JP2001273541A - 紙葉類識別方法 - Google Patents
紙葉類識別方法Info
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- JP2001273541A JP2001273541A JP2000087222A JP2000087222A JP2001273541A JP 2001273541 A JP2001273541 A JP 2001273541A JP 2000087222 A JP2000087222 A JP 2000087222A JP 2000087222 A JP2000087222 A JP 2000087222A JP 2001273541 A JP2001273541 A JP 2001273541A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 識別制度の高い紙葉類識別方法を提供するこ
とを目的とする。 【解決手段】 ２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予
め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準
特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を
抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補の組み
合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大
となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ
得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞ
れ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記
判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、残った判
定候補について、前記絞り込み処理を繰り返すことによ
り、紙葉類の種類を判定するものである。
とを目的とする。 【解決手段】 ２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予
め定められた複数の読取個所から前記両判定候補の基準
特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取個所を
抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補の組み
合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離が最大
となる組み合わせについて、前記有効読取個所からのみ
得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離をそれぞ
れ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類を前記
判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、残った判
定候補について、前記絞り込み処理を繰り返すことによ
り、紙葉類の種類を判定するものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、紙幣、有価証券等
の紙葉類の種類を判定する紙葉類識別方法に関する。
の紙葉類の種類を判定する紙葉類識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、紙幣の種類や真贋の判定を行
う方法としては、検査対象紙幣から磁気センサ等のセン
サで得られた特徴量データと、予め作成しておいて複数
の判定候補の基準データとを比較することにより、複数
の判定候補の中から検査対象紙幣の種類を識別する方法
が用いられている。
う方法としては、検査対象紙幣から磁気センサ等のセン
サで得られた特徴量データと、予め作成しておいて複数
の判定候補の基準データとを比較することにより、複数
の判定候補の中から検査対象紙幣の種類を識別する方法
が用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の識別方法では、検査対象紙幣の特徴量データ
と判定候補の基準データとの比較を行うとき、判定候補
の種類に拠らず全て同じ読取個所における基準データを
用いて、検査対象紙幣の特徴量データとの比較が行われ
いた。
うな従来の識別方法では、検査対象紙幣の特徴量データ
と判定候補の基準データとの比較を行うとき、判定候補
の種類に拠らず全て同じ読取個所における基準データを
用いて、検査対象紙幣の特徴量データとの比較が行われ
いた。
【０００４】一般に、全ての紙葉類について、共通に違
いが顕著に表れる読取個所を見つめるのは困難である。
いが顕著に表れる読取個所を見つめるのは困難である。
【０００５】このため、ある検査対象紙幣とある判定候
補との間では違いが顕著に現れて、判定に有効なデータ
が得られるが、その他の組み合わせでは誤判定を生じさ
せるような読取個所におけるデータも含めて検査対象紙
幣の種類の識別を行うことになり、識別精度が低下して
しまうという問題がある。
補との間では違いが顕著に現れて、判定に有効なデータ
が得られるが、その他の組み合わせでは誤判定を生じさ
せるような読取個所におけるデータも含めて検査対象紙
幣の種類の識別を行うことになり、識別精度が低下して
しまうという問題がある。
【０００６】そこで、本発明は、このような問題に鑑み
てなされたものであり、識別制度の高い紙葉類識別方法
を提供することを目的とする。
てなされたものであり、識別制度の高い紙葉類識別方法
を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の紙葉類識別方法
は、検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め
設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特
徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成してお
いた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づい
て、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から
判定する紙葉類識別方法において、２種類の判定候補の
組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前
記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大と
なる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、前記２種
類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所にお
ける分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有
効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴
量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の
紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理
とを備え、残った判定候補について、前記絞り込み処理
を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定するもので
ある。
は、検査装置に投入された検査対象紙葉類について予め
設定された複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特
徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に生成してお
いた前記読取個所における基準特徴量分布とに基づい
て、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から
判定する紙葉類識別方法において、２種類の判定候補の
組み合わせ毎に、予め定められた複数の読取個所から前
記両判定候補の基準特徴量分布間の分布間距離が最大と
なる有効読取個所を抽出しておく前段処理と、前記２種
類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取個所にお
ける分布距離が最大となる組み合わせについて、前記有
効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴
量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が大きい方の
紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞り込み処理
とを備え、残った判定候補について、前記絞り込み処理
を繰り返すことにより、紙葉類の種類を判定するもので
ある。
【０００８】このような構成とすることにより、分布間
距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外さ
れる紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補に
よって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このと
き、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組
み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最
大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉
類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外さ
れる紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補に
よって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このと
き、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組
み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最
大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉
類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
【０００９】また、本発明の紙葉類識別方法は、検査装
置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された
複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め
判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読
取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査
対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から識別する紙葉
類識別方法において、２種類の判定候補の組み合わせ毎
に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補
の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取
個所を抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補
の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離
が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所か
らのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離を
それぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類
を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、少
なくとも一方が判定候補である組み合わせについて、前
記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を
判定するものである。
置に投入された検査対象紙葉類について予め設定された
複数の読取個所から特徴量を読み取り、該特徴量と予め
判定候補となる紙葉類の種類毎に生成しておいた前記読
取個所における基準特徴量分布とに基づいて、前記検査
対象紙葉類の種類を前記判定候補の中から識別する紙葉
類識別方法において、２種類の判定候補の組み合わせ毎
に、予め定められた複数の読取個所から前記両判定候補
の基準特徴量分布間の分布間距離が最大となる有効読取
個所を抽出しておく前段処理と、前記２種類の判定候補
の組み合わせ毎に求めた有効読取個所における分布距離
が最大となる組み合わせについて、前記有効読取個所か
らのみ得られる前記検査対象紙葉類の特徴量との距離を
それぞれ求め、得られた距離が大きい方の紙葉類の種類
を前記判定候補から除外する絞り込み処理とを備え、少
なくとも一方が判定候補である組み合わせについて、前
記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類を
判定するものである。
【００１０】このような構成とすることにより、分布間
距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外さ
れる紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補に
よって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このと
き、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組
み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最
大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉
類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
距離の大きい判定候補の組み合わせの中から順次除外さ
れる紙葉類の種類が決定され、最後に残った判定候補に
よって、検査対象紙葉類の種類が判定される。このと
き、判定に使用する有効読取個所として、判定候補の組
み合わせ毎に両判定候補の特徴量分布の分布間距離が最
大となる読取個所が抽出されているため、検査対象紙葉
類の特徴量との距離の差が顕著に現れる。
【００１１】また、前段処理において抽出される有効読
取個所の個数は、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎
に任意に設定されるものである。
取個所の個数は、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎
に任意に設定されるものである。
【００１２】このような構成とすることにより、判定候
補間の距離が最大となる最適な個数の有効読取個所が抽
出される。
補間の距離が最大となる最適な個数の有効読取個所が抽
出される。
【００１３】具体的に、前記前段処理における分布間距
離は、マハラノビス距離に基づく距離である。
離は、マハラノビス距離に基づく距離である。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態につ
き、図面に沿って詳細に説明する。
き、図面に沿って詳細に説明する。
【００１５】図１は本実施の形態における紙幣検査装置
の外観構成を表す斜視図であり、図２はその内部構成を
表す表す概略構成図である。
の外観構成を表す斜視図であり、図２はその内部構成を
表す表す概略構成図である。
【００１６】本実施の形態における紙幣検査装置は、図
１に示すように、筐体１の上面に検査結果を表示するた
めの表示部２を備えるとともに、筐体１の前面に紙幣を
挿入するための挿入口３とを備えており、この挿入口３
に紙幣の先端を挿入すると、自動的に筐体１の内部に引
き込まれる構成となっている。
１に示すように、筐体１の上面に検査結果を表示するた
めの表示部２を備えるとともに、筐体１の前面に紙幣を
挿入するための挿入口３とを備えており、この挿入口３
に紙幣の先端を挿入すると、自動的に筐体１の内部に引
き込まれる構成となっている。
【００１７】すなわち、図２に示すように、筐体１の内
部には、挿入口３の近傍に挿入口３から挿入された紙幣
を検出するための挿入検知用センサ５と、この挿入検知
用センサ５の出力に応じて紙幣を筐体１の内部に引き込
むためのローラ４１、４２及び両ローラ４１、４２間に
張架された搬送ベルト４３とを備えている。
部には、挿入口３の近傍に挿入口３から挿入された紙幣
を検出するための挿入検知用センサ５と、この挿入検知
用センサ５の出力に応じて紙幣を筐体１の内部に引き込
むためのローラ４１、４２及び両ローラ４１、４２間に
張架された搬送ベルト４３とを備えている。
【００１８】ローラ４１は、モータ４により回転駆動さ
れており、この回転により搬送ベルト４３が駆動され、
ローラ４２が従動的に回転する。このため、モータ４を
回転させることにより、紙幣が筐体１の内部に引き込ま
れ、また、逆方向に回転させることにより、筐体１内部
に引き込まれた紙幣を、挿入口３から再び外部に排出す
ることができる。
れており、この回転により搬送ベルト４３が駆動され、
ローラ４２が従動的に回転する。このため、モータ４を
回転させることにより、紙幣が筐体１の内部に引き込ま
れ、また、逆方向に回転させることにより、筐体１内部
に引き込まれた紙幣を、挿入口３から再び外部に排出す
ることができる。
【００１９】筐体１の内部に引き込まれた紙幣は、搬送
ベルト４に沿って搬送されて、やがて、先端が位置決め
用センサ６に至る。制御部８は、この位置決め用センサ
６の出力に基づいて、モータ４の駆動を停止するように
制御する。これにより、紙幣が検査位置に位置決めされ
る。
ベルト４に沿って搬送されて、やがて、先端が位置決め
用センサ６に至る。制御部８は、この位置決め用センサ
６の出力に基づいて、モータ４の駆動を停止するように
制御する。これにより、紙幣が検査位置に位置決めされ
る。
【００２０】この検査位置においては、紙幣に対して特
徴量検出部７が、それぞれ読み取るべき紙幣上の位置に
位置決めされている。
徴量検出部７が、それぞれ読み取るべき紙幣上の位置に
位置決めされている。
【００２１】特徴量検出部７は、１０個の透過型光セン
サ７０〜７９で構成されており、各透過型光センサ７０
〜７９は、それぞれ紙幣上方に配置された発光ダイオー
ド（ＬＥＤ）と、紙幣を挟んでＬＥＤと対向する位置に
配置されたフォトディテクタ（ＰＤ）とかた構成されて
おり、各ＰＤの出力は、制御部８に入力される。
サ７０〜７９で構成されており、各透過型光センサ７０
〜７９は、それぞれ紙幣上方に配置された発光ダイオー
ド（ＬＥＤ）と、紙幣を挟んでＬＥＤと対向する位置に
配置されたフォトディテクタ（ＰＤ）とかた構成されて
おり、各ＰＤの出力は、制御部８に入力される。
【００２２】制御部８では、各透過型光センサ７０〜７
９の出力に基づいて、紙幣の種類を判定した後、その判
定結果を表示部２に表示させるとともに、モータ４を回
転駆動させて、紙幣を挿入口３から外部に排出する。
９の出力に基づいて、紙幣の種類を判定した後、その判
定結果を表示部２に表示させるとともに、モータ４を回
転駆動させて、紙幣を挿入口３から外部に排出する。
【００２３】このような構成の紙幣検査装置の種類判定
動作について、以下に説明する。
動作について、以下に説明する。
【００２４】本実施の形態における紙幣の種類判定動作
は、判定候補となる紙幣の特徴量についてデータ処理を
行う前段処理と、検査対象紙幣を紙幣検査装置に挿入し
て、判定候補の中から検査対象紙幣の種類を判定する絞
り込み処理とから構成される。 （１）前段処理についての説明 前段処理では、まず、予め制御部８のメモリ（図示省
略）に記憶しておいた判定候補となる紙幣の特徴量分布
に基づいて、２種類の判定候補の特徴量分布間の距離が
最大となる有効特徴量が求められる。尚、以下の処理は
制御部８にて実行される。
は、判定候補となる紙幣の特徴量についてデータ処理を
行う前段処理と、検査対象紙幣を紙幣検査装置に挿入し
て、判定候補の中から検査対象紙幣の種類を判定する絞
り込み処理とから構成される。 （１）前段処理についての説明 前段処理では、まず、予め制御部８のメモリ（図示省
略）に記憶しておいた判定候補となる紙幣の特徴量分布
に基づいて、２種類の判定候補の特徴量分布間の距離が
最大となる有効特徴量が求められる。尚、以下の処理は
制御部８にて実行される。
【００２５】ここでは、特に、判定候補となる紙幣の種
類を５種類、各判定候補の特徴量分布における特徴量の
読取個所を１０箇所とし、それら１０箇所の読取個所の
中から５箇所の有効読取個所を抽出する場合について説
明するものとし、また、その有効読取個所における特徴
量が判定候補の有効特徴となるものとする。
類を５種類、各判定候補の特徴量分布における特徴量の
読取個所を１０箇所とし、それら１０箇所の読取個所の
中から５箇所の有効読取個所を抽出する場合について説
明するものとし、また、その有効読取個所における特徴
量が判定候補の有効特徴となるものとする。
【００２６】具体的には、特徴量Ｉl（ｌは１０箇所の
読取個所から任意に選択される５箇所の読取個所を表
す）についての判定候補ａと判定候補ｂとの距離ｄ
（ａ，ｂ，[Ｉl]）は、判定候補ａに対する判定候補ｂ
のマハラノビス距離Ｄ2（ａ，ｂ，[Ｉl]）とＤ2（ｂ，
ａ，[Ｉl]）を用いて下記数式１により算出される。
読取個所から任意に選択される５箇所の読取個所を表
す）についての判定候補ａと判定候補ｂとの距離ｄ
（ａ，ｂ，[Ｉl]）は、判定候補ａに対する判定候補ｂ
のマハラノビス距離Ｄ2（ａ，ｂ，[Ｉl]）とＤ2（ｂ，
ａ，[Ｉl]）を用いて下記数式１により算出される。
【００２７】
【数１】
【００２８】特徴量Ｉlの全ての組み合わせについて、
上記数式１を用いて２種類の判定候補間の距離ｄを算出
し、得られた距離のうち最大の距離となる特徴量Ｉlの
組み合わせを有効読取個所における有効特徴量とする。
上記数式１を用いて２種類の判定候補間の距離ｄを算出
し、得られた距離のうち最大の距離となる特徴量Ｉlの
組み合わせを有効読取個所における有効特徴量とする。
【００２９】そして、全ての判定候補の組み合わせにつ
いて、上記数式１を用いて判定候補間の距離ｄを算出
し、その結果から有効特徴量が抽出される。
いて、上記数式１を用いて判定候補間の距離ｄを算出
し、その結果から有効特徴量が抽出される。
【００３０】このようにして得られた判定候補の組み合
わせ毎の有効特徴量と、その有効特徴量についての判定
候補間の距離との関係は、例えば、図３に示すようなテ
ーブルデータとして制御部８のメモリに格納される。
わせ毎の有効特徴量と、その有効特徴量についての判定
候補間の距離との関係は、例えば、図３に示すようなテ
ーブルデータとして制御部８のメモリに格納される。
【００３１】次に、図３のテーブルデータについて、距
離ｄについて降順に並び変えを行って、図４に示す絞り
込み用テーブルデータを得る。 （２）絞り込み処理についての説明 次に、前段処理にて得られた絞り込み用テーブルデータ
を用いて検査対象紙幣Ｘの金種を判定する絞り込み処理
について、図５のフローチャートに従って説明する。
尚、以下の処理は制御部８にて実行される。
離ｄについて降順に並び変えを行って、図４に示す絞り
込み用テーブルデータを得る。 （２）絞り込み処理についての説明 次に、前段処理にて得られた絞り込み用テーブルデータ
を用いて検査対象紙幣Ｘの金種を判定する絞り込み処理
について、図５のフローチャートに従って説明する。
尚、以下の処理は制御部８にて実行される。
【００３２】この絞り込み処理においては、まず、検査
対象紙幣Ｘを紙幣検査装置に挿入しする。そして、紙幣
検査装置では、検査対象紙幣Ｘから１０個の特徴量が読
み取られ、制御部８のメモリに格納される。（ステップ
Ｓ０１） 次に、図４に示す絞り込み用データテーブルにおいて同
図中実線矢印で示すポインタを先頭位置に設定するとと
もに、チェックデータを図６に示すように初期化する。
（ステップＳ０２） 次に、ポインタの位置から判定候補紙幣の組み合わせが
読み取られる。ここでは、判定候補２と判定候補４の組
み合わせが選択されることになる。（ステップＳ０３） 次に、図６に示すチェックデータを参照し、絞り込み処
理の対象となる判定候補２と判定候補４の判定状況がチ
ェックされる。（ステップＳ０４）ここでは、チェック
データにおいて、判定候補２と判定候補４が棄却されて
いないため、検査対象紙幣Ｘの判定候補２及び判定候補
４それぞれに対する距離Ｄ2（２）、Ｄ2（４）が上記数
式１を用いて算出される。（ステップＳ０５） そして、上記数式１により算出された距離Ｄ2（２）、
Ｄ2（４）の大小関係が判定される。（ステップＳ０
６）例えば、Ｄ2（２）＝２．１、Ｄ2（４）＝１．１と
なった場合には、Ｄ2（２）＞Ｄ2（４）となるため、検
査対象紙幣Ｘは判定候補２の金種ではないと判定され、
図６に示すように、チェックデータの判定候補２の欄に
１が設定される。（ステップＳ０７） 次に、チェックデータにおける判定候補の数がチェック
される。ここでは、判定候補の数が４個であるため、絞
り込み用テーブルデータのポインタを図４中破線矢印で
示すように、１段下げてステップＳ０３の処理に戻る。
（ステップＳ０８、Ｓ０９） そして、ポインタの示す判定候補の組み合わせが取得さ
れる。ここでは、判定候補１と判定候補２の組み合わせ
が選択されることになるが、このときチェックデータを
参照すると、図７に示すように、既に判定候補２が棄却
されているため、判定不要と判断され、更に、絞り込み
ようテーブルデータにおけるポインタが１段下げられ
る。
対象紙幣Ｘを紙幣検査装置に挿入しする。そして、紙幣
検査装置では、検査対象紙幣Ｘから１０個の特徴量が読
み取られ、制御部８のメモリに格納される。（ステップ
Ｓ０１） 次に、図４に示す絞り込み用データテーブルにおいて同
図中実線矢印で示すポインタを先頭位置に設定するとと
もに、チェックデータを図６に示すように初期化する。
（ステップＳ０２） 次に、ポインタの位置から判定候補紙幣の組み合わせが
読み取られる。ここでは、判定候補２と判定候補４の組
み合わせが選択されることになる。（ステップＳ０３） 次に、図６に示すチェックデータを参照し、絞り込み処
理の対象となる判定候補２と判定候補４の判定状況がチ
ェックされる。（ステップＳ０４）ここでは、チェック
データにおいて、判定候補２と判定候補４が棄却されて
いないため、検査対象紙幣Ｘの判定候補２及び判定候補
４それぞれに対する距離Ｄ2（２）、Ｄ2（４）が上記数
式１を用いて算出される。（ステップＳ０５） そして、上記数式１により算出された距離Ｄ2（２）、
Ｄ2（４）の大小関係が判定される。（ステップＳ０
６）例えば、Ｄ2（２）＝２．１、Ｄ2（４）＝１．１と
なった場合には、Ｄ2（２）＞Ｄ2（４）となるため、検
査対象紙幣Ｘは判定候補２の金種ではないと判定され、
図６に示すように、チェックデータの判定候補２の欄に
１が設定される。（ステップＳ０７） 次に、チェックデータにおける判定候補の数がチェック
される。ここでは、判定候補の数が４個であるため、絞
り込み用テーブルデータのポインタを図４中破線矢印で
示すように、１段下げてステップＳ０３の処理に戻る。
（ステップＳ０８、Ｓ０９） そして、ポインタの示す判定候補の組み合わせが取得さ
れる。ここでは、判定候補１と判定候補２の組み合わせ
が選択されることになるが、このときチェックデータを
参照すると、図７に示すように、既に判定候補２が棄却
されているため、判定不要と判断され、更に、絞り込み
ようテーブルデータにおけるポインタが１段下げられ
る。
【００３３】このように、テーブルデータにおけるポイ
ンタを順次下げながら、上述した処理を、チェックデー
タにおいて判定候補が１個となるまで繰り返し、最後に
残った判定候補の金種が、検査対象紙幣Ｘの金種と判定
され、その結果が表示部２に表示される。例えば、チェ
ックデータが、図８に示すような結果となった場合に
は、検査対象紙幣Ｘは、判定候補３の金種と判定される
ことになる。（ステップＳ１０） このように、本実施の形態によれば、前段処理におい
て、判定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最
大となる有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞
り込み処理が行われるため、検査対象紙幣と判定候補と
の差が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置におけ
る金種の識別精度を向上させることが可能となる。
ンタを順次下げながら、上述した処理を、チェックデー
タにおいて判定候補が１個となるまで繰り返し、最後に
残った判定候補の金種が、検査対象紙幣Ｘの金種と判定
され、その結果が表示部２に表示される。例えば、チェ
ックデータが、図８に示すような結果となった場合に
は、検査対象紙幣Ｘは、判定候補３の金種と判定される
ことになる。（ステップＳ１０） このように、本実施の形態によれば、前段処理におい
て、判定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最
大となる有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞
り込み処理が行われるため、検査対象紙幣と判定候補と
の差が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置におけ
る金種の識別精度を向上させることが可能となる。
【００３４】また、本実施の形態によれば、判定候補と
の差がより顕著に現れる組み合わせ、すなわち、有効特
徴量を用いた判定候補間の分布間距離の大きい組み合わ
せから優先的絞り込み処理が行われていくため、更に紙
幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが
可能となる。例えば、本実施の形態においては、判定候
補２と判定候補３との比較は、両判定候補間の距離が小
さいため、他の組み合わせより誤判定を生じる可能性が
高いが、その前段でいずれかの判定候補が棄却されてい
れば、この判定を行わずに回避することができる。
の差がより顕著に現れる組み合わせ、すなわち、有効特
徴量を用いた判定候補間の分布間距離の大きい組み合わ
せから優先的絞り込み処理が行われていくため、更に紙
幣検査装置における金種の識別精度を向上させることが
可能となる。例えば、本実施の形態においては、判定候
補２と判定候補３との比較は、両判定候補間の距離が小
さいため、他の組み合わせより誤判定を生じる可能性が
高いが、その前段でいずれかの判定候補が棄却されてい
れば、この判定を行わずに回避することができる。
【００３５】なお、本実施の形態において距離として用
いたマハラノビス距離は、判定候補、検査対象における
有効特徴量の分散、相関を考慮して定義されているた
め、紙幣や有価証券など特徴量にバラツキのある紙葉類
の種類を識別するのに適しているが、検査する対象や特
徴量に応じてユークリッド距離などを用いてもよい。
いたマハラノビス距離は、判定候補、検査対象における
有効特徴量の分散、相関を考慮して定義されているた
め、紙幣や有価証券など特徴量にバラツキのある紙葉類
の種類を識別するのに適しているが、検査する対象や特
徴量に応じてユークリッド距離などを用いてもよい。
【００３６】また、本実施の形態においては、有効特徴
量の数を全ての判定候補の組み合わせについて同じ５個
としたが、組み合わせ毎に任意の個数を設定してもよ
い。この場合、有効特徴量を正規化すれば、有効特徴量
の個数に依存しない判定を行うことができる。
量の数を全ての判定候補の組み合わせについて同じ５個
としたが、組み合わせ毎に任意の個数を設定してもよ
い。この場合、有効特徴量を正規化すれば、有効特徴量
の個数に依存しない判定を行うことができる。
【００３７】また、本実施の形態においては、検査対象
紙幣の金種を判定する場合について説明したが、既知の
偽券を１つの金種とすることにより、紙葉類の真贋判定
を行うことができる。
紙幣の金種を判定する場合について説明したが、既知の
偽券を１つの金種とすることにより、紙葉類の真贋判定
を行うことができる。
【００３８】また、本実施の形態においては、判定候補
の特徴量が予め制御部８のメモリに格納されている場合
について説明したが、判定候補となる紙幣を紙幣検査装
置にて読み込せることにより、新規に判定候補を追加す
ることができる。これにより、任意の紙幣に対応するこ
とが可能となる。
の特徴量が予め制御部８のメモリに格納されている場合
について説明したが、判定候補となる紙幣を紙幣検査装
置にて読み込せることにより、新規に判定候補を追加す
ることができる。これにより、任意の紙幣に対応するこ
とが可能となる。
【００３９】また、本実施の形態においては、判定候補
のいずれか一方が棄却されている組み合わせについて、
絞り込み処理が実行されないように制御する場合につい
て説明したが、判定候補の両方が棄却されている組み合
わせについて、絞り込み処理が実行されるように制御し
てもよい。この場合、判定候補の棄却が複数の組み合わ
せで判定されることになり、紙幣検査装置における金種
の識別精度を向上させることが可能となる。
のいずれか一方が棄却されている組み合わせについて、
絞り込み処理が実行されないように制御する場合につい
て説明したが、判定候補の両方が棄却されている組み合
わせについて、絞り込み処理が実行されるように制御し
てもよい。この場合、判定候補の棄却が複数の組み合わ
せで判定されることになり、紙幣検査装置における金種
の識別精度を向上させることが可能となる。
【００４０】
【発明の効果】本発明によれば、前段処理において、判
定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最大とな
る有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞り込み
処理が行われるため、検査対象紙葉類と判定候補との差
が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置における金
種の識別精度を向上させることが可能となる。
定候補の組み合わせ毎に特徴量の分布間距離が最大とな
る有効特徴を設定し、その有効特徴量を用いて絞り込み
処理が行われるため、検査対象紙葉類と判定候補との差
が顕著に現れる。これにより、紙幣検査装置における金
種の識別精度を向上させることが可能となる。
【図１】 本発明の一実施の形態における紙幣検査装置
の外観を表す斜視図である。
の外観を表す斜視図である。
【図２】 図１の紙幣検査装置の内部構成を表す概略構
成図である。
成図である。
【図３】 判定候補の組み合わせ毎の有効特徴量と、そ
の有効特徴量について求めた判定候補間の距離との関係
を説明するデーブルデータの一例を表す説明図である。
の有効特徴量について求めた判定候補間の距離との関係
を説明するデーブルデータの一例を表す説明図である。
【図４】 図３のテーブルデータを並び替えることによ
り得られる絞り込み処理用テーブルデータの一例を表す
説明図である。
り得られる絞り込み処理用テーブルデータの一例を表す
説明図である。
【図５】 絞り込み処理における処理を説明するフロー
チャートである。
チャートである。
【図６】 チェックデータの一例を説明する説明図であ
る。
る。
【図７】 チェックデータの一例を説明する説明図であ
る。
る。
【図８】 チェックデータの一例を説明する説明図であ
る。
る。
１ ：筐体 ２ ：表示部 ３ ：挿入口 ４ ：モータ ５ ：挿入検知用センサ ６ ：位置決め用センサ ７ ：特徴量検出部 ８ ：制御部
フロントページの続き Ｆターム(参考） 3E041 AA01 AA02 AA04 BA11 BB02 BC03 CA01 5B057 AA20 BA02 CA01 CA08 CA12 CB01 CB08 CB12 CC03 CH18 DA01 DB02 DB06 DB09 DC05 DC22 DC25 DC36 5L096 AA02 AA06 BA02 BA18 CA18 FA14 FA15 FA66 GA08 JA03 JA11 JA16
Claims (4)
- 【請求項１】 検査装置に投入された検査対象紙葉類に
ついて予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み
取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に
生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布と
に基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補
の中から判定する紙葉類識別方法において、 ２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複
数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の
分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前
段処理と、 前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取
個所における分布距離が最大となる組み合わせについ
て、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙
葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が
大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞
り込み処理とを備え、 残った判定候補について、前記絞り込み処理を繰り返す
ことにより、紙葉類の種類を判定することを特徴とする
紙葉類識別方法。 - 【請求項２】 検査装置に投入された検査対象紙葉類に
ついて予め設定された複数の読取個所から特徴量を読み
取り、該特徴量と予め判定候補となる紙葉類の種類毎に
生成しておいた前記読取個所における基準特徴量分布と
に基づいて、前記検査対象紙葉類の種類を前記判定候補
の中から識別する紙葉類識別方法において、 ２種類の判定候補の組み合わせ毎に、予め定められた複
数の読取個所から前記両判定候補の基準特徴量分布間の
分布間距離が最大となる有効読取個所を抽出しておく前
段処理と、 前記２種類の判定候補の組み合わせ毎に求めた有効読取
個所における分布距離が最大となる組み合わせについ
て、前記有効読取個所からのみ得られる前記検査対象紙
葉類の特徴量との距離をそれぞれ求め、得られた距離が
大きい方の紙葉類の種類を前記判定候補から除外する絞
り込み処理とを備え、 少なくとも一方が判定候補である組み合わせについて、
前記絞り込み処理を繰り返すことにより、紙葉類の種類
を判定することを特徴とする紙葉類識別方法。 - 【請求項３】 前記前段処理において抽出される有効読
取個所の個数は、前記２種類の判定候補の組み合わせ毎
に任意に設定されるものである請求項１または２記載の
紙葉類識別方法。 - 【請求項４】 前記前段処理における分布間距離は、マ
ハラノビス距離に基づく距離であることを特徴とする請
求項１ないし３のいずれかに記載の紙葉類識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000087222A JP3545308B2 (ja) | 2000-03-27 | 2000-03-27 | 紙葉類識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000087222A JP3545308B2 (ja) | 2000-03-27 | 2000-03-27 | 紙葉類識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001273541A true JP2001273541A (ja) | 2001-10-05 |
| JP3545308B2 JP3545308B2 (ja) | 2004-07-21 |
Family
ID=18603264
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000087222A Expired - Fee Related JP3545308B2 (ja) | 2000-03-27 | 2000-03-27 | 紙葉類識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3545308B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007017264A (ja) * | 2005-07-07 | 2007-01-25 | Sharp Corp | 画像処理アルゴリズム評価方法および装置、画像処理アルゴリズム生成方法および装置、プログラムならびにプログラム記録媒体 |
| WO2009031242A1 (ja) | 2007-09-07 | 2009-03-12 | Glory Ltd. | 紙葉類識別装置及び紙葉類識別方法 |
| US8305597B2 (en) | 2006-09-28 | 2012-11-06 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image recognition device, copy apparatus and image recognition method |
-
2000
- 2000-03-27 JP JP2000087222A patent/JP3545308B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007017264A (ja) * | 2005-07-07 | 2007-01-25 | Sharp Corp | 画像処理アルゴリズム評価方法および装置、画像処理アルゴリズム生成方法および装置、プログラムならびにプログラム記録媒体 |
| US8305597B2 (en) | 2006-09-28 | 2012-11-06 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image recognition device, copy apparatus and image recognition method |
| WO2009031242A1 (ja) | 2007-09-07 | 2009-03-12 | Glory Ltd. | 紙葉類識別装置及び紙葉類識別方法 |
| US8494249B2 (en) | 2007-09-07 | 2013-07-23 | Glory Ltd. | Paper sheet recognition apparatus and paper sheet recognition method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3545308B2 (ja) | 2004-07-21 |
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