を特徴情報として標準パターンを生成する構成であってもよい。さらに、標準パターン生成部５０９は、領域検出部５０８により検出した特徴領域を分割する構成であってもよい。この場合、標準パターン生成部５０９は、分割した領域毎に濃淡値、または微分値を算出し、算出した濃淡値または微分値を特徴情報として標準パターンを生成する。
【００８０】
標準パターン評価部５１０は、標準パターン生成部５０９により生成した未登録標準パターンと、既存標準パターンとに基づいて未登録標準パターンの評価を行う。
【００８１】
標準パターン評価部５１０は、標準パターン生成部５０９により生成した未登録標準パターンと、既存標準パターンとの間で類似度を算出する。標準パターン評価部５１０は、例えば、単純類似度法、または複合類似度法により類似度を算出する。なお、既存標準パターンが複数存在する場合、標準パターン評価部５１０は、未登録標準パターンと全ての既存標準パターンとの間で類似度を算出する。
【００８２】
標準パターンの評価結果には、未登録標準パターンと既存標準パターンとの類似度差、及び紙葉類Ｐの画像上における特徴領域をオーバレイ表示した画像などが用いられる。
【００８３】
標準パターン評価部５１０は、算出した類似度の内の最小値を特定する。標準パターン評価部５１０は、特定した最小値と予め設定される閾値とを比較する。
【００８４】
特定した最小値が予め設定される閾値以上である場合、標準パターン評価部５１０は、未登録標準パターンの生成に用いた特徴領域が辞書に適していないと判断する。この場合、標準パターン評価部５１０は、他の特徴領域について処理を行う。
【００８５】
なお、標準パターン評価部５１０は、特徴領域を検出するために用いたパラメータと、標準パターンを生成する為に用いたパラメータとを図示しないメモリなどに保持する。標準パターン評価部５１０は、メモリに保持したパラメータを変更し、評価処理を再度行う。
【００８６】
特徴領域を検出する為のパラメータは、例えば、検出するオブジェクトを示すパラメータ、検出するオブジェクトのサイズを示すパラメータ、及び、検出評価閾値を示すパラメータなどがある。
【００８７】
また、標準パターンを生成する為のパラメータは、例えば、特徴領域の平行移動を示すパラメータ、ならびに、特徴領域内の分割数及び特徴次元数を示すパラメータなどがある。
【００８８】
特定した最小値が予め設定される未満である場合、標準パターン評価部５１０は、未登録標準パターンの生成に用いた特徴領域が辞書に適していると判断する。この場合、標準パターン評価部５１０は、生成した未登録標準パターンと評価結果とを制御部８に出力する。さらに標準パターン評価部５１０は、生成した未登録標準パターンを標準パターン記憶部５０６に登録する。
【００８９】
上記したように、券種検知部５３は、紙葉類Ｐから読み取る画像から、予め記憶されるテンプレートに近いパターンを有する領域を特徴領域として検出する。券種検知部５３は、検出した領域から標準パターンを生成する。また、券種検知部５３は、既存の標準パターンと生成した標準パターンとを比較することにより、既存の標準パターンとの類似度が低い標準パターンを特定する。券種検知部５３は、特定した標準パターンを辞書として記憶する。この結果、券種検知部５３は、未登録の紙葉類Ｐに対しても識別処理を行うことができるようになる。
【００９０】
これにより、容易に新たな券種の紙葉類Ｐを処理することが出来るようになる。また、未登録の券種の対応に必要なコスト及び時間を削減することができる。この結果、容易に未登録券を処理することが出来る紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供することができる。
【００９１】
次に、他の実施形態について説明する。  
図４は、本発明の他の実施形態に係る券種検知部５３の構成例について説明する為のブロック図である。
【００９２】
図４に示す券種検知部５３は、センサ５０１、データ記憶部５０２、動作切替部５０７、識別処理部５２０、及び登録処理部５３０を備える。なお、識別処理部５２０は、上記の実施形態と同様の構成である為、図示しない。また、上記の実施形態と同様の構成には同じ参照符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００９３】
図４に示す登録処理部５３０は、領域修正部５１１をさらに具備する。また、制御部８は、表示部８４をさらに具備する。表示部８４は、例えば液晶ディスプレイなどの表示装置を備える。表示部８４は、主制御部８１の制御に基づいて種々の情報を表示する。
【００９４】
例えば、主制御部８１は、標準パターン評価部５１０から送信される未登録標準パターンの画像、及び評価結果を表示部８４に表示するように制御する。操作者は、表示部８４に表示される標準パターン及び評価結果を確認することにより、特徴領域の妥当性を判断することが出来る。
【００９５】
領域修正部５１１は、操作者が操作部８３により入力する操作に基づいて、領域検出部５０８により検出した特徴領域を修正する。例えば、主制御部８１は、未登録標準パターンの画像と評価結果とに加えてさらに特徴領域を切り出す為のツールなどを表示する。これにより、操作者は、表示部８４を確認することにより容易に特徴領域を切り出す為の操作を行うことができる。
【００９６】
領域修正部５１１は、修正した特徴領域を示す情報及び画像を標準パターン生成部５０９に出力する。標準パターン生成部５０９は、受信する特徴領域及び画像に基づいて標準パターン（未登録標準パターン）を生成する。標準パターン評価部５１０は、生成された未登録標準パターンと既存の標準パターンとに基づいて評価処理を再度行う。
【００９７】
上記したように、領域修正部５１１は、入力される操作に基づいて特徴領域を修正する。さらに、表示部８４に標準パターン及び評価結果などを表示することにより、操作者は、容易に特徴領域を修正する為の操作を行うことができる。この結果、容易に未登録券を処理することが出来る紙葉類処理装置、及び紙葉類処理方法を提供することができる。さらに、生成される標準パターンの精度を高める事ができる。
【００９８】
なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具現化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１…紙葉類処理装置、２…供給部、３…取り出し部、４…搬送状態検知部、５…紙葉類識別部、６…検知部、７…集積部、８…制御部、９…排除券集積部、４１…搬送部、５１…真偽検知部、５２…正損検知部、５３…券種検知部、７１…正券集積部、７２…損券集積部、８１…主制御部、８２…総合判定部、８３…操作部、８４…表示部、５０１…センサ、５０２…データ記憶部、５０３…特徴抽出部、５０４…類似度演算部、５０５…判定部、５０６…標準パターン記憶部、５０７…動作切替部、５０８…領域検出部、５０８ａ…特徴領域辞書、５０９…標準パターン生成部、５１０…標準パターン評価部、５１１…領域修正部、５２０…識別処理部、５３０…登録処理部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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