DE102021001256B3

DE102021001256B3 - Verfahren zum Erkennen eines Objekts in einem Suchbild, und Verwendung eines Verfahrens zur Bestimmung einer Position und/oder Orientierung eines Sicherheitselements einer Banknote

Info

Publication number: DE102021001256B3
Application number: DE102021001256.9A
Authority: DE
Inventors: Shanchuan Su
Original assignee: Giesecke and Devrient Currency Technology GmbH
Current assignee: Giesecke and Devrient Currency Technology GmbH
Priority date: 2021-03-09
Filing date: 2021-03-09
Publication date: 2022-06-09
Anticipated expiration: 2041-03-10
Also published as: CA3211570A1; AU2022233675A1; EP4305607A1; US20240185562A1; CN116997943A; WO2022189035A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen eines Objekts (2), insbesondere einer Banknote (3), in einem Suchbild (1), mit folgenden Schritten:a) Bereitstellen eines Mustervektors (5), welcher das Objekt (2) durch Koordinaten von charakteristischen Bildpunkten (7) beschreibt;b) Verschieben des Mustervektors (5) über verschiedene Positionen des Suchbilds (1);c) Bestimmen eines jeweiligen Erfolgswerts (15) an den verschiedenen Positionen; undd) Erkennen des Objekts (2) an der Position anhand des Erfolgswerts (15), wobei jedem charakteristischen Bildpunkt (7) eine erste Richtung (8) und eine von der ersten Richtung (8) unterschiedliche zweite Richtung (9) zugeordnet wird, wobei jeweils ein erster Intensitätsgesamtwert (10) einer ersten Anzahl (11) von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der ersten Richtung (8) bestimmt wird und ein zweiter Intensitätsgesamtwert (12) einer zweiten Anzahl (13) von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der zweiten Richtung (9) bestimmt wird, wobei jeweils ein Differenzwert (14) zwischen dem ersten Intensitätsgesamtwert (10) und dem zweiten Intensitätsgesamtwert (12) bestimmt wird, wobei der Erfolgswert (15) anhand der jeweiligen Differenzwerte (14) bestimmt wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen eines Objekts in einem Suchbild. Es wird ein Mustervektor breitgestellt, welcher das Objekt durch Koordinaten von charakteristischen Bildpunkten beschreibt. Der Mustervektor wird über verschiedene Positionen des Suchbilds verschoben. Weiterhin wird ein jeweiliger Erfolgswerts an den verschiedenen Positionen bestimmt und das Objekt wird an der Position anhand des Erfolgswerts erkannt. Zudem betrifft die Erfindung eine Verwendung eines dementsprechenden Verfahrens zur Bestimmung einer Position und/ oder Orientierung eines Sicherheitselements einer Banknote.
Verfahren zum Erkennen eines Objekts sind bekannt. So ist dieses Gebiet allgemein auch unter dem Begriff Mustererkennung oder Objekterkennung in digitalen Bildern bekannt.
Ein bekanntes Verfahren ist die Viola-Jones-Methode. Mit der Viola-Jones-Methode können markante Objekte wie Gesichter in einem digitalen Bild erkannt werden. Kern der Viola-Jones-Methode sind Viola-Jones Basismuster, welche zum Teil auf sogenannten Haar-Wavelets basieren. Haar-Wavelets sind einfache Wavelets, welche aus der Kombination zweier Rechteckfunktionen gebildet werden.
Hashimoto, Manabu, et al. High-speed template matching algorithm using information of contour points. Systems and Computers in Japan, 1992, 23. Jg., Nr. 9, S. 78-87, zeigt eine Hochgeschwindigkeits-Vorlagenvergleichstechnik, die für Bilder mit scharfen Konturen effektiv ist. Das Verfahren verwendet nur die Bildkonturteile als eindimensionale Vorlagen.
Abdou, Ikram E.; Pratt, William K. Quantitative design and evaluation of enhancement/thresholding edge detectors. Proceedings of the IEEE, 1979, 67. Jg., Nr. 5, S. 753-763, zeigt Entwurfstechniken, welche verwendet werden, um eine Vielzahl von kleinen und großen Maskenkantendetektoren optimal zu entwerfen.
Im Folgenden ist es insbesondere beabsichtigt Objekte unter wechselnden Beleuchtungsbedingungen zu erkennen. Eine Herausforderung hierbei ist, dass ein und dasselbe Objekt dadurch einmal hell gegenüber einem dunklen Hintergrund und ein anderes Mal dunkel gegenüber einem hellen Hintergrund abgebildet wird.
Bekannte Methoden haben sich unter diesen Bedingungen immer wieder als langsam oder unzuverlässig herausgestellt.
Aufgabe ist es, ein Objekt, welches in einem digitalen Bild beleuchtungsabhängig mit unterschiedlichen Helligkeiten abgebildet werden kann, schneller und zuverlässiger zu erkennen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein jeweiliges Verfahren mit den Merkmalen gemäß den unabhängigen Ansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausführungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren wird ein Objekt, insbesondere einer Banknote, in einem Suchbild erkannt. Es werden folgende Schritte durchgeführt:

a) Bereitstellen eines Mustervektors bzw. einer Mustermatrix, welcher das Objekt durch Koordinaten von charakteristischen Bildpunkten beschreibt;
b) Verschieben des Mustervektors über verschiedene Positionen des Suchbilds;
c) Bestimmen eines jeweiligen Erfolgswerts an den verschiedenen Positionen; und
d) Erkennen des Objekts an der Position anhand des, insbesondere maximalen, Erfolgswerts.

Ein wichtiger Gedanke der Erfindung ist, dass, insbesondere durch den Mustervektor, jedem charakteristischen Bildpunkt eine erste Richtung und eine von der ersten Richtung unterschiedliche zweite Richtung zugeordnet wird, wobei jeweils ein erster Intensitätsgesamtwert einer ersten Anzahl von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der ersten Richtung bestimmt wird und ein zweiter Intensitätsgesamtwert einer zweiten Anzahl von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der zweiten Richtung bestimmt wird, wobei jeweils ein Differenzwert, insbesondere und/ oder ein Verhältniswert, zwischen dem ersten Intensitätsgesamtwert und dem zweiten Intensitätsgesamtwert bestimmt wird, wobei der Erfolgswert anhand der jeweiligen Differenzwerte, insbesondere und/oder der jeweiligen Verhältniswerte, bestimmt wird.
Der Erfindung liegt die Erkenntnis zu Grunde, dass alleine durch die Koordinaten, also die Position der charakteristischen Bildpunkte und die Richtungen zum Bilden des Differenzwerts ausreichend Merkmale bereitgestellt werden, um das Objekt bzw. die Position und/ oder Orientierung im Suchbild zu erkennen.
Als charakteristische Bildpunkte werden beim Erzeugen des Mustervektors bzw. des Klassifikators insbesondere Bildpunkte auf Kanten bzw. an Stellen mit einer hohen Frequenz, d.h. einem Übergang von hell nach dunkel oder dunkel nach hell ausgewählt. Diese charakteristischen Bildpunkte bzw. das, insbesondere zweidimensionale, Muster der charakteristischen Bildpunkte, also die durch die Koordinaten der charakteristischen Bildpunkte aufgespannte Punktwolke, werden bzw. wird dann im Suchbild wiedergefunden. Dazu ist es nicht nötig einen bestimmten Wert der Differenzen der Bildpunkte der unterschiedlichen Richtungen pro charakteristischen Bildpunkt anzugeben. Die jeweilige Position der charakteristischen Bildpunkte und die jeweils zugehörigen Richtung sind ausreichend.
Die Anzahl der Bildpunkte der jeweiligen Richtung, welche für den Differenzwert herangezogen werden sollen, kann entweder ebenfalls durch den Mustervektor bereitgestellt werden oder aber auch als generelle Standardeinstellung vorgegeben werden.
Insbesondere ist es vorgesehen, dass der erste Intensitätsgesamtwert und/ oder der zweite Intensitätsgesamtwert durch einen Mittelwert, beispielsweise einen arithmetischen Mittelwert oder einen Medianwert, gebildet wird.
Der Erfolgswert kann beispielsweise direkt aus den Differenzwerten gebildet sein, beispielsweise durch Aufsummieren und optionalen Normalisieren. Der Erfolgswert kann aber auch abhängig von einer Gewichtungsfunktion erzeugt werden, in welche die Differenzwerte gewichtet einfließen.
Vorzugsweise ist es vorgesehen, dass der maximale Differenzwert der Differenzwerte zu dem Erfolgswert führt, bei welchem das Objekt erkannt wird. Durch den maximalen Differenzwert wird die Position der charakteristischen Bildpunkte gefunden, an welcher der jeweilige Intensitätsunterschied zwischen den Bildpunkten der ersten Richtung und den Bildpunkten der zweiten Richtung am größten ist.
Nachdem die charakteristischen Bildpunkte beim Erzeugen des Mustervektors gemäß dem weiteren Verfahren der Erfindung vorzugsweise schon nach dem Kriterium der maximalen Differenzwerte ausgewählt werden, reicht es im Suchbild die Position der charakteristischen Bildpunkte zu finden, an welcher der Differenzwert maximal ist.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass die erste Richtung und die zweite Richtung um 180° entgegengesetzt zugeordnet werden. Durch die vorzugsweise quasi diametrale Anordnung kann ein aussagekräftigerer Differenzwert für jeden charakteristischen Bildpunkt erzeugt werden. Das Objekt kann dadurch zuverlässiger erkannt werden.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass die erste Anzahl und/oder die zweite Anzahl größer als eins bestimmt wird. Bei einer Anzahl größer eins, insbesondere zwei, also beispielsweise drei, vier oder fünf, kann der charakteristische Bildpunkt zuverlässiger an einem markanten Bildpunkt, also beispielsweise einer Kante oder einer Ecke, also einem hochfrequenten Bildbereich, bestimmt werden.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass die erste Anzahl und/oder die zweite Anzahl kleiner als zehn, insbesondere sechs, bestimmt wird. Durch die Beschränkung der ersten Anzahl und/ oder der zweiten Anzahl kann zum einen der Aufwand zum Bestimmen der Differenzwerte, sowohl beim Erzeugen des Mustervektors als auch beim Erkennen des Objekts im Suchbild begrenz werden. Zum anderen kann das Angebot an geeigneten charakteristischen Bildpunkten dadurch so groß gehalten werden, dass der Mustervektor mit einer ausreichend großen Anzahl, beispielsweise mindestens 10 bis 100 Stück, charakteristischen Bildpunkten erzeugt werden kann.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass die erste Anzahl und/oder die zweite Anzahl unterschiedlich bestimmt wird. Dadurch können es beispielsweise mehr Bildpunkte in der Richtung mit niedriger Intensität als Bildpunkte in Richtung mit hoher Intensität sein, und umgekehrt. Dadurch lässt sich der Mustervektor individuell auf ein bestimmtes Objekt einstellen. Als Folge kann das Objekt bzw. die Position und/oder Orientierung des Objekts zuverlässiger erkannt bzw. gefunden werden.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass der Mustervektor für jeden charakteristischen Bildpunkt höchstens vier Werte aufweist. In diesem Fall kann der Mustervektor jeweils nur einen x-Koordinatenwert des charakteristischen Bildpunkts, einen y-Koordinatenwert des charakteristischen Bildpunkts, einen ersten Relativwert für die erste Richtung relativ zum jeweiligen charakteristischen Bildpunkt und einen zweiten Relativwert für die zweite Richtung relativ zum jeweiligen charakteristischen Bildpunkt. Für den ersten Relativwert und/oder den zweiten Relativwert können beispielsweise als allgemeine Vorgabe sämtliche an einen charakteristischen Bildpunkt angrenzende Bildpunkte nummeriert werden. Bei einer Achter-Nachbarschaft sind das beispielsweise acht Nummern. So kann beispielsweise als Vorgabe vorgegeben werden, dass sich der Wert drei immer auf den benachbarten Bildpunkt auf drei Uhr, also rechts neben dem Referenzbildpunkt bezieht.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass als das Objekt ein Sicherheitselement einer Banknote erkannt wird. Sicherheitselemente von Banknoten sind üblicherweise mit besonderen Sicherheitsmerkmalen versehen, welche ohne aufwändige Vorrichtungen nur schwer nachgestellt beziehungsweise nachgedruckt oder geprägt werden können. Ein populäres Sicherheitselement einer Banknote ist beispielsweise ein Hologramm. Ein Hologramm ist absichtlich derart gefertigt, dass Licht abhängig vom Lichteinfallswinkel unterschiedliche reflektiert wird. Für die automatische Erkennung eines solchen Sicherheitselements mit bekannten Methoden durch beispielsweise eine Banknotenbearbeitungsvorrichtung ist dies eine Herausforderung. Mit dem Verfahren zum Erkennen des Objekts kann das Sicherheitselement zuverlässiger erkannt werden.
Weiterhin ist es vorzugsweise vorgesehen, dass das Objekt auf einer Banknote erkannt wird. Banknoten weisen üblicherweise einen heterogenen Hintergrund auf, da jeder Bereich auf dem Banknotensubstrat genutzt werden soll, um dort Information, beispielsweise eine Angabe zur Denomination oder zur Seriennummer, und/ oder ein Sicherheitselement und/ oder eine Sicherheitsmerkmal anzubringen. Dieser heterogene kann für bekannte Methoden ebenfalls eine Herausforderung sein, da das Objekt schwer vom Hintergrund zu unterscheiden ist. Mit dem Verfahren zum Erkennen des Objekts kann das Sicherheitselement zuverlässiger erkannt werden.
Ergänzend oder alternativ kann für den Differenzwert auch ein Verhältniswert bestimmt werde. Dann wird von dem ersten Intensitätsgesamtwert und dem zweiten Intensitätswert ein Verhältnis gebildet. Beispielsweise wird der erste Intensitätsgesamtwert durch den zweiten Intensitätswert geteilt oder andersherum. Der Erfolgswert wird dann anhand des Verhältniswerts bestimmt.
Bei einem Verfahren wird ein Mustervektor erzeugt. Es werden folgende Schritte durchgeführt:

a) Bestimmen einer Kontur eines Objekts, insbesondere einer Banknote, in einem Musterbild;
b) Bestimmen einer Gradientenrichtung für Bildpunkte der Kontur;
c) Bestimmen eines Gradientenbetrags für Bildpunkte der Kontur;
d) Bestimmen von Bildpunkten der Kontur als charakteristische Bildpunkte, falls der jeweilige Gradientenbetrag größer als ein Betragsschwellwert ist;
e) Bestimmen einer jeweiligen Position der charakteristischen Bildpunkte;
f) Bestimmen einer ersten Richtung und einer zweiten Richtung abhängig von der Gradientenrichtung der charakteristischen Bildpunkte; und
g) Erzeugen des Mustervektors mit, insbesondere nur, der Position der charakteristischen Bildpunkte im Musterbild und der ersten Richtung und der zweiten Richtung.

Das Objekt im Musterbild kann auch als Musterobjekt bezeichnet werden.
Das weitere Verfahren kann auch als Trainingsphase bezeichnet werden.
Der erzeugte Mustervektor kann dann in dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Erkennen eines Objekts bereitgestellt werden.
Vorzugsweise ist es vorgesehen, dass der Mustervektor mit der ersten Richtung und/oder der zweiten Richtung, insbesondere nur, relativ zum zugehörigen charakteristischen Bildpunkt erzeugt wird.
Insbesondere ist es vorgesehen, dass die erste Richtung stets im Vergleich zur zweiten Richtung zu niedrigen Intensitätswerten zeigt, während die zweite Richtung stets zu im Vergleich zur ersten Richtung hohen Intensitäten zeigt.
Die Erfindung betrifft auch eine Verwendung. Bei der erfindungsgemäßen Verwendung wird das erfindungsgemäße Verfahren zum Erkennen eines Objekts in einem Suchbild zur Bestimmung einer Position und/oder Orientierung eines Sicherheitselements einer Banknote relativ zu einem Substrat der Banknote verwendet.
Zum Erkennen der Orientierung wird der Mustervektor oder das Suchfenster in vorbestimmten Schritten verdreht bzw. rotiert angewandt. Die Orientierung wird dann vorzugsweise an der Rotation mit dem höchsten Erfolgswert erkannt.
Das erfindungsgemäße Verfahren zum Erkennen eines Objekts in einem Suchbild wird insbesondere in einer Banknotenbearbeitungsvorrichtung verwendet.
Die mit Bezug auf das erfindungsgemäße Verfahren vorgestellten bevorzugten Ausführungsformen und deren Vorteile gelten soweit anwendbar entsprechend für die erfindungsgemäße Verwendung. Die mit Bezug auf die erfindungsgemäße Verwendung vorgestellten bevorzugten Ausführungsformen und deren Vorteile gelten entsprechend für das erfindungsgemäße Verfahren.
Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend anhand einer schematischen Zeichnung näher erläutert.
Dabei zeigen:

1 eine schematische Darstellung eines Suchbilds mit einem Objekt, über welches ein Mustervektor geschoben wird;
2 eine schematische Darstellung eines Musterbilds mit einem Objekt, anhand welchem ein Mustervektor erzeugt wird;
3 eine schematische Detaildarstellung des Suchbilds mit dem Objekt;
4 eine schematische Detaildarstellung des Musterbilds mit einer Kontur des Objekts;
5 eine schematische Darstellung einer Banknote als das Musterbild;
6 eine schematische Darstellung einer Banknote als das Suchbild, wobei die Banknote ein Eselsohr aufweist; und
7 eine weitere schematische Darstellung einer Banknote als das Musterbild, wobei ein Sicherheitselement der Banknote verzerrt aufgenommen ist;

In den Figuren werden gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
1 zeigt schematisch ein Suchbild 1 mit einem Objekt 2.
Gemäß dem Ausführungsbeispiel ist das Suchbild 1 insbesondere als eine Aufnahme einer Banknote 3 ausgebildet.
Die Aufnahme kann als einkanaliges Grauwertbild, mehrkanaliges Farbbild oder Multispektralbild ausgebildet sein. Die Aufnahme wird beispielsweise mit einer Kamera aufgenommen. Die Kamera kann Teil einer Banknotenbearbeitungsvorrichtung sein.
Das Objekt 2 ist insbesondere als ein Sicherheitselement 4 der Banknote 3 ausgebildet. Das Sicherheitselement 4 kann beispielsweise als Druckmerkmal, Sicherheitsstreifen, Sicherheitsfaden, Folienpatch, Hologramm und/oder Sicherheitsprägung ausgebildet sein.
Gemäß dem Ausführungsbeispiel wird ein Mustervektor 5 über das Suchbild 1 geschoben. Das vom Mustervektor 5 aufgespannte Fenster 6 bzw. der vom Mustervektor aufgespannte Bereich ist beispielsweise rechteckig und zweidimensional. Weiterhin ist das Fenster 6 vorzugsweise kleiner als das Suchbild 1.
Der Mustervektor 5 weist Koordinaten (x, y) von charakteristischen Bildpunkten 7 auf.
Das vom Mustervektor 5 aufgespannte Fenster 6 wird im Folgenden über das Suchbild 1 geschoben. Insbesondere wird der Mustervektor an alle Stellen des Suchbilds 1 geschoben und dort ausgeführt.
Beim Ausführen des Mustervektors 5 im Suchbild 1 wird zu jedem charakteristischen Punkt 7 eine erste Richtung 8 und eine von der ersten Richtung 8 unterschiedliche zweite Richtung 9 betrachtet. Die Richtungen 8, 9 sind insbesondere als relative Richtung bezüglich des jeweiligen charakteristischen Bildpunkts 7 ausgebildet. Weiterhin sind die Richtungen insbesondere vom Mustervektor 5 umfasst bzw. werden von diesem bereitgestellt.
Gemäß dem Ausführungsbeispiel wird für jeden charakteristischen Bildpunkt 7 ein erster Intensitätsgesamtwert 10 einer ersten Anzahl 11 von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der ersten Richtung 8 bestimmt. Die erste Anzahl 11 kann beispielsweise einen Wert von eins bis zwanzig, vorzugsweise zwei bis zehn, insbesondere drei bis sechs aufweisen. Eindimensional bedeutet insbesondere, dass die Bildpunkte entlang einer Linie angeordnet sind. Der erste Intensitätsgesamtwert 10 kann beispielsweise durch einen arithmetischen Mittelwert oder einen Medianwert über die jeweiligen Intensitätswerte der Bildpunkte gebildet werden.
Analog zum ersten Intensitätsgesamtwert 10 wird ein zweiter Intensitätsgesamtwert 12 einer zweiten Anzahl 13 von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der zweiten Richtung 9 bestimmt wird. Die zweite Anzahl 13 kann von der ersten Anzahl 11 unterschiedlich sein.
Die Bildpunkte der ersten Anzahl 11 von Bildpunkten in der ersten Richtung 8 können als Führungspunkte (lead points) bezeichnet werden. Die Bildpunkte der zweiten Anzahl 13 von Bildpunkten in der zweiten Richtung 9 kann als Wegpunkte (trail points) bezeichnet werden.
Die erste Anzahl 11 und/ oder die zweite Anzahl 13 kann vom Mustervektor 5 umfasst sein. Ergänzend oder alternativ kann die erste Anzahl 11 und/oder die zweite Anzahl 13 nur einmal allgemein für alle charakteristischen Bildpunkte 7 vorgegeben werden. Die erste Anzahl 11 und/oder die zweite Anzahl 13 kann aber auch für jeden der charakteristischen Bildpunkte 7 individuell vorgegeben werden.
Weiterhin wird gemäß dem Ausführungsbeispiel für jeden charakteristischen Bildpunkt 7 ein Differenzwert 14 bestimmt. Der Differenzwert 14 wird als Differenz von dem ersten Intensitätsgesamtwert 10 und dem zweiten Intensitätsgesamtwert 12 bestimmt.
Von dem Differenzwert 14 kann optional der mathematische Betrag gebildet werden.
Gemäß dem Ausführungsbeispiel wird anhand der Differenzwerte 14 nun ein Erfolgswert 15 bestimmt. Gemäß dem Ausführungsbeispiel bedeutet ein hoher Erfolgswert 15, dass eine hohe Übereinstimmung von dem Mustervektor 5 und dem Objekt 2 im Suchbild 1 vorliegt. Insbesondere wird die Position des Objekts 5 am Ort des höchsten Erfolgswerts 15 angenommen.
Der Erfolgswert 15 kann beispielsweise durch Aufsummieren der Differenzwerte 14 gebildet werden. Optional können die aufsummierten Differenzwerte 14 normiert werden.
Ergänzend können die Differenzwerte 14 auch gewichtet in den Erfolgswert einfließen.
Die Aussage der Differenzwerte 14 bzw. des Erfolgswerts 15 ist letztendlich, dass die Position des Objekts dort angenommen wird, wo das Muster der charakteristischen Bildpunkte 7 an der Stelle mit dem höchsten Kontrast bzw. der höchsten Frequenz ist.
Das Verfahren lässt sich auch wie folgt anhand von Formeln beschreiben. $p (x, y) = a r g m a x {S (x_{i}, y_{i})}, (i . j) \in [- d, + d]$
$S (x, y) = \sum_{g = 0}^{N} (L_{g} (x, y) * l_{g} - T_{g} (x, y) * t_{g}) * W_{g})$
$L_{g} (x, y) = \sum_{i = 0}^{m_{g}} L P_{g} (x_{i}, y_{i})$
$T_{g} (x, y) = \sum_{i = 0}^{n_{g}} T P_{g} (x_{i}, y_{i})$
mit
x= Zeilenbildpunktkoordinate
y= Spaltenbildpunktkoordinate
d=Größe des Fensters 6
1=Skalierungsparameter
t=Skalierungsparameter
W= Gewichtungsparameter
LP= Bildpunkte der ersten Anzahl 11 von Bildpunkten entlang der ersten Richtung 8
TP= Bildpunkte der zweiten Anzahl 13 von Bildpunkten entlang der zweiten Richtung 9
Das Verfahren kann als Standortanpassungspunktgruppen (Location Matching Point Groups) kurz LPMG bezeichnet werden.
2 zeigt ein Musterbild 16, anhand welchem der Mustervektor 5 erzeugt wird. Das Musterbild 16 kann als Banknote ausgebildet sein.
Es wird eine Kontur 17 eines Objekts 18 einer Banknote 19 in dem Musterbild 16 bestimmt. Die Kontur kann beispielsweise durch ein morphologisches Filter, beispielsweise einen Sobel Operator, oder einen vielfältigen Kantendetektor bestimmt werden.
Weiterhin wird eine Gradientenrichtung 20 für die Bildpunkte der Kontur 17 bestimmt. Die Gradientenrichtung 20 gibt insbesondere an, in welche Richtung der größte Helligkeitsunterschied verläuft. Mit anderen Worten wird die Gradientenrichtung 20 vorzugsweise in Richtung des maximalen Gradientenbetrags bestimmt.
Weiterhin wird ein Gradientenbetrag 21 für die Bildpunkte der Kontur 17 bestimmt. Der Gradientenbetrag 21 gibt an wie groß der Helligkeitsunterschied ist.
In einem weiteren Schritt werden Bildpunkte der Kontur 17 als charakteristische Bildpunkte 22 bestimmte, falls der jeweilige Gradientenbetrag 21 größer als ein Betragsschwellwert ist. Durch den Betragsschwellwert werden gemäß dem Ausführungsbeispiel nur die markantesten Bildpunkte als die charakteristischen Bildpunkte 22 bestimmt bzw. ausgewählt.
Weiterhin wird eine jeweilige Position der zuvor bestimmten bzw. ausgewählten charakteristischen Bildpunkte 22 bestimmt. Das kann beispielsweise durch Erfassen von jeweils Zeilenbildpunktkoordinate und Spaltenbildpunktkoordinate des jeweiligen charakteristischen Bildpunkts 22 erfolgen.
In einem weiteren Schritt wird eine erste Richtung 23 und eine zweiten Richtung 24 abhängig von der Gradientenrichtung 20 bestimmt. Die Richtungen 23, 24 werden vorzugsweise entgegengesetzt bestimmt. Weiterhin werden die Richtungen 23, 24 vorzugsweise senkrecht zur Kontur 17 bestimmt.
In einem weiteren Schritt wird der Mustervektor 5 mit der Position der charakteristischen Bildpunkte 22 im Musterbild 16 und der ersten Richtung 23 und der zweiten Richtung 24 erzeugt.
Der Mustervektor 22 kann dann in dem Suchbild 1 angewandt werden, um das Objekt 2 zu erkennen.
Das Objekt 2 im Suchbild 1 und das Objekt 18 im Musterbild 16 sind insbesondere gleich oder zumindest ähnlich ausgebildet.
Insbesondere ist ein Aufnahmeabstand und/oder ein Aufnahmewinkel zur Aufnahme des Suchbild 1 und des Musterbilds 16 gleich ausgebildet. Zumindest die Aufnahme des Suchbilds 1 kann beispielsweise mit einer Aufnahmeeinheit, insbesondere einer Kamera, durchgeführt werden, welche von einer Banknotenbearbeitungsvorrichtung umfasst ist.
3 zeigt eine schematische Detaildarstellung des Suchbilds 1. Gemäß dem Ausführungsbeispiel weist der gezeigte Ausschnitt des Suchbilds 1 zwei charakteristische Bildpunkte 7 auf. Die erste Anzahl 11 ist drei bzw. eins. Die zweite Anzahl 13 ist in beiden Fällen drei. In diesem Fall wurde beim Bestimmen der Anzahlen 11,13, der jeweilige charakteristische Bildpunkt 7 nicht mitgezählt. Bei einer alternativen Bestimmung kann der jeweilige charakteristische Bildpunkt 7 jedoch auch mitgezählt werden. Welche Konvention anzuwenden ist, kann beispielsweise zu Beginn des Verfahrens festgelegt werden und/oder im Mustervektor 5 gespeichert werden.
Für den ersten Intensitätsgesamtwert 10 werden dann beispielsweise die Intensitätswerte der ersten Anzahl 11 zusammengezählt. Also im Fall eines 8-Bit-Bildes und drei Bildpunkten beispielsweise 236+245+215. Für den zweiten Intensitätsgesamtwert 12 werden beispielsweise die Intensitätswerte der zweiten Anzahl 13 zusammengezählt. Also im Fall eines 8-Bit-Bildes und drei Bildpunkten beispielsweise 30+27+29. Die Intensitätsgesamtwerte 10, 12 können normiert werden.
4 zeigt eine schematische Detaildarstellung des Musterbilds 16. Es ist ein charakteristischer Bildpunkt 22 gezeigt, welcher auf der Kontur 17 angeordnet ist.
Insbesondere wird von dem jeweiligen charakteristischen Bildpunkt 22 nur die Position, vorzugsweise die lokalen Koordinaten bezüglich des Fensters 6, zusammen mit der ersten Richtung 23 und der zweiten Richtung 24 in den Mustervektor 5 gespeichert.
5 zeigt schematisch ein Ausführungsbeispiel der Banknote 19 mit dem als Sicherheitselement ausgebildeten Objekt 18. Das Sicherheitselement ist im Ausführungsbeispiel als Aufdruck „50“ ausgebildet. Die charakteristischen Bildpunkte 22 sind jeweils durch ein Pluszeichen dargestellt.
6 zeigt schematisch ein Ausführungsbeispiel der Banknote 3 mit dem Sicherheitselement 4. Die Banknote 3 weist ein Eselsohr 25 auf. Bei dem Eselsohr 25 ist eine Ecke der Banknote 3 umgeknickt. Durch die Robustheit des Verfahrens kann das Sicherheitselement 4 trotz dem Eselsohr erkannt werden. Zur Erkennung des Objekts 2 kann es also ausreichend sein, wenn nur ein Teil des Objekts 2 im Suchbild 1 abgebildet ist.
7 zeigt schematisch ein Ausführungsbeispiel der Banknote 19. Das als Sicherheitselement ausgebildete Objekt 18 ist teilweise leicht verdreht bzw. verzerrt aufgenommen worden. Das kann insbesondere dann vorkommen, falls die Banknote 19 eine gebrauchte Banknote bzw. eine Banknote aus dem Umlauf ist. In diesem Fall ist es ergänzend vorzugsweise vorgesehen, dass auch Nachbarbildpunkte der charakteristischen Bildpunkte in der Trainingsphase untersucht werden, um den Mustervektor 5 bzw. den Klassifikator zuverlässiger ausbilden zu können. Vorteilhaft ist das, da dann auch die Zuverlässigkeit bei der Erkennung von verzerrten Sicherheitselementen erhöht werden kann.

Claims

Verfahren zum Erkennen eines Objekts (2), insbesondere eines Objekts (2) einer Banknote (3), in einem Suchbild (1), mit folgenden Schritten: a) Bereitstellen eines Mustervektors (5), welcher das Objekt (2) durch Koordinaten von charakteristischen Bildpunkten (7) beschreibt; b) Verschieben des Mustervektors (5) über verschiedene Positionen des Suchbilds (1); c) Bestimmen eines jeweiligen Erfolgswerts (15) an den verschiedenen Positionen; und d) Erkennen des Objekts (2) an der Position anhand des Erfolgswerts (15), dadurch gekennzeichnet, dass jedem charakteristischen Bildpunkt (7) eine erste Richtung (8) und eine von der ersten Richtung (8) unterschiedliche zweite Richtung (9) zugeordnet wird, wobei jeweils ein erster Intensitätsgesamtwert (10) einer ersten Anzahl (11) von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der ersten Richtung (8) bestimmt wird und ein zweiter Intensitätsgesamtwert (12) einer zweiten Anzahl (13) von eindimensional angeordneten Bildpunkten in der zweiten Richtung (9) bestimmt wird, wobei jeweils ein Differenzwert (14) zwischen dem ersten Intensitätsgesamtwert (10) und dem zweiten Intensitätsgesamtwert (12) bestimmt wird, wobei der Erfolgswert (15) anhand der jeweiligen Differenzwerte (14) bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der maximale Differenzwert der Differenzwerte (14) zu dem Erfolgswert (15) führt, bei welchem das Objekt (2) erkannt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die erste Richtung (8) und die zweite Richtung (9) um 180° entgegengesetzt zugeordnet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Anzahl (11) und/oder die zweite Anzahl (13) größer als eins bestimmt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Anzahl (11) und/oder die zweite Anzahl (13) kleiner als zehn bestimmt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Anzahl (11) und/ oder die zweite Anzahl (13) unterschiedlich bestimmt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei wobei der Mustervektor (5) für jeden charakteristischen Bildpunkt (7) höchstens vier Werte aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als das Objekt (2) ein Sicherheitselement (4) einer Banknote (3) erkannt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Objekt (2) auf einer Banknote (3) erkannt wird.
Verwendung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 zur Bestimmung einer Position und/oder Orientierung eines Sicherheitselements (4) einer Banknote (3) relativ zu einem Substrat der Banknote (3).