(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体表面のランダムパターンを表面パターンとして該物体表面の同一箇所から複数回取得する表面パターン取得手段と、
前記複数の表面パターンのうち他の表面パターンとの相互の類似度の平均値を標準偏差または分散で除した値が最も大きい表面パターンを基準パターンとして決定する基準パターン決定手段と、
前記基準パターンと前記表面パターン取得手段があらためて取得した表面パターンとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段が算出した類似度に基づき前記基準パターンと該表面パターンとの同一性を判定する同一性判定手段と、を備えることを特徴とする真偽判定装置。
【請求項２】
請求項１記載の真偽判定装置において、前記同一性判定手段は、類似度の平均値と標準偏差とに基づいて決定された閾値を用いて同一性を判定することを特徴とする真偽判定装置。
【請求項３】
コンピュータを、
物体表面のランダムパターンを表面パターンとして該物体表面の同一箇所から複数回取得し、前記複数の表面パターンのうち他の表面パターンとの相互の類似度の平均値を標準偏差または分散で除した値が最も大きい表面パターンを基準パターンとして決定する基準パターン決定手段、
前記基準パターンとあらためて取得した表面パターンとの類似度を算出する類似度算出手段、及び
前記類似度算出手段が算出した類似度に基づき、前記基準パターンと該表面パターンとの同一性を判定する同一性判定手段、
として機能させることを特徴とする真偽判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、真偽判定装置及び真偽判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、紙幣や有価証券等の紙類、あるいはクレジットカードやキャッシュカード等のカード類その他の物体の偽造が問題となっており、対象物体の真偽を判定する装置・方法が種々提案されている。例えば、下記特許文献１には、画像から任意の特徴（虹彩等）を抽出して個体識別を行う個体識別装置が開示されている。
【０００３】
上述した真偽判定装置においては、本物を偽物として排除する誤判定率（ＦＲＲ：False  Reject Rate）と、偽物を本物として許容する誤判定率（ＦＡＲ：False Accept Rate）とが利便性と安全性に関係し、互いにトレードオフの関係にある。安全性を重視して偽物を排除しようとすると本物が排除される率も高くなり利便性が悪くなる。逆に、利便性を重視すれば偽物が許容されて安全性が損なわれる。このため、誤判定率（ＦＲＲ及びＦＡＲ）を低減し、利便性と安全性をともに向上させることが要請される。
【特許文献１】特開２００１−１６７２７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、真偽判定の基準となる基準パターンを、誤判定率を低減できるものに設定できる真偽判定装置及び真偽判定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、請求項１記載の真偽判定装置の発明は、物体表面のランダムパターンを表面パターンとして複数回取得する表面パターン取得手段と、前記複数回取得した表面パターン相互の類似度の平均値と標準偏差または平均値と分散に基づいて基準パターンを決定する基準パターン決定手段と、前記基準パターンと前記表面パターン取得手段があらためて取得した表面パターンとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段が算出した類似度に基づき、前記基準パターンと前記表面パターンとの同一性を判定する同一性判定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記表面パターン取得手段が、物体表面の同一箇所から複数の表面パターンを取得することを特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記基準パターン決定手段が、取得した順番が同じ表面パターン同士の類似度を除いて基準パターンを決定することを特徴とする。
【０００８】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の発明において、前記基準パターン決定手段が、複数の表面パターンのうち、他の表面パターンとの間の類似度の平均値を標準偏差または分散で除した値が最も大きい表面パターンを基準パターンとして決定することを特徴とする。
【０００９】
請求項５記載の発明は、請求項２から請求項４のいずれか一項記載の発明において、前記同一性判定手段が、類似度の平均値と標準偏差とに基づいて決定された閾値を用いて同一性を判定することを特徴とする。
【００１０】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記表面パターン取得手段が、物体表面の所定領域から、所定距離ずつ取得箇所をずらしながら複数の表面パターンを取得することを特徴とする。
【００１１】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の発明において、前記基準パターン決定手段が、複数の表面パターンのうち、他の表面パターンとの間で求めた類似度の平均値と標準偏差または分散とを乗算した値が最も小さい表面パターンを基準パターンとして決定することを特徴とする。
【００１２】
請求項８記載の発明は、請求項６または請求項７記載の発明において、前記基準パターン決定手段が、同じ取得箇所の表面パターン及びその近傍の表面パターンの類似度を除いて基準パターンを決定することを特徴とする。
【００１３】
請求項９記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記表面パターン取得手段が、物体表面の同一領域から、所定距離ずつ取得箇所をずらしながら複数の表面パターンを取得する処理を複数回繰り返すことを特徴とする。
【００１４】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の発明において、前記基準パターン決定手段が、類似度の平均値を標準偏差または分散で除した値及び平均値と標準偏差または分散とを乗算した値とに基づいて基準パターンを決定することを特徴とする。
【００１５】
請求項１１記載の発明は、請求項１から請求項１０のいずれか一項記載の発明において、前記同一性判定手段が、異なる物体表面または同一の物体表面の異なる領域においてそれぞれ前記同一性の判定を行い、判定結果のＡＮＤ条件またはＯＲ条件に基づいて前記基準パターンと前記表面パターンとの同一性を判定することを特徴とする。
【００１６】
請求項１２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記表面パターン取得手段が、異なる物体表面または同一の物体表面の異なる箇所から複数の表面パターンを取得し、前記基準パターン決定手段が、前記複数の表面パターンのうち、他の表面パターンとの間で求めた類似度の平均値と標準偏差または分散とを乗算した値が最も小さい表面パターンを基準パターンとして決定することを特徴とする。
【００１７】
請求項１３記載の真偽判定プログラムの発明は、コンピュータを、物体表面のランダムパターンを表面パターンとして複数回取得し、前記表面パターン相互の類似度の平均値と標準偏差または平均値と分散に基づいて基準パターンを決定する基準パターン決定手段、前記基準パターンとあらためて取得した表面パターンとの類似度を算出する類似度算出手段、及び前記類似度算出手段が算出した類似度に基づき、前記基準パターンと前記表面パターンとの同一性を判定する同一性判定手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１の発明によれば、物体表面から複数回取得した表面パターン相互の類似度の平均値と標準偏差または平均値と分散に基づいて基準パターンを決定するので、真偽判定用の表面パターンを読み取る際のばらつきに基づく誤判定を低減できる。
【００１９】
請求項２から請求項４の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、本物を偽物として排除する誤判定率を低減できる基準パターンを決定することができる。
【００２０】
請求項５の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、本物を偽物として排除する誤判定率を低減できる閾値により同一性を判定することができる。
【００２１】
請求項６から請求項８の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、偽物を本物として許容する誤判定率を低減できる基準パターンを決定することができる。
【００２２】
請求項９及び請求項１０の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、本物を偽物として排除する誤判定率及び偽物を本物として許容する誤判定率を低減できる基準パターンを決定することができる。
【００２３】
請求項１１の発明によれば、単一の物体表面について真偽判定をする場合に較べて、本物を偽物として排除する誤判定率及び偽物を本物として許容する誤判定率のいずれか一方または両方が低減された真偽判定を実現できる。
【００２４】
請求項１２の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、偽物を本物として許容する誤判定率を低減できる基準パターンを決定することができる。
【００２５】
請求項１３の発明によれば、物体表面から複数回取得した表面パターン相互の類似度の平均値と標準偏差または平均値と分散に基づいて基準パターンを決定するので、真偽判定用の表面パターンを読み取る際のばらつきに基づく誤判定を低減できる真偽判定プログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００２７】
図１には、本発明にかかる真偽判定装置の一実施形態の構成例が示される。図１において、真偽判定装置は、表面パターン取得部１０と情報処理装置１２とを含んで構成されている。
【００２８】
表面パターン取得部１０は、紙幣、有価証券、カード等の真偽判定対象物１４に設定された判定領域１６の表面のランダムパターン画像を表面パターンとして取得し、この表面パターンを情報処理装置１２に転送する。
【００２９】
情報処理装置１２は、上記表面パターンを受け取り、真偽判定対象物１４の真偽判定の基準となる基準パターンを決定する。また、その後に表面パターン取得部１０があらためて取得した表面パターンと上記基準パターンとを使用して真偽判定対象物１４の真偽を判定する。
【００３０】
ここで、真偽判定対象物１４が紙の場合、その表面は植物繊維が複雑に絡み合ってできたランダムなパターン（模様）となっている。また、真偽判定対象物１４が金属製またはプラスチック製の板である場合、その表面は各種表面処理の結果、ランダムなパターンが形成されている。従って、このランダムパターンを使用して真偽判定対象物１４の真偽を判定することができる。
【００３１】
上記表面パターン取得部１０は、真偽判定対象物１４が挿入される挿入口１８と、この挿入口１８に挿入された真偽判定対象物１４の判定領域１６の画像（表面パターン）を取得するカメラ２０と、このカメラ２０による表面パターンの取得手順を制御するとともに、取得された表面パターンを情報処理装置１２に転送する制御部２２とを有する。上記カメラ２０は、例えばＣＣＤ（電荷結合素子）で構成することができる。なお、図１の例では、表面パターン取得部１０が真偽判定対象物１４を挿入するための挿入口１８を有しているが、これに限定されず、判定領域１６の表面パターンをカメラ２０により撮影できる構成であればよい。また、表面パターンの取得処理には、カメラ２０に限定されず、例えばスキャナ等の画像読取装置を使用してもよい。また、制御部２２は、適宜なコンピュータにより構成することができる。
【００３２】
上記情報処理装置１２は、所定のプログラムがインストールされたコンピュータにより構成することができる。この情報処理装置１２では、表面パターン取得部１０が取得した、判定領域１６の複数の表面パターンを使用して予め決定した基準パターンを格納している。また、この基準パターンと表面パターン取得部１０が判定領域１６からあらためて取得した表面パターンとの類似度を算出する。ここで、類似度とは、上記基準パターンと表面パターンとの同一性の指標となる情報であり、例えば相関値があげられる。また、相関値を複数回求め、その最大値、最小値、標準偏差等を組み合わせた情報としてもよい。
【００３３】
次に、情報処理装置１２は、上記算出した類似度に基づき、基準パターンと表面パターンとの同一性を判定し、真偽判定対象物１４の真偽を判定する。
【００３４】
なお、情報処理装置１２は、ネットワーク等の通信手段２４を介してサーバコンピュータ２６と接続され、上記決定した基準パターンをサーバコンピュータ２６に格納する構成としてもよい。この場合には、真偽判定対象物１４の真偽判定の際に使用する基準パターンを、通信手段２４を介してサーバコンピュータ２６から取得する。また、真偽判定対象物１４の真偽判定履歴をサーバコンピュータ２６に格納してもよい。この履歴には、例えば真偽判定日時、真偽判定依頼者、真偽判定結果等を含ませることができる。
【００３５】
また、表面パターン取得部１０と情報処理装置１２とを互いに遠隔地に配置し、通信手段２４を介して接続する構成としてもよい。
【００３６】
図２には、上記情報処理装置１２を実現するコンピュータのハードウェア構成の例が示される。図２において、情報処理装置１２は、中央処理装置（例えばＣＰＵを用いることができる）２８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３０、通信インターフェース３２、表示装置３４、入力装置３６及びハードディスク装置（ＨＤＤ）３８を含んで構成されている。また、これらの構成要素は、バス４０により互いに接続されている。
【００３７】
ＣＰＵ２８は、ＲＡＭ３０に格納されている制御プログラムに基づいて、後述する各部の動作を制御する。ＲＡＭ３０は主としてＣＰＵ２８の作業領域として機能する。
【００３８】
また、通信インターフェース３２は、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ポート、ネットワークポート等の適宜な通信インターフェースにより構成され、ＣＰＵ２８が外部の装置との間でデータの授受を行うために使用する。
【００３９】
また、表示装置３４は、液晶ディスプレイ等により構成され、真偽判定対象物１４の真偽判定の結果等を表示する。
【００４０】
また、入力装置３６は、キーボード・ポインティングデバイス等により構成され、使用者が動作指示等を入力するために使用する。
【００４１】
また、ハードディスク装置３８は、大容量の記憶装置であり、後述する処理に必要となる種々のデータを格納することができる。
【００４２】
なお、情報処理装置１２は、上記表示装置３４及び入力装置３６を含まない構成とすることもできる。
【００４３】
図３には、図２に示されたコンピュータにより実現される情報処理装置１２の一実施形態における機能ブロック図が示される。図３において情報処理装置１２は、画像データ受付部４２、基準パターン決定部４４、基準パターン格納部４６、類似度算出部４８及び同一性判定部５０を含んで構成されている。これらの各機能のうち、画像データ受付部４２、基準パターン決定部４４、類似度算出部４８及び同一性判定部５０は、中央処理装置（例えばＣＰＵを用いることができる）２８及びＣＰＵの処理動作を制御するプログラム等により実現され、基準パターン格納部４６は、ＲＡＭ３０、ハードディスク装置３８その他のコンピュータが読み取り可能な記憶装置等で実現される。
【００４４】
画像データ受付部４２は、表面パターン取得部１０が取得した、真偽判定対象物１４に形成された判定領域１６の表面パターンを受け付ける。なお、画像データ受付部４２は、後述する基準パターンを決定する処理の場合は複数の表面パターンを受け付ける。この複数の表面パターンの決定方法については後述する。
【００４５】
基準パターン決定部４４は、画像データ受付部４２が受け付けた複数の上記表面パターン相互の類似度の平均値と標準偏差または平均値と分散に基づいて、同一性判定部５０が真偽判定対象物１４の真偽の判定に使用する基準パターンを決定する。上記複数の表面パターン相互の類似度は、類似度算出部４８が算出する。また、基準パターンの決定方法の詳細については後述する。
【００４６】
基準パターン格納部４６は、上記基準パターン決定部４４が決定した基準パターンの画像データを格納する。
【００４７】
類似度算出部４８は、画像データ受付部４２が受け付けた複数の上記表面パターン相互の類似度及び表面パターン取得部１０があらためて取得した表面パターンと基準パターン格納部４６に格納されている基準パターンとの類似度を算出する。この場合、表面パターンと基準パターンとは、識別情報（ＩＤ番号等）により対応付けが行われる構成が好適である。
【００４８】
同一性判定部５０は、類似度算出部４８が算出した類似度に基づき、上記基準パターンと表面パターンとの同一性を判定する。同一性が肯定された場合は、真偽判定対象物１４が真（本物）であり、否定された場合は、偽（偽物）であると判断される。
【００４９】
図４には、基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法の例が示される。なお、複数の表面パターンの決定は、表面パターンを取得する度に利用者が指定してもよいし、表面パターン取得部１０の制御部２２が制御してもよい。
【００５０】
図４において、複数の表面パターンは、判定領域１６の略同一箇所のｎ個（ｎは２以上の自然数）の画像である。
【００５１】
情報処理装置１２の類似度算出部４８は、画像データ受付部４２を介して上記ｎ個の画像を表面パターンとして受け取り、表面パターンｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）と表面パターンｉ以外の表面パターンとの類似度（相関値等）を計算する。基準パターン決定部４４は、それぞれの表面パターンｉについて、類似度算出部４８が算出した他の表面パターンとの類似度の平均値と標準偏差または分散とを算出する。次に、基準パターン決定部４４は、平均値を標準偏差または分散で除した値（平均値÷標準偏差または平均値÷分散)が最も大きい表面パターンを基準パターンとして決定する。これにより、他の表面パターンとの類似度が高く、且つ類似度のばらつきが小さい表面パターンを基準パターンとできるので、本物を偽物として排除する誤判定率（ＦＲＲ）を低減することができる。
【００５２】
図５には、図４に示された実施形態において、表面パターンの数が５個の場合の基準パターンの決定手順の説明図が示される。図５では、各表面パターン１〜５について、他の表面パターンとの類似度（本例では相関値）の計算結果の数値例が記載されており、これらの類似度の平均値と標準偏差（σｎ−１）が、各表面パターン１〜５毎に算出されている。
【００５３】
また、ＦＲＲに関する評価値として、
ＦＲＲに関する評価値＝平均値÷標準偏差
の値も算出されている。なお、標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。
【００５４】
図５の例では、表面パターン１の評価値が最も大きい値（２１．７４）となっており、基準パターン決定部４４は、表面パターン１を基準パターンとして決定する。
【００５５】
以上のようにして決定した基準パターンは、基準パターン格納部４６に格納する。この際、基準パターンに決定された表面パターンと他の表面パターンとの類似度の平均値、標準偏差（分散）も基準パターン格納部４６に格納し、合わせて最大値、最小値、中央値などを格納してもよい。
【００５６】
図６には、基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法の他の例が示される。図６において、複数の表面パターンは、判定領域１６を、表面パターンより広い領域に設定し、その判定領域１６内で表面パターンのサイズを切り出し、判定領域１６中で、例えば１画素ずつ図の左右、上下に平行移動しながら取得した画像である。図６の例では、図の横方向（ｘ方向）と縦方向（ｙ方向）にｎ個ずつの画像があり、総計ｎ×ｎ個の表面パターンが取得される。
【００５７】
情報処理装置１２の類似度算出部４８は、上記平行移動しながら取得した表面パターン相互の類似度を計算する。次に、基準パターン決定部４４は、各表面パターンと上記ｎ×ｎ個の表面パターンとの間の類似度の平均値と標準偏差または分散とを乗算し（平均値×標準偏差または平均値×分散）、その絶対値が最も小さい表面パターンを基準パターンとして決定する。なお、本実施形態においては、同じ取得位置同士の表面パターン間の類似度（相関値＝１）及びある表面パターンとその近傍の表面パターンとの類似度は、基準パターンを決定する処理から除外するのが好適である。これにより、他の表面パターンとの類似度が低く、且つ類似度のばらつきが小さい表面パターン（判定領域１６内で特徴的な部分）を基準パターンとすることができる。通常、偽物には上記特徴的な表面パターンは存在する確率が低いので、特徴的な表面パターンを基準パターンとすることにより、偽物を本物として許容する誤判定率（ＦＡＲ）を低減することができる。
【００５８】
以上のようにして決定した基準パターンは、基準パターン格納部４６に格納する。この際、基準パターンに決定された表面パターンと他の表面パターンとの類似度の平均値、標準偏差（分散）も基準パターン格納部４６に格納し、合わせて最大値、最小値、中央値などを格納してもよい。
【００５９】
図７には、図６に示された実施形態において行った類似度（本例では相関値）の計算結果の例が示される。図７では、（ｘ，ｙ）＝（１０，１５）の位置の表面パターンと他の表面パターンとの間の相関値が計算されている。なお、基準パターンを決定する処理においては、図６に示されたｎ×ｎ個の表面パターン全てについて、類似度の平均値及び標準偏差を求める必要があるので、類似度の計算を総計ｎ４回実施することになる。
【００６０】
図７に示された計算結果には、（ｘ，ｙ）＝（１０，１５）同士の値（相関値＝１）、及び（ｘ，ｙ）＝（１０，１５）とその近傍との値も含まれている。上述したように、本実施形態では、判定領域１６内で特徴的な部分を基準パターンとするが、同じ取得箇所同士の表面パターン間の類似度（相関値＝１）及びある表面パターンとその近傍の表面パターンとの類似度を基準パターンの決定処理に使用すると、特徴的な部分の抽出に妨げとなるので、この部分の相関値を除外する。図７では、（ｘ，ｙ）＝（１０，１５）とその近傍の上下左右３画素範囲内が除外されており、斜線で示された７×７＝４９個の相関値が基準パターンの決定処理から除外されている。
【００６１】
基準パターン決定部４４は、以上のようにして計算した類似度の平均値と標準偏差とを各表面パターン毎に算出し、ＦＡＲに関する評価値として、
ＦＡＲに関する評価値＝−ｌｏｇ１０（（平均値×標準偏差）の絶対値）
の値を算出する。なお、標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。基準パターン決定部４４は、上記評価値が最も大きい（（平均値×標準偏差）の絶対値が最も小さい）値となる表面パターンを基準パターンとして決定する。
【００６２】
以上のようにして決定した基準パターンは、基準パターン格納部４６に格納する。この際、基準パターンに決定された表面パターンと他の表面パターンとの類似度の平均値、標準偏差（分散）、ＦＡＲに関する評価値も基準パターン格納部４６に格納し、合わせて類似度の最大値、最小値、中央値などを格納してもよい。
【００６３】
以上に述べた図４〜図７の実施形態において決定された基準パターンを使用して真偽判定対象物１４の真偽判定を行うには、真偽判定の対象となる真偽判定対象物１４の判定領域１６から表面パターン取得部１０があらためて表面パターンを取得し、この表面パターンと基準パターンとの類似度を類似度算出部４８が算出し、算出された類似度が所定の閾値を超えているか否かを同一性判定部５０が判定する。この場合、類似度が閾値を超えていれば同一と判定し、真偽判定対象物１４が本物であると判断する。なお、上記閾値は、予め決定した値を使用してもよいし、後述する図８、図９の実施形態の手順により補正または決定した閾値を使用してもよい。
【００６４】
さらに、上記閾値は、表面パターンの取得条件の差異による類似度のばらつきが例えば正規分布とした場合、以下のように決定してもよい。
【００６５】
まず図４、図５の実施形態においては、ＦＲＲ＝５０％許容ということならば、類似度の平均値を閾値とする。ＦＲＲ＝９９．８６％として本物の大多数を排除してまで厳しく偽物を排除するなら、類似度の平均値＋３×標準偏差を閾値とする。逆に、ＦＲＲ＝０．１３５％として、ある程度の偽物の混入を許しても大多数の本物の排除を回避するなら、類似度の平均値−３×標準偏差を閾値とする。
【００６６】
また、図６、図７の実施形態においては、上記ＦＲＲの代わりにＦＡＲについての閾値を同様に決定することができる。
【００６７】
図８には、基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法のさらに他の例が示される。図８において、複数の表面パターンは、図６で説明した取得方法を複数回実行（Ａセット、Ｂセット…）して取得した画像である。図８の例では、各セット毎に図の横方向（ｘ方向）と縦方向（ｙ方向）にｎ個ずつの画像があり、総計ｎ×ｎ×セット数個の表面パターンが取得される。
【００６８】
情報処理装置１２の類似度算出部４８は、あるセット（例えばＡセット）に属する全ての表面パターンのそれぞれと、その各表面パターンが属するＡセットとは異なる全てのセット（例えばＢセット、Ｃセット、Ｄセット…）に属する各表面パターンとの間の類似度（例えば相関値）を計算する。すなわち、類似度の計算は、ｎ×ｎ×（ｎ×ｎ×（セット数−１））回実施される。
【００６９】
ここで、例えばＡセット以外のあるセットにて、Ａセットのある表面パターンとの類似度が一番高い表面パターンは、上記Ａセットのある表面パターンと同じ位置の表面パターンであると判断される。すなわち本物対本物の類似度として求められる。これらの類似度は、Ａセットの全ての表面パターンｎ×ｎ個それぞれに対して、他のセットでそれぞれ１個得られるので、ｎ×ｎ×（セット数−１）個となる。
【００７０】
また、Ａセット以外のあるセットにて、Ａセットのある表面パターンとの類似度が一番高い表面パターン及びその近傍を除いた表面パターンと上記Ａセットのある表面パターンとの類似度は、本物対偽物の類似度として求められる。上記近傍として除外される表面パターンを除いた表面パターンの残数は、Ａセットのある表面パターンとの類似度が最も高い表面パターンが判定領域１６の縁近辺にあると小さくなるので一意には決まらないが、例えば図７と同様に７×７個の表面パターンを近傍とすると、ｎ×ｎ×（（ｎ×ｎ−７×７）×（セット数−１））よりは大きく、ｎ×ｎ×（（ｎ×ｎ−１）×（セット数−１））よりは小さくなる。
【００７１】
次に、基準パターン決定部４４は、上記算出した類似度に基づき、ＦＲＲ及びＦＡＲに関する以下の評価値を算出する。
【００７２】
まず、上記本物対本物の類似度及び本物の最近傍（例えば上下左右に１画素ずれた）表面パターンとの類似度によりその平均値と標準偏差とを求める。次に、図５の場合と同様の式によりＦＲＲに関する評価値を計算する。なお、上記標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。
ＦＲＲに関する評価値＝平均値÷標準偏差
【００７３】
このＦＲＲに関する評価値は、上記Ａセットに属するｎ×ｎ個の表面パターンのそれぞれについて算出される。
【００７４】
また、上記本物対偽物の類似度によりその平均値と標準偏差とを求める。次に、図７の場合と同様の式によりＦＡＲに関する評価値を計算する。なお、上記標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。
ＦＡＲに関する評価値＝−ｌｏｇ１０（（平均値×標準偏差）の絶対値）
【００７５】
このＦＡＲに関する評価値も、上記Ａセットに属するｎ×ｎ個の表面パターンのそれぞれについて算出される。
【００７６】
次に、上記ＦＲＲとＦＡＲとに関する評価値を使用して、ＦＲＲとＦＡＲの総合評価値を次の式により計算する。
総合評価値＝ＦＲＲに関する評価値×ＦＡＲに関する評価値
【００７７】
この総合評価値も、上記Ａセットに属するｎ×ｎ個の表面パターンのそれぞれについて算出される。
【００７８】
さらに、上記Ａセットに属するｎ×ｎ個の表面パターンの内、最外周に位置するものを除いた表面パターン（例えば、図７においてｘ＝１〜ｎ−１、ｙ＝１〜ｎ−１の範囲の表面パターン）のそれぞれ、及びその周囲に隣接する周辺８個の表面パターンの合計９個の表面パターンの組をそれぞれ取り出し、その組の総合評価値の平均値と標準偏差とを求め、次の式により最終評価値を求める。なお、上記標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。
最終評価値＝総合評価値の平均値÷総合評価値の標準偏差
【００７９】
図４、図５で説明したように、ＦＲＲに関する評価値が大きいほどＦＲＲを低減することができる。また、図６、図７で説明したように、ＦＡＲに関する評価値が大きいほどＦＡＲを低減することができる。従って、上記総合評価値が大きい表面パターンでは、ＦＲＲとＦＡＲとの両方を低減することができる。本実施形態では、基準パターン取得時の画素ずれも考慮して、上記９個の表面パターンにより構成される組の総合評価値の平均値を総合評価値の標準偏差で除算した最終評価値を使用することにより、判定領域１６内の、上記総合評価値の局部的な平均値が高く、ばらつきが小さい部分から基準パターンを決定することができる。
【００８０】
基準パターン決定部４４は、上記最終評価値が最も大きくなる組の９個の表面パターンの内、その中心に位置する表面パターンを基準パターンとして決定する。
【００８１】
以上のようにして決定した基準パターンは、基準パターン格納部４６に格納する。この際、基準パターンに決定された表面パターンについてのＦＲＲに関する評価値の平均値と標準偏差、ＦＡＲに関する評価値の平均値と標準偏差、最終評価値算出時の総合評価の平均値と総合評価値の標準偏差を登録してもよい。
【００８２】
図９には、類似度算出部４８が算出した類似度（本例では相関値）と誤判定率（ＦＲＲ及びＦＡＲ）との関係が示される。図９では、横軸が相関値（−１〜１）であり、縦軸が誤判定率である。
【００８３】
図９において、相関値は、図８におけるＡセットに属する全ての表面パターンのそれぞれと、Ａセット以外の全てのセット（例えばＢセット、Ｃセット、Ｄセット…）に属する各表面パターンとの間の相関値であり、類似度算出部４８が算出した値である。これらの相関値の内、Ａセットの各表面パターンと他のセットのそれぞれ同じ位置の表面パターンとの相関値、すなわち本物対本物の相関値の頻度の累積曲線が図９のＦＲＲ曲線である。ある相関値を指定した場合のＦＲＲ曲線の値（誤判定率）が、その相関値を閾値とした場合のＦＲＲの値となっている。
【００８４】
同様に、Ａセットの各表面パターンと他のセットのそれぞれ同じ位置及びその近傍を除いた表面パターンとの相関値、すなわち本物対偽物の相関値の頻度の累積曲線が図９のＦＡＲ曲線である。ある相関値を設定した場合のＦＡＲ曲線の値（誤判定率）が、その相関値を閾値とした場合のＦＡＲの値となっている。
【００８５】
なお、Ａセットに属する全ての表面パターンの代わりに、上述した基準パターンとして決定された表面パターンとの相関値を計算し、ＦＲＲ曲線及びＦＡＲ曲線を求めてもよい。
【００８６】
図９に示されるように、本実施形態ではＦＲＲ及びＦＡＲの両方を０にできる相関値が存在している。従って、この値に基づいて、同一性判定部５０の同一性判定に使用する閾値を決定し、または予め決定されていた閾値を補正することができる。
【００８７】
また、図９に示されたＦＲＲ曲線及びＦＡＲ曲線は、基準パターンとともに基準パターン格納部４６に格納するのが好適である。この際、曲線のまま格納してもよいが、ＦＲＲとＦＡＲの代表的な値とその閾値を格納してもよい。
【００８８】
また、本発明にかかる真偽判定装置の一実施形態として、異なる真偽判定対象物１４の物体表面または同一の真偽判定対象物１４の物体表面の異なる箇所に設定された複数の判定領域１６の各々について、上記図４〜図９の方法により、それぞれ真偽判定対象物１４の同一性の判定を行う構成としてもよい。このとき、各判定領域１６毎の判定結果をＡＮＤ（論理積）条件またはＯＲ（論理和）条件により処理した結果に基づいて基準パターンと表面パターンとの同一性を判定する。ＡＮＤ条件とＯＲ条件のいずれを使用するかは、ＦＲＲとＦＡＲのいずれを重視するかによって決めることができる。すなわち、ＡＮＤ条件を使用すると、ＦＡＲは低くなるがＦＲＲが高くなる。一方、ＯＲ条件を使用すると、ＦＲＲが低くなるがＦＡＲが高くなる。そこで、真偽判定装置の使用目的に応じてＡＮＤ条件とＯＲ条件のいずれか一方のみを使用してもよいし、ＡＮＤ条件とＯＲ条件とを混在して使用してもよい。なお、本実施形態では、複数の判定領域１６の材料組成や製造方法が違っていてもよい。
【００８９】
図１０には、基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法のさらに他の例が示される。図１０において、複数の表面パターンは、異なる真偽判定対象物１４の物体表面または同一の真偽判定対象物１４の物体表面の異なる箇所に設定された判定領域１６から１個ずつ取得されるｎ（ｎは２以上の自然数）個の画像である。なお、本実施形態は、異なる物体表面または同一の物体表面の異なる箇所に設定された判定領域１６の材料組成や製造方法が同じであり、表面状態の微細な違いだけが各判定領域１６に固有である場合に適用される。
【００９０】
情報処理装置１２の類似度算出部４８は、画像データ受付部４２を介して上記ｎ個の画像を表面パターンとして受け取り、表面パターンｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）と表面パターンｉ以外の表面パターンとの類似度を計算する。基準パターン決定部４４は、それぞれの表面パターンｉについて、類似度算出部４８が算出した他の表面パターンとの類似度の平均値と標準偏差または分散とを算出する。次に、基準パターン決定部４４は、類似度の平均値と標準偏差または分散とを乗算し（平均値×標準偏差または平均値×分散)、その絶対値が最も小さい表面パターンを基準パターンとして決定する。これにより、他の判定領域１６から取得した表面パターンとの類似度が低く、且つ類似度のばらつきが小さい表面パターン（特徴的な表面パターン）を基準パターンとすることができる。このような基準パターンを使用することにより、図６、図７の場合と同様に、偽物を本物として許容する誤判定率（ＦＡＲ）を低減することができる。
【００９１】
図１１には、図１０に示された実施形態において、表面パターンの数が５個の場合の基準パターンの決定手順の説明図が示される。図１１では、各表面パターン１〜５について、他の表面パターンとの類似度（本例では相関値）の計算結果の数値例が記載されており、これらの類似度の平均値と標準偏差（σｎ−１）が、各表面パターン１〜５毎に算出されている。また、ＦＡＲに関する評価値として、
ＦＡＲに関する評価値＝−ｌｏｇ１０（（平均値×標準偏差）の絶対値）
の値も算出されている。なお、標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。基準パターン決定部４４は、上記評価値が最も大きい（（平均値×標準偏差）の絶対値が最も小さい）値となる表面パターンを基準パターンとして決定する。
【００９２】
図１１の例では、表面パターン１の評価値が最も大きい値（３．８２８）となっており、基準パターン決定部４４は、表面パターン１を基準パターンとして決定する。
【００９３】
以上のようにして決定した基準パターンは、基準パターン格納部４６に格納する。この際、基準パターンに決定された表面パターンと他の表面パターンとの類似度の平均値、標準偏差（分散）、ＦＡＲに関する評価値も基準パターン格納部４６に格納し、合わせて最大値、最小値、中央値などを格納してもよい。
【００９４】
図１２には、本実施形態にかかる真偽判定装置の動作例のフローが示される。図１２において、画像データ受付部４２が、表面パターン取得部１０から、真偽判定対象物１４に形成された判定領域１６の表面パターンを複数受け付けると（Ｓ１）、類似度算出部４８が、上記複数の表面パターン相互の類似度を算出する（Ｓ２）。この場合、同じ表面パターン同士の類似度は除外してもよい。
【００９５】
基準パターン決定部４４は、上記類似度算出部４８が算出した複数の類似度の平均値と標準偏差とを算出する（Ｓ３）。また、基準パターン決定部４４は、算出した類似度の平均値と標準偏差とに基づいて、同一性判定部５０が真偽判定対象物１４の真偽の判定に使用する基準パターンを決定する（Ｓ４）。なお、標準偏差の代わりに分散を使用してもよい。決定された基準パターンは、基準パターン格納部４６に格納する。
【００９６】
次に、真偽判定対象物１４の真偽を判定する場合には、画像データ受付部４２が、表面パターン取得部１０があらためて真偽判定対象物１４の判定領域１６から取得した表面パターンを受け付ける（Ｓ５）。
【００９７】
類似度算出部４８は、上記あらためて取得した表面パターンと基準パターン格納部４６に格納されている基準パターンとの類似度を算出する（Ｓ６）。同一性判定部５０は、類似度算出部４８が算出した類似度に基づき、上記基準パターンと表面パターンとの同一性を判定する。同一性判定部５０は、同一性が肯定された場合は、真偽判定対象物１４が本物であり、否定された場合は、偽物であると判断する（Ｓ７）。
【００９８】
なお、上述した、図１２の各ステップを実行するためのプログラムは、記録媒体に格納することも可能であり、また、そのプログラムを通信手段によって提供することもできる。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えることもできる。
【００９９】
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
【０１００】
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
【０１０１】
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能である。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に乗せて搬送することも可能である。
【０１０２】
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本発明にかかる真偽判定装置の一実施形態の構成例を示す図である。
【図２】図１の情報処理装置を実現するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】図２に示されたコンピュータにより実現される情報処理装置の一実施形態における機能ブロック図である。
【図４】基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法の例を示す図である。
【図５】図４において、表面パターンの数が５個の場合の基準パターンの決定手順の説明図である。
【図６】基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法の他の例を示す図である。
【図７】図６に示された実施形態において行った類似度の計算結果の例を示す図である。
【図８】基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法のさらに他の例を示す図である。
【図９】類似度算出部が算出した類似度と誤判定率との関係を示す図である。
【図１０】基準パターンを決定するために取得する複数の表面パターンの決定方法のさらに他の例を示す図である。
【図１１】図１０において、表面パターンの数が５個の場合の基準パターンの決定手順の説明図である。
【図１２】本発明にかかる真偽判定装置の動作例のフロー図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１０  表面パターン取得部、１２  情報処理装置、１４  真偽判定対象物、１６  判定領域、１８  挿入口、２０  カメラ、２２  制御部、２４  通信手段、２６  サーバコンピュータ、２８  中央処理装置（ＣＰＵ）、３０  ＲＡＭ、３２  通信インターフェース、３４  表示装置、３６  入力装置、３８  ハードディスク装置、４０  バス、４２  画像データ受付部、４４  基準パターン決定部、４６  基準パターン格納部、４８  類似度算出部、５０  同一性判定部。
【図１】
0004766008.tif 000002
【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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【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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