JP2010026848A - 紙葉類識別装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】紙葉類を識別する紙葉類識別器を備える紙葉類識別装置であって、紙葉類識別装置は、紙葉類の画像を入力する画像入力部と、紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを決定するためのデータを入力する入力部と、劣化した紙葉類の画像である紙葉類劣化画像を生成する紙葉類劣化画像生成部と、を備え、紙葉類劣化画像生成部は、入力されたデータに基づいて、紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを決定し、決定されたパラメタに基づいて、画素値が非一様な画像を生成し、生成された画素値が非一様な画像を、画像入力部に入力された紙葉類の画像に加えることによって、紙葉類劣化画像を生成することを特徴とする。
【選択図】図13
Description
本発明の第1の実施の形態は、任意の種類の紙葉類において非劣化券しかない場合、非劣化券に画像処理を行うことによって劣化券に相当する画像が生成され、生成された劣化券に相当する画像を用いて紙葉類識別器を学習させる。これによって、非劣化券および劣化券の両方を学習用の紙葉類サンプルとして用いた場合と同様の識別精度が得られる。画像処理は、具体的には、画素値が非一様な画像を非劣化券の画像に加えることによって、劣化券に相当する画像を生成する。以下、劣化券に相当する画像を紙葉類劣化画像と呼ぶ。また、画素値が非一様な画像をムラ画像と呼び、ムラ画像の画素値の非一様性をムラと呼ぶ。
逆写像の関係にある。主成分分析処理によって算出されたムラ基底画像Ik[x,y]704、およびムラ射影画像Jk[x,y]705と、独立成分分析処理によって算出されたムラ基底画像Ik[x,y]704、およびムラ射影画像Jk[x,y]705は、同様の数学的な関係を満たす。
(式1)H[x,y]=Σk βk×Ik[x,y]
によってモデル化されている。なお、βkは、後述する劣化券のムラ重み係数1200である(図12B参照)。以下、劣化券のムラ画像702を劣化券のムラ画像H[x,y]702とも記す。また、劣化券のムラ重み係数1200を劣化券のムラ重み係数βk1200とも記す。
(式2)Hb[x,y]=Σk γk×Ik[x,y]
でモデル化されている。なお、γkは、非劣化券のムラ重み係数1102を表す。以下、非劣化券のムラ画像1100を非劣化券のムラ画像Hb[x,y]1100とも記し、非劣化券のムラ重み係数1102を非劣化券のムラ重み係数γk1102とも記す。
(式3)v+Y×p1+B×p2
に示すように画素値を変化させる。ただし、vは各画素の画素値を表し、Yは黄ばみによる輝度変動の変位量を表し、Bは黒ずみによる輝度変動の変位量を表す。また、p1は黄ばみの度合いを表すパラメタ1401であり、p2は黒ずみの度合いを表すパラメタ1402である。YおよびBはアルゴリズムに固有の値であり、紙葉類劣化画像生成部601に最初から設定されている。例えば、Yが10、Bが−5と設定されている場合、p1が+1変化すると画素値が+10変化し、また、p2が+1変化すると画素値が−5変化する。
本発明の第1の実施の形態では、識別する紙葉類の劣化券がない場合について説明した。本発明の第2の実施の形態では、識別する紙葉類の劣化券(以下、劣化券Aと記す。)が数枚だけある場合について説明する。この場合、劣化度パラメタ決定処理1301が異なる。なお、装置構成および他の処理は、第1の実施の形態と同一である。以下、劣化度パラメタ決定処理1301の決定方法について説明する。
本発明の第3の実施の形態は、GUIを用いて劣化度パラメタ1400を決定する。
本発明の第4の実施は、紙葉類識別装置500を備える紙葉類自動取引装置(ATM)において、紙葉類自動取引装置のメンテナンス担当の係員が紙葉類自動取引装置が設置されている現地で紙葉類を入力して識別精度を確認しながら劣化度パラメタ1400を決定する。なお、入力される紙葉類は、現地で入手した紙葉類である。
502 テキスト入力部
503 画像出力部
504 テキスト出力部
505 CPU
506 主記憶部
507 補助記憶部
508 画像表示部
509 バス
Claims (12)
- 紙葉類を識別する紙葉類識別器を備える紙葉類識別装置であって、
前記紙葉類識別装置は、
紙葉類の画像を入力する画像入力部と、
紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを決定するためのデータを入力する入力部と、
劣化した紙葉類の画像である紙葉類劣化画像を生成する紙葉類劣化画像生成部と、を備え、
前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記入力されたデータに基づいて、前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを決定し、
前記決定されたパラメタに基づいて、画素値が非一様な画像を生成し、
前記生成された画素値が非一様な画像を、前記画像入力部に入力された紙葉類の画像に加えることによって、前記紙葉類劣化画像を生成し、
前記紙葉類劣化画像生成部によって生成された画素値が非一様な画像は、紙葉類の紙面上の空間的な統計特性と、前記画像入力部に入力された複数の劣化した紙葉類の統計特性と、を備えることを特徴とする紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記画像入力部に入力された複数の劣化した紙葉類の画像から画素値が非一様な画像を抽出し、
前記抽出された画素値が非一様な画像から、前記紙葉類の紙面上の空間的な統計特性を求める統計的手法を用いて、基底画像を算出し、
前記基底画像の重み付き線形和によって、前記紙葉類の画素値が非一様な画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記基底画像の重み付き線形和における重みは、前記画像入力部に入力された複数の劣化した紙葉類の統計特性であることを特徴とする請求項2に記載の紙葉類識別装置。
- 前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記基底画像の逆ベクトルである射影画像を用いて、前記画像入力部に入力された複数の劣化していない紙葉類から画素値の非一様性の度合いを定量化し、
前記定量化された画素値の非一様性の度合いに、統計的手法を用いて、前記画像入力部に入力された複数の紙葉類の統計特性を算出することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記画像入力部に入力された紙葉類の画像の輝度を変動させた画像を生成し、
前記画素値が非一様な画像を生成し、
局所的な損傷および汚れを伴う画像を生成し、
前記生成された紙葉類の輝度を変動させた画像と、前記生成された画素値が非一様な画像と、前記局所的な損傷および汚れを伴う画像と、を前記前記入力された紙葉類の画像に加えることによって、前記紙葉類劣化画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類識別装置は、
前記生成された紙葉類劣化画像を用いて学習し、
前記画像入力部に入力された紙葉類の紙面中から複数の位置の画素値の統計的な特性を用いて紙葉類を識別することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類識別装置は、前記紙葉類識別器の識別結果を出力する出力部を備えることを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。
- 前記紙葉類識別装置は、
紙葉類劣化画像生成部によって生成された紙葉類劣化画像に関するデータ、および生成された前記紙葉類劣化画像を用いて学習した前記紙葉類識別器に関するデータを格納する紙葉類劣化画像適用事例データベースを備え、
前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記入力部に紙葉類の画像が入力された場合、前記入力された紙葉類の画像と前記紙葉類劣化画像適用事例データベースに格納されている紙葉類劣化画像との類似度を算出し、
前記算出結果に基づいて、前記紙葉類劣化画像適用事例データベースに格納されている紙葉類劣化画像を生成するときに用いた前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタの中から、使用する前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを決定することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類識別装置は、
紙葉類劣化画像生成部によって生成された紙葉類劣化画像に関するデータ、および生成された前記紙葉類劣化画像を用いて学習した前記紙葉類識別器に関するデータを格納する紙葉類劣化画像適用事例データベースを備え、
前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記入力部に入力された紙葉類の特徴と一致するデータを前記紙葉類劣化画像適用事例データベースから検索し、
前記検索されたデータの前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを、前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタに決定することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類識別装置は、
前記紙葉類識別器の識別結果を出力する出力部を備え、
前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタをランダムに決定し、
前記紙葉類識別器は、
前記決定されたパラメタに基づいて生成された前記紙葉類劣化画像を用いて学習し、
前記紙葉類識別装置は、
第1の非類似度分布を学習結果として、前記出力部に表示し、
また、識別対象の劣化した紙葉類を識別して、前記出力部に、第2の非類似度分布を識別結果を、前記出力部に表示し、
前記第1の非類似度分布と前記第2の非類似度分布とを比較し、前記比較結果に基づいて、使用する前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタに決定することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類識別装置は、
画像を出力する画像出力部と、
前記紙葉類劣化画像生成部によって生成された前記紙葉類劣化画像に関するデータ、および生成された前記紙葉類劣化画像を用いて学習した前記紙葉類識別器に関するデータを格納する前記紙葉類劣化画像適用事例データベースと、を備え、
前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記画像入力部に入力された紙葉類の画像と前記紙葉類劣化画像適用事例データベースに格納される紙葉類劣化画像との類似度を算出し、
前記算出された類似度に基づいて、類似度の大きい順に、複数の前記紙葉類劣化画像適用事例データベースに格納される紙葉類劣化画像を前記画像出力部に表示し、
前記表示された前記紙葉類劣化画像の選択を受け付け、
前記選択された前記紙葉類劣化画像適用事例データベースに格納される紙葉類劣化画像の前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを、使用する前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタに決定することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。 - 前記紙葉類識別装置は、
前記紙葉類識別器の識別結果を出力する出力部を備え、
ユーザの指示に基づいて、前記紙葉類の劣化度合いを表すパラメタを変更し、
前記紙葉類劣化画像生成部は、
前記変更された紙葉類の劣化度合いを表すパラメタに基づいて、紙葉類劣化画像を生成し、
前記紙葉類識別器は、前記生成された紙葉類劣化画像を用いて学習することを特徴とする請求項1に記載の紙葉類識別装置。
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