CN1776713A - 用于使用多重扫描技术进行欺诈检测的装置、系统和方法 - Google Patents

用于使用多重扫描技术进行欺诈检测的装置、系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN1776713A
CN1776713A CNA2005101253111A CN200510125311A CN1776713A CN 1776713 A CN1776713 A CN 1776713A CN A2005101253111 A CNA2005101253111 A CN A2005101253111A CN 200510125311 A CN200510125311 A CN 200510125311A CN 1776713 A CN1776713 A CN 1776713A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
ocr
character
magnetic
recognition result
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA2005101253111A
Other languages
English (en)
Other versions
CN100350422C (zh
Inventor
罗伯特·W.·卡鲁帕
拉文德·普拉卡施
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Global Commerce Solutions Holdings Corp
Original Assignee
International Business Machines Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by International Business Machines Corp filed Critical International Business Machines Corp
Publication of CN1776713A publication Critical patent/CN1776713A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN100350422C publication Critical patent/CN100350422C/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/22Character recognition characterised by the type of writing
    • G06V30/224Character recognition characterised by the type of writing of printed characters having additional code marks or containing code marks
    • G06V30/2253Recognition of characters printed with magnetic ink

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)
  • Character Input (AREA)

Abstract

公开了一种检测欺诈的装置,系统和方法。第一光学字符识别模块利用第一光学字符识别算法光学识别一个在介质上利用磁印记印制的字符。第二光学字符识别模块利用第二光学字符识别算法光学识别字符。此外,磁印记字符识别模块利用磁识别算法磁识别字符。根据第一光学字符识别模块,第二光学字符识别模块,以及磁印记字符识别模块的识别结果,表决模块判断字符是否潜在地为欺诈性的。如果字符潜在地为欺诈性的,则结果模块传送一个欺诈指示符。

Description

用于使用多重扫描技术进行 欺诈检测的装置、系统和方法
技术领域
本发明涉及检测欺诈,尤其涉及利用多重扫描技术检测欺诈。
背景技术
零售点(POS)设备经常配置用来读取在介质上印制的字符,例如使用磁印记(magnetic ink)的纸质支票。典型地,该字符包括银行信息,例如银行路由号码,以及提取该支票的银行帐户号码。POS设备可以识别字符,并且将识别的银行信息传送另一个POS系统,例如现金寄存器或者通知企业计算机系统。
该POS系统可以利用识别模块识别字符。例如,POS系统可以利用磁印记字符识别(magnetic ink character recognition,MICR)模块磁识别一个字符。该MICR模块可以包括一个磁扫描器,扫描字符的磁印记,并且将该扫描解码以识别字符。很多POS设备也使用光学字符识别(OCR)模块光学地识别字符。该OCR模块可以包括光学扫描器,其光学地扫描该字符。此外,该OCR模块将该扫描解码以识别字符。
该被解码的字符数据包括识别结果。典型地,该MICR模块和OCR模块的识别结果包括多个候选字符,其中的每一个包括一个置信度。例如,识别结果可以包括候选字符“2”,具有百分之九十五(95%)的置信度,候选字符“3”具有百分之六十五(65%)的置信度,而候选字符“8”具有百分之四十三(43%)的置信度。该POS设备根据置信度从识别结果中选择“2”候选字符。
OCR模块的识别结果可以用于澄清MICR模块的识别结果。在一个实施例中,如果一个字符的MICR识别结果是不确定的,该OCR模块的识别结果可以用于澄清MICR识别结果。例如,如果MICR模块识别结果为具有百分之八十四(84%)置信度的候选字符“8”,和具有百分之八十二(82%)置信度的候选字符“9”,该识别结果可以被认为是不确定的。具有百分之九十三(93%)置信度的候选字符“9”以及具有百分之四十八(48%)置信度的候选字符“8”的OCR模块的识别结果可以用于解决MICR模块的不确定识别结果,并选择“9”候选字符。
MICR模块和OCR模块也可能具有冲突的识别结果。冲突的识别结果可能由欺诈导致。字符可能被欺诈性地印制在支票中,从而冒充有效的金融票据。例如,冒充银行信息的字符可能被印刷在银行支票上。伪造者可以创建一个印刷的支票,其在银行信息中包括一个或多个字符,其不能由MICR模块,OCR模块或者两个模块识别。
遗憾的是,POS设备不能总是仅根据MICR模块和OCR模块的识别结果检测欺诈或解决识别冲突。例如,支票中的欺诈性的银行信息可以包括不规则物,其导致MICR模块和OCR模块的识别结果不一致。因为POS设备被限制为两组识别结果,该POS设备不能仅仅利用MICR和OCR模块解决冲突的识别结果,或者根据识别结果的冲突检测欺诈。
根据前面的讨论,应当明白需要利用至少三个识别模块检测欺诈的装置,系统和方法。有益地,这样的装置,系统和方法将增加POS设备检测欺诈信息的能力。
发明内容
根据当前的技术状态,尤其是针对在现有技术中还不能由当前有效的欺诈检测方法完全解决的问题和需要开发出本发明。因此,开发本发明以提供用于欺诈检测的装置,系统,以及方法,其克服了现有技术中的上述很多或全部缺点。
检测欺诈的装置具有逻辑单元,包括多个模块,它们被配置用来功能性地执行检测零售POS设备上欺诈地印刷的字符的必须步骤。在所描述的实施例中的这些模块包括MICR模块,第一OCR模块,第二OCR模块,表决(voting)模块以及结果模块。
MICR模块磁识别利用磁印记印制在介质上的字符。该介质可以是支票,而银行信息可以包括该字符。该MICR模块根据识别字符产生识别结果。在一个实施例中,该识别结果包括多个候选字符,每一个具有一个置信度。该第一OCR模块利用第一OCR算法光学识别字符,并且产生识别结果。此外,第二OCR模块利用第二OCR算法光学识别字符,产生识别结果。
表决模块根据MICR模块,第一OCR模块,第二OCR模块的识别结果判断字符是否潜在地为欺诈性的。在一个实施例中,该表决模块利用查找表以判断字符是否潜在地为欺诈性的。如果该字符潜在地为欺诈性的,则该结果模块传送一个欺诈指示符。在一个实施例中,结果模块将欺诈指示符传送至POS设备的显示器。
本发明的系统也被提供来检测欺诈。该系统可以嵌入在POS接收打印机/扫描器中。尤其是,在一个实施例中,该系统包括存储器模块,处理器模块,以及检测模块,其包括MICR模块,第一OCR模块,第二OCR模块,表决模块,以及结果模块。在一个实施例中,检测模块也包括传输(transport)模块。
MICR模块可以包括磁扫描器。此外,MICR模块利用磁识别算法磁识别印制在具有磁印记的支票上的字符。第一OCR模块也可以包括一个光学扫描器。在一个实施例中,光学扫描器光学扫描该支票,并且记录该扫描。该第一OCR模块利用第一OCR算法光学识别扫描的字符。此外,第二OCR模块利用第二OCR算法光学识别扫描的字符。
根据MICR模块,第一OCR模块,以及第二OCR模块的识别结果,表决模块判断字符是否潜在地为欺诈性的。在特定实施例中,表决模块将潜在的欺诈字符的判断存储至存储器模块。如果该字符潜在地是欺诈性的,该结果模块传送一个欺诈指示符。在一个实施例中,该结果模块传送该欺诈指示符,例如一个警告消息,至显示器。
在一个实施例中,传输模块将支票传输到磁扫描器以及光学扫描器,允许磁扫描和光学扫描。此外,表决模块可以指示传输模块重新传输该支票到磁扫描器和光学扫描器,从而根据MICR模块,第一OCR模块,以及第二OCR模块的识别结果,支票可以被重新扫描。
本发明的方法也被提供用来检测欺诈。在所公开的实施例中的方法实质上包括执行涉及所描述的装置和系统的操作的功能所必须的步骤。在一个实施例中,该方法包括利用第一OCR算法光学识别字符,利用第二OCR算法光学识别字符,磁识别字符,判断字符是否潜在地为欺诈性的,并且传送一个欺诈指示符。
第一OCR模块利用第一OCR算法光学识别字符,第二OCR模块利用第二OCR算法光学识别字符。此外,MICR模块利用磁识别算法磁识别字符。表决模块判断字符是否潜在地为欺诈性的。在一个实施例中,表决模块利用判定树(decision tree)来判断字符是否潜在地为欺诈性的。如果字符潜在地为欺诈性的,该结果模块可以传送一个欺诈指示符。
整个说明书中所指的特征,优点或类似的语言不表示可以利用本发明实现的所有的特征和优点应当包括在本发明的任何一个实施例中。而是,指明特征和优点的语言应当被理解为,结合一个实施例描述的特定的特征,优点或特性应当包括在本发明的至少一个实施例中。因此,整个说明书中对特征和优点的讨论和类似语言,可以但是不一定指相同的实施例。
而且,所描述的特征,优点和发明特性可以在一个或多个实施例中以任意合适的方式组合。一个熟知相关技术的人员将认识到,没有特定实施例中的一个或多个特定的特征或优点,本发明将能够实现。在其它实例中,可以理解,附加的特征和优点存在于某些实施例中,可能不存在于本发明的所有实施例中。
本发明根据MICR模块,执行第一OCR算法的第一OCR模块,以及执行第二OCR算法的第二OCR模块的识别结果检测潜在的欺诈字符。此外,如果字符潜在地为欺诈性的,则本发明传送一个欺诈指示符。
本领域技术人员公知,MICR技术是基于字符的磁特性。OCR技术是基于字符的光学特性。如果两种技术呈现出不同的解码结果,可能是因为不好的磁特性或光学特性,或者可能是一个欺诈支票的指示。当通常为一致的两个OCR识别引擎根据MICR引擎的结果呈现出不同结果,或者如果两个OCR结果不同,这能够用作潜在的欺诈支票的指示,以便操作者更加严格地审查客户的身份。
应当理解,对于捕获或者识别所有的欺诈支票,不存在全部的解决方案。但是,由于技术继续更加详细地(例如通过本发明描述的)了解MICR解码字符的特性,检测水平将会提高,使得欺诈支票的数量下降。根据下面的描述和所附的权利要求,本发明的这些特征和优点将变得明显,或者可以由本发明的实践来领会。
附图说明
为了容易理解本发明的优点,将根据参考附图所表示的特定的实施例对上面简单描述的本发明进行更具体地说明。应当理解这些附图仅仅描述了发明的典型实施例,因此并不认为是限制发明的范围,本发明将通过附图的细节和附加说明描述和解释,其中:
图1为表示根据本发明的POS系统的一个实施例的概括框图。
图2为表示根据本发明的欺诈检测装置的一个实施例的概括框图。
图3为表示根据本发明的POS系统的一个实施例的透视图。
图4为表示根据本发明的欺诈检测方法的一个实施例的概括流程图。
图5为表示根据本发明的查找表的一个实施例的概括框图。
图6为表示根据本发明的判定树方法的一个实施例的概括流程图。
图7为表示根据本发明的欺诈检测主机的一个实施例的概括框图。
具体实施方式
为了更特定地强调它们的实现的独立性,在说明书中描述的许多功能单元被标记为模块。例如,一个模块可以由硬件电路实现,包括定制的超大规模集成(VLSI)电路或者门阵列,现成的半导体,例如逻辑芯片,晶体管,或者分立元件。一个模块也可以由可编程的硬件设备实现,例如现场可编程门阵列,可编程阵列逻辑,可编程逻辑设备或者类似的逻辑。
这些模块也可以由通过各种类型的处理器执行的软件实现。例如,一个识别的可执行代码的模块可以是包括计算机指令的一个或多个物理或逻辑块,例如,其可以被组织为对象,进程或功能。但是,一个识别的模块的执行不需要物理地定位于一起,而是可以包括存储在不同单元的不同的指令,当被逻辑连接在一起时,它们包括该模块并且实现该模块的目标。
实际上,可执行代码的模块可以是单独的指令,或者许多指令,甚至可以是通过几个不同的代码段,在不同的程序中,并且通过几个存储器设备而分布的。类似地,操作数据可以在模块内被识别并表示,并且可以体现为任何适当的形式,并且在任何适当类型的数据结构中组织。该操作数据可以被收集成为单独的数据集合,或者可以通过不同位置分布,包括通过不同的存储设备,以及可以至少部分地在系统或网络中仅以电信号的形式存在。
整个说明书中提到“一个实施例”,“实施例”或类似的语言,意思是与该实施例相关地描述的特定特征、结构,或者特性,包括在本发明的至少一个实施例中。因此,整个说明书中出现的短语“在一个实施例中”,“在实施例中”以及类似的语言,可以但不一定都是指同一实施例。
而且,所描述的特征,结构,或者发明的特性可以以任何适当的方式在一个或多个实施例中组合。在下面的描述中,提供了众多的特定细节,例如程序实例,软件模块,用户选择,网络传输,数据库查询,数据库结构,硬件模块,硬件电路,硬件芯片等等,以提供对本发明实施例的整体理解。但是,本领域技术人员将认识到,本发明能够不依赖于一个或多个特定的细节来实现,或者利用其它方法,组件,材料等来实现。在另外的例子中,已知的结构,材料或操作未示出,或者详细描述,以避免模糊本发明的各个方面。
图1是表示本发明的POS系统100的一个实施例的框图。系统100包括处理器模块105,存储器模块110,桥接115,通信模块153,用户接口模块160,打印机模块165,显示模块170,以及检测模块175,其包括MICR模块120,第一OCR模块125,第二OCR模块130,表决模块135,结果模块140和传输模块145。
存储器模块110存储数字指令和数据。在一个实施例中,存储器模块110包括易失性存储器,例如随机存取存储器(“RAM”)。可选地,存储器模块可以包括非易失性存储器,例如闪速RAM。存储器模块110也可以包括可编程只读存储器(“PROM”),其包括软件指令。处理器模块105执行软件指令,并且以本技术领域普通技术人员熟知的形式控制数据。
处理器模块105和存储器模块110通过桥接115与检测模块175,通信模块155,用户接口模块160,打印机模块165,以及显示模块170通信。通信模块155与一个或多个外部设备通信。在一个实施例中,通信模块155与另一个POS系统通信,例如现金寄存器。在一个可选的实施例中,通信模块155通过网络与企业计算机系统通信。
用户接口模块160接收用户数据输入和命令。在一个实施例中,用户接口模块160包括一个或多个输入键。在一个可选的实施中,用户接口模块160被配置成一个触摸屏。在一个实施例中,打印机模块165打印客户收据。此外,打印机模块165可以在介质如支票上打印。显示模块170向用户转达信息。在一个实施例中,显示模块170被配置成一个或多个发光二极管(“LED”),每一个转达特定的消息。在一个可选的实施例中,显示模块170在例如液晶显示器(“LCD”)中显示多个象素。
系统100处理介质。在一个实施例中,介质是支票,并且包括一个或多个以磁印记印制的字符。每一个字符是磁性及光学可识别的。该字符包括银行信息,例如银行路由号和银行帐号。系统100利用MICR模块120,第一OCR模块125,第二OCR模块130识别这些字符,识别模块120,125,130中的每一个识别模块120,125,130生成识别结果。系统100可以使用根据至少三个识别模块120,125,130的识别结果,以处理介质,作为业务的一部分。此外,系统100可以使用识别结果来检测欺诈。
第一OCR模块125可以包括一个光学扫描器185。该光学扫描器185光学扫描字符。此外,第一OCR模块125可以包括在处理器模块105上执行的一个或多个软件程序。第一OCR模块125通过扫描字符和利用第一OCR算法将字符解码来识别字符。在一个实施例中,第一OCR模块125产生识别结果。该识别结果可以包括多个候选字符。例如,第一OCR模块125可以将一个字符的扫描解码,并产生三个候选字符的识别结果,例如“2”,“3”和“8”。此外,识别结果可以对每一个候选字符包括一个置信度,例如百分之八十(80%)。该置信度可以是候选字符对应于该字符的概率。
第二OCR模块130利用第二OCR算法根据光学扫描器185的扫描识别字符。此外,第二OCR模块130还产生识别结果。第二OCR模块130也可以包括在处理器模块105上执行的一个或多个软件程序。
MICR模块120可以包括磁扫描器180。此外,MICR模块120可以包括在处理器模块105上执行的一个或多个软件程序。磁扫描器180磁扫描字符。MICR模块120通过使用磁识别算法识别字符,以将磁扫描解码。此外,MICR模块120根据磁识别算法的应用产生识别结果。尽管通过一个MICR模块120和两个OCR模块125,130描述系统100,但是可以使用任何数目的MICR模块120以及两个或多个OCR模块125,130。
根据MICR模块120,第一OCR模块125,以及第二OCR模块130的识别结果,表决模块135确定字符是否潜在地为欺诈性的。在一个实施例中,表决模块135被配置为在处理器模块105上执行的软件程序。如果表决模块135确定字符潜在地为欺诈性的,则结果模块140传送一个欺诈指示符。例如,结果模块140可以传送一个警告消息至显示模块170。系统100利用至少三个识别模块120,125,130,检测潜在的欺诈。
在一个实施例中,传输模块145向磁扫描器180和光学扫描器185传输介质,允许磁性和光学扫描字符。在特定实施例中,传输模块145包括一个或多个自动辊子。根据MICR模块120,第一OCR模块125,第二OCR模块130的识别结果,传输模块145可以重新向磁扫描器180和光学扫描器185传输介质。例如,如果第一OCR模块125和第二OCR模块130的识别结果对于一个字符产生了冲突的识别结果,传输模块145可以重新传输该介质,并且光学检测模块185将重新扫描该介质。此外,第一OCR模块125和第二OCR模块130可以再次将字符解码,并产生识别结果。
图2为表示根据本发明的欺诈检测装置200的一个实施例的概括框图。第一OCR模块125利用第一OCR算法光学识别字符。该字符以磁印记印制,并且可以被光学和磁识别。例如,该字符可以包括根据例如E-13B或者CMC-7字体的磁字符。可选地,该字符可以包括OCR字体,例如OCR-A和OCR-B。
在一个实施例中,第一OCR模块125包括一个光学扫描器185,并且扫描字符。在一个可选实施例中,第一OCR模块125接收字符的扫描。第一OCR模块125进一步利用第一OCR算法将扫描解码,并且产生识别结果。此外,第二OCR模块130也利用第二OCR算法光学识别字符,产生附加的识别结果。在一个实施例中,第二OCR模块130将由第一OCR模块125的光学扫描器产生的扫描解码。
MICR模块120利用磁识别算法磁识别字符,并且产生识别结果。此外,MICR模块120可以检测字符磁印记的磁信号强度。MICR模块120可以检测无磁信号,低强度磁信号,或者预期强度的磁信号。这里使用的低强度磁信号指,对于以磁印记印制的字符磁信号强度比规定的磁信号强度小百分之五十(50%)。规定的磁信号强度可以用于金融票据,例如支票,以及可以根据国家而不同。这里使用的预期强度的磁信号指磁信号强度比规定的磁信号强度大百分之五十(50%)。
根据MICR模块120,第一OCR模块125,以及第二OCR模块130的识别结果,表决模块135判断字符是否潜在地为欺诈性的。此外,表决模块135可以部分地根据字符的磁信号的强度进行判断。例如,如果字符没有可检测的磁信号,表决模块135可以判断字符潜在地为欺诈性的。
在一个实施例中,表决模块135使用查找表来判断字符是否潜在地为欺诈性的。在特定实施例中,表决模块135可以根据识别结果定义多个关系。这些关系可以包括但是不限于:具有最高置信度的MICR模块120的候选字符等于具有最高置信度的第一OCR模块125的候选字符;具有最高置信度的第一OCR模块125的候选字符等于具有最高置信度的第二OCR模块130的候选字符;具有最高置信度的MICR模块120的候选字符等于具有最高置信度的第二OCR模块130的候选字符。
表决模块135可以使用所述的多个关系作为访问查找表的条件,并且选择结果。例如,如果MICR模块120,第一OCR模块125,第二OCR模块130的具有最高置信度的候选字符相同,并且如果MICR模块120在字符上检测到预期的磁信号强度,则表决模块135可以判断字符不是潜在地为欺诈性的。可选地,如果MICR模块120的具有最高置信度的候选字符不同于第一OCR模块125和第二OCR模块130的具有最高置信度的候选字符,则表决模块135可以判断字符潜在地为欺诈性的。
如果表决模块135判断字符潜在地为欺诈性的,则结果模块140传送一个欺诈指示符。在一个实施例中,结果模块140向POS系统100例如打印机,现金寄存器等的显示模块170传送一个欺诈指示符。例如,结果模块140可以令LED发光从而指示支票潜在地为欺诈性的,并且提示操作者拒绝接受该支票,并请求附加的识别等等。
利用至少三个识别模块,例如MICR模块120,第一OCR模块125,第二OCR模块130的识别结果,允许装置200在两个识别模块不一致时通过扩展可用的信息以更高的准确性判断字符是否潜在地为欺诈性的。例如,如果MICR模块120和第一OCR模块125的识别结果不相等,则表决模块135可以利用第二OCR模块130的识别结果来改善字符的识别,并且判断字符是否潜在地为欺诈性的。
图3为表示根据本发明的POS系统300的一个实施例的透视图。系统300包括一个纸桶305,一个出口槽310,用户输入端315,以及LED320。在一个实施例中,系统300为TI8打印机,由New York,Armonk的国际商业机器公司制造。
纸桶305包括一个可替换的纸轴或者可打印的介质。系统300利用热敏打印技术,压敏打印技术或类似的技术,在纸上印制字符。打印过的纸从出口槽310出来。
用户输入端315包括一个按钮,并且被配置为接收用户输入。在一个实施例中,用户输入端315被配置为图1的用户接口模块160。LED320可以指示系统300的一个或多个状态。在一个实施例中,LED320为图1中的显示模块170。在特定实施例中,LED320显示一个欺诈指示符。
下面的流程图表示为逻辑流程图。同样,所描述的顺序和标记的步骤为说明当前方法的一个实施例。可以构想其它的步骤和方法,其与所说明的方法的一个或多个步骤,或其中的一部分具有等价的功能,逻辑,或者效果。此外,所使用的格式和符号是提供对该方法逻辑步骤的解释,并且将被理解为不是对该方法范围的限制。尽管在流程图中可以使用不同的箭头类型和线的类型,它们将被理解为不是对相应的方法范围的限制。实际上,一些箭头或者其它连接符可以用于仅仅表示方法的逻辑流程。例如,箭头可以表示在所描述的方法中列举的步骤之间的未指定时间段的等待或监视周期。此外,其中具体方法发生的顺序可以严格按照或者不严格按照所示的对应步骤的顺序。
图4为表示根据本发明的欺诈检测方法400的一个实施例的概括流程图。第一OCR模块125利用第一OCR算法,光学识别405一个印制在介质例如支票上的字符。在一个实施例中,第一OCR算法是线性分割OCR算法,为本领域技术人员所已知。在一个可替换的实施例中,第一OCR算法为隐藏Markov模型OCR算法。识别405字符产生识别结果。
第二OCR模块130利用第二OCR算法光学识别410字符,并产生识别结果。在一个实施例中,第二OCR算法是统计模式识别OCR算法。第二OCR算法也可以为线性分割或者隐藏Markov模型OCR算法,但是必须与第一OCR算法不同。
MICR模块120利用磁识别算法磁识别415字符,并产生识别结果。字符为利用磁印记印制的。在一个实施例中,字符被组织为七乘十一(7×11)方网格。在一个可替换的实施例中,字符被组织为被不同大小的空间分隔的七个垂直带。
表决模块135判断420字符是否潜在地为欺诈性的。在一个实施例中,表决模块135利用判定树来判断420字符是否潜在地为欺诈性的。此外,表决模块135可以使用来自MICR模块120的磁信号强度信息,以判断420字符是否潜在地为欺诈性的。尽管在所描述的实施例中,表决模块135判断一个字符是否潜在地为欺诈性的,该表决模块135可以判断多个字符是否潜在地为欺诈性的。
如果表决模块135判断420该字符潜在地为欺诈性的,则结果模块140可以传送425一个欺诈指示符。例如,结果模块140可以通过LCD显示模块170传送425一个欺诈指示符,指示操作者请求摄影识别或者获得管理者的批准。在一个实施例中,结果模块140存储435潜在的欺诈字符判断。例如,结果模块140可以将潜在的欺诈字符判断添加到所存储的业务。
在一个实施例中,如果表决模块135判断420字符不是潜在地为欺诈性的,则结果模块140传送430一个接受指示符。在一个实施例中,该接受指示符传达430不需要附加的批准或者文档来接受该支票。例如,结果模块140可以点亮接受LED显示模块170,指示接受该支票。可选地,结果模块140可以通过LCD显示模块170向操作者传送430一条接受消息。该方法400利用根据至少三种不同算法的识别结果检测潜在的欺诈字符。
图5为表示根据本发明的查找表500的一个实施例的概括框图。该查找表包括多个条件,包括无磁信号条件505,低强度磁信号条件510,MICR结果等于第一OCR结果条件515,MICR结果等于第二OCR结果条件520,以及第一OCR结果等于第二OCR结果条件525。表500进一步包括多个表条目535,每一个具有唯一的条件值505,510,515,520,525以及通信值530集合。
表决模块135可以通过将一组观察到的条件值与查找表500的条件值505,510,515,520,525比较,并选择具有对应条件的表条目535来判断字符是否潜在地为欺诈性的。例如,如果MICR结果等于第二OCR结果条件520被断言或等于一(1),并且所有的其它条件505,510,515,525没有被断言或者等于零(0),则表决模块135可以选择相应的表条目535d。此外,结果模块140可以传送相应表条目535d的传送值530,作为欺诈指示符。该查找表500可以用于判断420字符是否潜在地为欺诈性的,并提供一个合适的欺诈指示符或者接受指示符。
图6为表示根据本发明的判定树方法600的一个实施例的概括流程图。表决模块135判断605字符是否具有磁信号。如果字符没有磁信号,该结果模块140可以传送630一个明显欺诈指示符,并且判定树方法600结束。该明显欺诈指示符可以指示字符很可能为欺诈性的,并且,例如,指示操作者不应当接受印制该字符的介质例如支票。
如果字符具有磁信号,表决模块135可以进一步判断610字符是否具有低磁信号强度。在一个实施例中,通过将字符的信号强度与规定值比较,表决模块135判断610具有低磁信号强度。如果字符具有低强度磁信号,则结果模块140传送645一个欺诈指示符并且该方法600结束。
如果字符不具有低强度磁信号,该表决模块135判断615MICR模块120的识别结果是否等于第一OCR模块125的识别结果。例如,表决模块135可以将MICR模块120的最高置信度候选字符与第一OCR模块125的最高置信度的候选字符比较,并如果两个最高置信度的候选字符为相等,则判断615该识别结果为相等。
如果MICR模块120的识别结果不等于第一OCR模块125的识别结果,该表决模块135判断640第一OCR模块125的识别结果是否等于第二OCR模块130的识别结果。如果第一OCR模块125的识别结果等于第二OCR模块130的识别结果,则结果模块140传送625一个接受指示符,并且方法600结束。如果第一OCR模块125的识别结果不等于第二OCE模块130的识别结果,则结果模块140传送645一个欺诈指示符,并且方法600结束。
如果MICR模块120的识别结果等于第一OCR模块125的识别结果,该表决模块135判断620第一OCR模块125的识别结果是否等于第二OCR模块130的识别结果。如果第一OCR模块125的识别结果不等于第二OCR模块130的识别结果,则传输模块145再传输635该字符介质,允许光学扫描器185重新扫描该字符。此外,该表决模块135再次判断640第一OCR模块125的识别结果是否等于第二OCR模块130的识别结果。如果第一OCR模块125的识别结果等于第二OCR模块130的识别结果,该结果模块140传送625一个接受指示符,并且判定树方法600结束。如果第一OCR模块125的识别结果不等于第二OCR模块130的识别结果,则结果模块140传送645一个欺诈指示符,并且方法600结束。
如果表决模块135判断620第一OCR模块125的识别结果等于第二OCR模块130的识别结果,则结果模块140传送625一个接受指示符,并且判定树方法600结束。方法600利用来自三个或更多识别模块120,125,130的条件检测潜在的欺诈字符。
图7为表示根据本发明的欺诈检测主机700的一个实施例的概括框图。主机700可以是一个企业计算机系统,与POS系统100通信。在所描述的实施例中,主机700包括MICR模块120,第一OCR模块125,第二OCR模块130,表决模块135,结果模块140,以及通信接口模块705。
通信接口模块705从磁扫描器180接收字符的磁扫描,以及从光学扫描器185接收字符的光学扫描。在一个实施例中,POS系统100包括磁扫描器180以及光学扫描器185。MICR模块120利用磁识别算法识别字符。第一OCR模块125也利用第一OCR算法识别字符,而第二OCR模块130利用第二OCR算法识别字符。根据MICR模块120、第一OCR模块125和第二OCR模块130的识别结果,表决模块135判断字符是否潜在地为欺诈性的。此外,如果字符潜在地为欺诈性的,结果模块140传送一个欺诈指示符。在一个实施例中,结果模块140通过通信接口模块705向POS系统100传送该欺诈指示符。
本发明根据利用磁字符识别算法的MICR模块120,利用第一OCR算法的第一OCR模块135,利用第二OCR算法的第二OCR模块130的识别结果,检测潜在的欺诈字符。此外,如果字符潜在地为欺诈性的,本发明传送一个欺诈指示符。因此,本发明利用至少三个识别模块的识别结果检测潜在的欺诈。本发明可以以其他特定的形式实施,而不脱离其精神和实质特性。所描述的实施例应被认为在所有的方面仅仅用于说明而不是限制。因此,本发明的范围由所附的权利要求所表示,而不是由前面的描述。权利要求的含义和等价的范围内的所有改变都包含在其范围内。

Claims (30)

1.一种检测欺诈的装置,该装置包括:
MICR模块,被配置为识别使用磁印记印制在介质上的字符;
第一OCR模块,被配置为利用第一OCR算法识别所述字符;
第二OCR模块,被配置为利用第二OCR算法识别所述字符;
表决模块,被配置为根据MICR模块、第一OCR模块和第二OCR模块的识别结果,判断所述字符是否潜在地为欺诈性的;以及
结果模块,被配置为,如果所述字符潜在地为欺诈性的,则传送一个欺诈指示符。
2.根据权利要求1的装置,其中介质被配置为支票。
3.根据权利要求1的装置,其中MICR模块包括一个磁扫描器,以及第一OCR模块包括一个光学扫描器,并且该装置进一步包括一个传输模块,该传输模块被配置为向所述磁扫描器和光学扫描器传输所述介质。
4.根据权利要求3的装置,其中表决模块被配置为,根据MICR模块、第一OCR模块和第二OCR模块的识别结果,指示传输模块重新传输该介质。
5.根据权利要求1的装置,其中MICR模块、第一OCR模块以及第二OCR模块的识别结果中的每一个都包括各自具有一置信度的多个候选字符。
6.根据权利要求1的装置,其中表决模块进一步被配置为利用查找表判断该字符是否潜在地为欺诈性的。
7.根据权利要求1的装置,其中表决模块进一步被配置为利用判定树判断字符是否潜在地为欺诈性的。
8.一种检测欺诈的装置,该装置包括:
通信接口模块,被配置为接收利用磁印记印制在支票上的字符的光学扫描以及磁扫描;
MICR模块,被配置为根据所述磁扫描识别所述字符;
第一OCR模块,被配置为利用第一OCR算法根据所述光学扫描识别字符;
第二OCR模块,被配置为利用第二OCR算法根据所述光学扫描识别字符;
表决模块,被配置为根据MICR模块、第一OCR模块以及第二OCR模块的识别结果,判断该字符是否潜在地为欺诈性的;以及
结果模块,被配置为,如果该字符潜在地为欺诈性的,则传送一个欺诈指示符。
9.一种检测欺诈的系统,该系统包括:
存储器模块;
处理器模块;以及
检测模块,包括:
MICR模块,被配置为识别利用磁印记印制在支票上的字符;
第一OCR模块,被配置为利用第一OCR算法识别所述字符;
第二OCR模块,被配置为利用第二OCR算法识别所述字符;
表决模块,被配置为根据MICR模块、第一OCR模块以及第二OCR模块的识别结果,判断字符是否潜在地为欺诈性的;以及
结果模块,被配置为,如果所述字符潜在地为欺诈性的,则传送一个欺诈指示符。
10.根据权利要求9的系统,其中MICR模块进一步包括一个磁扫描器,第一OCR模块包括一个光学扫描器,并且检测模块包括一个传输模块,所述传输模块被配置为向所述磁扫描器和所述光学扫描器传输所述介质。
11.根据权利要求10的系统,其中表决模块被配置为根据MICR模块、第一OCR模块和第二OCR模块的识别结果,指示传输模块重新传输支票。
12.根据权利要求9的系统,进一步包括一个打印机模块,被配置为打印销售点记录。
13.根据权利要求9的系统,进一步包括一个通信模块,被配置为与企业计算机系统通信。
14.根据权利要求9的系统,其中MICR模块、第一OCR模块和第二OCR模块的识别结果中的每一个都包括各自具有一置信度的多个候选字符。
15.根据权利要求9的系统,其中表决模块进一步被配置为根据查找表判断所述字符是否潜在地为欺诈性的。
16.根据权利要求9的系统,其中表决模块进一步被配置为将潜在的欺诈字符的判断存储至存储器模块。
17.一种信号承载介质,有形地包含机器可读指令程序,数字处理装置可执行所述指令以执行操作来检测欺诈,该操作包括:
利用第一OCR算法光学识别用磁印记印制在介质上的字符;
利用第二OCR算法光学识别该字符;
利用磁识别算法磁识别该字符;
根据第一OCR算法、第二OCR算法以及磁识别算法的识别结果,判断该字符是否潜在地为欺诈性的;以及
传送一个欺诈指示符。
18.根据权利要求17的信号承载介质,其中所述指令进一步包括传输介质的操作。
19.根据权利要求17的信号承载介质,其中所述指令进一步包括响应第一OCR算法、第二OCR算法以及磁识别算法的识别结果,重新传输介质的操作。
20.根据权利要求17的信号承载介质,其中所述指令进一步包括为多个候选字符中的每一个计算置信度的操作。
21.根据权利要求17的信号承载介质,其中所述指令进一步包括利用查找表判断该字符是否潜在地为欺诈性的操作。
22.根据权利要求17的信号承载介质,其中所述指令进一步包括利用判定树判断该字符是否潜在地为欺诈性的操作。
23.根据权利要求17的信号承载介质,其中所述指令进一步包括存储潜在的欺诈字符判断的操作。
24.根据权利要求17的信号承载介质,其中第一OCR算法为线性分割OCR算法。
25.根据权利要求17的信号承载介质,其中第二OCR算法是统计模式识别OCR算法。
26.根据权利要求17的信号承载介质,其中第一OCR算法是隐藏Markov模型OCR算法。
27.一种检测欺诈的方法,该方法包括:
利用第一OCR算法光学识别用磁印记印制在介质上的字符;
利用第二OCR算法光学识别该字符;
利用磁识别算法磁识别该字符;
根据第一OCR算法、第二OCR算法以及磁识别算法的识别结果,判断该字符是否潜在地为欺诈性的;以及
传送一个欺诈指示符。
28.根据权利要求27的方法,其中该方法包括传输介质的步骤。
29.根据权利要求28的方法,进一步包括根据第一OCR算法、第二OCR算法以及磁识别算法的识别结果,重新传输介质。
30.一种检测欺诈的装置,该装置包括:
利用第一OCR算法光学识别用磁印记印制在介质上的字符的装置;
利用第二OCR算法光学识别该字符的装置;
利用磁识别算法磁识别该字符的装置;
根据第一OCR算法、第二OCR算法以及磁识别算法的识别结果,判断该字符是否潜在地为欺诈性的装置;以及
传送一个欺诈指示符的装置。
CNB2005101253111A 2004-11-16 2005-11-15 用于使用多重扫描技术进行欺诈检测的装置、系统和方法 Expired - Fee Related CN100350422C (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/989,768 US7480403B2 (en) 2004-11-16 2004-11-16 Apparatus, system, and method for fraud detection using multiple scan technologies
US10/989,768 2004-11-16

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1776713A true CN1776713A (zh) 2006-05-24
CN100350422C CN100350422C (zh) 2007-11-21

Family

ID=36386323

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNB2005101253111A Expired - Fee Related CN100350422C (zh) 2004-11-16 2005-11-15 用于使用多重扫描技术进行欺诈检测的装置、系统和方法

Country Status (3)

Country Link
US (2) US7480403B2 (zh)
JP (1) JP4841227B2 (zh)
CN (1) CN100350422C (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102637256A (zh) * 2006-09-08 2012-08-15 谷歌公司 后光学字符识别处理中的形状聚类
CN103996239A (zh) * 2014-06-13 2014-08-20 广州广电运通金融电子股份有限公司 一种基于多线索融合的票据定位识别方法及系统
CN107393115A (zh) * 2017-08-03 2017-11-24 恒银金融科技股份有限公司 一种纸币冠字号识别与鉴伪方法
CN109101970A (zh) * 2018-07-18 2018-12-28 北京医联蓝卡在线科技有限公司 一种医学单据智能识别方法与智能识别系统
CN114792420A (zh) * 2013-06-28 2022-07-26 谷歌有限责任公司 比较使用连续扫描提取的卡数据

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7480403B2 (en) * 2004-11-16 2009-01-20 International Business Machines Corporation Apparatus, system, and method for fraud detection using multiple scan technologies
US7711176B2 (en) * 2005-12-16 2010-05-04 Ncr Corporation Computer-implemented method of processing a substitute check and an apparatus therefor
US7539326B2 (en) * 2005-12-23 2009-05-26 Pitney Bowes Inc. Method for verifying an intended address by OCR percentage address matching
US7680317B2 (en) * 2006-01-20 2010-03-16 Larry Adelberg Method and apparatus for identifying MICR characters
US7702143B2 (en) * 2006-01-20 2010-04-20 Larry Adelberg Method and apparatus for identifying MICR characters
US20070267496A1 (en) * 2006-05-16 2007-11-22 Ncr Corporation Methods of processing a check in an image-based check processing system to determine if the check is potentially fraudulent
JP4887516B2 (ja) * 2006-11-21 2012-02-29 日本電産サンキョー株式会社 磁気インク文字認識方法及び磁気文字認識装置
KR101028670B1 (ko) 2008-10-22 2011-04-12 엔에이치엔(주) 언어모델과 ocr을 이용하여 문서에 포함된 문자열을 인식하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US20110087535A1 (en) * 2009-10-14 2011-04-14 Seiko Epson Corporation Information processing device, information processing system, control method for an information processing device, and a program
JP2011118583A (ja) * 2009-12-02 2011-06-16 Seiko Epson Corp 不正度算出装置、不正度算出装置の制御方法およびプログラム
CN104574636A (zh) * 2015-01-16 2015-04-29 北京印钞有限公司 一种纸钞鸳鸯号识别校验系统
CN105335741A (zh) * 2015-10-28 2016-02-17 深圳怡化电脑股份有限公司 一种脏污冠字号分类的方法和系统
JP7169780B2 (ja) 2018-06-08 2022-11-11 株式会社河合楽器製作所 グランドピアノの大屋根用反射防止具

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3764978A (en) * 1972-05-02 1973-10-09 Optical Recognition Systems Combined magnetic optical character reader
US4315246A (en) 1979-07-11 1982-02-09 Magnetic Pheripherals, Inc. Document character recognition system for identifying magnetic ink characters on bank checks and the like
JPS63172365A (ja) 1987-01-12 1988-07-16 Omron Tateisi Electronics Co 自動取引処理装置
US4876735A (en) 1987-12-18 1989-10-24 International Business Machines Corporation Method and apparatus for character recognition systems
TW222337B (zh) * 1992-09-02 1994-04-11 Motorola Inc
US5371798A (en) * 1993-02-22 1994-12-06 Mcwhortor; William F. System and method for enhancing detection of counterfeit financial transaction documents
US5506691A (en) * 1994-03-23 1996-04-09 International Business Machines Corporation Method and apparatus for image processing at remote sites
US5805747A (en) * 1994-10-04 1998-09-08 Science Applications International Corporation Apparatus and method for OCR character and confidence determination using multiple OCR devices
US5933525A (en) * 1996-04-10 1999-08-03 Bbn Corporation Language-independent and segmentation-free optical character recognition system and method
DE19710717C2 (de) * 1997-03-14 2001-09-20 Uhp Corp Hochdruckeinrichtung
US6243504B1 (en) 1998-08-19 2001-06-05 International Business Machines Corporation Integrated magnetic ink character recognition system and method therefor
US6351553B1 (en) 1999-03-03 2002-02-26 Unisys Corporation Quality assurance of captured document images
JP2001022883A (ja) * 1999-07-12 2001-01-26 Ricoh Co Ltd 文字認識方式及び該文字認識方式の機能を実現させるための記録媒体
JP2001022878A (ja) 1999-07-13 2001-01-26 Seiko Epson Corp 定型帳票処理装置
US6863214B2 (en) * 2000-02-01 2005-03-08 Wachovia Corporation Image enabled reject repair for check processing capture
US6654487B1 (en) 2000-03-03 2003-11-25 Charles H. Downs, Jr. Character recognition, including method and system for processing checks with invalidated MICR lines
US20020051562A1 (en) 2000-04-11 2002-05-02 Sheppard Clinton E. Scanning method and apparatus for optical character reading and information processing
JP2002366899A (ja) * 2001-06-06 2002-12-20 Toppan Printing Co Ltd 文字情報認識方法および文字情報認識装置
CN1329859C (zh) * 2001-11-22 2007-08-01 史蒂夫·马格鲁 文件防伪和文件防伪系统
WO2003069425A2 (en) * 2002-02-15 2003-08-21 Servicios Especializados Y Tecnologia Informatica, Check anti-fraud security system
US7295694B2 (en) * 2002-02-22 2007-11-13 International Business Machines Corporation MICR-based optical character recognition system and method
CA2375577C (en) * 2002-03-07 2006-05-02 Canadian Bank Note Company, Limited Optoelectronic document reader for reading uv / ir visible indicia
JP2004086403A (ja) * 2002-08-26 2004-03-18 Pfu Ltd 磁気インク文字識別装置
CA2414205C (en) * 2002-10-15 2008-10-14 Electronic Imaging Systems Corporation System and method for detecting cheque fraud
US20040078311A1 (en) * 2002-10-21 2004-04-22 Timothy Robinson System and method for automated binning and automatic data entry of centralized returns
US7233690B2 (en) * 2003-01-14 2007-06-19 Lacy Donald D Method and system for fraud detection
JP4438387B2 (ja) * 2003-02-03 2010-03-24 セイコーエプソン株式会社 磁気インク文字読取装置
FR2851357B1 (fr) * 2003-02-19 2005-04-22 Solystic Procede pour la reconnaissance optique d'envois postaux utilisant plusieurs images
US7246740B2 (en) * 2003-04-03 2007-07-24 First Data Corporation Suspicious persons database
US20050097019A1 (en) * 2003-11-04 2005-05-05 Jacobs Ronald F. Method and system for validating financial instruments
US7165723B2 (en) * 2003-12-31 2007-01-23 Bank Of America Corporation System and method for the processing of MICR documents that produce read errors
US7480403B2 (en) * 2004-11-16 2009-01-20 International Business Machines Corporation Apparatus, system, and method for fraud detection using multiple scan technologies

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102637256A (zh) * 2006-09-08 2012-08-15 谷歌公司 后光学字符识别处理中的形状聚类
CN114792420A (zh) * 2013-06-28 2022-07-26 谷歌有限责任公司 比较使用连续扫描提取的卡数据
CN114792420B (zh) * 2013-06-28 2023-10-13 谷歌有限责任公司 比较数据的方法、非暂时性计算机可读存储设备以及系统
CN103996239A (zh) * 2014-06-13 2014-08-20 广州广电运通金融电子股份有限公司 一种基于多线索融合的票据定位识别方法及系统
WO2015188556A1 (zh) * 2014-06-13 2015-12-17 广州广电运通金融电子股份有限公司 一种基于多线索融合的票据定位识别方法及系统
CN107393115A (zh) * 2017-08-03 2017-11-24 恒银金融科技股份有限公司 一种纸币冠字号识别与鉴伪方法
CN109101970A (zh) * 2018-07-18 2018-12-28 北京医联蓝卡在线科技有限公司 一种医学单据智能识别方法与智能识别系统
CN109101970B (zh) * 2018-07-18 2020-04-07 北京医联蓝卡在线科技有限公司 一种医学单据智能识别方法与智能识别系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20060104498A1 (en) 2006-05-18
JP2006146901A (ja) 2006-06-08
JP4841227B2 (ja) 2011-12-21
US7480403B2 (en) 2009-01-20
CN100350422C (zh) 2007-11-21
US20080298668A1 (en) 2008-12-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100350422C (zh) 用于使用多重扫描技术进行欺诈检测的装置、系统和方法
US10917539B2 (en) Apparatus and methods for computerized authentication of electronic documents
US20220012487A1 (en) Systems and methods for classifying payment documents during mobile image processing
CN1054811C (zh) 不可变更的自动验证制品
US20170236034A1 (en) Computerized integrated authentication/document bearer verification system and methods useful in conjunction therewith
US6950533B2 (en) Sorting images for improved data entry productivity
US20050121520A1 (en) Code type determining method and code boundary detecting method
CN112508011A (zh) 一种基于神经网络的ocr识别方法及设备
US20040062443A1 (en) Extracting graphical bar codes from an input image
CN112508145B (zh) 电子印章生成及验证方法、装置、电子设备及存储介质
JP4733577B2 (ja) 帳票認識装置及び帳票認識プログラム
US6655592B2 (en) Graphically demodulating graphical bar codes without foreknowledge of the original unmodulated base image
US20050256807A1 (en) Apparatus, system, and method for ultraviolet authentication of a scanned document
CN1153402C (zh) 产生和鉴别不可变更的自动验证制品的方法和系统
JP2007511342A (ja) 検査行列によるビデオコード化方法及び装置
CN116301674A (zh) 打印头磨损检测方法、装置及计算设备
CN1622104A (zh) 一种交易支付方法
WO2013190479A2 (en) Composite device and application process and apparatus thereof
US20040000987A1 (en) Check fraud detection process using checks having radio frequency identifier (RFID) tags and a system therefor
JP3648050B2 (ja) 帳票画像分類方法、帳票画像登録方法および帳票画像分類装置
CN1641653A (zh) 一种交易支付方法
CN101727572A (zh) 使用文档特征来确保图像完整性
CN116229493B (zh) 跨模态的图片文本命名实体识别方法、系统及电子设备
CN1153358A (zh) 中英文表单的识别系统及识别方法
JPH06501803A (ja) 抽出されたデータから特定の部分を分離して抽出することを含む文字認識方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
ASS Succession or assignment of patent right

Owner name: TOSHIBA GLOBAL COMMERCE SOLUTIONS HOLDING CORPORAT

Free format text: FORMER OWNER: INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION

Effective date: 20130221

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20130221

Address after: Tokyo, Japan

Patentee after: TOSHIBA GLOBAL COMMERCE SOLUTIONS HOLDINGS CORP.

Address before: American New York

Patentee before: International Business Machines Corp.

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20071121

Termination date: 20151115

EXPY Termination of patent right or utility model