JP2001186340A

JP2001186340A - 偽造検出方法

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Publication number: JP2001186340A
Application number: JP2000322865A
Authority: JP
Inventors: Renato Keshet; レナト・ケシェット; Doron Shaked; ドロン・シェィクトゥ
Original assignee: Hewlett Packard Co
Current assignee: HP Inc
Priority date: 1999-10-28
Filing date: 2000-10-23
Publication date: 2001-07-06
Anticipated expiration: 2020-10-23
Also published as: EP1096433A3; JP4219547B2; US6553136B1; EP1096433A2

Abstract

(57)【要約】【課題】検出速度および必要メモリの点から効率的な
偽造行為検出システムおよび方法を提供する。【解決手段】偽造行為を防止するシステムおよび方法
は、制限文書画像のうちの数カ所の部分、すなわちテン
プレートのみを用いる画像検出方式を利用する。オフラ
インの訓練プロシージャで、訓練モジュールは、制限文
書画像からパラメータファイルを作成する。パラメータ
ファイルは、制限文書画像のカーネルとテンプレートを
用いて定義した区間しきい値を含む。オンラインの画像
検出プロシージャで、検出モジュールは入力画像の投影
値と区間しきい値とを比較し、テンプレートマッチ候補
を選ぶ。入力画像のテンプレートマッチ候補の座標と制
限文書画像のテンプレートの座標とを比較し、入力画像
が制限文書画像と一致しているかどうかを決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、一般的には画像
処理に関係し、より具体的には、偽造から保護するた
め、制限文書の画像を検出するシステムおよび方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】紙幣のような制限文書の偽造は、世界中
に広がった問題となっている。毎年、数え切れない量の
偽造紙幣がわれわれの社会に流入している。歴史的にみ
ると、偽造通貨の製造には、紙幣の複雑で詳細な模様を
版に彫刻しなければならないため、熟練した技術者が必
要だった。このような状況では、偽造に関わる犯罪者は
比較的少数に限られていた。しかし、カラースキャンや
カラープリントの技術の進歩に伴い、コピー機やスキャ
ナを用いて、紙幣のような制限文書を偽造する能力を持
つ者が多くなっている。コピー機やスキャナがより精巧
かつ安価になるにつれ、それらの機械がなければ偽造文
書を作成する手段を持たない者が、偽造目的でこれらの
機械を使用しうるという深刻な脅威が存在するようにな
った。

【０００３】この脅威に対応して、コピー機に組み込ま
れ、偽造行為を妨害する画像処理システムが複数開発さ
れている。これらのシステムは、制限文書がコピー機を
用いて複写されていることを認識し、偽造行為を検出す
るように動作する。認識は、スキャンした全体の画像と
制限文書の全体の画像とを比較して行われるが、それは
典型的には、前方線形たたみこみ計算により実行され
る。スキャンされた画像が制限文書の画像の一つと一致
すると判断されると、コピー機はスキャンした画像のハ
ードコピーを印刷しない。このような画像処理システム
の例としては、Udagawa他の米国特許第5,363,202号およ
びTachikawa他の米国特許第5,659,628号に記載されてい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】偽造行為を検出する既
知の画像処理システムを使用するにあたっては、制限文
書の画像を記憶しておくのに膨大なメモリスペースが必
要になるという懸念がある。画像処理システムが、ある
指定国のあらゆる有効な紙幣を検出しなければならない
とすると、画像処理システムのスキャンした画像と制限
文書の画像とを適正に比較するには、その国におけるす
べての紙幣の表裏両面の画像をコピー機に記憶しておく
必要がある。記憶しておく必要のある画像は数としては
限られているけれども、これらの画像は画像の比較が信
頼できる程度の高解像度で記憶されるため、それに伴う
十分な量のメモリを必要とする。また別の懸念として、
比較作業に伴う高密度の処理のため、一つのスキャン画
像の処理に要する時間が、実用上実施するには長くかか
りすぎるということもありうる。

【０００５】これらの懸念を考慮すると、偽造行為検出
システムおよび方法として、検出速度および必要メモリ
の点から効率的なシステムおよび方法が必要とされてい
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】偽造行為を防止するシス
テムおよび方法は、制限文書画像のうちの数カ所の部
分、すなわちテンプレートのみを用いる画像検出方式を
利用する。この画像検出方式は、非常に低い解像度で信
頼に足る動作が可能であって、これにより画像の相関に
おいて小さなカーネルの使用が可能になり、また、実際
に処理されるべき画素数を削減する。本システムは、潜
在的な偽造行為を検出するために、コピー機、スキャ
ナ、パーソナルコンピュータまたはプリンタのようなホ
ストデバイスに組み込まれるよう設計されているので、
検出された行為を防止および／または報告するための適
切な行動を取ることができる。この画像検出方式によ
り、システムは、必要メモリを最小化する一方、検出速
度を増加させて動作することができる。

【０００７】本偽造防御システムは訓練ユニットと画像
検出ユニットとを含む。訓練ユニットは「オフライン」
で訓練プロシージャを実行するべく構成されており、そ
のプロシージャの間、一つまたはそれ以上の入力制限文
書画像のパラメータファイルが作成される。パラメータ
ファイルは、入力制限文書画像の検出記述子を含んでい
る。「オンライン」の画像検出プロシージャの間、偽造
検出システムの画像検出ユニットは、パラメータファイ
ルを使用し、所与の画像が入力制限文書の画像のうちの
一つと細部まで類似しているかどうかを決定する。好ま
しい実施の形態では、訓練ユニットは、ホストデバイス
に含まれない分離ユニットとなっている。

【０００８】偽造防御システムの訓練ユニットは、訓練
モジュールと記憶ユニットとを含む。記憶ユニットは従
来のハードディスクドライブでも良い。訓練ユニットの
訓練モジュールは、カーネル−テンプレートセレクタと
テンプレートパラメータコンピュータとを含む。カーネ
ル−テンプレートセレクタは、カーネルセレクタとテン
プレートセレクタから構成される。カーネルセレクタ
は、ユニバーサルか、またはカスタマイズのどちらかの
カーネルを選択するよう構成されている。同様に、テン
プレートセレクタは、入力制限文書画像から、カーネル
依存か、またはカーネル独立の、テンプレートを抽出す
るように構成されている。好ましい動作モードにおいて
は、ユニバーサルカーネルとカーネル依存テンプレート
とを選択して、必要メモリを削減し、その一方、フォー
ルスアラームの発生を最小化している。カーネルとテン
プレートとが選択された後、テンプレートパラメータコ
ンピュータは、投影値を導くために、テンプレートをカ
ーネル上に投影する。導出された投影値は、テンプレー
トパラメータコンピュータにより使用され、多くの区間
（インターバル）を定義し、それらの区間は、オンライ
ンでの検出プロシージャ中に、画像検出ユニットにより
使用される。その後、テンプレートパラメータコンピュ
ータは、訓練ユニットの記憶ユニットに定義済みの区間
を記憶する。これらの定義済みの区間は、パラメータフ
ァイル中に含まれる。パラメータファイルは、多数の入
力パラメータ、選択したカーネルの係数、及び文書パラ
メータも含んでいる。

【０００９】偽造防御システムの画像検出ユニットは検
出モジュールと信号ユニットとを含む。画像検出ユニッ
トの検出モジュールは、候補セレクタと幾何検査器（ベ
リファイヤ）を含んでいる。候補セレクタは、オンライ
ンの検出プロシージャ中に、入力された画像を受け取
り、パラメータファイルにアクセスするよう構成されて
いる。一つの実施形態として、偽造防御システムは読取
り専用の記憶装置を含んでおり、その記憶装置は置換可
能でも不可能でも良い。この実施形態においては、訓練
ユニットにより生成されたパラメータファイルは、読取
り専用の記憶装置に格納される。読取り専用記憶装置が
置換可能ならば、読取り専用記憶装置で使用される記憶
媒体を交換することで、パラメータファイルを、定期的
に更新することが可能である。しかし、偽造防御システ
ムは、読取り専用記憶装置を使わずに動作するよう構成
されても良い。この構成においては、インターネットの
ような外部ソースから、パラメータファイルを画像検出
ユニットの読取り／書込み可能なメモリにアップロード
しても良い。

【００１０】画像検出ユニットの候補セレクタは、線形
マッチフィルタとスレショルダとから構成される。線形
マッチフィルタは、オフラインでの訓練プロシージャ中
に選択されたカーネル上に、入力画像の複数の部分を投
影するように設計されている。得られた投影値は、スレ
ショルダにより、パラメータファイルの定義済みの区間
を用い、比較される。すべての区間との比較を満足した
入力画像の部分は、テンプレートマッチ候補と宣言され
る。対応する制限文書画像のインデックスと同様に、こ
れらのテンプレートマッチ候補の座標、テンプレート番
号、及び推測された方向角度区間は、幾何検査器に転送
される。幾何検査器は、入力画像中のテンプレートマッ
チ候補の相対座標と、入力制限文書画像のテンプレート
の相対座標とを比較して、入力画像が制限文書の画像の
複製であるかどうかを決定するように構成されている。
テンプレートマッチ候補の相対位置が制限文書画像のテ
ンプレートの相対位置と類似していたら、入力画像は制
限文書画像の複製である、すなわち、入力画像は制限文
書画像に一致すると決定される。

【００１１】画像検出ユニットの信号ユニットは、入力
画像が制限文書画像に一致するという肯定的な決定に応
答して、信号を伝達するよう構成されている。システム
を実現するホストデバイスに依存して、信号ユニットは
ホストデバイスの構成要素に信号を伝達するので、構成
要素は、次に挙げる応答動作のうち一つまたはそれ以上
を実行することができる。その応答動作とは、ホストデ
バイスに入力画像の印刷を禁止したり、ホストデバイス
に、改変した画像を印刷するように指示したり、印刷画
像にマーク（たとえば、画像全体に渡って重ね合わせた
「Ｘ」マーク）を入れるように指示したり、記憶ユニッ
トまたは他の複数の記憶媒体に、偽造が試みられたこと
を記録したり、偽造を試みたという情報を、指定してお
いたセキュリティサイトに伝達すると言ったことであ
る。

【００１２】

【発明の実施の形態】図１には、本発明に合わせた偽造
防御システム１０が示されている。図１中に表されてい
るように、偽造防御システムは多くのホストデバイス、
例えば、コピー機１２、スキャナ１４、パーソナルコン
ピュータ１６、プリンタ１８のようなホストデバイスに
組み込むことが可能である。偽造防御システムはハード
ウェアおよび／またはソフトウェア上で実行することが
でき、それにより、偽造防御システムを実現するホスト
デバイスにより生成され、受け取られ、伝達され、また
は操作された制限文書の画像を検出する。制限文書とは
紙幣や、株券や、小切手や、銀行券および他の貴重な文
書でも良い。偽造防御システムは潜在的な偽造行為を検
出するよう動作するので、検出された行為に応じた適切
な行動を取ることができる。

【００１３】図２を参照して、偽造防御システム１０は
訓練ユニット２０と画像検出ユニット２２とを含む。訓
練ユニットは、「オフライン」で訓練プロシージャを実
行するよう構成され、一つまたはそれ以上の入力制限文
書画像のパラメータファイルを生成する。パラメータフ
ァイルは制限文書画像の検出記述子を含む。このパラメ
ータファイルは、偽造防御システムの画像検出ユニット
に使用され、「オンライン」の画像検出プロシージャ中
に、所与の画像の画像情報と、パラメータファイルに含
まれる情報とを比較して、所与の画像が制限文書に酷似
しているかどうかを決定する。好ましい実施形態では、
訓練ユニットは、ホストデバイスに含まれない独立した
装置である。この実施形態では、訓練ユニットはパーソ
ナルコンピュータまたはワークステーションでも良く、
訓練ユニットの処理機能は、カスタマイズされたソフト
ウェアを用いて、コンピュータまたはワークステーショ
ンのＣＰＵにより実行される。

【００１４】偽造防御システム１０の画像検出ユニット
２２は、検出モジュール２４と、信号ユニット２６と、
読取り書込み可能なメモリ２８と、読取り専用装置３０
と、を含む。検出モジュールは、オンラインで画像検出
プロシージャを実行して、所与の画像が制限文書画像の
複製かどうかを決定する。オンラインの画像検出プロシ
ージャは、システムの訓練ユニット２０により生成され
たパラメータファイルを用いて、入力画像、例えば、ス
キャンされた画像を処理する行程を含み、入力画像が制
限文書画像であるかどうかに関しての決定を返す。

【００１５】画像検出ユニット２２の信号ユニット２６
は、検出モジュール２４による肯定的な決定に応答し
て、入力画像が制限文書の画像であるという信号を伝達
するよう構成されている。偽造防御システム１０を実現
しているホストデバイスに依存して、信号ユニットはホ
ストデバイスの構成要素に信号を伝達し、それにより、
構成要素は、次に挙げる応答動作のうち、一つまたはそ
れ以上を実行することができる。その応答動作とは、ホ
ストデバイスに入力画像の印刷を禁止したり、ホストデ
バイスに、改変した画像を印刷するように指示したり、
印刷画像にマーク（たとえば、画像全体に渡って重ね合
わせた「Ｘ」マーク）を入れるように指示したり、記憶
ユニットまたは他の複数の記憶媒体に、偽造が試みられ
たことを記録したり、偽造を試みたという情報を、指定
しておいたセキュリティサイトに伝達すると言ったこと
である。

【００１６】画像検出ユニット２２の読取り書込み可能
なメモリ２８は、パーソナルコンピュータで普通見られ
る、従来のハードドライブでも良い。好ましい機器構成
では、画像検出ユニットは偽造防御システム１０を実現
しているホストデバイスに含まれている外部記憶ユニッ
トを使用しており、それによって画像検出ユニット中の
読取り書込み可能なメモリを排除しても良い。画像検出
ユニット２２の読取り専用記憶装置３０は、検出モジュ
ール２４によりアクセス可能な、任意の不揮発性、また
は読取り専用メモリでも良い。読取り専用記憶装置は、
パラメータファイルを記憶するために使用されるので、
ホストデバイスのユーザがパラメータファイルを簡単に
改変することはできない。読取り専用記憶装置は、読取
り専用メモリ（ＲＯＭ）チップのような、置換不可能な
ユニットでも良い。あるいはまた、読取り専用記憶装置
は、読取り専用のデータ記憶媒体、例えば、ＣＤ−ＲＯ
ＭディスクまたはＤＶＤを用いる、取り外し可能な記憶
装置のような、置換可能なユニットであっても良い。偽
造防御システムの画像検出ユニットは、読取り専用記憶
装置を用いずに動作するよう構成されても良い。このよ
うに構成した場合は、パラメータファイルは、インター
ネットのような外部ソースから読取り書込み可能メモリ
にアップロードされても良い。上述のすべての場合にお
いて、偽造防御システムが有効なまたは更新されたパラ
メータファイルにアクセスできない限り、ホストデバイ
スが動作しないことが前提となる。

【００１７】図２中に示したように、偽造防御システム
１０の訓練ユニット２０は訓練モジュール３２と記憶ユ
ニット３４とを含む。画像検出ユニット２２の読取り書
込み可能メモリ２８と同じく、記憶ユニットは従来のハ
ードドライブでも良い。訓練ユニットの訓練モジュール
は、一つまたはそれ以上の入力制限文書画像からパラメ
ータファイルを計算するよう構成されている。訓練モジ
ュール３２の構成要素は図３中に示されている。訓練モ
ジュールはカーネル−テンプレートセレクタ３６とテン
プレートパラメータコンピュータ３８を含む。カーネル
−テンプレートセレクタはカーネルセレクタ４０とテン
プレートセレクタ４２とから構成される。その名称から
分かるように、カーネルセレクタは多数の（後に定義さ
れる）カーネルを選択するよう動作し、一方、テンプレ
ートセレクタは多数の（後に定義される）テンプレート
を選択するよう動作する。カーネル−テンプレートセレ
クタは、訓練ユニット２０の記憶ユニット３４に記憶さ
れている多くのインプットパラメータを使用する。典型
的なインプットパラメータを以下の表中に列記する。

【００１８】

【表１】

【００１９】テンプレートとは、入力制限文書画像から
円状に抽出されたものである。入力制限文書画像とは、
偽造行為を防御するために、システム１０により考慮さ
れるべき、制限文書の画像である。テンプレートセレク
タ４２により制限文書ごとに選択されるテンプレートの
数は、インプットパラメータＬにて定義されている。画
素数で表したテンプレートの直径は、積Ｎ・Ｒにより概
算されるが、ＮとＲはインプットパラメータである。Ｎ
およびＲは固定値なので、テンプレートは、制限文書画
像内における、その中心の位置により一義的に記述でき
る。テンプレートは画像内に完全に含まれていることが
必要なので、それらの中心位置の軌跡は、画像領域を減
縮したものになる。とりわけ、画像がａ×ｂの長方形中
に存在する場合、中心の軌跡は、同心の（ａ−ＮＲ）×
（ｂ−ＮＲ）の長方形になる。中心の軌跡は、本明細書
中ではサーチウインドウと称される。実用的な理由か
ら、サーチウインドウは、同心の（ａ−√２ＮＲ）×
（ｂ−√２ＮＲ）の長方形として定義することができ
る。これは、テンプレートパラメータの計算中に、削減
した（decimated）テンプレートを回転させた形（バー
ジョン）の計算ができるようにするためであり、これは
テンプレートパラメータコンピュータ３８により実行さ
れる。

【００２０】カーネルとは、オンラインのプロシージャ
中に検査されるべき入力画像との線形たたみこみ計算に
使用する、Ｎ×Ｎ画素の画像であり、入力画像が制限文
書画像の複製かどうかを決定するために用いられる。こ
のようなたたみこみの結果は、オンラインの画像検出プ
ロシージャ中に画像検出ユニット２２の検出モジュール
２４によって分析される。カーネルはそれぞれ、できる
だけ円に近いことが望ましい。カーネルには２つのタイ
プがある。等方性及び非等方性である。等方性カーネル
及び非等方性カーネルの数は、それぞれインプットパラ
メータＫ_iso、及びＫ_nonにより決定される。理想的に
は、等方性カーネルは、２次元の実関数であって、方向
の角度に依存しない。つまり、同心のリングで構成され
る。後に説明されるように、サンプルされた関数はカー
ネルを導くのに使用され、等方性カーネルは、上述の理
想概念に近いものとみなされる。これら等方性カーネル
の主な要求特性は、等方性カーネル上に所与の円形画像
の回転させた形すべてを（内積を用いて）投影したとき
に、結果が一定であることである（すなわち、回転角に
依存しない）。このシステム１０で使用されているよう
に、非等方性カーネルは以下の特性を満たす複素カーネ
ルである。（ａ）非等方性カーネルと所与の円形画像の
回転させた形との内積の絶対値が回転角に依存しないこ
と（等方性の特性の一般化）、および、（ｂ）上述の内
積の位相が、回転角の倍数と一定値の和に等しいこと。
等方性および非等方性カーネルの計算は、カーネルセレ
クタ３４に関連して、後に説明される。

【００２１】カーネル−テンプレートセレクタ３６のカ
ーネルセレクタ４０は、インプットパラメータＳ_kに依
存して、ユニバーサルカーネルかカスタマイズドカーネ
ルのどちらかを選択するよう構成されていても良い。ユ
ニバーサルカーネルは、テンプレートに依存しないカー
ネルを言い、一方、カスタマイズドカーネルは選択した
テンプレートの関数として選択される。インプットパラ
メータＳ_ｋが「ユニバーサルカーネル」にセットされる
と、カーネルセレクタのユニバーサルカーネル計算器４
４が作動してユニバーサルカーネルを選択する。インプ
ットパラメータＳ_ｋが「カスタマイズドカーネル」にセ
ットされると、カーネルセレクタのカスタマイズドカー
ネル計算器４６が作動してカスタマイズドカーネルを選
択する。同じように、カーネル−テンプレートセレクタ
のテンプレートセレクタ４２は、インプットパラメータ
Ｓ_ｔに依存して、カーネル依存テンプレートまたはカー
ネル独立テンプレートのどちらかを選択するように構成
されていても良い。インプットパラメータＳ_ｔに依存し
て、テンプレートセレクタのカーネル依存テンプレート
抽出器４８またはカーネル独立テンプレート抽出器５０
が作動して、必要なカーネルを選択する。

【００２２】カーネルセレクタ４０およびテンプレート
セレクタ４２により実行されるカーネルとテンプレート
の選択動作の順序は、カーネル計算器４４または４６の
どちらが、また、テンプレート抽出器４８または５０の
どちらが、それぞれカーネルおよびテンプレートを選択
するかによる。以下の表は、カーネルセレクタおよびテ
ンプレートセレクタのさまざまな構成における、カーネ
ルおよびテンプレートの選択動作の順序で取り得るもの
を示している。

【００２３】

【表２】

【００２４】好ましい作動モードでは、カーネルセレク
タ４０およびテンプレートセレクタ４２はユニバーサル
カーネルおよびカーネル依存テンプレートを選択するよ
う構成されている。その理由は、ユニバーサルカーネル
を使用すると、メモリを節約できる（同一セットのカー
ネルがすべてのテンプレートに使用される）からであ
り、また、カーネル依存テンプレートはカーネル独立テ
ンプレート（フォールスアラームの発生を最小化する）
より検出効率が高いからである。しかし、メモリが問題
とならないのならば、カーネル依存またはカーネル独立
テンプレートのどちらを用いようと、カスタマイズドカ
ーネルを使用するような、カーネルおよびテンプレート
選択モジュールを構成していても良い。

【００２５】以下に述べるのは、ユニバーサルおよびカ
スタマイズドカーネルの選択プロシージャであり、それ
ぞれ、カーネルセレクタ４０のユニバーサルカーネル計
算器４４およびカスタマイズドカーネル計算器４６によ
り実行される。カーネル選択プロシージャに続いて、カ
ーネル依存テンプレートを選択する２，３の簡単なプロ
シージャおよびカーネル独立テンプレートの選択する一
つのプロシージャが続く。それらは、カーネル依存テン
プレート抽出器４８およびカーネル独立テンプレート抽
出器５０により、それぞれ実行される。

【００２６】カスタマイズドカーネル選択プロシージャ
は、カーネルセレクタ４０のカスタマイズドカーネル計
算器４６により実行されるが、それはまず初めに、テン
プレートとカーネルが連続した像であるように記述され
る。テンプレートをｍ(ρ,θ)としたとき、非負のすべ
ての整数ｋに対するｍ_ｋ(ρ)の値は、ｋ∈Ｚとし、ρを
０からテンプレートの半径に渡るすべての値とすると、
次式を用いて計算される。

【数１】このステップはフーリエ変換である。しかし、このステ
ップは２次元変換ではなく、むしろ一連の１次元変換で
あり、それぞれがρの固定値に関係している。つまりそ
れぞれが、テンプレート内部の異なる「リング」に対応
している。次に、固有値λ_ｋはすべての非負の整数ｋに
対して、次式で計算される。

【数２】得られた固有値λ_ｋは、回転させたテンプレートｍの集
合に対する固有値である。結果として、λ_ｋ，ｋ=0,
1,..., はｋの一次関数であり、すべてのｋについて非
負である。

【００２７】最大の固有値の固有ベクトルψ_ｋ(ρ,θ)
はカーネルのセットであり、平均して、回転させたｍの
集合の任意の要素を最も良く近似している。さらに、あ
らゆるηに対して、それらは次の性質を備えている。

【数３】ただし、ｘ(ρ,θ)は任意の所与の画像、α_ｋはηに依
存しない定数とする。言い換えれば、カーネル上に投影
されたｘの絶対値はｘの方向ηに依存しない。これはｘ
＝ｍの場合にも当てはまるのは明らかである。加えて、
次式も当てはまる。

【数４】ここで、β_ｋはｋにのみ依存する。

【００２８】（３）と（４）の性質は、上述の、等方性
および非等方性カーネルに必要とされる２つの性質に対
応する。ｘ＝ｍのとき、α_ｋ＝λ_ｋであり、これはすべ
ての可能性のある投影カーネルに対する値の中での最大
値である。これは最大の固有値に伴う固有ベクトルにつ
いての既知の特性である。

【００２９】固有値λ_ｋが計算された後、ｋ_non+1番目
に大きい固有値に対するｋの値が選択される。普通、こ
れはｋ＝０の場合を含む。しかし、ｋ＝０の場合を含ま
ないのであれば、k＝０が選択され、λ_ｋのｋ_non番目に
大きい値に対応するｋの値が選択される。選択された一
連のｋのすべての値に対して、固有ベクトルψ_ｋ(ρ,
θ)が次式を用いて計算される。

【数５】ただし、ω_ｋ(θ)は以下で定義する。

【数６】

【００３０】計算された固有ベクトルψ_ｋ(ρ,θ)のそ
れぞれは、一つの写像である。ｋのそれぞれの値（０は
含まない）に対して、固有ベクトルは複素写像、すなわ
ち実数部と虚数部とを有する。言い換えると、固有ベク
トルは２つの写像、すなわち実数部に対応する写像と虚
数部に対応する写像とからなっている。ｋ＝０に対して
は、虚数部は０であり、結果として、対応する固有ベク
トルは一つの実写像のみを含む。ｋ＝０に対応する固有
値は、等方性カーネルである。ｋのほかの値に対応する
固有値は、非等方性カーネルである。

【００３１】実際には、変数ρおよびθは離散的であ
り、上述の式の離散型が使用されるべきである。この場
合、０以外の固有値の数は有限であり、普通、取りうる
θの値の数の順番になっている。加えて、カーネルは、
インプットパラメータＲにより決定される、Ｒ：１の割
合で縮小される（ダウンスケールされる）べきである。

【００３２】要約すると、カスタマイズドカーネル選択
プロシージャは、非０の固有値λ_ｋのすべてを計算する
ステップを初めに含み、カスタマイズドカーネルを導
く。続いて、ｋ＝０および他のＫ_non番目に大きい固有
値に対応する固有ベクトルψ_ｋが計算される。これらの
固有ベクトルはＲにより数が減らされ、カスタマイズド
カーネルに帰着する。

【００３３】ユニバーサルカーネル選択プロシージャ
は、カーネルセレクタ４０のユニバーサルカーネル計算
器４４により実行され、以下の式を使用してユニバーサ
ルカーネルを得る。式（５）中、固有ベクトルは分離可
能な関数であり、そこでは角要素ω_ｋ(θ)は複素フーリ
エカーネルであり、テンプレートに依存しない。ユニバ
ーサル非等方性カーネルは、これら固有ベクトルの角要
素のみを考慮して得ることができる。等方性カーネル
は、半径ρにのみ依存する任意の関数を計算して得るこ
とができる。

【００３４】ユニバーサルカーネル選択プロシージャは
以下のようである。初めに、カーネルを半径ρ_max≡(N
R)/2画素の円形の画像と仮定する。次に、ｋ＝0,...,Ｋ
_iso-1に対して、以下の等方性カーネルを構築する。

【数７】また、ｋ＝Ｋ_iso,...,Ｋ-1、ただしＫ≡Ｋ_iso+Ｋ_nonに
対して、以下の非等方性カーネルを構築する。

【数８】最後に、これらのカーネルをＲによりダウンスケール
し、Ｎ×Ｎ画素のウィンドウに収まるほぼ円形のカーネ
ルを得る。

【００３５】カーネル独立テンプレート選択プロシージ
ャは、テンプレートセレクタ４２のカーネル独立テンプ
レート抽出器５０により実行されるが、入力された制限
文書画像のサーチウインドウ（上で定義済み）内でラン
ダムに点を選択するステップを含んでも良い。プロシー
ジャは、代わりに、サーチウインドウ内でマニュアルで
点を選択するステップを含んでも良い。あるいはまた、
プロシージャは、サーチウインドウ内で等間隔の点を自
動的に選択するステップを含んでも良い。

【００３６】テンプレートセレクタ４２のカーネル依存
テンプレート抽出器４８により実行されるカーネル依存
テンプレート選択プロシージャは、一連の等方性および
非等方性カーネルψｋ,ｋ＝1,...,Ｋ-1が前もって選択
されていることを仮定する。また、Ｌ≧２であることを
仮定する。次のＣライクの擬似コードは、カーネル依存
テンプレート選択プロシージャを記述している。

【００３７】

【表３】

【００３８】上述のテンプレート選択アルゴリズムはエ
ネルギー画像計算ルーチンおよびダウンスケールされた
画像の形（バージョン）を計算するルーチンを含んでい
る。その両方のルーチンは、以下のＣライクの擬似コー
ドに記述されている。

【００３９】

【表４】

【００４０】カーネル依存テンプレート選択プロシージ
ャの考え方は、等方性および非等方性カーネルψ_k,ｋ=
1,..,Ｋ-1により定義される補助空間上で、最大のエネ
ルギーを有するテンプレートであり、それぞれ互いに可
能な限り離れているテンプレートを選択することであ
る。インプットパラメータＦ_Ｍ（局所最大フラグ）が
「オン」ならば、テンプレートは、対応する制限文書画
像内で、上述したエネルギー関数の局所最大値である必
要がある。カーネル−テンプレートセレクタ３６のカー
ネルセレクタ４０およびテンプレートセレクタ４２が適
当なカーネルおよびテンプレートを選択した後、選択さ
れたカーネルおよびテンプレートはテンプレートパラメ
ータ計算器３８に伝達される。テンプレートパラメータ
計算器はテンプレートパラメータを生成するべく動作す
るが、そのテンプレートパラメータは、オンラインの画
像検出プロシージャ中に実行されるたたみこみ演算のし
きい値として働く、区間の組み合わせで構成されてい
る。

【００４１】入力値Ｆ_Ｎ（正規化フラグ）は、区間が絶
対値か正規値かを決定する。絶対区間は、正規区間より
選択幅が広いが、色への依存が大きい。すなわち、制限
文書の色が、訓練スキャン画像と比較したときに、入力
スキャン画像（システムがスキャナまたはコピー機の形
で実現されていると仮定した場合）中で著しく異なって
いる場合、誤検出の起こる可能性がより高くなる。正規
化区間はより好ましいモードである。なぜなら、システ
ム１０がかなりの程度スキャナに依存しなくなるからで
ある。他方、訓練プロシージャおよび画像検出プロシー
ジャの両方について、固定スキャナまたはコピー機でシ
ステム１０が使用されると仮定したなら、絶対区間モー
ドも利用されうる。なぜなら、絶対区間を使用するとよ
り感度が高くなるので、フォールスアラームの発生が低
減すると期待されるからである。さらに、絶対区間モー
ドの使用は、オンラインの画像検出プロシージャ中での
実行の高速化につながると期待される。

【００４２】区間の組み合わせは、以下のプロセスによ
り生成されるが、それはテンプレートパラメータコンピ
ュータ３８により行われる。

【００４３】（１）各々の制限文書画像のテンプレート
一つ一つについて、Ｔ個の回転させた形が最初に生成さ
れる。回転した画像ｔ＝0,...,Ｔ-1のそれぞれは、３６
０ｔ/Ｔ度の角度で回転させた、対応するテンプレート
から構成される。Ｔの好ましい値は６４である。

【００４４】（２）各々のテンプレートの回転した形一
つ一つについて、Ｒ×Ｒ個のダウンスケールした形が生
成されるが、それは、ダウンスケールした画像の形を計
算するＣライクの擬似コード中で前述した、「calucula
te_downscaled_version()」ルーチンを用いて生成され
る。カーネル依存テンプレート選択プロシージャ中に使
用されている同じルーチンが、ここではテンプレートパ
ラメータを計算するのに使用される。

【００４５】（３）各々のＩ・Ｌ個のテンプレートのＴ
・Ｒ^２個の回転されまたダウンスケールされた形一つ一
つについて、Ｃ個のカラープレーンが一つずつ、Ｋ＝Ｋ
_iso+Ｋ_non個のカーネル上にそれぞれ投影される。結果
として、Ｉ・Ｌ・Ｃ・Ｔ・Ｒ^２・Ｋ個の値ｖ(i,l,c,t,p,q,k)
ができる。ただしi＝0,...,i-1、l＝0,...,L、c＝
0,...,C-1、ｔ＝0,...,Ｔ-1,p,q+0,...,R-1、k＝0,...,
K-1である。

【００４６】（４）Ｉ・Ｌ個のテンプレートそれぞれに
対して、以下のパラメータが計算される。

【００４７】（ａ）Ｆ_Ｎがオンの場合のみ、Ｋ・Ｔ・Ｒ
^２個の輝度値χ(i,l,k,t,p,q)を次式で計算する。

【数９】

【００４８】（ｂ）Ｆ_Ｎがオンの場合のみ、Ｋ個の輝度
区間［χ_min(i,l,k),χ_max(i,l,k)］を次式で計算す
る。

【数１０】

【数１１】

【００４９】（ｃ）Ｋ・Ｃ個の色区間［Ａ_min(i,l,c,
k),Ａ_max(i,l,c,k)］は次式で与えられる。

【数１２】

【数１３】

【００５０】（ｄ）Ｋ_non・Ｃ個の角度区間［θ_min(i,
l,c,k),θ_max(i,l,c,k)］はｋ＝Ｋ _iso,...,Ｋ-1に対し
て、次式で与えられる。

【数１４】

【数１５】

【００５１】テンプレートパラメータが計算された後、
テンプレートパラメータコンピュータ３８はパラメータ
ファイルを作成する。パラメータファイルは、訓練ユニ
ット２０の記憶ユニット３４に記憶されても良い。パラ
メータファイルは読取り専用装置３０を経由してシステ
ム１０の画像検出ユニット２２に提供されるが、その読
取り専用装置は、オンラインの画像検出動作をするため
検出モジュール２４によりアクセス可能である。パラメ
ータファイルは以下の情報を含むべきである。

【００５２】（Ａ）インプットパラメータ。（Ｂ）Ｋ個の選択されたカーネルの係数。代わりに、ユ
ニバーサルカーネルを使用している場合には、他の手
段、例えば、システム１０中に含まれるＲＯＭモジュー
ル（図示されていない）により係数が検出モジュール２
４に供されていれば、パラメータファイル中に係数を書
き込まないようにもできる。（Ｃ）区間。特に、i＝0,...,i-1、およびl＝0,...,L-1
に対して、(i）Ｆ_Ｎがオンの場合のみ、輝度区間［χ
_min(i,l,k),χ_max(i,l,k)］ただし、ｋ＝0,...,Ｋ-1 （ii）色区間［Ａ_min(i,l,c,k),Ａ_max(i,l,c,k)］ただ
し、ｃ＝0,...,Ｃ-1、ｋ＝0,...,Ｋ-1 （iii）角度区間［θ_min(i,l,c,k),θ_max(i,l,c,k)］た
だし、ｃ＝0,...,Ｃ-1、ｋ＝Ｋ_iso,...,Ｋ-1 （Ｄ）下表に示されている、文書パラメータ。

【００５３】

【表５】

【００５４】文書座標とは、制限文書内の所与の点の座
標であり、その文書のために選択された最初の２つのテ
ンプレート(ｓ_n0,ｓ_n1∈τ_i)により定義される、２次元
座標系に関連している。これを基に、ｓ_n0を原点、ベク
トルｓ_n1-ｓ_n0を初めの軸方向と決める。それぞれの文
書内のテンプレート（初めの２つを除く）の文書座標は
パラメータファイルに書き込まれる。この代表値によ
り、オンラインの画像検出プロシージャの幾何検査ステ
ップの動作が効率的になる。幾何検査は、画像検出ユニ
ット２２の検出モジュール２４に関連して、後で説明さ
れる。

【００５５】オンラインの画像検出プロシージャ中の誤
検出を低減するため、それぞれの区間は拡大されるのが
好ましい。色、輝度、角度区間が、以下に述べる形で、
おおよそそれぞれの中心の点に拡大されるとき、良い結
果が得られる。

【００５６】（ａ）カラー区間に対して

【数１６】（ｂ）輝度区間に対して

【数１７】ただし、

【数１８】

【数１９】ただし、

【数２０】（ｃ）角度区間に対して

【数２１】

【００５７】テンプレートパラメータコンピュータ３８
によりパラメータファイルが書き込まれ、記憶ユニット
３４に記憶された後、訓練プロシージャは完了する。訓
練プロシージャは、追加された制限文書画像が偽造防御
システム１０により考慮されなければならない場合を除
いて、一度だけ実行されれば良い。

【００５８】オンラインの画像検出プロシージャは画像
検出ユニット２２の検出モジュール２４により実行され
る。検出モジュールは、入力画像を分析し、入力画像
が、オフラインの訓練プロシージャ中に訓練ユニット２
０により処理された制限文書の画像のいずれかとマッチ
するか、すなわち酷似しているかどうかを決定するよう
に動作する。検出モジュールは、図４に示されているよ
うに、候補セレクタ５２と幾何検査器５４とを含む。

【００５９】検出モジュール３４の候補セレクタ５２
は、読取り専用装置３０に格納されたパラメータファイ
ルと、偽造防御システム１０により検査されるべき画像
とを、入力として受け取る。入力画像は解像度Ｒ₀／Ｒ
であると仮定される。Ｒ₀とＲはパラメータファイル中
に与えられている。あるいはまた、入力画像はより高い
解像度で与えることもできる。このとき候補セレクタ
は、初めに入力画像を解像度Ｒ₀／Ｒにダウンスケール
する必要がある。候補セレクタの出力はテンプレートの
一致の起こりうる場所に対応した、入力画像内の座標の
リストである。このリストは、推定方向角度区間と同
様、対応する制限文書画像およびテンプレート番号を提
供する。

【００６０】候補選択プロシージャは、以下のＣライク
の擬似コード中に記述されている。以下は、候補選択ア
ルゴリズムのＣライクの擬似コードである。

【００６１】

【表６】

【００６２】以下は、候補選択アルゴリズム中に使用さ
れている区間チェックルーチンを表すＣライクの擬似コ
ードである。

【００６３】

【表７】

【００６４】以下は、区間チェックルーチン中に使用さ
れている値計算のＣライクの擬似コードである。

【００６５】

【表８】

【００６６】以下は、区間チェックルーチン中に使用さ
れている方向区間の推定を行うＣライクの擬似コードで
ある。

【００６７】

【表９】

【００６８】入力画像内のそれぞれの位置（ｎ、ｍ）に
対して、候補セレクタ５２は、（ｎ、ｍ）を中心とする
Ｎ×Ｎのブロックをチェックし、そのブロックがテンプ
レートマッチ候補かどうかを決定するよう動作する。こ
の決定は、以下の方法で行われる。ブロックのカラープ
レーン（添え字ｃ）が、候補セレクタの線形マッチフィ
ルタ５６により、等方性および非等方性カーネル（添え
字ｋ）上に（内積により）投影される。結果として、投
影値ｖ[ｋ][ｃ](ｍ,ｎ)が得られる。これらの値は、パ
ラメータファイル中に与えられているすべての制限文書
画像i＝0,...,i-1およびそれらのテンプレートl＝
0,...,Lについて、候補セレクタのスレショルダ５８に
より、区間しきい値と比較される。正規化フラグがオン
ならば、初めに、カラー区間[Ａ_min,Ａ_max]がチェック
され、続いて、輝度区間[χ_min,χ_max]がチェックされ
る。局所最大フラグがオンの場合は、候補セレクタ５２
のスレショルダ５８は、ブロックが以下で定義されるエ
ネルギー関数eの局所最大値に対応するかどうかを決定
するためのチェックも行う。

【数２２】

【００６９】ブロックがパラメータ（i,l）のある組み
合わせに対する前述のテストすべてを合格したなら、ブ
ロックはテンプレートマッチ候補とみなされる。この場
合、ブロックの方向区間Δγが推定され、マッチパラメ
ータi,l,m,nおよびΔγがマッチリスト£に加えられ
る。このリストは、続いて検出モジュール２４の幾何検
査器に渡される。

【００７０】計算を節約するために、区間チェックはパ
イプライン方式で行われる。カーネルｋに対するカラー
チェックは、一つ前のカーネルｋ−１に対するカラーチ
ェックが合格した場合にのみ実行される。例えば、カー
ネルｋ＝１に対するカラーチェックは、ｋ＝０に対する
カラーチェックが合格した場合にのみ行われる。輝度チ
ェックは、ブロックがすべてのカラーチェックを合格し
た後にのみ行われる。カラーチェックと同様、輝度チェ
ックも同じパイプライン方式で実行される。最後に、局
所最大テストは、すべての前のテスト結果が正であった
ときにのみ行われる。記述された方法は、本明細書中
で、排除アプローチと定義される。

【００７１】リスト£が幾何検査器５４に渡される前
に、画像ｘの全体が候補セレクタ５２によって分析され
る必要はない。好ましい実施形態では、リスト£の更新
は、パイプライン方式で候補セレクタにより入力画像ｘ
のラインが新たに処理されるたびに、すぐに幾何検査器
へと渡すことができる。

【００７２】以下は、検出モジュール２４の候補セレク
タ５２の動作に関する実用的な考察である。

【００７３】（Ａ）投影値｛ｖ[ｋ][ｃ]｝はすべての画
像iおよびテンプレートｌに対応する区間と比較されな
ければならない。しかし、ｖ[ｋ][ｃ]はiおよびｌに依
存しない。これはそれぞれの位置(ｍ,ｎ)に対してただ
一度だけ計算されなければならないことを意味してい
る。上述の、候補選択の擬似コードは、この点に特別な
配慮を払っている。

【００７４】（Ｂ）同様に、局所最大テストは、それぞ
れの位置、すなわち、局所最大変数が依然「不知」にセ
ットされている場合に限り、ただの一度だけ行われなけ
ればならない。さらに、テストの結果が負であれば（lo
c_maxが‘false’ならば）、アルゴリズムは次の位置
(ｍ,ｎ)に直ちに移動する。なぜなら、局所最大はiおよ
びｌに依存しない要件だからである。

【００７５】（Ｃ）方向区間の評価のＣライク擬似コー
ド中で、方向は最初の非等方性（ｋ＝Ｋ_iso）カーネル
のみに基づいて計算される。あるいは、他の非等方性カ
ーネルに対する値が考慮されても良い。しかし、式（１
４）および式（１５）中の（ｋ-Ｋ_iso+1）による除算に
対応するスペクトルの圧縮に対して特別の注意を払わな
ければならない。

【００７６】検出モジュール２４の幾何検査器５４は、
候補セレクタ５２により同定されるテンプレートマッチ
を検査するための最後のプロシージャを実行する。幾何
検査器は以下の要求を満足する、リスト£中のＬ_e（イ
ンプットパラメータで定義）個のテンプレート候補の組
み合わせをリスト£の中から探す。

【００７７】（Ａ）すべてのＬ_e個の候補が、同じ制限
文書ｉに対応している。（Ｂ）Ｌ_e個の候補が、異なるテンプレート番号ｌを持
っている。初めの２つのテンプレートl＝０およびl＝１
がなければならない。（Ｃ）初めの２つのテンプレート（その位置はそれぞれ
ｍおよびｎにより与えられる）の間の距離は、文書パラ
メータＤ_iとおおよそ一致しているべきである。（Ｄ）ｌ≧２のテンプレートの文書座標は、パラメータ
ファイル（{ｐ_i(l)}）に与えられている座標と一致して
いるべきである。（Ｅ）スキャンされた制限文書の方向は、すべてのテン
プレートと一致しているべきである。特に、それはすべ
てのＬ_e個のテンプレートの方向区間γ[γ_min,γ_max]に
属しているべきである。

【００７８】リスト£中のＬ_ｅ個の候補の一セットが上
述の要求事項を満足するならば、このセットは幾何検査
器５４により文書オカレンスと宣言される。その意味
は、入力された画像が制限文書画像の一つと一致したと
いうことである。文書オカレンスＯのリストはオンライ
ンの画像検出プロシージャの最終出力である。あるい
は、次に続く検査をリストの出力の前に行っても良い
が、これは複数の検出を排除するためである。すなわ
ち、２つの検出された制限文書が非常に似ている場合
は、それらは合わせて一つの検出となる。

【００７９】以下のＣライクの擬似コードは、検出モジ
ュール２４の幾何検査器５４により実行される幾何検査
プロシージャを記述している。

【００８０】

【表１０】

【００８１】上述のコード中に使用されているcalc_ori
entationルーチンは、以下の画像方向計算のＣライクの
擬似コード中に示されている。

【００８２】

【表１１】

【００８３】幾何検査プロシージャを実用的に考察する
と、£中の位置(m,n) は入力画像の正規座標中に与えら
れており、一方、文書パラメータｐ_i(l)は文書座標中に
与えられているという事実がある。これらの座標を比較
するためには、geometric_verificationルーチンにより
要求されているように、座標のセットのそれぞれを他の
座標系に変換しなければならない。好ましいアプローチ
は、位置ｐ_i(l)を正規化した入力画像座標系に変換する
ことである。これは、(ｓ,ｒ)のペアそれぞれに対し一
度だけ必要となるが、これにより、位置(ｍ,ｎ)を一つ
一つの画像ｉの文書座標に変換するような他の手段に比
較して、計算を節約することができる。Geometric_veri
ficationルーチンでは、Ｔ_ＤおよびＴ_Ｐの好ましい値は
１である。

【００８４】検出ユニットおよび偽造防御システムによ
り実行される画像検出方法は、低い解像度で動作するた
めの要求事項がないとはいえ、画像を非常に低い解像度
で処理することができる。動作する解像度は、パラメー
タ値Ｒに異なる値（例えば、７の代わりに、3または１
など）をセットすることで調整できる。好ましいパラメ
ータでは、動作解像度は約7dpiだが、これは極めて低い
値である。画像は普通、およそ100dpiで表示され、300d
pi以上で印刷される。7dpiの解像度においては、画像は
非常に少ない数の画素しか持たないので、処理するデー
タの量は少なくて済む。加えて、このような解像度レベ
ルで動作する能力があるので、この方法は小さいカーネ
ル（好ましいパラメータにおいては７×７画素のカーネ
ル）を使用して動作できる。実用的には、低い動作解像
度および小さなカーネルの使用は、メモリ使用量の少な
さ、また実行速度の高速化につながる。

【００８５】低い解像度での動作には、以下のような利
点もある。まず、アルゴリズムが、ペンによる書込みや
目に見える折り目といった軽微の劣化に対して安定にな
る。なぜなら、これらの劣化は非常に低い解像度におい
ては認識不可能だからである。さらに、画像が制限文書
画像に「まさに一致して」いなくても、低解像度で制限
文書に「類似して」いる画像をアルゴリズムが検出する
という利点もある。これは、ある紙幣の正確な複製では
ない偽紙幣を広めようとする偽造者もいるだろうから、
利点となる。例を挙げると、数字の「１」の代わりに
「１０」を含むドル紙幣とか、間違った大統領の肖像画
を持ったドル紙幣などである。このような偽造紙幣は高
解像度で動作するアルゴリズムによっては検出されない
おそれがある。なぜなら、それは偽造紙幣ではないとみ
なされうるからである。

【００８６】本発明に関連した偽造行為検出方法は図５
および図６のとおりに記述される。図５は、オフライン
の訓練プロシージャの流れ図であり、図６はオンライン
の検出プロシージャの流れ図を示す。オフラインプロシ
ージャを最初に説明する。

【００８７】オフラインプロシージャは図５のステップ
６０で始まり、そのステップでは、訓練ユニット２０の
訓練モジュール３２が制限文書の画像を受け取る。ステ
ップ６２および６４で、カーネルおよびテンプレート
が、訓練モジュールのカーネルセレクタ４０およびテン
プレートセレクタ４２により選択される。選択されたカ
ーネルは、回転により変わらないたたみこみ特性を持っ
ていることが望ましい。ステップ６２および６４の順序
は、インプットパラメータＳ_ｋおよびＳ_ｔに依存して、
変化しても良い。事実、ステップ６２および６４は、交
互に実行されても良いし、繰り返されても良い。カスタ
マイズドカーネルおよびカーネル依存テンプレートが選
択されている場合がこのようなケースである。さらに、
インプットパラメータＳ_ｋおよびＳ_ｔは、選択されるカ
ーネルおよびテンプレートのタイプを制御する。選択さ
れたカーネルおよびテンプレートは、次に、ステップ６
６からステップ６８の間でテンプレートパラメータを引
き出すのに用いられる。初めに、ステップ６６で、制限
文書のテンプレートがカーネル上に投影され、テンプレ
ートの画像特性に関係する投影値を導く。続いて、ステ
ップ６８で、投影値は、投影値の区間、すなわちテンプ
レートパラメータを定義するのに使用される。定義され
た区間は、ステップ７０で、訓練ユニット２０の記憶ユ
ニット３４中に格納されても良い。

【００８８】オンラインの画像検出プロシージャは図６
のステップ７２で始まり、そのステップで、入力画像は
画像検出ユニット２２の検出モジュール２４で取得され
る。入力画像を取得する方法は、偽造防御システム１０
を実現するホストデバイスに依存する。一例として、ホ
ストデバイスがコピー機である場合、入力画像は、コピ
ーされている元の文書の画像である。ステップ７４中、
入力画像の部分が候補セレクタ５２の線形マッチフィル
タ５６により投影されるが、それはオフラインの訓練プ
ロシージャ中に選択されたカーネルを用いて行う。得ら
れた投影値は、オフラインのプロシージャ中に定義され
た区間を用いてしきい値処理されるが、それはステップ
７６にて候補セレクタのスレショルダ５８により行われ
る。得られた入力画像の特定部分の投影値が、すべての
適切な区間の内部にあるならば、その特定の部分はテン
プレートマッチ候補とみなされる。テンプレートマッチ
候補の座標は検出モジュールの幾何検査器５４に移され
る。ステップ７８で、テンプレートマッチ候補は、幾何
検査器によりテンプレートと幾何的に比較されて、入力
画像が特定の制限文書の複製かどうかを決定する。入力
画像が制限文書の複製であると決定されたときは、ステ
ップ８０で、信号がある適切な目的地に伝達される。一
例として、信号はホストデバイス内の構成要素に伝達さ
れ、ホストデバイスに入力画像の正確な複製を印刷する
のを禁じる。他の例としては、信号はデバイス外のセキ
ュリティサイトに伝送され、その行為を潜在的な偽造の
試みとして記憶する。

【００８９】本発明は、例として次の実施形態を含む。（１）偽造行為を検出する方法であって、複数のテンプ
レートおよび複数のカーネルからパラメータを導くステ
ップ（６６および６８）であって、前記テンプレートは
偽造行為から防護されるべき制限文書から選択された複
数の部分からなり、前記カーネルは回転しても変わらな
いたたみこみ特性を備えているステップと、投影値を導
出するために前記カーネルを用い、前記入力画像の一部
と、前記制限文書の前記テンプレートとを相関させ（７
４）、前記投影値と前記パラメータとを比較する（７
６）ことを含む、入力画像が前記制限文書に酷似してい
るかどうかを決定するステップ（７４，７６、および７
８）とを有し、前記投影値と前記パラメータとの前記の
比較は、前記入力画像が前記制限文書と酷似しているか
どうかの前記決定を行うための一要因である、偽造行為
を検出する方法。

【００９０】（２）上記（１）において、前記入力画像
中のテンプレートマッチ候補の対応する位置と、前記制
限文書中の前記テンプレートの対応する位置とを幾何的
に比較するステップ（７８）を含む、前記入力画像が前
記制限文書に酷似しているかどうかを決定する前記ステ
ップ（７４，７６、および７８）であって、前記テンプ
レートマッチ候補は、それぞれ、前記制限文書の前記テ
ンプレートの一つと相関のあることが予備的に決定され
る、前記入力画像の特定の部分である、上記（１）に記
載の方法。

【００９１】（３）上記（１）または（２）において、
前記パラメータを導く前記ステップ（６６および６８）
が、前記制限文書の前記テンプレートに特有の画像に関
係する一つまたはそれ以上の区間値を定義するステップ
（６８）を含む、上記（１）または（２）に記載の方
法。

【００９２】（４）上記（１）、（２）または（３）に
おいて、前記パラメータを導出する前記ステップ（６６
および６８）で使用される前記カーネルを選択するステ
ップ（６２）と、前記パラメータを導出する前記ステッ
プで、前記カーネルとともに使用される前記テンプレー
トを選択するステップ（６４）と、を有する、上記
（１）、（２）または（３）に記載の方法。

【００９３】（５）上記（４）において、前記カーネル
を選択する前記ステップ（６２）が、ユニバーサルカー
ネル（４４）とカスタマイズドカーネル（４６）とで構
成されるグループから選択される特定のタイプの前記カ
ーネルを計算するステップを含み、前記ユニバーサルカ
ーネルは前記テンプレートに対して独立であり、前記カ
スタマイズドカーネルは前記テンプレートに依存してい
る、上記（４）に記載の方法。

【００９４】（６）上記（５）において、前記テンプレ
ートを選択する前記ステップ（６４）が、前記制限文書
から前記テンプレートを抽出するステップを含み、前記
テンプレートはカーネル依存テンプレート（４８）とカ
ーネル独立テンプレート（５０）とを有するグループか
ら選択されたタイプである、上記（５）に記載の方法。

【００９５】（７）偽造防御のシステム（１０）であっ
て、取得した入力画像を処理するホスト装置（１２，１
４，１６および１８）と、複数のテンプレートおよび複
数のカーネルからパラメータを導く訓練モジュールであ
って、前記テンプレートは制限文書画像から選択された
部分であり、前記カーネルは回転しても変わらないたた
みこみ特性を有している、訓練モジュール（３２）と、
前記パラメータを使用し、前記入力画像が前記制限文書
画像と類似しているかどうかを決定する、前記訓練ユニ
ットと機能的に結合された検出モジュール（２４）と、
前記検出モジュールによって前記入力画像が前記制限文
書に酷似していると肯定的に決定されたときに信号を伝
達する、前記検出モジュールと機能的に結合された信号
ユニット（２６）と、を含む、システム。

【００９６】（８）上記（７）において、前記検出モジ
ュール（２４）が、前記入力画像中の少なくとも２つの
テンプレートマッチ候補の対応する位置と、前記制限文
書中の対応するテンプレートの対応する位置とを比較す
る検査器（５４）を含み、前記テンプレートマッチ候補
は、それぞれ、前記制限文書画像の前記テンプレートの
一つと相関のあることが予備的に決定される、前記入力
画像の一部である、上記（７）に記載のシステム。

【００９７】（９）上記（７）または（８）において、
前記訓練モジュール（３２）が、前記複数の前記テンプ
レートおよびカーネルから前記パラメータを計算するプ
ロセッサ（３８）を含み、前記パラメータは、前記テン
プレートに特有の画像に関係する区間値である、前記
（７）または（８）に記載のシステム。

【００９８】（１０）上記（７）、（８）または（９）
において、前記訓練モジュール（３２）が、ユニバーサ
ルカーネルおよびカスタマイズドカーネルのうちから一
つを選択するよう構成されているカーネルセレクタ（４
０）を含み、前記ユニバーサルカーネルは前記テンプレ
ートに対して独立であり、前記カスタマイズドカーネル
は前記テンプレートに依存している、上記（７）、
（８）および（９）に記載のシステム。

【００９９】（１１）上記（７）、（８）、（９）また
は（１０）において、前記訓練モジュール（３２）が、
カーネル依存テンプレートおよびカーネル独立テンプレ
ートのうちから一つを選択するよう構成されているテン
プレートセレクタ（４２）を含む、上記（７）（８）、
（９）または（１０）に記載のシステム。

【０１００】（１２）上記（７）、（８）、（９）、
（１０）または（１１）において、前記検出モジュール
（２４）が、前記入力画像をたたみこんで投影値を生成
するよう動作する線形マッチフィルタ（５６）を含み、
前記投影値は、前記入力画像の特定の部分がテンプレー
トマッチ候補であるかを決定するのに使用され、前記テ
ンプレートマッチ候補は、前記制限文書画像の前記テン
プレートの一つと相関のあることが予備的に決定され
る、前記入力画像の一部分である、（７）、（８）、
（９）、（１０）または（１１）に記載のシステム。

【図面の簡単な説明】

【図１】さまざまなホストデバイスにおいて実現可能で
ある本発明に合わせた、偽造防御システムのブロック
図。

【図２】図１の偽造防御システムの構成要素のブロック
図。

【図３】図１の偽造防御システムに含まれる訓練モジュ
ールの構成要素のブロック図。

【図４】図１の偽造防御システムに含まれる検出モジュ
ールの構成要素のブロック図。

【図５】図３の訓練モジュールにより実行されるオフラ
インの訓練プロシージャの流れ図。

【図６】図４の検出モジュールにより第一に実行される
オンラインの画像検出プロシージャの流れ図。

【符号の説明】

１０偽造防御システム１２コピー機１４スキャナ１６パーソナルコンピュータ１８プリンタ２０訓練ユニット２２画像検出ユニット２４検出モジュール３２訓練モジュール

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】偽造行為を検出する方法であって、複数のテンプレートおよび複数のカーネルからパラメー
タを導くステップであって、前記テンプレートは偽造行
為から防護されるべき制限文書から選択された複数の部
分からなり、前記カーネルは回転しても変わらないたた
みこみ（コンボルーション）特性を備えているステップ
と、投影値を導出するために前記カーネルを用い、前記入力
画像の一部と、前記制限文書の前記テンプレートとを相
関させ、前記投影値と前記パラメータとを比較すること
を含む、前記入力画像が前記制限文書に酷似しているか
どうかを決定するステップとを有し、前記投影値と前記パラメータとの前記の比較は、前記入
力画像が前記制限文書と酷似しているかどうかの前記決
定を行うための一要因である、偽造行為を検出する方
法。