(57)【要約】【課題】印刷面の輝度変化の影響を受けずに、面積諧調方式の印刷によるものか否かを安定的に判定する。【解決手段】判定装置は、例えば身分証明書などの対象物の一部の撮影画像の撮像データを取得し、撮像データから撮影画像の色成分を生成する。次に、色成分に基づいて撮影画像の色平坦度を判定し、決定された色平坦度に基づいて、対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する。そして、対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されている場合に、対象物を偽物であると判定する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の一部の撮影画像の撮像データを取得する取得手段と、
前記撮像データから、前記撮影画像の色成分を生成する色成分生成手段と、
前記色成分に基づいて、前記撮影画像の色平坦度を判定する色平坦度算出手段と、
決定された色平坦度に基づいて、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する印刷判定手段と、
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記色平坦度算出手段は、前記撮影画像を構成する複数の画素領域における色成分の平均偏差、分散及び標準偏差のいずれかに基づいて前記色平坦度を算出することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記色平坦度算出手段は、前記撮影画像を構成する複数の画素領域における色成分の周波数解析を行い、ＤＣ成分以外の周波数成分の大きさに基づいて前記色平坦度を算出することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項４】
前記色平坦度算出手段は、前記撮影画像を構成する複数の画素領域毎に前記色平坦度を算出し、得られた複数の色平坦度の代表値を決定し、
前記印刷判定手段は、前記代表値に基づいて、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項５】
前記色平坦度算出手段は、前記複数の色平坦度の平均値、前記複数の色平坦度のヒストグラムにおけるピーク値、及び、前記複数の色平坦度の平均値を基準とした標準偏差の範囲内における色平坦度の平均値のうちのいずれかを前記代表値とすることを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記撮像データに含まれる文字領域に対してマスク処理を行うマスク処理手段を備え、
前記色成分生成手段は、前記マスク処理によりマスクされた文字領域以外の領域について前記色成分を生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記マスク処理手段は、前記撮像画像に含まれる複数の画素のうち、明るさ成分が第１所定値以上である画素及び第２所定値以下である画素を検出し、当該画素及び当該画素の周辺画素の領域を前記文字領域としてマスクすることを特徴とする請求項６に記載の判定装置。
【請求項８】
前記撮像データはＲＧＢデータであり、
前記色成分生成手段は、前記ＲＧＢデータから色差成分を生成して前記色成分とすることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項９】
前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されている場合に、当該対象物を偽物であると判定する真贋判定手段を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項１０】
コンピュータを備える判定装置により実行されるプログラムであって、
対象物の一部の撮影画像の撮像データを取得する取得手段、
前記撮像データから、前記撮影画像の色成分を生成する色成分生成手段、
前記色成分に基づいて、前記撮影画像の色平坦度を判定する色平坦度算出手段、
決定された色平坦度に基づいて、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する印刷判定手段、
として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の印刷方法を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、運転免許証、住民基本台帳カード、在留カード、特別永住者証明書又はパスポート等の本人確認が求められる身分証明書がカード型の形状とされる場合がある。これらの身分証明書は本人確認に用いられるため、その身分証明書自体が本物であるか否かは厳密に判定される必要がある。そして、このような身分証明書の真贋を判定するに当たり、特許文献１、２に開示されるように、当該身分証明書の表面を撮像して得られる画像を用いて真贋を判定する手法が知られている。
【０００３】
特許文献１に記載の手法は、身分証明書の贋物が、例えばレーザプリンタ又はインクジェットプリンタ等による、いわゆる面積階調方式の印刷により製造される場合が多いことを利用して真贋を判定している。より具体的に、特許文献１では、先ず予め設定した身分証明書特有のフォーマットに基づいて身分証明書全体の画像から特定の領域を抽出する。その後、抽出された領域から、上記面積階調方式の印刷により製造された贋物に発生するモアレ縞（即ち所定パターン配置の画像パターン）が検出された場合に、その身分証明書が贋物であると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−３４５３５号公報
【特許文献２】特開２０１６−７６０７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、画像取得解像度が印字最小解像度と同等程度でないとモワレ縞が発生しない。また、対象となる印刷機器の印字解像度が画像取得機器と合わない場合には判定ができない。
【０００６】
本発明は、印刷面の輝度変化の影響を受けずに、面積諧調方式の印刷によるものか否かを安定的に判定することが可能な判定装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の１つの観点では、判定装置は、対象物の一部の撮影画像の撮像データを取得する取得手段と、前記撮像データから、前記撮影画像の色成分を生成する色成分生成手段と、前記色成分に基づいて、前記撮影画像の色平坦度を判定する色平坦度算出手段と、決定された色平坦度に基づいて、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する印刷判定手段と、を備える。
【０００８】
上記の判定装置は、例えば身分証明書などの対象物の一部の撮影画像の撮像データを取得し、撮像データから撮影画像の色成分を生成する。そして、色成分に基づいて撮影画像の色平坦度を判定し、決定された色平坦度に基づいて、対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する。
【０００９】
上記の判定装置の一態様では、前記色平坦度算出手段は、前記撮影画像を構成する複数の画素領域における色成分の平均偏差、分散及び標準偏差のいずれかに基づいて前記色平坦度を算出する。
【００１０】
上記の判定装置の他の一態様では、前記色平坦度算出手段は、前記撮影画像を構成する複数の画素領域における色成分の周波数解析を行い、ＤＣ成分以外の周波数成分の大きさに基づいて前記色平坦度を算出する。
【００１１】
上記の判定装置の他の一態様では、前記色平坦度算出手段は、前記撮影画像を構成する複数の画素領域毎に前記色平坦度を算出し、得られた複数の色平坦度の代表値を決定し、前記印刷判定手段は、前記代表値に基づいて、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する。この態様では、対象物の一部として単一色でない領域を使用する場合や、対象物の表面に傷、汚れなどがある場合でも正しく判定を行うことができる。好適には、前記色平坦度算出手段は、前記複数の色平坦度の平均値、前記複数の色平坦度のヒストグラムにおけるピーク値、及び、前記複数の色平坦度の平均値を基準とした標準偏差の範囲内における色平坦度の平均値のうちのいずれかを前記代表値とする。
【００１２】
上記の判定装置の他の一態様は、前記撮像画像に含まれる文字領域に対してマスク処理を行うマスク処理手段を備え、前記色成分生成手段は、前記マスク処理によりマスクされた文字領域以外の領域について前記色成分を生成する。この態様では、撮影画像に文字領域が含まれていても正しく判定を行うことができる。好適には、前記マスク処理手段は、前記撮像データに含まれる複数の画素のうち、明るさ成分が第１所定値以上である画素及び第２所定値以下である画素を検出し、当該画素及び当該画素の周辺画素の領域を前記文字領域としてマスクする。
【００１３】
上記の判定装置の他の一態様では、前記撮像データはＲＧＢデータであり、前記色成分生成手段は、前記ＲＧＢデータから色差成分を生成して前記色成分とする。この態様では、色差成分の演算により色成分を生成することができる。
【００１４】
上記の判定装置の他の一態様は、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されている場合に、当該対象物を偽物であると判定する真贋判定手段を備える。この態様では、面積諧調方式の印刷が施されているか否かに基づいて、対象物が本物であるか偽物であるかを判定することができる。
【００１５】
本発明の他の観点では、コンピュータを備える判定装置により実行されるプログラムは、対象物の一部の撮影画像の撮像データを取得する取得手段、前記撮像データから、前記撮影画像の色成分を生成する色成分生成手段、前記色成分に基づいて、前記撮影画像の色平坦度を判定する色平坦度算出手段、決定された色平坦度に基づいて、前記対象物の一部に面積諧調方式の印刷が施されているか否かを判定する印刷判定手段、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の判定装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態に係る判定方法の基本原理を説明する図である。
【図２】本実施形態に係る判定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】平坦度判定値の算出方法の例を示す。
【図４】単一色でない判定領域における判定方法の説明図である。
【図５】単一色でない判定領域における代表値の決定方法の説明図である。
【図６】文字領域のマスク処理の説明図である。
【図７】判定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
［基本原理］
まず、本実施形態による判定方法の基本原理について説明する。本実施形態の判定装置は、例えば身分証明書などの判定対象となる物（以下、「対象物」と呼ぶ。）の印刷箇所が面積諧調方式によるものであるか否かを判定し、身分証明書などの真贋判定を行う。本物の身分証明書は昇華転写方式により印刷される。これに対し、偽物の身分証明書は、本物の身分証明書をカラースキャナにより撮像して得られた撮像データを用いて、いわゆる面積諧調方式の印刷により製造されることが多い。そこで、本実施形態の判定装置は、身分証明書などの対象物の印刷面が面積諧調方式の印刷によるものであるか否かを判定し、印刷面が面積諧調方式により形成されている場合に、その対象物を偽物と判定する。なお、面積諧調方式の印刷には、例えばドットマトリクス方式の印刷、レーザプリンタ又はインクジェットプリンタによる印刷などが含まれる。
【００１８】
対象物が面積諧調方式の印刷により作製された偽物である場合、例えば身分証明書に含まれる顔写真の背景のような単色で塗られている領域には色のばらつきが生じる。図１（Ａ）は、面積諧調方式のプリンタによる色表現の方法を示す。面積諧調方式では、対象となる単位印刷領域３１においてシアン、マゼンタ、イエローの印刷を施す面積を調整することによりカラー印刷を行う。例えば、単位印刷領域３１においてシアン、マゼンタ、イエローを１／３ずつの面積に印刷することにより、全体としてグレーを印刷する。したがって、印刷解像度よりも低い解像度で見る場合には色のばらつきは感じられないが、印刷解像度よりも高い解像度で見ると色のばらつきが認識される。
【００１９】
図１（Ｂ）は、面積諧調方式でグレーを印刷した印刷面を、印刷解像度よりも高い解像度のスキャナで読み取った様子を模式的に示す。スキャナの解像度が印刷解像度より高いため、スキャナの単位読取領域３２は面積諧調方式の印刷における単位印刷領域３１より小さい。このため、スキャナの単位読取領域内ではシアン、マゼンタ、イエローの領域の面積割合が１／３ずつにはならず、色の偏りが生じる。このように、面積諧調方式で印刷した印刷面を高い解像度のスキャナで読み取ると、色のばらつきが観察できる。一方、対象物が本物である場合には、そのような色のばらつきは生じない。よって、本実施形態では、対象物の印刷面を高解像度のスキャナで読み取り、色のばらつきを分析することにより、その対象物が面積諧調方式で印刷されているか否か、即ち、偽物であるか否かを判定する。
【００２０】
ここで、本実施形態では、特にスキャナの読取により得られた撮像データを明るさ成分と色成分とに分け、色成分に基づいて判定を行う点に特徴を有する。上記のように、対象物の印刷面の撮像データにおける色のばらつきを分析すれば面積諧調方式の印刷であるか否かを判定することができるが、印刷面の色によっては輝度変化の影響により判定精度が低下することがある。例えば、運転免許証に使用される青色（ブルー）の領域は輝度の変化が小さく、その影響が判定結果に出にくいが、金色（ゴールド）の領域は輝度の変化が大きく、輝度の変化が判定結果に与える影響が大きくなる。そこで、本実施形態では、対象物の撮像データを明るさ成分と色成分とに分け、色成分に基づいて色のばらつきを分析することにより、判定における輝度変化の影響を低減する。
【００２１】
具体的に、本実施形態では、明るさ成分として輝度成分を用い、色成分として色差成分を用いる。即ち、スキャナによる撮像データから輝度成分と色差成分を抽出し、色差成分に基づいて色のばらつきを検出する。色のばらつきを示す指標としては、色差成分における平坦度である「色差平坦度」用いる。即ち、本実施形態では、色差平坦度に基づいて、印刷面が面積諧調方式であるか否かを判定する。
【００２２】
［判定装置の構成］
図２は、本実施形態に係る判定装置の構成を示すブロック図である。判定装置１００は、処理部１と、スキャナ２と、記憶部３と、操作部４と、表示部５と、インタフェース（Ｉ／Ｆ）６とを備える。判定装置１００は、対象物の一例である身分証明書Ｃの印刷面の画像を読み取って面積諧調方式による印刷が施されているか否かを判定し、その結果に基づいて身分証明書が本物であるか偽物であるかの判定（真贋判定）を行う。
【００２３】
処理部１は、身分証明書Ｃの撮像データに基づいて、印刷面が面積諧調方式で印刷されているか否かを判定し、真贋判定を行う。具体的に、処理部１は、変換部１１と、平坦度判定部１２と、真贋判定部１３とを備える。なお、処理部１は実際にはＣＰＵなどのコンピュータにより構成される。
【００２４】
スキャナ２は、身分証明書Ｃの印刷面を読み取り、その撮像データを生成する。スキャナ２は、読取部２１と、特定部２２と、撮像部２３とを備える。スキャナ２が生成した撮像データは、インタフェース６を介して処理部１に送られる。
【００２５】
記憶部３は、処理部１により実行される処理のプログラム、及び、その処理に必要なデータを記憶している。また、記憶部３は、スキャナ２により生成された撮像データを一時的に保存する。操作部４は、ユーザにより操作される入力装置である。表示部５は処理部１により実行される真贋判定の結果を表示するディスプレイである。
【００２６】
次に、判定装置１００の動作について説明する。身分証明書Ｃには、その身分証明書の種類を示す種別データが内部のメモリなどに記憶されている。具体的には、種別データは、その身分証明書が運転免許証であるか、パスポートであるか、などを示す。身分証明書Ｃがスキャナ２にセットされると、スキャナ２の読取部２１は、接触又は非接触の通信により、身分証明書Ｃから種別データを取得し、特定部２２へ送る。
【００２７】
特定部２２には、証明書の種類ごとに、予め決められた判定領域を記憶している。判定領域は、各証明書においてスキャナ２によりどの部分を読み取ればよいかを示す情報であり、基本的に各証明書のカラー印刷された部分を示す情報となっている。例えば、運転免許証の場合、判定領域は、所有者の写真の欄及び／又は有効期限の欄（緑色、青色又は金色）に設定される。特定部２２は、読取部２１から種別データを取得すると、証明書の種類ごとに予め決定された判定領域を特定し、撮像部２３へ送る。撮像部２３は、特定部２２から指定された判定領域に基づいて身分証明書Ｃの該当範囲を読み取り、ＲＧＢデータである撮像データを生成する。そして、撮像部２３は、生成した撮像データを、インタフェース６を介して処理部１へ送る。
【００２８】
処理部１において、撮像データは変換部１１に供給される。変換部１１は、ＲＧＢデータである撮像データを輝度成分と色差成分に分離する。具体的には、変換部１１は、ＲＧＢデータに対してＹＵＶ変換を行い、輝度成分Ｙと、色差成分Ｕ、Ｖを生成する。そして、変換部１１は、生成した色差成分Ｕ、Ｖを平坦度判定部１２へ供給する。
【００２９】
平坦度判定部１２は、色差成分Ｕ、Ｖに基づいて色差平坦度を求め、求めた色差平坦度の値を色差平坦度判定値として真贋判定部１３へ供給する。真贋判定部１３は、色差平坦度判定値に基づいて、身分証明書が本物であるか偽物であるかを判定する。この判定結果は、表示部５に送られ、表示される。
【００３０】
上記の構成において、スキャナ２は本発明の取得手段の一例であり、変換部１１は本発明の色成分生成手段の一例であり、平坦度判定部１２は本発明の色平坦度算出手段及び印刷判定手段の一例であり、真贋判定部１３は本発明の真贋判定手段の一例であり、処理部１は本発明のマスク手段の一例である。
【００３１】
［色差平坦度判定］
次に、平坦度判定部１２により行われる色差平坦度判定について詳しく説明する。色差平坦度判定は、以下のいずれかの方法により行うことができる。
（１）平均値差分による色差平坦度判定
１つの方法では、平坦度判定部１２は、色差成分Ｕ、Ｖの画像におけるｍ×ｎ画素の領域（以下、「判定画素ブロック」とも呼ぶ。）について、各画素の画素値と判定画素ブロックにおける全画素の画素値の平均値との差分値を色差平坦度判定値とする。具体的に、色差平坦度判定値としては、平均偏差、分散、標準偏差などを使用することができる。この場合、色差平坦度が高いほど色差平坦度判定値は小さくなる。
【００３２】
平均偏差を使用する場合、色差平坦度判定値は、色差成分Ｕ、Ｖの各々の判定画素ブロック内における各画素値と、判定画素ブロック内における全画素値の平均値との差分の絶対値の平均として与えられる。いま、判定画素ブロックにおいて、色差成分Ｕの各画素値を「Ｕｍｎ」とし、色差成分Ｕの全画素値の平均値を「μｕ」とし、色差成分Ｖの各画素値を「Ｖｍｎ」とし、色差成分Ｖの全画素値の平均値を「μｖ」とすると、平坦度判定部１２は下式により求めた平均偏差を色差平坦度判定値「ＵＥｖｖａｌ」、「ＶＥｖｖａｌ」とする。
【数１】
2017215739.tif 000003
【００３３】
分散を使用する場合、色差平坦度判定値は、色差成分Ｕ、Ｖの各々の判定画素ブロック内における各画素値と、判定画素ブロック内における全画素値の平均値との差分の２乗平均として与えられる。いま、判定画素ブロックにおいて、色差成分Ｕの各画素値を「Ｕｍｎ」とし、色差成分Ｕの全画素値の平均値を「μｕ」とし、色差成分Ｖの各画素値を「Ｖｍｎ」とし、色差成分Ｖの全画素値の平均値を「μｖ」とすると、平坦度判定部１２は下式により求めた分散を色差平坦度判定値「ＵＥｖｖａｌ」、「ＶＥｖｖａｌ」とする。
【数２】
2017215739.tif 000004
【００３４】
標準偏差を使用する場合、平坦度判定部１２は、上記の式（３）、（４）で求めた分散の平方根を色差平坦度判定値「ＵＥｖｖａｌ」、「ＶＥｖｖａｌ」とする。
【００３５】
（２）周波数解析による色差平坦度判定
別の方法では、ｍ×ｎ画素の判定画素ブロックに対して、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、アダマール変換などの周波数分解を行い、ＤＣ値以外の値から色差平坦度判定値を求める。例えば判定画素ブロックを４×４画素の領域とし、アダマール変換を使用する場合、図３（Ａ）に示す変換式を使用すると、図３（Ｂ）に示すような変換結果が得られる。図３（Ｂ）に示す行列において、（１，１）の位置にはＤＣ成分（４×４画素の平均値の４倍の値）が示され、それ以外の位置には各周波数成分の係数が示される。平坦度判定部１２は、ＤＣ成分以外の係数の２乗平均を色差平坦度判定値とする。身分証明書Ｃの判定画素ブロックにおける色のばらつきが大きい場合には、ＤＣ成分以外の各係数の値が大きくなるため、それらの２乗平均の値は大きくなり、色差平坦度判定値は大きくなる。一方、身分証明書Ｃの判定画素ブロックにおける色のばらつきが小さい場合には、ＤＣ成分以外の各係数の値が小さくなるため、それらの２乗平均の値は小さくなり、色差平坦度判定値は小さくなる。よって、色差平坦度が高いほど色差平坦度判定値は小さくなる。
【００３６】
図３（Ｃ）は、本物と偽物とを含む複数のサンプルについて、アダマール変換を利用して色差平坦度を判定した結果を示す。横軸Ｕは色差成分Ｕの色差平坦度判定値を示し、縦軸Ｖは色差成分Ｖの色差平坦度判定値を示す。図示のように、本物の色差平坦度判定値はいずれも小さく、ほぼ「２」以下に集まっているのに対し、偽物の色差平坦度判定値は大きく、かつ、値のばらつきも大きい。よって、色差平坦度判定値に所定の閾値を設けることにより、色差平坦度判定値に基づいて本物と偽物の判定が可能となる。
【００３７】
［対象物の判定領域］
次に、対象物において撮像データを生成する範囲である判定領域について説明する。上記の説明では、判定領域は基本的に単一色であることを前提としているが、単一色でない領域を判定領域とすることもできる。例えば、図４（Ａ）に示すように、身分証明書Ｃの一例である運転免許証において、破線で示す領域ＡＲを判定領域とし、スキャナ２でこの判定領域の撮像データを生成する。処理部１は、上記の平均値差分又は周波数解析を利用して判定画素ブロック又はそれより大きい所定の画素ブロック毎に色差平坦度判定値を求め、得られた複数の色差平坦度判定値から代表値を決定し、この代表値を用いて真贋判定を行う。
【００３８】
ここで、代表値の決定方法について説明する。図５は、図４（Ａ）の領域ＡＲの如き、単一色でない領域を判定領域として生成した撮像データに基づいて、その判定領域に属する複数の判定画素ブロック（ｍ×ｍ画素の領域）毎に算出された色差平坦度判定値のヒストグラムである。この場合、領域ＡＲにおける背景領域のような単一色の領域において得られる色差平坦度は高いため、小さな値の色差平坦度判定値が数多く得られる。一方で、領域ＡＲにおける人物の頭と背景との境界部分などにおいては色差平坦度が低いので、色差平坦度判定値は大きな値となる。よって、図４（Ａ）に示すように、小さな値が数多く含まれ、大きな値が少しずつ含まれるようなヒストグラムが得られる。
【００３９】
代表値の決定方法として、第１の方法は、図５（Ａ）に示すように、判定領域内に設定される各判定画素ブロックの色差平坦度判定値の平均値を代表値とする。また、第２の方法は、図５（Ａ）に示すように、判定領域内に設定される各判定画素ブロックの色差平坦度判定値をヒストグラム化し、そのピーク値を代表値とする。
【００４０】
さらに、第３の方法は、判定領域内に設定される各判定画素ブロックの色差平坦度判定値について、その平均値と標準偏差に基づいて代表値を決定する。具体的には、図５（Ｂ）に示すように、各判定画素ブロックの色差平坦度判定値について、平均値からの標準偏差±σを求める。そして、標準偏差±σの範囲を代表値演算領域とし、代表値演算領域に属する色差平坦度判定値の平均値を代表値とする。また、標準偏差値が平均値より大きい場合、平均値の２倍までの値について代表値の算出を行う。
【００４１】
なお、図５（Ｂ）は対象物が偽物である場合のヒストグラムの例を示しており、色差平坦度判定値の平均値からの標準偏差±σは横軸の正の領域に収まっている。一方、図５（Ｃ）は対象物が本物である場合のヒストグラムの例を示す。この場合、色差平坦度判定値は小さな値に集中し、平均値が小さな値となるため、負側の標準偏差−σは横軸の負の領域に及んでしまう。このような場合には、図５（Ｃ）に示すように、標準偏差が負になる領域を除いて代表値演算領域を決定し、その領域内の色差平坦度判定値の平均値を代表値とする。
【００４２】
図４（Ｂ）は、本物と偽物を含む複数のサンプルについての代表値の分布の例を示す。図中のサンプルＸは本物であるが、撮像データに人物と背景との境界部分などの周波数成分の高い領域が含まれるため、色差成分Ｖの代表値が「４」程度と多少高い値となっている。このように、本物であっても代表値の値が多少大きくなるケースもあるが、全体としては本物の代表値は小さい値に集中する。よって、得られた代表値に基づいて真贋判定を行うことにより、判定領域が対象物の単一色の領域でない場合でも、正しく真贋判定を行うことが可能となる。
【００４３】
［文字領域のマスク処理］
身分証明書の一例である運転免許証では、有効期限の部分が緑、青又は金の単一色となっているが、その部分には有効期限を示す文字列が印刷されている。文字列の部分は、スキャナなどのセンサの構造上、読取時に色ノイズが発生しやすい。このため、文字の部分をマスクして、背景色の部分について色差平坦度判定を行うのが好ましい。
【００４４】
図６（Ａ）は、運転免許証の有効期限の部分をマスク処理する例を示す。有効期限の部分に対して、ｍ×ｎ画素（例えば４×４画素）の判定画素ブロックを設定し、文字に相当する白又は黒の部分を抽出する。例えば、輝度値が２２０以上の画素を白画素、輝度値が５０以下の画素を黒画素と判定するように閾値を設定し、白又は黒の画素を検出する。白又は黒の画素（「白黒画素」と呼ぶ。）が検出された場合、図６（Ｂ）に例示するように白黒画素の周囲の領域をマスク領域とする。こうして、全ての画素について白黒画素の検出を行い、白黒画素の周囲をマスク処理する。図６（Ａ）はマスク処理後の例を示す。全領域についてマスク処理が完了したら、マスク領域を除いた領域に対して前述の色差平坦度判定値を求め、真贋判定を行う。これにより、文字部分に起因する判定精度の低下を防止することができる
【００４５】
［真贋判定の方法］
真贋判定部１３は、色差平坦度判定値又は代表値に基づいて、対象物が本物であるか偽物であるかの真贋判定を行う。真贋判定の方法として、最も単純な方法は、得られた色差平坦度判定値又は代表値を予め決められた閾値と比較し、閾値より小さい場合にその対象物を本物と判定する。
【００４６】
その代わりに、得られた色差平坦度判定値又は代表値を用いて、マハラノビス解析を行って真贋判定を行っても良い。具体的には、スキャナ２から得られた撮像データについての色差平坦度判定値をいわゆるマハラノビス距離（即ち、標準的な本物と偽物との離れ度合いを示す尺度の一種）の算出要素として使用し、算出されたマハラノビス距離と、予め設定されている真贋閾値とを比較して真贋判定を行う。なお、マハラノビス距離の算出には、ある程度の枚数の本物の身分証明書サンプルによる学習（距離を算出するためのパラメータ作成）が必要となる。具体的な判定方法としては、例えば上記真贋閾値を「４」とし、マハラノビス距離が真贋閾値以上であれば、撮像データに対応する対象物Ｃを「偽物」と判定する。一方、マハラノビス距離が真贋閾値未満であれば、撮像データに対応する身分証明書Ｃを「本物」と判定する。真贋閾値の設定に当たって参照し得る文献としては、例えば、
文献「ＭＴ法におけるしきい値設定法の提案と比較，安部将成，松田眞一」（「http://www.seto.nanzan-u.ac.jp/msie/nas/academia/vol_013pdf/13-023-033.pdf」等）
などが挙げられる。
【００４７】
［判定処理］
次に、判定装置１００による判定処理の全体の流れを説明する。図７は、判定処理のフローチャートである。この処理は、主として判定装置１００の処理部１が予め用意されたプログラムを実行することにより実施される。
【００４８】
まず、ユーザがスキャナ２に身分証明書Ｃをセットし、操作部４を操作して読取指示を行うと、処理部１はこれを検出し、スキャナ２へ身分証明書Ｃの撮像指示を行う（ステップＳ１１）。スキャナ２は、撮像指示に基づいて身分証明書Ｃを撮像し、撮像データを処理部１へ送信する。処理部１は、撮像データを受信すると（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、撮像データから判定領域の画像を切り出し、ＹＵＶ変換を行って輝度成分Ｙと色差成分Ｕ、Ｖを生成する（ステップＳ１３）。なお、判定領域が前述のように文字領域を含む場合には、処理部１はマスク処理を行ってからＹＵＶ変換を行う。
【００４９】
次に、処理部１は、得られた色差成分Ｕ、Ｖに基づいて色差平坦度判定を行って色差平坦度判定値を算出し（ステップＳ１４）、さらに得られた色差平坦度判定値に基づいて対象物が本物であるか偽物であるかの真贋判定を行う（ステップＳ１５）。なお、前述のように単一色でない判定領域を使用する場合には、得られた平均度判定値から代表値を決定し、その代表値に基づいて真贋判定を行う。そして、処理部１は、真贋判定の結果を表示部１５に出力し、表示させる（ステップＳ１６）。こうして、判定処理は終了する。
【００５０】
［変形例］
（変形例１）
上記の判定処理では、判定領域としてカラー印刷された領域を使用する。本実施形態では、インクなどの着色領域を利用して判定を行うため、インクなどが塗布されていない非着色領域、即ち、白地（基材面）については判定を行わない。具体的に、判定領域を写真の部分とする場合において、写真の背景が白である場合には、所定の閾値を用いて白領域を検出し、その領域については判定を行わない。また、黒色の濃い部分についても、色差の違いが出にくいため、判定の対象としないことが好ましい。具体的には、黒領域についても閾値を設け、ある程度以上に暗い領域については、判定を行わない。これにより、判定精度の低下を防止することができる。
【００５１】
（変形例２）
上記の実施形態では、撮像データを明るさ成分と色成分に分離する例として、撮像データのＲＧＢデータをＹＵＶ変換して輝度成分Ｙと色差成分Ｕ、Ｖを生成しているが、本発明の適用はこれには限られない。例えばＲＧＢデータを輝度成分Ｙと色差成分Ｃｂ、Ｃｒに変換しても良い。また、上記の実施形態では、撮像データの色成分として色差を使用しているが、他の色成分を示すパラメータを使用してもよい。即ち、撮像データから、色成分を示すパラメータとして、色差以外のパラメータを抽出し、それに基づいて色成分の平坦度を求めても良い。なお、本発明における「色平坦度」は、色差平坦度のみならず、上記のような色差以外の色成分を示すパラメータに基づいて算出された平坦度をも含む概念である。
【００５２】
（変形例３）
上記の実施形態では、スキャナ２が身分証明書Ｃに記憶されている種別データを読み取って判定領域を特定し、その判定領域において身分証明書Ｃを読み取って撮像データを生成している。その代わりに、スキャナ２は身分証明書Ｃの全面を撮像して全面の撮像データを作成し、処理部１１が全面の撮像データの画像認識により身分証明書Ｃの種類と判定領域とを特定して必要な部分のみを撮像データとして切り出してもよい。この方法では、身分証明書Ｃから種別データを読み取る必要が無くなるため、スキャナ２に付属するリーダなどが不要となり、システムの低コスト化が可能となる。
【００５３】
（変形例４）
上記の実施形態では、単一色でない判定領域を使用する場合に限り、複数の判定画素ブロックの色差平坦度判定値から代表値を決定し、代表値を用いて真贋判定を行うこととしているが、単一色の判定領域を使用する場合においても、複数の判定画素ブロックの色差平坦度判定値から代表値を決定し、代表値を用いて真贋判定を行うこととしてもよい。これにより、身分証明書Ｃの券面の傷、汚れなどの影響を軽減し、より正確な判定が可能となる。
【符号の説明】
【００５４】
１  処理部
２  スキャナ
３  記憶部
４  操作部
５  表示部
１１  変換部
１２  平坦度判定部
１３  真贋判定部
１００  判定装置
【図１】
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【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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