EP2422328A1 - Selbstbedienungsterminal mit mindestens einer kamera zum erkennen von manipulationsversuchen - Google Patents

Selbstbedienungsterminal mit mindestens einer kamera zum erkennen von manipulationsversuchen

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EP2422328A1
EP2422328A1 EP10718915A EP10718915A EP2422328A1 EP 2422328 A1 EP2422328 A1 EP 2422328A1 EP 10718915 A EP10718915 A EP 10718915A EP 10718915 A EP10718915 A EP 10718915A EP 2422328 A1 EP2422328 A1 EP 2422328A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
atm
self
service terminal
camera
data processing
Prior art date
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Granted
Application number
EP10718915A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP2422328B1 (de
Inventor
Steffen Priesterjahn
Dinh-Khoi Le
Michael Nolte
Alexander Drichel
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.)
Wincor Nixdorf International GmbH
Original Assignee
Wincor Nixdorf International GmbH
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 Wincor Nixdorf International GmbH filed Critical Wincor Nixdorf International GmbH
Publication of EP2422328A1 publication Critical patent/EP2422328A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP2422328B1 publication Critical patent/EP2422328B1/de
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F19/00—Complete banking systems; Coded card-freed arrangements adapted for dispensing or receiving monies or the like and posting such transactions to existing accounts, e.g. automatic teller machines
    • G07F19/20—Automatic teller machines [ATMs]
    • G07F19/205—Housing aspects of ATMs
    • G07F19/2055—Anti-skimming aspects at ATMs
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
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    • G—PHYSICS
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    • G07F19/20—Automatic teller machines [ATMs]
    • G07F19/207—Surveillance aspects at ATMs

Definitions

  • Self-service terminal with at least one camera for detecting tampering attempts
  • the invention relates to a self-service terminal with at least one camera according to the preamble of claim 1.
  • the invention relates to a self-service terminal, which is designed as an ATM.
  • the spied out data is then transmitted to a remote receiver via a transmitter built into the keyboard superstructure, or is located in a keyboard overlay Data memory saved.
  • a transmitter built into the keyboard superstructure or is located in a keyboard overlay Data memory saved.
  • Many of today's skimming devices are very difficult to distinguish with the human eye from original controls (keyboard, card reader, etc.).
  • monitoring systems which have one or more cameras which are mounted in the area of the location of the self-service terminal and detect the entire control panel and often also the area of residence of the user.
  • Such a solution is described for example in DE 201 02 477 Ul.
  • the local camera monitoring By means of the local camera monitoring, both the control panel itself and the user's area in front of it can be detected.
  • a sensor is provided in order to distinguish whether a person is in the occupied area.
  • Object of the present invention is to propose a solution for a camera surveillance, which allows a secure detection of manipulation attempts without the use of additional sensors.
  • a self-service terminal in which at least one camera is integrated in one of the elements provided in the control panel for detecting manipulation attempts and detects a plurality of sub-areas assigned to this element.
  • the element partially detected by the camera is a card input hopper, of which the camera is a part of the inside area, the outside area, and one in between covered transition area.
  • the card entry hopper may preferably have illumination from which the camera also benefits.
  • an element e.g. the card input funnel
  • camera installed various sub-areas of the element itself and possibly also detected in its environment, whereby the image data obtained can be separated into sub-areas evaluated. These are e.g. around an inner area and an outer area of the element as well as an intermediate transition area.
  • the partial area detection in turn has the advantage that manipulations can be detected very accurately and reliably.
  • the card slot is equipped with lighting, this can also be used for taking pictures of the camera.
  • the illumination which illuminates one or some of the subregions of the card insertion funnel can be designed for optimal illumination of the areas covered by the camera.
  • the card input hopper in particular its slot area is provided with a photoconductive plastic over which a light generated by the illumination is passed.
  • the plastic can be colored to achieve a specific illumination color, which is particularly suitable for image acquisition.
  • the at least one camera is connected to a data processing unit which processes the generated image data, for example by segmenting and processing it in accordance with the subregions.
  • the data processing unit may have a first stage for image processing, in particular for shadow removal, edge detection, vectorization and / or segmentation, which receives the image data.
  • a downstream second stage for feature extraction, in particular by means of blob analysis, edge position and / or color distribution can be provided.
  • a downstream third stage may be provided for classification.
  • the data processing unit also includes interfaces for video surveillance systems (20) and / or security systems.
  • the data processing unit may be integrated in the self-service terminal.
  • the self-service terminal has at least one further camera which is mounted on or in the self-service terminal in the vicinity of the control panel and detects at least one of the elements.
  • the elements provided in the control panel and detected by the cameras may e.g. a cash dispenser, a keyboard, a tray, a card slot and / or a screen.
  • an additional camera for an area is provided on the self-service terminal, at which a user, in particular his head, himself while operating the self-service terminal.
  • a portrait of the user can be included.
  • the data processing unit if it detects a manipulation attempt on one of the elements by means of the processing of the image data and / or detects a manipulation on one of the multiple cameras, triggers an alarm, blocks the self-service terminal and / or triggers the additional camera. It can also be provided that the cameras and / or the data processing unit are or is deactivated during the operation and / or maintenance of the self-service terminal.
  • the data processing unit combines and evaluates the image data generated by the plurality of cameras in order to detect manipulations on one or more of the cameras. Also, by combining and evaluating the image data, manipulations in the detection range of one or more of the cameras can be detected.
  • the data processing unit can combine and evaluate the image data in order to detect deviations that relate to the image content, the image structure and / or the image quality, in particular the image illumination and / or brightness.
  • the cameras may be mounted in a housing section of the self-service terminal surrounding the control panel, in particular being installed in that housing section of the self-service terminal which limits the control panel laterally or upwardly. It can also be a single of the cameras at least two of detect elements provided in the control panel, in particular detect two operating elements, such as a cash dispenser and a keyboard. In turn, another camera may be integrated in one of the elements provided in the control panel, in particular integrated in a card input hopper.
  • Fig. 1 shows a perspective view of the
  • Fig. 2 outputs the detection range of that camera
  • Fig. 1 again, which detects the panel from the side;
  • Fig. 3 outputs the detection range of that camera
  • Fig. 1 again, which detects the control panel from the top;
  • Fig. 4a shows the installation situation of the camera integrated in the card input hopper
  • Fig. 4a shows the detection range of this camera of Fig. 4a again.
  • Fig. 5 shows a block diagram for one with a plurality of
  • FIG. 1 shows a perspective view of the basic structure of a self-service terminal in the form of an ATM ATM.
  • ATM ATM include in particular a cash dispenser 1, also called shutter, and a keyboard 2, ie controls on which preferably manipulation attempts, for example in the form of superstructures, may occur for the purpose of skimming.
  • the ATM ATM is equipped with several cameras for detecting such and similar manipulation attempts, whereby at least one camera (see CAMK in Fig. 3 and 4a) is integrated directly into one of the controls, namely here in the card entry funnel (see Fig. 4 in Fig. 3 and 4a) of the ATM.
  • Fig. 1 shows first the other cameras, which are mounted at different locations, preferably in the vicinity of the control panel. These are a side camera CAMS, a top view camera CAMD and an additional portrait camera CAMO.
  • the cameras CAMS and CAMD are within a demarcation, framing or the like and are mounted there. Each of these cameras CAMS or CAMD detects in each case from the outside at least one of the elements arranged in the control panel of the ATM, eg the cash dispenser 1 (shutter) and / or the keyboard 2.
  • the lateral camera CAMS preferably detects exactly these two elements 1 and 2;
  • the top view camera CAMD detects further elements (see also FIG. 3).
  • the camera CAMK integrated in the card input hopper 4 also detects the inside of this element. This camera CAMK and its function will be described later in detail with reference to Figs. 3 and 4a / b and Fig. 5.
  • the additional camera CAMO is located in the upper housing part of the ATM ATM and is directed to the area in which the user is operating the ATM.
  • this camera captures CAMO the head or the face of the user and is therefore referred to here as a portrait camera.
  • FIG. 2 shows the detection range of the camera CAMS, which is located in a lateral housing part, which frames or surrounds the control panel of the ATM ATM.
  • the camera CAMS is equipped with a wide-angle lens in order to detect at least these two elements or partial areas of the control panel.
  • the ATM ATM is designed so that said elements 1 and 2 preferably have the most homogeneous surfaces with these delimiting edges. This simplifies object recognition. By attaching the camera CAMS at this particularly suitable position, the said subareas or elements 1 and 2 can be measured very reliably optical. It can be provided that the camera is focused in particular on certain areas.
  • FIG. 1 Another perspective, namely that of the top view camera CAMD, is illustrated with reference to FIG.
  • the detection field of this camera CAMD is illustrated, which is installed in the upper area of the ATM ATM (see also Fig. 1) and which detects the control panel from above.
  • the cash dispenser 1 and the keyboard 2 in the detection range of the camera also other elements be provided, such as a shelf near the keyboard, a card input funnel 4, ie the feeding part for the card reader, as well as eg a screen 5 or display.
  • these further mentioned elements 3, 4 and 5 represent potential targets for manipulation attempts.
  • the CAMK camera is integrated directly into the card input funnel 4.
  • the already used illumination L of the card slot can be used.
  • the camera CAMK is mounted laterally by card slot or insertion slot, which is made of a special, light-conducting plastic K.
  • the lighting L is provided by one or more lighting means, e.g. Light emitting diodes realized, wherein the light generated via the photoconductive plastic K to the actual insertion slot out to illuminate this.
  • the light can be guided coming from above and below, so that the card slot is illuminated as evenly as possible.
  • the generated light can be optimally adapted in intensity to the requirements.
  • the light can be colored by the use of colored LEDs and / or color filters to be adapted in particular to the requirements of the camera CAMK.
  • FIG. 4b illustrates the detection area of the camera CAMK segmented into different partial areas, and clearly shows that this is essentially subdivided into three partial areas I, II and III.
  • the first subarea I primarily detects the inner area of the card input funnel, ie the actual card slot, the subarea III detects the outer area of the card entry funnel and subarea II detects the intermediate transition area.
  • the following advantages of the construction and installation method described here become clear:
  • Subsections I to III may contain different types of
  • Segmentation of image acquisition can be used.
  • the camera CAMK is here so aligned that with the sub-area III, a person in front of the ATM can be detected (user or attacker). This image data can be compared, in particular, with those of the portrait camera CAMO (see Fig. 1).
  • the camera CAMK is preferably installed on the same side of the terminal as the camera CAMS, so that the image data of these two cameras can also be compared.
  • the illumination L (see Fig. 4a) is used in order to achieve the best possible illumination for the image recordings.
  • a colored illumination in the green area is particularly advantageous because the image sensors or CCD sensors of camera are particularly sensitive to green shades and have the greatest resolution.
  • the lighting L improves the object recognition, especially in low light conditions (location, night time, etc.).
  • the illumination overcomes any reflections from external light (e.g., sunlight) on a superstructure to be detected.
  • the already provided lighting L of the card insertion funnel is a reliable light source for the camera CAMK.
  • the actual card slot here has a different color than the card input hopper, so that a larger contrast difference is given, which improves the image analysis.
  • the data processing unit (see Fig. 5) consists essentially of the following three stages:
  • an image processing stage for preprocessing the incoming images or data (eg for the purpose of shadow removal, edge detection, segmentation)
  • a feature extraction stage using blob analysis, edge position analysis, color distribution, etc.
  • a classification stage for identifying tamper evidence
  • Fig. 5 The data processing will be described later in more detail with reference to Fig. 5 and may be e.g. be realized on a PC.
  • the CAMK camera is designed here as a color camera with a minimum resolution of 400x300 pixels. In the case of saturated illumination, it is thus possible in particular to use a color value distribution-based method for detecting superstructures and the like.
  • the camera CAMK has a wide-angle lens, so that the outside area (sub-area III in FIG. 4a) is also well detected.
  • At least the cameras mounted in the vicinity of the control panel are CAMS; CAMD and CAMK are connected to the data processing unit 10 (see FIG. 5) in order to significantly improve the detection of manipulations by combining image data.
  • This data processing unit described later, makes it possible to optimally evaluate the image data generated by the camera so as to make a tampering attempt, such as tampering, with high certainty.
  • FIG. 5 shows the block diagram of a data processing unit 10 according to the invention, to which the cameras CAMS, CAMD and CAMK are connected, as well as a video surveillance or CCTV unit 20, which is connected to the data processing unit 10.
  • the data processing unit 10 has in particular the following stages or modules:
  • the stage 13 again is connected to an interface 14 via which various alarm or monitoring devices can be activated or addressed.
  • alarm or monitoring devices include, inter alia, a Schmemblschungs- or manipulation detection (IFD).
  • IFD Instruments-instructive analysis
  • the first stage 11, which serves for image processing, is also connected to a second interface 15 via which a connection to the CCTV unit 20 is established. With the help of this CCTV unit, for example, a remote monitoring or remote diagnosis can be performed.
  • the data processing unit 10 For processing the image data D generated by the cameras CAMS, CAMD and CAMK, the data processing unit 10 is initially responsible.
  • the image data D first reaches the first stage 11, which carries out a preprocessing of the incoming image data, in which case, in particular, measures such as shadow removal, edge detection, vectorization and / or segmentation are performed.
  • the downstream second stage 12 serves the feature extraction, which can be carried out for example by means of a so-called Blobanalysis, an edge positioning and / or a color distribution.
  • Blob analysis is used to detect contiguous regions in an image and to take measurements on the blobs.
  • a Blob (Binary Large Object) is an area of adjacent pixels with the same logical state.
  • pixels in a picture belonging to a blob are in the foreground. All other pixels are in the background. In a binary image, pixels in the background have values that correspond to zero, while every pixel other than zero is part of a binary object. Subsequently, in the step 13, a classification is made which determines whether or not an enemy manipulation has occurred at the self-service terminal ATM on the basis of the extracted features.
  • the data processing unit 10 can be realized, for example, by means of a personal computer which is connected to the ATM ATM or which is integrated therein.
  • the additional camera CAMO can also be mounted on the ATM ATM (see Fig. 1), which is directed to the user or customer and in particular his face detected.
  • This additional, also known as a portrait camera, camera CAMO can be triggered upon detection of a tampering attack to make a picture of the person located at the ATM. For example, once a skimming attack is detected, the described system can perform the following actions:
  • the size and nature of the actions taken or countermeasures can be configured by the operator of the ATM via the system described here.
  • the cameras CAMS and CAMD detecting the control panel from the outside and the camera CAMK e.g. the card entry funnel from inside detected.
  • an additional portrait camera can be installed (see CAMO in Fig. 1).
  • the cameras CAMS and CAMD are used on the control panel and the camera CAMK in the card input.
  • the portrait camera CAMO is also used.
  • all cameras have a resolution of at least 2 megapixels.
  • the lenses used have a viewing angle of about 140 degrees and more.
  • the exposure time of the cameras used in a wide range for example, 0.25 msec. up to 8,000 msec. freely adjustable. This allows adaptation to a wide variety of lighting conditions.
  • Applicant's experiments have shown that a camera resolution of about 10 pixels per degree can be achieved. Based on a distance of one meter, an accuracy of 1.5 mm per pixel can be achieved. This in turn means that manipulation can be reliably detected from a reference deviation of as little as 2 to 3 mm. The closer the camera lens is to the detected element or object, the more accurate the measurement can be. Thus, in closer areas even an accuracy of less than 1 mm can be achieved.
  • the CAMS camera may be advantageous to mount the CAMS camera rather in the side housing part of the ATM ATM or in the upper housing area. Also arise depending on the camera position different monitoring options. When monitoring the various elements or subareas, the following is achieved in particular:
  • the detection of the cash dispenser (shutter) 1 makes it possible to check manipulations in the form of so-called cash trappers, i. special superstructures.
  • the detection of the keypad makes it possible to determine there manipulation attempts by superstructures or changes to light protection measures and the like.
  • the detection of the support surface makes it possible in particular to detect complete overbuilding.
  • the detection of the card input funnel 4, in particular by a camera integrated therein, makes it possible to detect local manipulations.
  • Deviations at the rear outer edge of the support surface can be detected as early as 4 mm. Deviations at the lower edge of the shutter can already be detected from 8 mm.
  • the data processing unit 10 (see FIG. 4) carries a particular one
  • the image data of the various cameras CAMS, CAMD and / or CAMK are compared with each other, e.g. determine if any of the cameras have been tampered with. If, for example, the CAMD camera has been covered, the result is a discrepancy with the images of the other cameras. In particular, it can be determined very quickly on the basis of the image brightness whether a darkening occurs only on a single camera, so that a manipulation or cover of this camera is to be assumed. The combination and evaluation of several camera signals or image data increases the robustness of the manipulation monitoring and the avoidance of false alarms.
  • the image data or information can also be used as follows:
  • Detection of deception attacks on the camera assembly e.g. through pre-glued photos: shows a single camera a different image (brightness, movement, colors, especially regarding the
  • the connection of the system to the Internet via the interface 23 makes it possible to remotely control the camera or the various cameras.
  • the acquired image data can also be transmitted via the Internet connection to a video server.
  • the respective camera virtually acts as a virtual IP camera.
  • the CCTV unit 20 described above is used for such a video surveillance facility, wherein the interface 15 to the CCTV unit is designed for the following functions:
  • the system is designed so that no false alarms are generated by hands and / or objects in the picture during normal operation (eg withdrawing money, checking account balance, etc.). Therefore, the tamper detection is disabled during the period of normal machine use. Also, in time periods in which, for example, a cleaning or a short-term other use (filing of account statements, interactions before and after the start of a transaction) is not be used for manipulation detection. Essentially, therefore, only rigid and immovable manipulation attempts are preferably analyzed and recognized.
  • the system is designed to work in a wide variety of lighting conditions (day, night, rain, cloudy, etc.). Also, briefly changing light conditions, such as light reflections, shadows and the like, are compensated or ignored during image processing to avoid a false alarm. In addition, technically occurring events, such as the failure of a lighting and the like, are taken into account. These and other special cases are recognized and solved in particular by the third stage for classification.
  • the method for manipulation detection performed by the described system has in particular the following sequence (see also FIG.
  • an image acquisition (stage 11), wherein the camera parameters are adjusted to produce suitable recordings.
  • a series of images or corresponding image data D is recorded, which then serves as the basis or reference for the preprocessing.
  • Level 11 which are processed so that they are as good as possible for further processing.
  • several images are combined to form a target image and optimized by means of image enhancement algorithms.
  • the following steps are carried out: Shadow removal, removal of moving objects, removal of noise and / or summary of various exposed shots.
  • the cameras are u.a. set to different exposure times to remove reflections and to collect well-lit areas.
  • the images are collected over a predetermined period of time to obtain the best possible output images for manipulation detection.
  • a feature extraction is performed (step 12) in which image analysis processes are performed on the preprocessed images to validate them for particular features, such as image analysis. on edge positions or color distributions. For each feature, a number or a value can be specified, which indicates how well the corresponding feature was found again in the viewed image. The values are summarized in a so-called feature vector.
  • a classification is performed (step 13), i. the feature vector is passed to a classification process to make a decision as to whether there is a tampering or not. It also uses such types of classifiers, the confidence, i. indicate a probability or certainty with which the decision applies.
  • Used classification mechanisms may e.g. be:
  • the system described herein is preferably modular in design to allow for different configurations.
  • the actual image processing and the CCTV connection are realized in different modules (see FIG. 4).
  • the system presented here is also suitable for documenting the detected manipulations or digitally archiving them.
  • the captured images are provided with corresponding meta information, such as. Timestamp, type of manipulation, etc., stored on a hard disk in the system or in a connected PC.
  • messages may be forwarded to a platform, e.g. Error messages, status messages (deactivation, mode change), statistics, suspected manipulation and / or alarm messages.
  • a corresponding message with the respective alarm level can be forwarded to the administration interface or the interface.
  • the following options are also implemented at this interface:
  • Query of camera data such as Number of cameras, construction status, serial number, etc., camera master data or setting of camera parameters and / or registration for alarms (notifications).
  • the invention presented here is particularly suitable for reliably detecting hostile manipulations on a self-service terminal, such as at an ATM.
  • the control panel is continuously and automatically monitored by at least one camera.
  • those of optically measure the elements detected by the camera in order to detect deviations from reference data. It has been shown that even deviations in the millimeter range can be reliably detected.
  • a combination of edge detection and segmentation is preferably used, so that contours of left objects can be clearly recognized and marked. In the case of a manipulation attempt countermeasures or actions can be triggered.
  • the invention significantly increases the reliability with which manipulations can be detected.
  • the invention has the following camera arrangement:
  • Data processing unit the image data or information obtained from the cameras are used, inter alia, as follows:
  • Recognition or distinction of artificial and natural obscuration If a camera is covered, its captured image contradicts the images from the cameras. If natural or artificial light fails, this effect is equally noticeable on all cameras. Detection of deception attacks on the camera system, eg by previewed photos: If a camera displays a different image (different brightness, movement, colors, etc.), this indicates an attempt to deceive. Increasing the robustness of the cover detection on the card input hopper: If the card slot is hidden, the integrated camera CAMK displays a different image of the outside area than the other cameras do.
  • a self-service terminal which has various controls, such as e.g. a card insertion funnel (see “4" in Fig. 4a), wherein for detecting manipulation attempts on the self-service terminal at least one camera (see CAMK in Fig. 4a) in this control element, ie, for example, in the card insertion funnel, is integrated and several associated with this control element Partial areas, such as inner, outer and transition areas, are detected (see Fig. 4b) .Alumination can also be provided which illuminates one or some of the partial areas, for example the inner area or slot area of the card insertion funnel, thereby also improving image acquisition.
  • the construction may be provided with a photoconductive plastic over which a light generated by the illumination is conducted and distributed.
  • the present invention has been exemplified by
  • ATM self-service terminal designed as an ATM, with a control panel CP, ia. has: 1 cash dispenser
  • CAMK camera mounted in the card slot funnel CAMS camera, mounted on the side of the panel CAMD camera, mounted above the panel CAMO additional portrait camera
  • Detection range of CAMK camera divided into:
  • Video surveillance or CCTV unit with:

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  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
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  • Physics & Mathematics (AREA)
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  • Burglar Alarm Systems (AREA)
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Abstract

Vorgeschlagen wird ein Selbstbedienungsterminal, das verschiedene Bedienelemente, wie z.B. einen Karteneinschubtrichter (4) aufweist, wobei zum Erkennen von Manipulationsversuchen an dem Selbstbedienungsterminal zumindest eine Kamera (CAMK) in diesem Bedienelement, also z.B. in dem Karteneinschubtrichter (4), integriert ist und mehrere diesem Bedienelement (4) zugeordnete Teilbereiche, wie Innen-, Außen- und Übergangsbereich, erfasst. Auch kann eine Beleuchtung (L) vorgesehen sein, die einen oder einige der Teilbereiche, z.B. den Innenbereich bzw. Schlitzbereich des Karteneinschubtrichters (4) ausleuchtet, wodurch auch die Bildaufnahme verbessert wird. Zudem kann die Konstruktion mit einem lichtleitfähigen Kunststoff (K) versehen sein, über den ein von der Beleuchtung (L) erzeugtes Licht geleitet und verteilt wird.

Description

Selbstbedienungsterminal mit mindestens einer Kamera zum Erkennen von Manipulationsversuchen
Die Erfindung betrifft ein Selbstbedienungsterminal mit mindestens einer Kamera nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Selbstbedienungs- terminal, das als Geldautomat ausgestaltet ist.
Im Bereich von Selbstbedienungsautomaten, insbesondere Geldautomaten, werden häufig kriminelle Handlungen in Form von Manipulationen vorgenommen, die das Ziel verfolgen, sensitive Daten, insbesondere PINs (Personal Identification Numbers) und/oder Kartennummern, von Nutzern des Selbstbedienungsterminals auszuspähen. Insbesondere sind Manipulationsversuche bekannt, bei denen sogenannte Skimming- Vorrichtungen, wie beispielsweise Tastaturüberbauten und dergleichen, im Bedienbereich bzw. Bedienfeld widerrechtlich installiert werden. Solche Tastaturüberbauten verfügen häufig über eine eigene Stromversorgung, sowie einen Prozessor, einen Speicher und ein Betriebsprogramm, sodass ein ahnungsloser Nutzer bei Eingabe seiner PIN oder beim Einführen seiner Bankkarte ausgespäht wird. Die ausgespähten Daten werden dann über einen in dem Tastaturüberbau integrierten Sender an einen entfernten Empfänger übertragen oder werden in einem im Tastaturüberbau befindlichen Datenspeicher gespeichert. Viele der heutzutage anzutreffenden Skimming-Vorrichtungen können nur sehr schwer mit dem menschlichen Auge von originalen Bedienelementen (Tastatur, Kartenleser usw.) unterschieden werden.
Um derartige Manipulationsversuche zu vereiteln, werden häufig Überwachungssysteme eingesetzt, die eine oder mehrere Kameras aufweisen, welche im Bereich des Standortes des Selbstbedienungsterminals montiert sind und das gesamte Bedienfeld und häufig auch den Aufenthaltsbereich des Nutzers erfassen. Eine solche Lösung ist beispielsweise in der DE 201 02 477 Ul beschrieben. Mittels der dortigen Kamera- Überwachung kann sowohl das Bedienfeld selbst wie auch der davor liegende Aufenthaltsbereich des Nutzers erfasst werden. Um zu unterscheiden, ob eine Person sich im Aufenthaltsbereich befindet, ist noch ein Sensor vorgesehen.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Lösung für eine Kamera-Überwachung vorzuschlagen, die auch ohne Einsatz einer zusätzlichen Sensorik ein sicheres Erkennen von Manipulationsversuchen erlaubt.
Gelöst wird die Aufgabe durch eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 1.
Demnach wird ein Selbstbedienungsterminal vorgeschlagen, bei dem zum Erkennen von Manipulationsversuchen zumindest eine Kamera in einem der im Bedienfeld vorgesehenen Elemente integriert ist und mehrere diesem Element zugeordnete Teilbereiche erfasst. Beispielsweise handelt es sich bei dem von der Kamera teilbereichsweise erfassten Element um einen Karteneingabetrichter, von dem die Kamera einen Teil des Innenbereichs, des Außenbereichs und einen dazwischen liegenden Übergangsbereich erfasst. Somit lassen sich verschiedene Manipulationsversuche bereits mit einer Kamera erkennen und differenziert erfassen bzw. auswerten. Der Karteneingabetrichter kann vorzugsweise eine Beleuchtung aufweisen, von der auch die Kamera profitiert.
Somit werden mittels einer direkt in einem Element, wie z.B. dem Karteneingabetrichter, installierten Kamera verschiedene Teilbereiche an dem Element selbst und ggf. auch in seiner Umgebung erfasst, wodurch die gewonnenen Bilddaten separiert nach Teilbereichen ausgewertet werden können. Dabei handelt es sich z.B. um einen Innenbereich und einen Außenbereich des Elementes sowie um einen dazwischen liegenden Übergangsbereich. Die teilbereichweise Erfassung hat wiederum hat den Vorteil, dass Manipulationen sehr genau und zuverlässig erkannt werden können. Bei Anwendung auf einen Karteneingabetrichter bedeutet dies, dass z.B. genau unterschieden werden kann, ob der Karteneingabetrichter widerrechtlich komplett überbaut wurde oder ob z.B. ein Fremdkörper in den Einführschlitz eingeführt wurde. Wenn der Karteneingabetrichter mit einer Beleuchtung ausgestattet ist, kann dies zudem auch für die Bildaufnahmen der Kamera genutzt werden. Auch kann die Beleuchtung, welche einen oder einige der Teilbereiche des Karteneingabetrichters beleuchtet, auf eine optimale Ausleuchtung der von der Kamera erfassten Bereiche ausgelegt werden. Dabei
Vorzugsweise ist der Karteneingabetrichter, insbesondere sein Schlitzbereich mit einem lichtleitfähigen Kunststoff versehen, über den ein von der Beleuchtung erzeugtes Licht geleitet wird. Der Kunststoff kann eingefärbt sein, um eine bestimmte Beleuchtungsfarbe zu erzielen, die z.B. besonders für die Bildaufnahme geeignet ist. Die mindestens eine Kamera ist mit einer Datenverarbeitungseinheit verbunden ist, die die erzeugten Bilddaten verarbeitet, indem sie diese z.B. entsprechend der Teilbereiche segmentiert und verarbeitet. Dazu kann die Datenverarbeitungseinheit eine die Bilddaten empfangende erste Stufe zur Bildverarbeitung, insbesondere zur Schattenentfernung, Kantendetektion, Vektorisierung und/oder Segmentierung, aufweisen. Zudem kann eine nachgeschaltete zweite Stufe zur Merkmalsextraktion, insbesondere mittels Blobanalyse, Kantenposition und/oder Farbverteilung, vorgesehen sein. Außerdem kann noch eine nachgeschaltete dritte Stufe zur Klassifikation vorgesehen sein. Vorzugsweise enthält die Datenverarbeitungseinheit auch Schnittstellen für Videoüberwachungssysteme (20) und/oder Sicherheitssysteme. Die Datenverarbeitungseinheit kann in das Selbstbedienungsterminal integriert sein.
Diese und weitere besonders vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich auch aus den Unteransprüchen.
Demnach ist es auch von Vorteil, wenn das Selbstbedienungsterminal zumindest eine weitere Kamera aufweist, die an oder in dem Selbstbedienungsterminal im Nahbereich des Bedienfeldes montiert ist und mindestens eines der Elemente erfasst. Die in dem Bedienfeld vorgesehenen und von den Kameras erfassten Elemente können z.B. ein Geldausgabefach, eine Tastatur, eine Ablagefläche, einen Karteneingabetrichter und/oder einen Bildschirm umfassen.
Auch kann vorgesehen sein, dass an dem Selbstbedienungsterminal eine zusätzliche Kamera für einen Bereich vorgesehen ist, an dem ein Benutzer, insbesondere sein Kopf, sich während der Bedienung des Selbstbedienungsterminals befindet. Somit kann im Bedarfsfall auch ein Portrait des Nutzers aufgenommen werden.
Bevorzugt ist vorgesehen, dass die Datenverarbeitungseinheit, wenn sie mittels der Verarbeitung der Bilddaten einen Manipulationsversuch an einem der Elemente erkennt und/oder eine Manipulation an einer der mehreren Kameras erkennt, einen Alarm auslöst, das Selbstbedienungsterminal sperrt und/oder die zusätzliche Kamera auslöst. Auch kann vorgesehen sein, dass die Kameras und/oder die Datenverarbeitungseinheit während der Bedienung und/oder Wartung des Selbstbedienungsterminals deaktiviert sind bzw. ist.
Im Zusammenhang mit dem Einsatz mehrerer Kameras ist vorzugsweise vorgesehen, dass die Datenverarbeitungseinheit die von den mehreren Kameras erzeugten Bilddaten kombiniert und auswertet, um Manipulationen an einer oder mehreren der Kameras zu erkennen. Auch können durch Kombination und Auswertung der Bilddaten Manipulationen im Erfassungsbereich einer oder mehrerer der Kameras erkannt werden. Insbesondere kann die Datenverarbeitungseinheit die Bilddaten kombinieren und auswerten, um Abweichungen zu erkennen, die den Bildinhalt, den Bildaufbau und/oder die Bildqualität, insbesondere die Bildausleuchtung und/oder Helligkeit, betreffen.
Auch können zumindest einzelne der Kameras in einem das Bedienfeld umgebenden Gehäuseabschnitt des Selbstbedienungs- terminals montiert sein, insbesondere in demjenigen Gehäuseabschnitt des Selbstbedienungsterminals installiert sein, der das Bedienfeld seitlich oder nach Oben begrenzt. Dabei kann auch eine einzelne der Kameras zumindest zwei der im Bedienfeld vorgesehenen Elemente erfassen, insbesondere zwei Bedienelemente, wie z.B. ein Geldausgabefach und eine Tastatur, erfassen. Eine andere Kamera wiederum kann in einem der im Bedienfeld vorgesehenen Elemente integriert sein, insbesondere in einem Karteneingabetrichter integriert sein.
Die Erfindung und die sich daraus ergebenen Vorteile werden nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen und unter Bezugnahme auf die beiliegenden schematischen Zeichnungen beschrieben, die folgendes darstellen:
Fig. 1 zeigt eine perspektivische Ansicht auf das
Bedienfeld eines Selbstbedienungsterminals mit mehreren Kameras;
Fig. 2 gibt den Erfassungsbereich derjenigen Kamera aus
Fig. 1 wieder, die das Bedienfeld von der Seite erfasst;
Fig. 3 gibt den Erfassungsbereich derjenigen Kamera aus
Fig. 1 wieder, die das Bedienfeld von Oben erfasst; und
Fig. 4a zeigt die Einbaussituation derjenigen Kamera, die in den Karteneingabetrichter integriert ist;
Fig. 4a gibt den Erfassungsbereich dieser Kamera aus Fig. 4a wieder; und
Fig. 5 zeigt ein Blockschaltbild für eine mit mehreren der
Kameras verbundener Datenverarbeitungseinheit und damit verbundener Videoüberwachungs-Einheit . Die Fig. 1 zeigt in eine perspektivische Ansicht den prinzipiellen Aufbau eines Selbstbedienungsterminals in Gestalt eines Geldautomaten ATM. Zu dem Bedienfeld Geldautomaten ATM gehören insbesondere ein Geldausgabefach 1, auch Shutter genannt, sowie eine Tastatur 2, d.h. Bedienelemente, an denen bevorzugt Manipulationsversuche, z.B. in Form von Überbauten, zwecks Skimming auftreten können. Der Geldautomaten ATM ist mit mehreren Kameras zum Erkennen solcher und ähnlicher Manipulationsversuchen ausgestattet, wobei zumindest eine Kamara (s. CAMK in Fig. 3 und 4a) direkt in eines der Bedienelemente integriert ist, nämlich hier in den Karteneingabetrichter (s. 4 in Fig. 3 und 4a) des Geldautomaten.
Die Fig. 1 zeigt zunächst die anderen Kameras, welche an verschiedenen Stellen, vorzugsweise im Nahbereich des Bedienfeldes, montiert sind. Dabei handelt es sich um eine seitliche Kamera CAMS, eine Draufsicht-Kamera CAMD und eine zusätzliche Portrait-Kamera CAMO.
Die Kameras CAMS und CAMD befinden sich innerhalb einer Abgrenzung, Umrahmung oder dergleichen und sind dort montiert. Jede dieser Kameras CAMS oder CAMD erfasst jeweils von Außen zumindest eines der im Bedienfeld des Geldautomaten angeordneten Elemente, also z.B. das Geldausgabefach 1 (Shutter) und/oder die Tastatur 2. Die seitliche Kamera CAMS erfasst vorzugsweise genau diese beiden Elemente 1 und 2; die Draufsicht-Kamera CAMD erfasst darüber hinaus noch weitere Elemente (siehe auch Fig. 3). Hingegen erfasst die in dem Karteneingabetrichter 4 integrierte Kamera CAMK auch den Innenbereich dieses Elements. Diese Kamera CAMK und ihre Funktion werden später noch im Detail anhand der Fig. 3 und 4a/b sowie Fig. 5 beschrieben. Neben den unmittelbar am oder im Bedienfeld angeordneten Kamera befindet sich die zusätzliche Kamera CAMO im oberen Gehäuseteil des Geldautomaten ATM und ist auf den Bereich gerichtet, in dem sich der Nutzer beim Bedienen des Geldautomaten befindet. Insbesondere erfasst diese Kamera CAMO den Kopf bzw. das Gesicht des Nutzers und wird deshalb hier auch als Portraitkamera bezeichnet.
Die Figur 2 zeigt den Erfassungsbereich der Kamera CAMS, welche sich in einem seitlichen Gehäuseteil befindet, der das Bedienfeld des Geldautomaten ATM umrahmt bzw. einfasst. Im Blickwinkel dieser seitlichen Kamera CAMS befinden sich insbesondere das Geldausgabefach 1 und die Tastatur 2. Insbesondere die Kamera CAMS ist mit einem Weitwinkelobjektiv ausgestattet, um zumindest diese beiden Elemente bzw. Teilbereiche des Bedienfeldes zu erfassen. Der Geldautomat ATM ist dabei so beschaffen, dass die genannten Elemente 1 und 2 vorzugsweise möglichst homogene Flächen mit diese abgrenzenden Kanten aufweisen. Dadurch wird eine Objekterkennung vereinfacht. Durch Anbringung der Kamera CAMS an dieser besonders geeigneten Position können die genannten Teilbereiche bzw. Elemente 1 und 2 sehr zuverlässig optische vermessen werden. Es kann vorgesehen werden, dass die Kamera insbesondere auf bestimmte Bereiche scharf eingestellt ist.
Ein anderer Blickwinkel, nämlich der der Draufsicht-Kamera CAMD, wird anhand der Figur 3 verdeutlicht. Hier wird das Erfassungsfeld dieser Kamera CAMD veranschaulicht, die im oberen Bereich des Geldautomaten ATM installiert ist (s. auch Fig. 1) und die das Bedienfeld von oben erfasst. Neben dem Geldausgabefach 1 und der Tastatur 2 können in dem Erfassungsbereich der Kamera auch noch weitere Elemente vorgesehen sein, wie z.B. eine Ablagefläche in Nähe der Tastatur, ein Karteneingabetrichter 4, d.h. das Zuführungsteil für den Kartenleser, sowie z.B. ein Bildschirm 5 bzw. Display. Auch diese weiteren genannten Elemente 3, 4 und 5 stellen potentielle Ziele für Manipulationsversuche dar.
Wie die Fig. 4a anhand einer Einbausituation veranschaulicht ist die Kamera CAMK direkt in den Karteneingabetrichter 4 integriert. Um für diese Kamera CAMK eine gute Bildausleuchtung zu erreichen, kann die ohnehin eingesetzte Beleuchtung L des Kartenschlitzes genutzt werden. Die Kamera CAMK ist dazu seitlich von Kartenschlitz bzw. Einführungsschlitz montiert, der aus einem speziellen, lichtleitenden Kunststoff K gefertigt ist. Die Beleuchtung L wird durch ein oder mehrere Leuchtmittel, wie z.B. Leuchtdioden, realisiert, wobei das erzeugte Licht über den lichtleitenden Kunststoff K zu dem eigentlichen Einführungsschlitz geführt, um diesen auszuleuchten. Das Licht kann dabei von Oben und Unten kommend geführt werden, so dass der Kartenschlitz möglichst gleichmäßig ausgeleuchtet ist. Das erzeugte Licht in der Intensität den Erfordernissen optimal angepasst werden. Auch kann das Licht durch Einsatz von farbigen LEDs und/oder Farbfiltern eingefärbt werden, um insbesondere an die Erfordernisse der Kamera CAMK angepasst zu werden.
Zur Erkennung von Manipulationen durch fremdartige Eingriffe, Veränderungen und dergleichen, werden vorgebbare Teilbereiche erfasst und optisch vermessen. Damit können Abweichungen von Referenzwerten (Normalzustand bzgl. Bildaufbau, Bildinhalt, Gewichtung von Pixelbereichen usw.) schnell und sicher erkannt werden. Hierzu werden unterschiedliche Bildverarbeitungsverfahren (Algorithmen) bzw. Bild- Verarbeitungsschritte (Routinen) innerhalb einer noch später genauer beschriebenen Datenverarbeitungseinheit (s. Fig. 5) durchgeführt. Die Bilddatenverarbeitung kann teilbereichsweise erfolgen.
Die Fig. 4b veranschaulicht den in verschiedene Teilbereiche segmentierte Erfassungsbereich der Kamera CAMK, und zeigt deutlich, dass dieser hier im wesentlichen in drei Teilbereiche I, II und III unterteilt ist.
Der erste Teilbereich I erfasst vornehmlich den Innenbereich des Karteneingabetrichters, also den eigentlichen Kartenschlitz, der Teilbereich III erfasst den Außenbereich des Karteneingabetrichters und der Teilbereich II erfasst den dazwischen liegenden Übergangsbereich. Im Zusammenhang mit der Fig. 4a werden folgende Vorteile der hier beschriebenen Konstruktion und Einbauweise deutlich:
Durch die interne Kameraposition, bei der die Kamera CAMK seitlich im Karteneinschubtrichter 4 angeordnet ist und die
Teilbereiche I bis III erfasst, können verschiedene Arten von
Skimming-Modulen, Überbauten bzw. Manipulationen sehr genau erkannt werden. Denn diese Einbauweise ermöglicht es, eine
Bildsegmentierung entsprechend den Teilbereichen I bis III vorzunehmen und diese einzeln zu vermessen. Die
Kontrastdifferenz zwischen den Teilbereichen kann gut zur
Segmentierung der Bildaufnahme genutzt werden.
Die Kamera CAMK ist hier so ausgerichtet, dass mit dem Teilbereich III auch eine vor dem Geldautomaten sich befindende Person (Nutzer oder Angreifer) erfasst werden kann. Diese Bilddaten können insbesondere mit denen der Portrait-Kamera CAMO (s. Fig. 1) verglichen werden. Vorzugsweise ist die Kamera CAMK an derselben Seite des Terminals installiert, wie die Kamera CAMS, so dass auch die Bilddaten dieser beiden Kameras verglichen werden können.
Insbesondere für den Innenbereich I, aber auch für Teile des Übergangsbereiches II wird die Beleuchtung L (s. Fig. 4a) genutzt, um für die Bildaufnahmen eine möglichst optimale Ausleuchtung zu erzielen. Eine farbige Beleuchtung im Grünbereich ist besonders vorteilhaft, weil die Bildsensoren bzw. CCD-Sensoren von Kamera gegenüber grünen Farbtönen besonders sensitiv sind und das größte Auflösungsvermögen aufweisen. Die Beleuchtung L verbessert die Objekterkennung insbesondere bei schlechten Lichtverhältnissen (Standort, Nachtzeit usw.). Außerdem überwindet die Beleuchtung evtl. durch äußeres Licht (z.B. Sonneneinstrahlung) auftretende Reflexionen an einem zu erkennenden Überbau. Die ohnehin vorzusehenden Beleuchtung L des Karteneinschubtrichters stelle eine zuverlässige Lichtquelle auch für die Kamera CAMK dar. Der eigentliche Kartenschlitz weist hier eine andere Farbe als der Karteneingabetrichter auf, so dass ein größerer Kontrastunterschied gegeben ist, der die Bildauswertung verbessert .
Bei der Bilddatenverarbeitung kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, insbesondere eine Kombination der Segmentierungen und eine Kantendetektion. Die Datenverarbeitungseinheit (s. Fig. 5) besteht im wesentlichen aus folgenden drei Stufen:
- einer Bildverarbeitungs-Stufe zur Vorverarbeitung der ankommenden Bilder bzw. Daten (z.B. zwecks Schattenentfernung, kantendetektion, Segmentierung) einer Merkmalsextraktions-Stufe (mittels Blobanalyse, Analyse von Kantenposition, Farbverteilung usw.) einer Klassifikations-Stufe (zur Bestimmung von Erkennungsmerkmalen für Manipulationen)
Die Datenverarbeitung wird später noch anhand der Fig. 5 eingehender beschrieben und kann z.B. auf einem PC realisiert werden.
Die Kamera CAMK ist hier als Farbkamera mit einer Mindestauflösung von 400x300 Pixel ausgebildet. Bei einer gesättigten Beleuchtung kann somit insbesondere ein farbwertverteilungsbasiertes Verfahren zum Erkennen von Überbauten und dergleichen verwendet werden. Die Kamera CAMK weist ein Weitwinkelobjektiv auf, so dass auch der Außenbereich (Teilbereich III in Fig. 4a) gut erfasst wird.
In dem hier beschriebenen Beispiel sind zumindest die im Nahbereich des Bedienfeldes montierten Kameras CAMS; CAMD und CAMK mit der Datenverarbeitungseinheit 10 verbunden (siehe Figur 5), um durch Kombination von Bilddaten das Erkennen von Manipulationen deutlich zu verbessern. Diese noch später beschriebene Datenverarbeitungseinheit ermöglicht es, die von der Kamera erzeugten Bilddaten optimal auszuwerten, um somit mit hoher Sicherheit einen Manipulationsversuch, wie z.B. einen Überbau der Tastatur 2 oder eine Manipulation an einer der Kameras, sofort zu erkennen und gegebenenfalls Alarme und Deaktivierungen auszulösen. Mittels der noch später eingehender beschriebenen Datenverarbeitungseinheit sind unter anderem folgende Manipulationen sicher zu erkennen:
- Anbringen eines Tastaturüberbaus - Anbringen eines Komplettüberbaus an der unteren Auflägefläche
- Anbringen eines Überbaus an dem Geldausgabefach (Shutter) und/oder das Anbringen von Gegenständen zur Aufnahme von Sicherheitsinformationen, insbesondere PIN-Nr., wie z.B. Minikameras, Kamerahandys und ähnliche Spähkameras.
Für das Erkennen von Überbauten wird innerhalb der Datenverarbeitungseinheit 10 mit Hilfe der Kameras CAMS und CAMD eine optische Vermessung der erfassten Elemente, wie z.B. der Tastatur 2, durchgeführt, um somit Abweichungen im Manipulationsfall klar erkennen zu können. Versuche der Anmelderin haben gezeigt, dass bereits Referenzabweichungen im Millimeterbereich klar erkannt werden können. Für eine Erkennung von Fremdobjekten (Spähkamera) kann beispielsweise eine Kombination aus Kantendetektion und Segmentierung verwendet werden, um somit die Konturen von fremden Gegenständen im Bedienfeld (z.B. Minikameras) klar erkennen zu können. Die dazu erforderliche Bilddatenverarbeitung erfolgt überwiegend in der nachfolgend beschriebenen Datenverarbeitungseinheit .
Die Figur 5 zeigt das Blockschaltbild einer erfindungsgemäßen Datenverarbeitungseinheit 10, an welche die Kameras CAMS, CAMD und CAMK angeschlossen sind, sowie einer Videoüberwachungs- bzw. CCTV-Einheit 20, die mit der Datenverarbeitungseinheit 10 verbunden ist. Die Datenverarbeitungseinheit 10 weist insbesondere folgende Stufen bzw. Module auf:
Eine erste Stufe 11 zur Bildverarbeitung, eine zweite Stufe 12 zur Merkmalsextraktion und eine dritte Stufe 13 zur Klassifikation der verarbeiteten Daten. Die Stufe 13 wiederum ist mit einer Schnittstelle 14 verbunden, über die verschiedene Alarm- oder Überwachungsvorrichtungen aktiviert bzw. angesprochen werden können. Diese, im weiteren auch AISS genannten, Vorrichtungen umfassen unter anderem eine Bildfälschungs- bzw. Manipulationserkennung (IFD) . Die erste Stufe 11 wiederum, welche zur Bildverarbeitung dient, ist auch mit einer zweiten Schnittstelle 15 verbunden, über die eine Verbindung zu der CCTV-Einheit 20 hergestellt wird. Mit Hilfe dieser CCTV-Einheit kann beispielsweise eine Fernüberwachung bzw. Ferndiagnose ausgeführt werden.
Für die Verarbeitung der von den Kameras CAMS, CAMD und CAMK erzeugten Bilddaten D ist zunächst die Datenverarbeitungseinheit 10 zuständig. Die Bilddaten D gelangen zunächst an die erste Stufe 11, die eine Vorverarbeitung der ankommenden Bilddaten durchführt, wobei hier insbesondere Maßnahmen wie Schattenentfernung, Kantendetektion, Vektorisierung und/oder Segmentierung durchgeführt werden. Die nachgeschaltete zweite Stufe 12 dient der Merkmalsextraktion, die beispielsweise mittels einer sogenannten Blobanalyse, einer Kantenpositionierung und/oder einer Farbverteilung durchgeführt werden kann. Beispielsweise dient die Blob- Analyse zur Erkennung von zusammenhängenden Regionen in einem Bild und zur Ausführung von Messungen an den Blobs . Ein Blob (Binary Large Object) ist ein Bereich angrenzender Bildpunkte mit demselben logischen Zustand. Alle Bildpunkte in einem Bild, die zu einem Blob gehören, sind im Vordergrund. Alle übrigen Bildpunkte sind im Hintergrund. In einem binären Bild haben Bildpunkte im Hintergrund Werte, die Null entsprechen, während jeder Bildpunkt ungleich Null Teil eines binären Objekts ist. Anschließend erfolgt in der Stufe 13 eine Klassifikation, welche auf der Grundlage der extrahierten Merkmale bestimmt, ob eine feindliche Manipulation an dem Selbstbedienungsterminal bzw. Geldautomaten ATM aufgetreten ist oder nicht.
Die Datenverarbeitungseinheit 10 kann beispielsweise mittels eines Personalcomputers realisiert werden, der mit dem Geldautomaten ATM verbunden ist oder der darin integriert ist. Neben den Kameras CAMS, CAMD und CAMK, welche die genannten Teilbereiche des Bedienfeldes CP erfassen, kann auch die zusätzliche Kamera CAMO am Geldautomaten ATM montiert sein (s. Fig. 1), welche auf den Benutzer bzw. Kunden gerichtet ist und insbesondere sein Gesicht erfasst. Diese zusätzliche, auch als Portraitkamera bezeichnete, Kamera CAMO kann beim Erkennen eines Manipulationsangriffes ausgelöst werden, um ein Bild von der sich am Geldautomaten befindenden Person zu machen. Sobald ein Skimming-Angriff erkannt wird, kann das beschriebene System beispielsweise folgende Aktionen durchführen:
- Abspeichern eines Fotos des Angreifers, wobei sowohl einzelne der Kameras CAMS, CAMD und/oder CAMK wie auch die zusätzliche Portraitkamera CAMO aktiviert werden können
Alarmieren der laufenden Geldautomatenapplikation und/oder eines zentralen Managementservers und/oder einer Person, z.B. über E-Mail
- Einleitung von Gegenmaßnahmen, die z.B. das Sperren bzw. Herunterfahren des Geldautomatens
Übermittlung von Daten, insbesondere von Bildern, der erkannten Manipulation, beispielsweise über das Internet über eine Zentrale Den Umfang und die Art der getroffenen Aktionen bzw. Gegenmaßnahmen kann der Betreiber des Geldautomaten über das hier beschriebene System konfigurieren.
Wie oben beschrieben, können direkt am Bedienfeld mehrere installierte Kameras vorgesehen sein, wobei die Kameras CAMS und CAMD das Bedienfeld von Außen erfassen und die Kamera CAMK z.B. den Karteneingabetrichter von Innen erfasst. Außerdem kann eine zusätzliche Portrait-Kamera installiert sein (s. CAMO in Fig. 1). Für die eigentliche Manipulationserkennung werden die Kameras CAMS und CAMD am Bedienfeld und die Kamera CAMK in der Karteneingabe benutzt. Zum Zwecke der Dokumentation eines Manipulationsversuches wird auch die Portraitkamera CAMO benutzt.
Vorzugsweise haben alle Kameras eine Auflösung von mindestens 2 Megapixeln. Die benutzten Objektive weisen einen Blickwinkel von etwa 140 Grad und mehr auf. Außerdem ist die Belichtungszeit der eingesetzten Kameras in einem weiten Bereich von beispielsweise 0,25 msec. bis zu 8.000 msec. frei einstellbar. Dadurch wird die Anpassung an die unterschiedlichsten Beleuchtungsbedingungen ermöglicht. Versuche der Anmelderin haben ergeben, dass eine Kameraauflösung von etwa 10 Pixeln pro Grad erreichbar ist. Bezogen auf einen Abstand von einem Meter kann somit eine Genauigkeit von 1,5 mm pro Pixel erreicht werden. Das wiederum bedeutet, dass eine Manipulation ab einer Referenzabweichung von bereits 2 bis 3 mm sicher erkannt werden kann. Je näher das Objektiv der Kamera an dem erfassten Element bzw. betrachteten Objekt ist, desto genauer kann die Messung erfolgen. Demnach kann in näheren Bereichen sogar eine Genauigkeit von weniger als 1 mm erreicht werden. Je nach Einsatzbereich des Geldautomatens, z.B. im Außenbereich oder im Innenbereich, sowie der gegebenen Lichtverhältnisse, kann es vorteilhaft sein, die Kamera CAMS eher im seitlichen Gehäuseteil des Geldautomatens ATM oder im oberen Gehäusebereich zu montieren. Auch ergeben sich je nach Kameraposition verschiedene Überwachungsmöglichkeiten. Bei der Überwachung der verschiedenen Elemente bzw. Teilbereiche wird insbesondere folgendes erreicht:
Das Erfassen des Geldausgabefachs (Shutter) 1 ermöglicht das Überprüfen von Manipulationen in Form sogenannter Cash- Trapper, d.h. spezieller Überbauten. Das Erfassen des Tastaturfeldes ermöglicht es, dort Manipulationsversuche durch Überbauten oder Veränderungen an Lichtschutzmaßnahmen und dergleichen festzustellen. Das Erfassen der Auflagefläche ermöglicht es insbesondere, Komplettüberbauen zu erkennen. Das Erfassen des Karteneingabetrichters 4, insbesondere durch eine darin integrierte Kamera, ermöglicht es, dortige Manipulationen zu erkennen.
Es hat sich gezeigt, dass insbesondere an dem Tastaturfeld und an dem Karteneingabetrichter bereits Abweichungen von 2 mm klar erkannt werden können. Abweichungen an der hinteren Außenkante der Auflagefläche können bereits ab 4 mm erkannt werden. Abweichungen an der unteren Kante des Shutters können bereits ab 8 mm erkannt werden.
Zum Erkennen von Manipulationen führt die Daten- Verarbeitungseinheit 10 (siehe Figur 4) insbesondere einen
Vergleich der aufgenommenen Bilddaten D mit Referenzdaten durch. Dabei kann insbesondere ein Bild des Außenbereiches auf seine Homogenität hin untersucht und mit dem Bild des Außenbereiches der Bedienfeldkamera abgeglichen werden.
Es werden auch die Bilddaten der verschiedenen Kameras CAMS, CAMD und/oder CAMK miteinander verglichen, um z.B. festzustellen, ob an einzelnen der Kameras manipuliert wurde. Wenn beispielsweise die Kamera CAMD abgedeckt wurde, ergibt sich eine Diskrepanz zu den Bildaufnahmen der anderen Kameras. Insbesondere kann anhand der Bildhelligkeiten sehr schnell festgestellt, ob eine Verdunklung nur an einer einzelnen Kamera auftritt, so dass eine Manipulation bzw. Abdeckung dieser Kamera anzunehmen ist. Die Kombination und Auswertung von mehreren Kamerasignalen bzw. Bilddaten erhöht die Robustheit der Manipulationsüberwachung und die Vermeidung von Fehlalarmen. Unter anderem können die Bilddaten bzw. -Informationen auch wie folgt genutzt werden:
- Unterscheidung von künstlicher und natürlicher Verdunklung: Wird eine Kamera abgedeckt, so steht ihr aufgenommenes Bild im Widerspruch zu den Bildern der anderen Kameras. Fällt das natürliche Licht (Tageslicht) oder das künstliche Licht (Raumbeleuchtung) aus, so ist der Effekt an allen Kameras gleich oder zumindest ähnlich. Andernfalls erkennt das System einen Manipulationsversuch.
Erkennung von Täuschungsangriffen auf die Kamera- Anordnung, z.B. durch vorgeklebte Fotos: Zeigt eine einzelne Kamera ein anderes Bild (Helligkeit, Bewegung, Farben, insbesondere bezüglich des
Außenbereichs), so deutet dies auf einen Täuschungsversuch hin. - Erhöhung der Robustheit, insbesondere bei Abdeckung des Karteneinschubtrichters: Wird dieser verdeckt, so zeigt die darin integrierte Kamera (s. CAMK in Fig. 4a) ein anderes Bild an (insbesondere bezüglich des Außenbereiches) als die übrigen Kameras (s. CAMS,
CAMD in Fig. 1) .
Weiterhin kann z.B. auch die Umgebung auf eine Abstrahlung der Beleuchtung für den Karteneingabetricher 4 untersucht werden. Die Anbindung des Systems an das Internet über die Schnittstelle 23 ermöglicht es, auch per Fernzugriff die Kamera bzw. die verschiedenen Kameras anzusteuern. Die gewonnenen Bilddaten können auch über den Internetanschluß an einen Video-Server übermittelt werden. Somit agiert die jeweilige Kamera quasi als virtuelle IP-Kamera. Die oben beschriebene CCTV-Einheit 20 dient insbesondere einer solchen Video-Überwachungsmöglichkeit, wobei die Schnittstelle 15 zur CCTV-Einheit für folegende Funktionen ausgelegt ist:
Abfrage eines Bildes, Einstellen der Bildrate, des Farbmodells, der Bildauflösung, Auslösen eines Ereignisses im CCTV-Dienst bei Bereitstellung eines neuen Bildes und/oder eventuell eine visuelle Hervorhebung von erkannten Manipulationen auf einem bereitgestellten Bild.
Das System ist so ausgelegt, dass im normalen Betrieb (z.B. Geldabheben, Kontostandsabfrage usw.) keine Fehlalarme durch Hände und/oder Gegenstände im Bild erzeugt werden. Deshalb wird die Manipulationserkennung im Zeitraum einer normalen Automatenbenutzung deaktiviert. Auch soll in Zeitbereichen, in denen beispielsweise eine Reinigung oder eine kurzfristige anderweitige Benutzung (Ablage von Kontoauszügen, Interaktionen vor und nach dem Start einer Transaktion) nicht zur Manipulationserkennung herangezogen werden. Im wesentlichen werden somit vorzugsweise nur starre und unbewegliche Manipulationsversuche analysiert und erkannt. Das System ist so ausgelegt, dass eine Überwachung auch bei unterschiedlichsten Lichtverhältnissen (Tag, Nacht, Regen, Bewölkung, usw.) funktioniert. Ebenfalls werden sich kurzzeitig verändernde Lichtverhältnisse, wie z.B. Lichtspiegelungen, Schattenverläufe und dergleichen, bei der Bildverarbeitung kompensiert bzw. ignoriert, um einen Fehlalarm zu vermeiden. Zudem können technisch auftretende Ereignisse, wie etwa das Ausfallen einer Beleuchtung und dergleichen, berücksichtigt werden. Diese und weitere Sonderfälle werden insbesondere durch die dritte Stufe zur Klassifikation erkannt und gelöst.
Das von dem beschriebenen System durchgeführte Verfahren zur Manipulationserkennung weist insbesondere folgenden Ablauf auf (s. auch Fig. 4) :
Zunächst erfolgt in einem ersten Schritt eine Bildaufnahme (Stufe 11) , wobei die Kameraparameter eingestellt werden, um geeignete Aufnahmen zu erzeugen. Dabei wird insbesondere eine Reihe von Bildern bzw. entsprechende Bilddaten D aufgenommen, welche dann als Grundlage bzw. Referenz für die Vorverarbeitung dienen.
Anschließend erfolgt eine Vorverarbeitung der Bilddaten D
(Stufe 11) , wobei diese so verarbeitet werden, dass sie sich möglichst gut für die Weiterverarbeitung eignen. Dazu werden beispielsweise mehrere Bilder zu einem Zielbild zusammengesetzt und mittels Bildverbesserungsalgorithmen optimiert. Insbesondere werden dabei folgende Schritte ausgeführt : Schattenentfernung, Entfernung sich bewegender Objekte, Entfernung von Rauschen und/oder Zusammenfassung verschiedener belichteter Aufnahmen.
Die Kameras werden u.a. auf unterschiedliche Belichtungszeiten eingestellt, um Reflektionen zu entfernen und um gut ausgeleuchtete Bereiche zu sammeln. Vorzugsweise werden die Bilder über einen vorbestimmten Zeitraum gesammelt, um möglichst gute Ausgangsbilder zur Manipulationserkennung zu gewinnen. In einem dritten Schritt wird eine Merkmalsextraktion durchgeführt (Stufe 12), bei der Bildanalyseverfahren auf die vorverarbeiteten Bilder bzw. Bilddaten ausgeführt werden, um diese auf bestimmte Merkmale hin zu überprüfen, wie z.B. auf Kantenpositionen oder Farbverteilungen. Für jedes Merkmal kann eine Zahl bzw. ein Wert vorgegeben werden, der angibt, wie gut das entsprechende Merkmal in dem betrachteten Bild wieder gefunden wurde. Die Werte werden in einem sogenannten Merkmalsvektor zusammengefasst .
In einem weiteren Schritt wird eine Klassifikation durchgeführt (Stufe 13), d.h. der Merkmalsvektor wird an einen Klassifikationsablauf übergeben, um eine Entscheidung zu treffen, ob eine Manipulation vorliegt oder nicht. Dabei werden auch solche Arten von Klassifikatoren benutzt, die Konfidenz, d.h. eine Wahrscheinlichkeit oder Sicherheit, angeben können, mit der die Entscheidung zutrifft. Verwendete Klassifikationsmechanismen können z.B. sein:
Learning Classify Systems, Bayes Klassfikatoren, Support Vector Machines (SVM) oder Entscheidungsbäume (CART bzw. C 4.5) . Das hier beschriebene System wird vorzugsweise modular aufgebaut, um verschiedene Konfirgurationen zu ermöglichen. Die eigentliche Bildverarbeitung sowie die CCTV-Anbindung werden in verschiedenen Modulen realisiert (siehe Figur 4) .
Das hier vorgestellte System ist auch dazu geeignet, die erkannten Manipulationen zu dokumentieren bzw. digital zu archivieren. Im Falle einer erkannten Manipulation werden die aufgenommenen Bilder mit entsprechenden Meta-Informationen, wie z.B. Zeitstempel, Art der Manipulation usw., auf einer Festplatte im System bzw. in einem angeschlossenen PC abgespeichert. Auch können zwecks eines Reportings Meldungen an eine Plattform weitergeleitet werden, wie z.B. Fehlermeldungen, Statusmeldungen (Deaktivierung, Moduswechsel) , Statistiken, Manipulationsverdacht und/oder Alarmmeldungen. Im Falle eines Alarms kann eine entsprechende Meldung mit der jeweiligen Alarmstufe an das Administrationsinterface bzw. die Schnittstelle weitergegeben werden. An dieser Schnittstelle werden außerdem noch folgende Möglichkeiten realisiert:
Abfrage von Kameradaten, wie z.B. Anzahl der Kameras, Bauzustand, Seriennummer, usw., Kamerastammdaten bzw. Einstellen von Kameraparametern und/oder Registrierung für Alarme (Notifikationen) .
Die hier vorgestellte Erfindung ist insbesondere dazu geeignet, feindliche Manipulationen an einem Selbstbedienungsterminal, wie z.B. an einem Geldautomaten, zuverlässig zu erkennen. Hierzu wird das Bedienfeld durch mindestens eine Kamera kontinuierlich und automatisch überwacht. Mittels einer Bilddatenverarbeitung werden die von der Kamera erfassten Elemente optisch vermessen, um Abweichungen von Referenzdaten zu erkennen. Es hat sich gezeigt, dass bereits Abweichungen im Millimeterbereich sicher erkannt werden können. Für die Erkennung von Fremdobjekten wird vorzugsweise eine Kombination aus Kantendetektion und Segmentierung benutzt, so dass Konturen von zurückgelassenen Gegenständen klar erkannt und markiert werden können. Im Falle eines Manipulationsversuches können Gegenmaßnahmen bzw. Aktionen ausgelöst werden.
Durch die hier vorgeschlagene Kombination mehrerer Kameras und der intelligenten Bilddatenverarbeitung erhöht die Erfindung deutlich die Zuverlässigkeit, mit der Manipulationen erkannt werden können.
In einer bevorzugten Ausführungsform weist die Erfindung folgende Kamera-Anordnung auf:
Eine Kamera am Karteneingabetrichter, eine Kamera am Bedienfeld und eine Kamera im oberen Bereich des
Geldautomaten zum Aufnehmen von Portraitfotos bzw. -videos .
Außerdem sind die Kameras mit der beschriebenen
Datenverarbeitungseinheit verbunden. Innerhalb der
Datenverarbeitungseinheit werden die von den Kameras gewonnenen Bilddaten bzw. Informationen unter anderem wie folgt genutzt:
Erkennung bzw. Unterscheidung von künstlicher und natürlicher Verdunklung: Wird eine Kamera abgedeckt, so widerspricht sich ihr aufgenommenes Bild mit den Bildern aus den Kameras. Fällt natürliches oder künstliches Licht aus, so tritt dieser Effekt bei allen Kameras gleichermaßen auf. Erkennung von Täuschungsangriffen auf das Kamerasystem, z.B. durch vorgeklickte Fotos: Zeigt eine Kamera ein anderes Bild (unterschiedliche Helligkeit, Bewegung, Farben, usw.), so deutet dies auf einen Täuschungsversuch hin. Erhöhung der Robustheit der Abdeckungserkennung am Karteneingabetrichter: Wird der Karteneingabetrichter verdeckt, so zeigt die dort integrierte Kamera CAMK ein anderes Bild des Außenbereichs an, als dies die übrigen Kameras tun.
Die Erhöhung der Zuverlässigkeit der Erkennung von Manipulationsversuchen dient auch dazu, Fehlalarme zu vermeiden .
Zusammenfassend wird ein Selbstbedienungsterminal vorgeschlagen, das verschiedene Bedienelemente, wie z.B. einen Karteneinschubtrichter (siehe „4" in Fig. 4a) aufweist, wobei zum Erkennen von Manipulationsversuchen an dem Selbstbedienungsterminal zumindest eine Kamera (siehe CAMK in Fig. 4a) in diesem Bedienelement, also z.B. in dem Karteneinschubtrichter, integriert ist und mehrere diesem Bedienelement zugeordnete Teilbereiche, wie Innen-, Außen- und Übergangsbereich, erfasst (siehe Fig. 4b). Auch kann eine Beleuchtung vorgesehen sein, die einen oder einige der Teilbereiche, z.B. den Innenbereich bzw. Ξchlitzbereich des Karteneinschubtrichters ausleuchtet, wodurch auch die Bildaufnahme verbessert wird. Zudem kann die Konstruktion mit einem lichtleitfähigen Kunststoff versehen sein, über den ein von der Beleuchtung erzeugtes Licht geleitet und verteilt wird.
Die vorliegende Erfindung wurde am Beispiel eines
Geldautomaten beschrieben, ist aber nicht hierauf beschränkt, sondern kann auf jede Art von Selbstbedienungsterminals angewendet werden. Bezugszeichenliste
ATM Selbstbedienungsterminal, als Geldautomat ausgebildet, mit einem Bedienfeld CP, das u.a. aufweist: 1 Geldausgabefach
2 Tastatur
3 Ablagefläche
4 Karteneingabetrichter
5 Bildschirm
CAMK Kamera, im Karteneingabetrichter montiert CAMS Kamera, seitlich des Bedienfeldes montiert CAMD Kamera, oberhalb des Bedienfeldes montiert CAMO zusätzliche Portrait-Kamera
Erfassungsbereich der Kamera CAMK unterteilt in:
I ersten Teilbereich (Innenbereich des Kartenschlitzes)
II zweiten Teilbereich (Übergangsbereich)
III dritten Teilbereich (Außenbereich)
10 Datenverarbeitungseinheit mit:
11 erster Stufe zur Bildverarbeitung
12 zweiter Stufe zur Merkmalsextraktion
13 dritte Stufe zur Klassifikation 14, 15 Schnittstellen zu Videoüberwachung (CCTV) bzw. Bildfälschungserkennung
20 Videoüberwachungs- bzw. CCTV-Einheit mit:
21 Stufe für Bildaufnahme 22 Stufe für Komprimierung
23 Schnittstelle zu einen IP-Netz
24 Stufe für Parametrisierung

Claims

Patentansprüche
1. Selbstbedienungsterminal (ATM), das in einem Bedienfeld des Selbstbedienungsterminals (ATM) vorgesehene Elemente (1, 2, 3, 4, 5) aufweist, die für Nutzer des Selbstbedienungsterminals (ATM) bereit gestellt sind, wobei mindestens eine Kamera zur Überwachung des Selbstbedienungsterminals (ATM) vorgesehen ist, dadurch gekennzeichnet, dass zum Erkennen von Manipulationsversuchen an dem Selbstbedienungsterminal (ATM) zumindest eine (CAMK) der Kameras in einem der im Bedienfeld (CP) vorgesehenen Elemente (4) integriert ist und mehrere dem Element (4) zugeordnete Teilbereiche (I, II, III) erfasst .
2. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das von der Kamera (CAMK) teilbereichsweise erfasste Element (4) ein manipulationsgeeignetes Bedienelement, insbesondere ein Karteneingabetrichter (4), ist.
3. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das von der Kamera (CAMK) teilbereichsweise erfasste Element (4) eine Beleuchtung (L) aufweist.
4. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Beleuchtung (L) einen oder einige (I, II) der Teilbereiche des Elementes (4) beleuchtet.
5. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Teilbereiche zumindest einen Innenbereich (I) und einen Außenbereich (III) des Elementes (4) umfassen.
6. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass einer der Teilbereiche eine Übergangsbereich (II) zwischen dem Innenbereich (II) und dem Außenbereich (III) des Elementes (4) umfasst.
7. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der Ansprüche 4 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Karteneingabetrichter (4) als Teilbereich einen Schlitzbereich (I) aufweist, welche die Beleuchtung (L) beleuchtet.
8. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass der Schlitzbereich (I) mit einem lichtleitfähigen Kunststoff (K) versehen ist, über den ein von der Beleuchtung (L) erzeugtes Licht geleitet wird.
9. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine Kamera (CAMK) mit einer
Datenverarbeitungseinheit (10) verbunden ist, die von der mindestens einen Kamera (CAMK) erzeugten Bilddaten (D) verarbeitet, insbesondere die Bilddaten (D) entsprechend der Teilbereiche (I, II, III) segmentiert und verarbeitet.
10. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungseinheit (10) eine die Bilddaten (D) empfangende erste Stufe (11) zur Bildverarbeitung, insbesondere zur Schattenentfernung, Kantendetektion, Vektorisierung und/oder Segmentierung, aufweist .
11. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungseinheit (10) eine der ersten Stufe
(11) nachgeschaltete zweite Stufe (12) zur Merkmalsextraktion, insbesondere mittels Blobanalyse,
Kantenposition und/oder Farbverteilung, aufweist.
12. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungseinheit (10) eine der zweiten Stufe
(12) nachgeschaltete dritte Stufe (13) zur Klassifikation aufweist.
13. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der Ansprüche 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die
Datenverarbeitungseinheit (10) Schnittstellen (14, 15) für Videoüberwachungssysteme (20) und/oder Sicherheitssysteme aufweist.
14. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der Ansprüche 9 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungseinheit (10) in das Selbstbedienungsterminal (ATM) integriert ist.
15. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Selbstbedienungsterminal (ATM) zumindest eine weitere Kamera (CAMS, CAMD) aufweist, die an oder in dem Selbstbedienungsterminal (ATM) im Nahbereich des Bedienfeldes (CP) montiert ist und mindestens eines der Elemente (1, 2, 3, 4, 5) erfasst.
16. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die in dem Bedienfeld vorgesehenen und von den Kameras (CAMK, CAMS, CAMD) erfassten Elemente ein Geldausgabefach (1), eine Tastatur (2), eine Ablagefläche (3), einen Karteneingabetrichter (4) und/oder einen Bildschirm (5) umfassen.
17. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass an dem Selbstbedienungsterminal (ATM) eine zusätzliche
Kamera (CAMO) für einen Bereich vorgesehen ist, an dem ein Benutzer, insbesondere sein Kopf, sich während der Bedienung des Selbstbedienungsterminals (ATM) befindet.
18. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der Ansprüche 9 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungseinheit (10), wenn sie mittels der Verarbeitung der Bilddaten (D) einen Manipulationsversuch an den erfassten Elementen (1, 2) erkennt, einen Alarm auslöst, das
Selbstbedienungsterminal (ATM) sperrt und/oder die zusätzliche Kamera (CAMO) auslöst.
19. Selbstbedienungsterminal (ATM) nach einem der Ansprüche 9 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass die jeweilige
Kamera (CAMS) und/oder die Datenverarbeitungseinheit (10) während der Bedienung und/oder Wartung des Selbstbedienungsterminal (ATM) deaktiviert ist.
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