(57)【要約】【課題】紙葉類の折り目等による変動を予測可能とし、従来よりも変動にロバストな判別アルゴリズムを実現でき、紙葉類に折り目等が付いていても高いマッチング度を得ることができる紙葉類判別方法および紙葉類判別装置を提供する。【解決手段】被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力し、この入力された画像から特徴パターンを抽出するとともに、あらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成し、この生成された仮想折れパターンと前記抽出された特徴パターンとを照合し、この照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定する。【選択図】図１
2007026068.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力し、
この入力された画像から特徴パターンを抽出するとともに、
あらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成し、
この生成された仮想折れパターンと前記抽出された特徴パターンとを照合し、
この照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定する、
ことを特徴とする紙葉類判別方法。
【請求項２】
被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力し、
この入力された画像から特徴パターンを抽出し、
この抽出された特徴パターンから非線形折れモデルのパラメータを推定し、
この推定されたモデルパラメータを用いてあらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成し、
この生成された仮想折れパターンと前記抽出された特徴パターンとを照合し、
この照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定する、
ことを特徴とする紙葉類判別方法。
【請求項３】
前記抽出された特徴パターンを辞書パターンとして登録し、この登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成し、この生成された仮想折れパターンを辞書パターンとして追加登録することを特徴とする請求項１または請求項２記載の紙葉類判別方法。
【請求項４】
折り目の付いた紙葉類から取得した折り目付き画像を入力し、
この入力された画像から特徴パターンを抽出し、
この抽出された特徴パターンから非線形折れモデルのパラメータを推定し、
この推定されたモデルパラメータから逆変換パラメータを算出し、
この算出された逆変換パラメータから折れ補正パターンを生成し、
この生成された折れ補正パターンを辞書パターンとして登録し、
この登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成し、
この生成された仮想折れパターンを辞書パターンとして追加登録する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の紙葉類判別方法。
【請求項５】
折り目の付いた紙葉類から複数回の走査によって取得した各走査ごとの画像を順次入力し、
この入力された１走査の画像に対し特徴パターンを抽出し、
この抽出された特徴パターンから非線形折れモデルのパラメータを推定し、
この推定されたモデルパラメータの各パラメータ要素についてそれぞれ頻度をカウントし、
これらの処理を入力された全ての走査の画像に対して行なうことにより各パラメータ要素ごとの頻度分布を取得し、
この取得された各パラメータ要素ごとの頻度分布に基づき、各パラメータ要素ごとに頻度の高い順にソートすることにより、前記非線形折れモデルのパラメータを推定する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の紙葉類判別方法。
【請求項６】
被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像から特徴パターンを抽出する特徴パターン抽出手段と、
あらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成する仮想折れパターン生成手段と、
この仮想折れパターン生成手段により生成された仮想折れパターンと前記特徴パターン抽出手段により抽出された特徴パターンとを照合する照合手段と、
この照合手段の照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定する判定手段と、
を具備したことを特徴とする紙葉類判別装置。
【請求項７】
被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像から特徴パターンを抽出する特徴パターン抽出手段と、
この特徴パターン抽出手段により抽出された特徴パターンから非線形折れモデルのパラメータを推定するモデルパラメータ推定手段と、
このモデルパラメータ推定手段により推定されたモデルパラメータを用いてあらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成する仮想折れパターン生成手段と、
この仮想折れパターン生成手段により生成された仮想折れパターンと前記特徴パターン抽出手段により抽出された特徴パターンとを照合する照合手段と、
この照合手段の照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定する判定手段と、
を具備したことを特徴とする紙葉類判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、有価証券等（紙幣等）の紙葉類の種類や真偽などを判別する紙葉類判別方法および紙葉類判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の紙葉類判別装置において、リジェクトおよびエラーの低減は、その製品の信頼性や安全性を維持する上で極めて重要な課題である。これまで、判別の安定化を目指して様々な画像取得方法や取得した画像の特徴抽出方法が提案されてきた。  
しかしながら、判別の要となる判定処理自体については、入力画像から得られる複数の特徴パターンから種類、真偽、正損などの判定を行なう場合、紙葉類の特徴ごとに下限値や上限値を設定することで比較判定する方法が古くから伝統的に継続している（たとえば、特開平４−２４８６９５号公報参照）。
【特許文献１】特開平４−２４８６９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記した従来の紙葉類判別方法では、入力画像から得られる複数の特徴パターンから種類、真偽、正損などの判定を行なう場合、紙葉類の特徴ごとに下限値や上限値を設定することで比較判定しているので、ばらつきの少ない官封券などの紙葉類に対してはある程度有効であるものの、汚れや変形（折り目等）の加わった流通券などの紙葉類、中でも折り目が付いている紙葉類はその折れの位置を中心として入力画像が大きく変動するので、それを許容できず、リジェクトを引き起こしたり、逆に下限値や上限値を緩和方向に調整するとエラーや偽造券通過の危険を増大させたり、といった問題がある。
【０００４】
そこで、本発明は、紙葉類の折り目等による変動を予測可能とし、従来よりも変動にロバストな判別アルゴリズムを実現でき、紙葉類に折り目等が付いていても高いマッチング度を得ることができる紙葉類判別方法および紙葉類判別装置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】
【０００５】
本発明の紙葉類判別方法は、被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力し、この入力された画像から特徴パターンを抽出するとともに、あらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成し、この生成された仮想折れパターンと前記抽出された特徴パターンとを照合し、この照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定することを特徴とする。
【０００６】
また、本発明の紙葉類判別装置は、被判別媒体としての紙葉類から取得した画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から特徴パターンを抽出する特徴パターン抽出手段と、あらかじめ登録された辞書パターンから非線形折れモデルに基づく仮想折れパターンを生成する仮想折れパターン生成手段と、この仮想折れパターン生成手段により生成された仮想折れパターンと前記特徴パターン抽出手段により抽出された特徴パターンとを照合する照合手段と、この照合手段の照合結果に基づき前記紙葉類の種類や真偽等を判定する判定手段とを具備している。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、紙葉類の折り目等による変動を予測可能とし、従来よりも変動にロバストな判別アルゴリズムを実現でき、紙葉類に折り目等が付いていても高いマッチング度を得ることができる紙葉類判別方法および紙葉類判別装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
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。  
図１は、本発明の実施の形態に係る紙葉類判別方法が適用される紙葉類判別装置の構成を概略的に示すものである。この紙葉類判別装置は、画像入力手段としての画像入力部１１、入力された画像から紙葉類画像の切出し等の前処理を行なう前処理部１２、前処理された入力画像から特徴パターンを抽出する特徴抽出手段としての特徴抽出部１３、紙葉類の折れによる画像変動を予測する折れ変動予測部１４、辞書パターンが登録（記憶）される辞書記憶部１５、紙葉類の種類や真偽などの判定処理を行なう判定手段としての判定部１６、および、判定結果を出力する判定結果出力部１７から構成されている。
【０００９】
画像入力部１１は、被判別媒体としての紙葉類（たとえば、紙幣などの有価証券）Ｐ上の画像を光学的な走査により入力するもので、たとえば、反射光学系およびＣＣＤ形ビデオカメラなどが用いられる。
【００１０】
図２は、本発明に適用される非線形折れモデルを示したものである。一般に、反射光学系の場合、画像入力部１１から選られる入力画像の変動は、紙葉類Ｐの折り目を中心として一方が明るく、もう一方が暗く、その変化は非線形かつ連続的である。そこで、そのような変動を数学的なモデルで表わしたのが下記数１である。  
【数１】
2007026068.tif 000003
【００１１】
ここで、ｐは位相パラメータ（１または−１）、ｇはゲイン、ｄはオフセット（ＤＣ成分）、ｂはオフセット（平行移動）である。これらの各パラメータを総称して、モデルパラメータθと呼ぶことにする。モデルパラメータθを変化させることで、さまざまな折れモデルのインスタンスを生成できる。
【００１２】
以下、本発明の第１の実施の形態に係る処理の流れについて図３に示すフローチャートを参照して説明する。まず、画像入力部１１により取得された紙葉類Ｐの画像（以降、これを入力画像ともいう）Ｉが入力される（ステップＳ１）。なお、入力画像Ｉは、ここでは反射光学系によるデジタル画像を前提とする。
【００１３】
次に、前処理部１２により、入力画像Ｉに対し所定の前処理が行なわれ、特徴抽出部１３により、入力画像Ｉから特徴パターンＸが抽出される（ステップＳ２）。この場合、たとえば、入力画像Ｉのある部分領域に濃度正規化を施した後のピクセル値などが特徴パターンＸとなり得る。
【００１４】
次に、折れ変動予測部１４は、辞書記憶部１５にあらかじめ登録されたｉ番目の辞書パターンＹｉとｊ番目のモデルパラメータθｊとから、仮想折れパターンＹｉ’（θｊ）を生成する（ステップＳ３）。この場合、たとえば、紙葉類Ｐの種類判別を行なうものとすると、種類ごとに典型的な辞書パターンを１つずつ用意するだけで、モデルパラメータθｊにより様々な仮想折れパターンが生成できる。
【００１５】
次に、折れ変動予測部１４は、こうして生成された（ｉ，ｊ）番目の仮想折れパターンＹｉ’（θｊ）と、ステップＳ２により抽出された特徴パターンＸとを照合（マッチング）し（ステップＳ４）、その照合結果（マッチング結果）をＺ（Ｘ，Ｙｉ’（θｊ））として図示しないメモリなどに保存する（ステップＳ５）。  
折れ変動予測部１４は、ステップＳ３からステップＳ５までの処理を、全ての（ｉ，ｊ）について繰り返す。
【００１６】
全ての（ｉ，ｊ）についての処理が終了すると、判定部１６は、照合結果をＺ（Ｘ，Ｙｉ’（θｊ））に基づき紙葉類Ｐの種類や真偽等を判定し（ステップＳ６）、その判定結果を判定結果出力部１７により出力する（ステップＳ７）。なお、判定の方法は特に限定しないが、たとえば、紙葉類Ｐの種類判定を行なう場合は、下記数２に示すような最大値（あるいは最小値）論理が最も単純である。  
【数２】
2007026068.tif 000004
【００１７】
ここで、ａｒｇｍａｘ｛・｝は、最大の｛・｝をもたらす照合結果に対応する辞書パターンの種類である。
【００１８】
このように、本発明では、紙葉類Ｐの折り目による変動を数学的なモデルの導入により予測可能とし、従来よりも変動にロバストな判別アルゴリズムを実現している。非線形な折れモデルに基づいて変動を予測し、能動的に辞書作成やマッチングを行なう点が特徴である。
【００１９】
第１の実施の形態では、オンライン時（実際の判別処理時）に辞書パターンから仮想折れパターンを生成し、入力画像の特徴パターンと順次マッチングを行なうことにより、入力画像に折り目が付いている場合でも高いマッチング度を得ることができ、変動にロバストな判別アルゴリズムが実現できる。
【００２０】
次に、辞書作成処理の第１の例について図４に示すフローチャートを参照して説明する。まず、画像入力部１１により取得された紙葉類Ｐの画像（入力画像）Ｉが入力される（ステップＳ１１）。なお、入力画像Ｉは、ここでは反射光学系によるデジタル画像を前提とする。
【００２１】
次に、前処理部１２により、入力画像Ｉに対し所定の前処理が行なわれ、特徴抽出部１３により、入力画像Ｉから特徴パターンＸが抽出される（ステップＳ１２）。この場合、たとえば、入力画像Ｉのある部分領域に濃度正規化を施した後のピクセル値などが特徴パターンＸとなり得る。
【００２２】
次に、折れ変動予測部１４は、抽出された特徴パターンＸを辞書パターンＹとして辞書記憶部１５に登録（記憶）する（ステップＳ１３）。
【００２３】
次に、折れ変動予測部１４は、辞書記憶部１５に登録された辞書パターンＹとｊ番目のモデルパラメータθｊとから、仮想折れパターンＹ’（θｊ）を生成する（ステップＳ１４）。この場合、たとえば、紙葉類Ｐの種類判別を行なうものとすると、種類ごとに典型的な辞書パターンを１つずつ用意するだけで、モデルパラメータθｊにより様々な仮想折れパターンが生成できる。
【００２４】
次に、折れ変動予測部１４は、こうして生成された仮想折れパターンＹ’（θｊ）を辞書パターンの１つとして辞書記憶部１５に追加登録する（ステップＳ１５）。  
折れ変動予測部１４は、ステップＳ１４からステップＳ１５までの処理を、全てのｊについて繰り返す。
【００２５】
このように、辞書作成処理の第１の例によれば、オフライン時（非判別処理時）に辞書記憶部１５に仮想折れパターンを追加登録することにより、オンライン時に非線形折れモデルによる変動予測の必要がなくなり、オンライン時の計算量を軽減させることができる。
【００２６】
次に、辞書作成処理の第２の例について図５に示すフローチャートを参照して説明する。まず、画像入力部１１により取得された紙葉類Ｐの画像（入力画像）Ｉが入力される（ステップＳ２１）。なお、入力画像Ｉは、ここでは反射光学系によるデジタル画像を前提とする。また、ここで使用するサンプルは、ある折り目の付いた紙葉類Ｐとする。
【００２７】
次に、前処理部１２により、入力画像Ｉに対し所定の前処理が行なわれ、特徴抽出部１３により、入力画像Ｉから特徴パターンＸが抽出される（ステップＳ２２）。この場合、たとえば、入力画像Ｉのある部分領域に濃度正規化を施した後のピクセル値などが特徴パターンＸとなり得る。
【００２８】
次に、折れ変動予測部１４は、抽出された特徴パターンＸからモデルパラメータθｘを推定する（ステップＳ２３）。モデルパラメータθｘの推定方法としては、たとえば、典型的な辞書パターンＹ０に対してモデルパラメータθｊによる仮想折れパターンＹ０’（θｊ）を生成し、この生成した仮想折れパターンＹ０’（θｊ）とステップＳ２２で抽出された特徴パターンＸとを照合（マッチング）し、最も照合度（マッチング度）の高い仮想折れパターンに対応するモデルパラメータθｊをモデルパラメータθｘとする。
【００２９】
次に、折れ変動予測部１４は、推定されたモデルパラメータθｘによる変動予測（パターンの変換）の逆変換をもたらすモデルパラメータをθｘ−１として算出し（ステップＳ２４）、この算出された逆変換パラメータθｘ−１により折れ補正パターンＸ’（θｘ−１）を生成する（ステップＳ２５）。すなわち、折れ補正パターンＸ’（θｘ−１）は、用いるモデルに基づいて折り目が補正（除去）されたパターンであるといえる。この折れ補正パターンＸ’（θｘ−１）を辞書パターンＹとして辞書記憶部１５に登録（記憶）する（ステップＳ２６）。
【００３０】
次に、折れ変動予測部１４は、辞書記憶部１５に登録された辞書パターンＹとモデルパラメータθｘ＊ｊとから、仮想折れパターンＹ’（θｘ＊ｊ）を生成する（ステップＳ２７）。ここで、モデルパラメータθｘ＊ｊとは、上記モデルパラメータθｘと比較的類似したパラメータ集合θｘ＊のｊ番目の要素である。
【００３１】
次に、折れ変動予測部１４は、こうして生成された仮想折れパターンＹ’（θｘ＊ｊ）を辞書パターンの１つとして辞書記憶部１５に追加登録する（ステップＳ２８）。  
折れ変動予測部１４は、ステップＳ２７からステップＳ２８までの処理を、全てのｊについて繰り返す。
【００３２】
このように、辞書作成処理の第２の例によれば、折れ目の付いた入力画像からモデルパラメータを推定し、その逆変換パラメータを用いて折れ補正パターンを生成し、その折れ補正パターンを用いて入力画像Ｉの折れ目を補正する。また、その折れ補正パターンを元として推定したモデルパラメータと比較的類似したモデルパラメータで仮想折れパターンを生成し、辞書に追加登録する。これにより、データから得られるモデルパラメータの実際の分布を考慮した効率的な変動予測辞書作成が可能となる。また、これにより、環境に適応した折れのオンライン学習も可能となる。
【００３３】
次に、図５のステップＳ２３におけるモデルパラメータθｘの推定処理の具体例について図６に示すフローチャートを参照して説明する。まず、画像入力部１１により複数回の走査により取得された紙葉類Ｐのｉ番目の画像（入力画像）Ｉｉが入力される（ステップＳ３１）。なお、入力画像Ｉｉは、ここでは反射光学系によるデジタル画像を前提とする。また、ここで使用するサンプルは、ある折り目の付いた紙葉類Ｐとする。
【００３４】
次に、前処理部１２により、入力画像Ｉｉに対し所定の前処理が行なわれ、特徴抽出部１３により、入力画像Ｉｉから特徴パターンＸｉが抽出される（ステップＳ３２）。この場合、たとえば、入力画像Ｉｉのある部分領域に濃度正規化を施した後のピクセル値などが特徴パターンＸｉとなり得る。
【００３５】
次に、折れ変動予測部１４は、抽出された特徴パターンＸｉからモデルパラメータθｘｉを推定する（ステップＳ３３）。モデルパラメータθｘｉの推定方法としては、たとえば、典型的な辞書パターンＹ０に対してモデルパラメータθｊによる仮想折れパターンＹ０’（θｊ）を生成し、この生成した仮想折れパターンＹ０’（θｊ）とステップＳ３２で抽出された特徴パターンＸｉとを照合（マッチング）し、最も照合度（マッチング度）の高い仮想折れパターンに対応するモデルパラメータθｊをモデルパラメータθｘｉとする。
【００３６】
次に、折れ変動予測部１４は、推定されたモデルパラメータθｘiの各パラメータ要素（ｐ，ｇ，ｄ，ｂ）について、それぞれ頻度をカウントする（ステップＳ３４）。すると、全ての走査の画像が入力されたときに、各パラメータ要素ごとの頻度分布が得られる。次に、折れ変動予測部１４は、この取得された各パラメータ要素ごとの頻度分布に基づき、各パラメータ要素ごとに頻度の高い順にソートする（ステップＳ３４）。
【００３７】
このようなモデルパラメータθｘの推定処理によれば、折れ目の付いた入力画像からモデルパラメータを推定し、その各パラメータ要素の頻度分布を作成する。その後、パラメータ要素ごとに頻度の高い順にソートする。これにより、以降のマッチング処理では、データから得られるモデルパラメータの実際の分布から最も頻度の高いモデルパラメータが優先的に選択され、効率的なマッチング処理が可能となる。
【００３８】
次に、本発明の第２の実施の形態に係る処理の流れについて図７に示すフローチャートを参照して説明する。まず、画像入力部１１により取得された紙葉類Ｐの画像（以降、これを入力画像ともいう）Ｉが入力される（ステップＳ４１）。なお、入力画像Ｉは、ここでは反射光学系によるデジタル画像を前提とする。
【００３９】
次に、前処理部１２により、入力画像Ｉに対し所定の前処理が行なわれ、特徴抽出部１３により、入力画像Ｉから特徴パターンＸが抽出される（ステップＳ４２）。この場合、たとえば、入力画像Ｉのある部分領域に濃度正規化を施した後のピクセル値などが特徴パターンＸとなり得る。
【００４０】
次に、折れ変動予測部１４は、抽出された特徴パターンＸからモデルパラメータθｘを推定する（ステップＳ４３）。モデルパラメータθｘの推定方法としては、たとえば、典型的な辞書パターンＹ０に対してモデルパラメータθｊによる仮想折れパターンＹ０’（θｊ）を生成し、この生成した仮想折れパターンＹ０’（θｊ）とステップＳ２２で抽出された特徴パターンＸとを照合（マッチング）し、最も照合度（マッチング度）の高い仮想折れパターンに対応するモデルパラメータθｊをモデルパラメータθｘとする。
【００４１】
次に、折れ変動予測部１４は、推定されたモデルパラメータθｘと辞書パターンＹ０とから仮想折れパターンＹ０’（θｘ）を生成し、この生成した仮想折れパターンＹ０’（θｘ）と、ステップＳ４２により抽出された特徴パターンＸとを照合（マッチング）する（ステップＳ４４）。  
次に、判定部１６は、その照合結果に基づき紙葉類Ｐの種類や真偽等を判定し（ステップＳ４５）、その判定結果を判定結果出力部１７により出力する（ステップＳ４６）。
【００４２】
このように、第２の実施の形態によれば、入力画像の特徴パターンからモデルパラメータを推定し、同じモデルパラメータを用いて辞書パターンから生成された仮想折れパターンとのマッチングを行なうことにより、入力画像における折れの度合がわかるとともに、安定したマッチング度を得ることができる。
【００４３】
なお、本発明は、前記実施の形態に限定されたものではない。たとえば、紙葉類の折れ目による入力画像の変動のモデルとして妥当であるなら他の数学的な関数式を取り入れてもよし、区分線形関数で近似する方法も実用上は考えられる。また、前記実施の形態では、いずれも折り目を１本と仮定して説明したが、折り目が２本や３本の場合でも、モデルパラメータが増えるものの、原理的には全く同様に実施可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施の形態に係る紙葉類判別方法が適用される紙葉類判別装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】本発明に適用される非線形折れモデルを説明するための図。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る処理の流れについて説明するフローチャート。
【図４】辞書作成処理の第１の例について説明するフローチャート。
【図５】辞書作成処理の第２の例について説明するフローチャート。
【図６】モデルパラメータθｘの推定処理の具体例について説明するフローチャート。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る処理の流れについて説明するフローチャート。
【符号の説明】
【００４５】
Ｐ…紙葉類、１１…画像入力部（画像入力手段）、１２…前処理部、１３…特徴抽出部（特徴抽出手段）、１４…折れ変動予測部、１５…辞書記憶部、１６…判定部（判定手段）、１７…判定結果出力部。
【図１】
2007026068.tif 000005
【図２】
2007026068.tif 000006
【図３】
2007026068.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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