JP2023038532A - Authenticity determination apparatus and program - Google Patents

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Shunsuke Adachi
孝次 稲垣
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Abstract

To provide an authenticity determination apparatus, or the like, configured to properly determine authenticity of an identification certificate.SOLUTION: An authenticity determination apparatus 3 includes: receiving means 301 which receives a captured image of an ID card from a user terminal 5; and authenticity determination means 302 which determines authenticity of the ID card by comparing a contour part of a character to be inspected that is formed in a predetermined range of the ID card with a contour part of an authentic character, using the captured image of the ID card. The character to be inspected is a character in a pre-printed part of the ID card.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、真贋判定装置とそのプログラムに関する。 The present invention relates to an authenticity determination device and its program.

金融機関では口座開設時に運転免許証等のIDカード(本人確認証)による本人確認が必要であるが、特殊詐欺などの犯罪目的から別人になりすまして口座開設を行うためにIDカードを偽造、変造等するケースが増えつつある。 When opening an account at a financial institution, it is necessary to verify the identity of the person using an ID card (personal identification card) such as a driver's license. The number of similar cases is increasing.

通常の金融機関では、ユーザが金融機関に出向いてIDカードを提出し、金融機関側は提出されたIDカードを用いて対面により本人確認するのが一般的である。この場合、IDカードをじっくりと観察でき、カードの触感でも不自然さを検出できる。 In a normal financial institution, it is common for a user to go to the financial institution and submit an ID card, and for the financial institution to use the submitted ID card to verify the identity of the user face-to-face. In this case, the ID card can be carefully observed, and unnaturalness can be detected by the tactile feel of the card.

また特許文献1、2にはIDカードの券面をスキャナ等の読取装置で読取って得た画像からIDカードの真贋を判定する真贋判定装置が記載されており、提出されたIDカードをスキャナ等の読取装置で読取ることでIDカードの真贋判定を行うことも可能である。 In addition, Patent Documents 1 and 2 describe an authenticity determination device that determines the authenticity of an ID card from an image obtained by reading the surface of the ID card with a reader such as a scanner. It is also possible to determine the authenticity of an ID card by reading it with a reader.

特開2011-34535号公報JP 2011-34535 A 特開2019-117549号公報JP 2019-117549 A

最近ではネット銀行などインターネット上の金融機関も一般的になってきている。この種の金融機関では、スマートフォン等のカメラでIDカードの券面を撮影し、その撮影画像を金融機関に送ることで本人確認が行われるものもある。 Recently, financial institutions on the Internet, such as Internet banking, have become commonplace. Some financial institutions of this type perform identity verification by photographing the face of an ID card with a camera of a smartphone or the like and sending the photographed image to the financial institution.

この場合、本人確認は対面でなく画像だけで行われるので、偽造を見破るための工夫が望まれている。しかしながら、IDカードの撮影画像から偽造を検出することは難しく、オンラインでの申請等における課題となっていた。 In this case, since the identity verification is performed only by the image rather than face-to-face, it is desired to devise a way to detect forgery. However, it is difficult to detect counterfeiting from the photographed image of the ID card, which has been a problem in online applications.

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、本人確認証の真贋判定を好適に行うことのできる真贋判定装置等を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an authenticity determination device and the like that can suitably determine the authenticity of a personal identification card.

前述した課題を解決するための第1の発明は、本人確認証の真贋判定装置であって、前記本人確認証を撮影した撮影画像を用い、前記本人確認証の所定範囲に形成された検査対象の文字の輪郭部分を、正の文字の輪郭部分と比較することにより、前記本人確認証の真贋判定を行う真贋判定手段を有することを特徴とする真贋判定装置である。 A first invention for solving the above-mentioned problems is an authenticity determination apparatus for an identity verification card, which uses a photographed image of the identity verification card to check an object of inspection formed in a predetermined range of the identity verification card. The authenticity determination device comprises an authenticity determination means for determining the authenticity of the personal identification card by comparing the contour portion of the character with the contour portion of the positive character.

本人確認証に形成される文字は、そのフォントが予め定められている。そのため、本人確認証の所定範囲に形成された検査対象の文字の輪郭部分を正の文字の輪郭部分と比較して真贋判定を行うことで、検査対象の文字が所定のフォントで形成された真の本人確認証と、検査対象の文字が所定のフォント以外のフォントで形成された偽の本人確認証とを好適に判別できる。 The font of characters to be formed on the personal identification card is predetermined. Therefore, by comparing the outline portion of the character to be inspected formed in a predetermined range of the personal identification card with the outline portion of the positive character to determine authenticity, it is possible to determine whether the character to be inspected is formed in a predetermined font. , and a fake personal identification card in which characters to be inspected are formed in a font other than a predetermined font.

検査対象の文字は、前記本人確認証のプレ印刷部分の文字であることが望ましい。
プレ印刷部分の文字については、どの範囲にどの文字が形成されるかが予め決まっているので、比較対象となる正の文字が予め分かっており、正のデータが少数で済む。
It is desirable that the characters to be inspected are the characters in the pre-printed part of the personal identification card.
As for the characters in the pre-printed portion, since it is predetermined which characters are to be formed in which range, the positive characters to be compared are known in advance, and only a small number of positive data are required.

前記所定範囲は、前記本人確認証のオンデマンド情報として数字またはアルファベットが形成される範囲であってもよい。
オンデマンド情報に関しては、その範囲に形成される文字が個々の本人確認証によって異なる。ただし、オンデマンド情報としては、生年月日など0から9の数字のみ形成される範囲や、AからZのアルファベットのみ形成される範囲も存在するので、当該範囲の文字を真贋判定に用いる場合は、正のデータが比較的少数で済む。
The predetermined range may be a range in which numbers or alphabets are formed as the on-demand information of the identification card.
As for the on-demand information, the characters formed in the range differ depending on the individual identity card. However, as on-demand information, there are ranges that consist only of numbers from 0 to 9, such as dates of birth, and ranges that consist only of alphabets, such as A to Z. , requiring relatively few positive data.

前記真贋判定手段は、正の文字の文字領域の画像において、原点から輪郭画素までのベクトルを算出し、検査対象の文字の文字領域の画像において、原点を始点とする前記ベクトルの先にある対応画素を検出し、前記対応画素が輪郭画素でない場合、前記対応画素の外側の範囲の画素を探索することで検出された輪郭画素と前記対応画素の位置の差を差異ベクトルとして算出し、前記差異ベクトルに基づく判定値により、前記本人確認証の真贋判定を行うことが望ましい。
これにより、検査対象の文字の輪郭部分と正の文字の輪郭部分との差異を差異ベクトルによって適切に評価し、真贋判定を好適に行うことができる。
The authenticity determination means calculates a vector from the origin to the contour pixels in the character region image of the positive character, and calculates the correspondence beyond the vector starting from the origin in the character region image of the character to be inspected. A pixel is detected, and if the corresponding pixel is not a contour pixel, a positional difference between the detected contour pixel and the corresponding pixel is calculated as a difference vector by searching pixels in a range outside the corresponding pixel, and the difference vector is calculated. It is desirable to determine the authenticity of the personal identification card using a vector-based determination value.
Thereby, the difference between the outline portion of the character to be inspected and the outline portion of the positive character can be appropriately evaluated by the difference vector, and the authenticity determination can be preferably performed.

検査対象の文字の輪郭画素は、当該文字を第1の階調値、背景を第2の階調値とした二値画像において、注目画素が第1の階調値であり且つ注目画素の周囲8画素の全てが第1の階調値でない場合、注目画素を第2の階調値とし、それ以外の場合、注目画素を第1の階調値とする処理を行うことで、第2の階調値の画素として得られ、正の文字の輪郭画素は、当該文字を第1の階調値、背景を第2の階調値とした二値画像において、注目画素が第1の階調値であり且つ注目画素の上下左右の4画素の全てが第1の階調値でない場合、注目画素を第2の階調値とし、それ以外の場合、注目画素を第1の階調値とする処理を行うことで、第2の階調値の画素として得られることも望ましい。
前記した差異ベクトルの算出方法は、正の文字の輪郭画素に対応する検査対象の文字領域の画素を探索するものであるため、画素の探索回数が正の文字の輪郭画素の数に対応し、検査対象の文字の輪郭画素の数が多ければ1回の探索が早期に終了する。従って、上記のように、厳しい基準により正の文字の輪郭画素を少なくする一方、緩めの基準により検査対象の文字の輪郭画素を多くすることで、真贋判定を高速に行い、且つ真の本人確認証を偽と誤判定するのを抑制できる。
The contour pixels of the character to be inspected are those pixels in a binary image in which the character has a first gradation value and the background has a second gradation value, and the pixel of interest has the first gradation value and the pixels surrounding the pixel of interest are If not all of the eight pixels have the first gradation value, the target pixel is set to the second gradation value. Otherwise, the target pixel is set to the first gradation value. The contour pixels of a positive character are obtained as pixels of a gradation value, and a pixel of interest has a first gradation value in a binary image in which the character has a first gradation value and the background has a second gradation value. and four pixels above, below, to the left, and to the right of the pixel of interest do not all have the first gradation value, the pixel of interest is assigned the second gradation value; otherwise, the pixel of interest is assigned the first gradation value. It is also desirable to obtain the pixel with the second gradation value by performing the processing to obtain the second gradation value.
Since the above-described difference vector calculation method searches for pixels in the character region to be inspected that correspond to positive character contour pixels, the number of pixel searches corresponds to the number of positive character contour pixels, If the number of contour pixels of the character to be inspected is large, one search will be completed early. Therefore, as described above, by reducing the outline pixels of the positive character according to a strict criterion and increasing the outline pixels of the character to be inspected according to a loose criterion, the authentication can be performed at high speed, and the true identity can be verified. It is possible to suppress erroneously judging the certificate as false.

前記真贋判定装置は、前記撮影画像をユーザ端末から受信する受信手段を有することが望ましい。
これにより、ユーザ端末から送信された本人確認証の撮影画像の真贋判定を真贋判定装置によって行う真贋判定システムをネットワークを利用して構築できる。
It is preferable that the authenticity determination device has a receiving means for receiving the photographed image from the user terminal.
As a result, it is possible to construct an authenticity determination system that uses an authenticity determination device to determine the authenticity of a photographed image of a personal identification card transmitted from a user terminal, using a network.

第2の発明は、コンピュータを、本人確認証の真贋判定装置であって、前記本人確認証を撮影した撮影画像を用い、前記本人確認証の所定範囲に形成された検査対象の文字の輪郭部分を、正の文字の輪郭部分と比較することにより、前記本人確認証の真贋判定を行う真贋判定手段を有する真贋判定装置として機能させるためのプログラムである。 A second aspect of the present invention is an apparatus for determining authenticity of a personal identification card, wherein a contour portion of a character to be inspected is formed in a predetermined range of the personal identification card by using a photographed image of the personal identification card. is a program for functioning as an authenticity judging device having authenticity judging means for judging the authenticity of the personal identification card by comparing with the outline portion of positive characters.

本発明により、本人確認証の真贋判定を好適に行うことのできる真贋判定装置等を提供することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, it is possible to provide an authenticity determination device or the like capable of suitably performing authenticity determination of a personal identification card.

真贋判定システム1を示す図。The figure which shows the authenticity determination system 1. FIG. 真贋判定装置3のハードウェア構成を示す図。2 is a diagram showing the hardware configuration of an authenticity determination device 3; FIG. ユーザ端末5のハードウェア構成を示す図。4 is a diagram showing the hardware configuration of a user terminal 5; FIG. 真贋判定装置3の機能を示すブロック図。3 is a block diagram showing functions of an authenticity determination device 3; FIG. IDカード10を示す図。The figure which shows the ID card 10. FIG. 真贋判定システム1の処理の概略を示すフローチャート。4 is a flowchart showing an outline of processing of the authenticity determination system 1; IDカード10の撮影画面の例。An example of a photographed screen of the ID card 10. FIG. 真贋判定方法を示すフローチャート。4 is a flowchart showing an authenticity determination method; 文字範囲200の切り出しについて説明する図。FIG. 10 is a diagram for explaining extraction of a character range 200; FIG. 文字画像300の作成について説明する図。FIG. 4 is a diagram for explaining how to create a character image 300; 文字画像300の二値化について説明する図。FIG. 3 is a diagram for explaining binarization of a character image 300; 二値画像400のノッチ削除について説明する図。4A and 4B are diagrams for explaining notch deletion of a binary image 400; FIG. 検査画像500の作成について説明する図。FIG. 5 is a diagram for explaining creation of an inspection image 500; 差異ベクトルVecの算出について説明する図。FIG. 4 is a diagram for explaining calculation of a difference vector Vec; ベクトルvの補正について説明する図。The figure explaining correction|amendment of vector v. FIG. 真贋判定の手順を示すフローチャート。4 is a flow chart showing a procedure for authenticity determination. ホログラムの映り込みについて説明する図。FIG. 4 is a diagram for explaining reflection of a hologram;

以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。 Preferred embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.

(1.真贋判定システム1)
図1は、本発明の実施形態に係る真贋判定装置3を有する真贋判定システム1を示す図である。真贋判定システム1は、真贋判定装置3とユーザ端末5とをネットワークを介して通信可能に接続して構成される。真贋判定システム1では、ユーザのIDカード10を撮影した撮影画像をユーザ端末5から真贋判定装置3に送信し、真贋判定装置3にて当該撮影画像からIDカード10の真贋判定を行う。
(1. Authenticity determination system 1)
FIG. 1 is a diagram showing an authenticity determination system 1 having an authenticity determination device 3 according to an embodiment of the present invention. The authentication system 1 is configured by connecting an authentication device 3 and a user terminal 5 via a network so as to be communicable. In the authentication system 1, a photographed image of a user's ID card 10 is transmitted from the user terminal 5 to the authentication device 3, and the authentication device 3 judges the authenticity of the ID card 10 from the photographed image.

図2は真贋判定装置3のハードウェア構成を示す図である。真贋判定装置3は、制御部31、記憶部32、通信部33等をバス等で接続して構成されたコンピュータにより実現できる。ただしこれに限ることは無く適宜様々な構成をとることができ、複数のコンピュータによって真贋判定装置3を実現することも可能である。 FIG. 2 is a diagram showing the hardware configuration of the authentication device 3. As shown in FIG. The authenticity determination device 3 can be implemented by a computer configured by connecting the control unit 31, the storage unit 32, the communication unit 33, and the like via a bus or the like. However, the present invention is not limited to this, and various configurations can be appropriately adopted, and the authenticity determination device 3 can be realized by a plurality of computers.

制御部31はCPU、ROM、RAMなどから構成される。CPUは、記憶部32、ROMなどの記憶媒体に格納された真贋判定装置3の処理に係るプログラムをRAM上のワークエリアに呼び出して実行する。ROMは不揮発性メモリであり、ブートプログラムやBIOSなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。RAMは揮発性メモリであり、記憶部32、ROMなどからロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部31が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。 The control unit 31 is composed of a CPU, ROM, RAM, and the like. The CPU calls a program related to processing of the authenticity determination device 3 stored in a storage medium such as the storage unit 32 or ROM to a work area on the RAM and executes the program. ROM is a non-volatile memory that permanently holds programs such as boot programs and BIOS, data, and so on. The RAM is a volatile memory that temporarily holds programs and data loaded from the storage unit 32, ROM, etc., and has a work area that the control unit 31 uses to perform various processes.

記憶部32はハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ等であり、後述する処理に際し真贋判定装置3が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSなどが格納される。 The storage unit 32 is a hard disk drive, a solid state drive, a flash memory, or the like, and stores programs executed by the authenticity determination device 3 in the process described later, data necessary for executing the programs, an OS, and the like.

通信部33はネットワークを介した通信を媒介する通信インタフェースであり、ユーザ端末5との間で通信を行う。 The communication unit 33 is a communication interface that mediates communication via a network, and communicates with the user terminal 5 .

ユーザ端末5はユーザの所持する端末であり、IDカード10を撮影してその撮影画像を真贋判定装置3に送信する。ユーザ端末5としては、例えばスマートフォンやタブレット端末等の携帯端末などが用いられる。 A user terminal 5 is a terminal possessed by a user, which photographs the ID card 10 and transmits the photographed image to the authenticity determination device 3 . As the user terminal 5, for example, a mobile terminal such as a smart phone or a tablet terminal is used.

図3はユーザ端末5のハードウェア構成を示す図である。図3に示すように、ユーザ端末5は、制御部51、記憶部52、表示部53、入力部54、通信部55、カメラ56、音声入出力部57等をバス等により接続して構成される。ただしこれに限ることは無く、適宜様々な構成をとることができる。 FIG. 3 is a diagram showing the hardware configuration of the user terminal 5. As shown in FIG. As shown in FIG. 3, the user terminal 5 is configured by connecting a control unit 51, a storage unit 52, a display unit 53, an input unit 54, a communication unit 55, a camera 56, an audio input/output unit 57, etc. via a bus or the like. be. However, it is not limited to this, and various configurations can be appropriately adopted.

制御部51、記憶部52、通信部55は上述した制御部31、記憶部32、通信部33と略同様である。また表示部53は液晶パネル等のディスプレイ装置を有し、ユーザ端末5に入力を行うための入力部54としてタッチパネルが設けられている。音声入出力部57は、音声の入出力に用いるマイクやスピーカーを備える。 The control unit 51, storage unit 52, and communication unit 55 are substantially the same as the control unit 31, storage unit 32, and communication unit 33 described above. The display unit 53 has a display device such as a liquid crystal panel, and a touch panel is provided as an input unit 54 for inputting to the user terminal 5 . The voice input/output unit 57 includes a microphone and a speaker used for voice input/output.

カメラ56は、光学レンズ、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)等の撮像素子、A/D(Analog/Digital)変換部等から構成されるエリアカメラである。カメラ56は、光学レンズを介して入力された被写体像を撮像素子により光電変換し、アナログ画像信号を生成する。そして、A/D変換部によりアナログ画像信号をデジタル画像データに変換する。 The camera 56 is an area camera including an optical lens, an imaging device such as a CCD (Charge Coupled Device) or CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor), an A/D (Analog/Digital) converter, and the like. The camera 56 photoelectrically converts a subject image input through an optical lens using an imaging device to generate an analog image signal. Then, the A/D converter converts the analog image signal into digital image data.

図4は、真贋判定装置3の機能を示すブロック図である。真贋判定装置3は、受信手段301、真贋判定手段302等を有する。 FIG. 4 is a block diagram showing functions of the authentication device 3. As shown in FIG. The authenticity determination device 3 has a receiving means 301, an authenticity determination means 302, and the like.

受信手段301は、真贋判定装置3の制御部31が、通信部33を介してユーザ端末5からIDカード10の撮影画像を受信するものである。 In the receiving means 301 , the control section 31 of the authentication device 3 receives the photographed image of the ID card 10 from the user terminal 5 via the communication section 33 .

真贋判定手段302は、真贋判定装置3の制御部31が、ユーザ端末5から受信したIDカード10の撮影画像を用い、IDカード10の真贋判定を行うものである。この真贋判定の詳細については後述する。 The authenticity determination means 302 determines the authenticity of the ID card 10 using the photographed image of the ID card 10 received from the user terminal 5 by the control unit 31 of the authentication device 3 . The details of this authenticity determination will be described later.

(2.IDカード10)
IDカード10は、本実施形態において真贋判定の対象となる本人確認証である。本人確認証は、金融機関や携帯電話キャリア、各種の行政機関等で本人確認に用いられる媒体をいい、例えば在留カード、運転免許証、マイナンバーカード、特別永住者カードなどである。なお本実施形態ではIDカード10に偽造対策としてホログラムが形成されているが、これに限定されることはない。
(2. ID card 10)
The ID card 10 is a personal identification card to be authenticated in this embodiment. A personal identification card is a medium used for personal identification by financial institutions, mobile phone carriers, various administrative agencies, etc. Examples include residence cards, driver's licenses, My Number cards, and special permanent resident cards. In this embodiment, a hologram is formed on the ID card 10 as a measure against counterfeiting, but the present invention is not limited to this.

図5はIDカード10(在留カード)の概略を示す図であり、IDカード10の券面情報を一部省略して模式的に示したものである。 FIG. 5 is a diagram showing an outline of the ID card 10 (residence card), and is a schematic illustration of the face information of the ID card 10 partially omitted.

IDカード10には様々な券面情報が印刷により形成され、例えば在留カードについては、カード発行国11、在留番号12、カード所持者の生年月日13、顔画像14、在留資格15、就労制限の有無16、カードの交付年月日17、有効期限18などが券面情報の例として挙げられる。 Various face information is formed on the ID card 10 by printing. Examples of card face information include presence/absence 16, card issuance date 17, expiration date 18, and the like.

このうち、在留番号12、生年月日13、顔画像14、在留資格15、就労制限の有無16、交付年月日17、有効期限18などは個々のIDカード10によって異なるオンデマンド情報である。 Of these, residence number 12, date of birth 13, face image 14, status of residence 15, employment restrictions 16, date of issuance 17, expiration date 18, etc. are on-demand information that differs depending on the individual ID card 10.

一方、在留番号12、生年月日13、在留資格15、就労制限の有無16、交付年月日17、有効期限18の記載欄を示す「番号」「生年月日」「在留資格」「就労制限の有無」「交付年月日」「このカードは…」などの文字、およびカード発行国11やIDカード10の名称(「在留カード」)等は、各IDカード10で共通に使用される。これらの文字は、オンデマンド情報の印刷前にカード基材上の決まった位置に予め形成され、プレ印刷部分と呼ばれる。 On the other hand, “Number”, “Date of Birth”, “Status of Residence”, and “Work Restrictions” indicate the entry fields for Residence Number 12, Date of Birth 13, Status of Residence 15, Work Restrictions 16, Date of Issuance 17, and Expiration Date 18. Characters such as "presence or absence of a card", "issuance date", "this card is...", the card issuing country 11, the name of the ID card 10 ("residence card"), etc. are commonly used for each ID card 10. These characters are pre-formed in fixed locations on the card substrate prior to printing the on-demand information and are referred to as pre-printed portions.

IDカード10は、予め上記のプレ印刷部分を形成したカード基材に前記のオンデマンド情報を印刷することで製造される。オンデマンド情報やプレ印刷部分がどのような構成となるかは、在留カード、運転免許証、マイナンバーカード、特別永住者カードなどIDカード10の種類によって異なる。 The ID card 10 is manufactured by printing the above-described on-demand information on a card base material on which the above-described pre-printed portion is formed in advance. The configuration of the on-demand information and the pre-printed portion differs depending on the type of ID card 10, such as a residence card, driver's license, my number card, special permanent resident card, and the like.

(3.真贋判定システム1の処理の概略)
図6は、真贋判定システム1で実行される処理の概略を示すフローチャートである。図6のS1~S2、S7~S8はユーザ端末5の制御部51がユーザ端末5の各部を制御して実行する処理であり、S3~S6は真贋判定装置3の制御部31が真贋判定装置3の各部を制御して実行する処理である。
(3. Outline of processing of authenticity determination system 1)
FIG. 6 is a flow chart showing an outline of the processing executed by the authenticity determination system 1. As shown in FIG. S1 to S2 and S7 to S8 in FIG. 6 are processes executed by the control unit 51 of the user terminal 5 by controlling each unit of the user terminal 5. 3 is executed by controlling each part.

本実施形態では、まずユーザがユーザ端末5を操作して記憶部52に予め格納された専用のアプリケーションプログラムを立ち上げる。すると、ユーザ端末5は表示部53にメニュー画面(不図示)を表示させ、メニュー画面でのユーザの選択に応じてカメラ56を起動し、IDカード10の券面を撮影する(S1)。 In this embodiment, the user first operates the user terminal 5 to launch a dedicated application program stored in advance in the storage unit 52 . Then, the user terminal 5 displays a menu screen (not shown) on the display unit 53, activates the camera 56 according to the user's selection on the menu screen, and photographs the face of the ID card 10 (S1).

図7はこの時のIDカード10の撮影画面の例である。本実施形態では、カメラ起動時にユーザ端末5の表示部53にインストラクションを表示するなどして、所定の枠531内にIDカード10を収めるよう促してIDカード10の撮影を行う。 FIG. 7 shows an example of the photographed screen of the ID card 10 at this time. In this embodiment, an instruction is displayed on the display unit 53 of the user terminal 5 when the camera is activated, and the ID card 10 is photographed by prompting the user to fit the ID card 10 within a predetermined frame 531 .

ユーザ端末5は、IDカード10を撮影すると、撮影画像を真贋判定装置3に送信する(S2)。撮影画像は、画素の色をR(赤)、G(緑)、B(青)の各成分の階調値により定めたRGB画像である。真贋判定装置3は、IDカード10の撮影画像を受信する(S3)と、撮影画像を用いてIDカード10の真贋を判定する(S4)。 After photographing the ID card 10, the user terminal 5 transmits the photographed image to the authentication device 3 (S2). The photographed image is an RGB image in which the color of the pixels is determined by the gradation values of the R (red), G (green), and B (blue) components. Upon receiving the photographed image of the ID card 10 (S3), the authentication device 3 judges the authenticity of the ID card 10 using the photographed image (S4).

本実施形態の真贋判定は、真のIDカード10では券面の文字に所定のフォントが使用されることに基づいて行う。真贋判定方法の詳細については後述する。 Authenticity determination in this embodiment is performed based on the use of a predetermined font for characters on the face of the genuine ID card 10 . The details of the authenticity determination method will be described later.

真贋判定装置3は、IDカード10が真でないと判定した場合(S5;NO)、IDカード10が真でない旨をユーザ端末5に送信する(S6)。ユーザ端末5は、IDカード10が真でない旨を受信すると(S7)、これを表示部53に表示し(S8)、処理を終了する。 When the authenticity determination device 3 determines that the ID card 10 is not authentic (S5; NO), it transmits to the user terminal 5 that the ID card 10 is not authentic (S6). When the user terminal 5 receives the fact that the ID card 10 is not true (S7), it displays this on the display unit 53 (S8) and terminates the process.

一方、真贋判定装置3は、IDカード10を真と判定した場合(S5;YES)、真贋判定処理を完了する。例えばインターネット上の金融機関で口座を開設する際の本人確認として上記真贋判定を行う場合、真贋判定処理の後、口座開設に必要な情報としてIDカード10の券面のユーザ情報(氏名や生年月日など)をIDカード10の撮影画像から取得してその登録を行い、記憶部52にユーザ情報を記憶することができる。 On the other hand, when the authenticity determination device 3 determines that the ID card 10 is true (S5; YES), the authentication determination process is completed. For example, when performing the above authenticity determination as identity verification when opening an account at a financial institution on the Internet, after the authenticity determination process, the user information on the face of the ID card 10 (name, date of birth, etc.) etc.) can be acquired from the photographed image of the ID card 10 and registered, and the user information can be stored in the storage unit 52 .

(3-1.文字の形状面に基づく真贋判定)
前記したように、本実施形態では、真のIDカード10の券面の文字に所定のフォントが使用されることに基づいて、文字の形状面からS4(図6参照)の真贋判定を行う。
(3-1. Authenticity determination based on character shape)
As described above, in the present embodiment, based on the use of a predetermined font for the characters on the face of the authentic ID card 10, the authenticity determination in S4 (see FIG. 6) is performed from the shape of the characters.

すなわち、IDカード10のプレ印刷部分やオンデマンド情報の文字は、所定範囲に所定のフォントで形成されている。従って、IDカード10の撮影画像から抽出した所定範囲の文字と、真のIDカード10で当該所定範囲に使用されている正の文字とを形状面から比較することで、正のIDカード10とは異なるフォントを用いた偽のIDカード10を判別することができる。 That is, the pre-printed portion of the ID card 10 and the characters of the on-demand information are formed in a predetermined range in a predetermined font. Therefore, by comparing the characters in a predetermined range extracted from the photographed image of the ID card 10 and the positive characters used in the predetermined range on the true ID card 10 in terms of shape, the positive ID card 10 and can discriminate fake ID cards 10 using different fonts.

図8は、前記のS4(図6参照)における真贋判定方法の手順を示すフローチャートである。 FIG. 8 is a flow chart showing the procedure of the authentication method in S4 (see FIG. 6).

本実施形態では、S4において、まずIDカード10の撮影画像(RGB画像)の所定範囲をグレースケール変換し、グレースケール画像を作成する。また撮影画像の所定範囲のB成分、R成分を抽出し、B成分の階調値による画像(以下、B画像という)とR成分の階調値による画像(以下、R画像という)を作成する(S401)。上記の所定範囲は、検査対象の文字が存在する範囲として予め設定することができ、本実施形態では前記したプレ印刷部分の文字が形成された範囲とする。 In this embodiment, in S4, first, a predetermined range of the photographed image (RGB image) of the ID card 10 is grayscale-converted to create a grayscale image. In addition, the B and R components are extracted from a predetermined range of the captured image, and an image based on the gradation values of the B component (hereinafter referred to as the B image) and an image based on the gradation values of the R component (hereinafter referred to as the R image) are created. (S401). The predetermined range can be set in advance as a range in which characters to be inspected exist, and in this embodiment, it is a range in which the characters of the pre-printed portion are formed.

次に、真贋判定装置3は、グレースケール画像を二値化する(S402)。グレースケール画像は、画素の明度を0~255の階調値で示す画像とし、階調値0を黒、階調値255を白とする。また二値画像は、文字部分を黒の画素(第1の階調値の画素)とし、背景部分を白の画素(第2の階調値の画素)とした画像とする。これは後述する他の二値画像でも同様である。ただし、グレースケール画像の仕様や二値画像の表現は上記に限らない。 Next, the authenticity determination device 3 binarizes the grayscale image (S402). A grayscale image is an image in which the brightness of pixels is represented by a gradation value of 0 to 255, where a gradation value of 0 is black and a gradation value of 255 is white. Also, the binary image is an image in which the text portion is black pixels (pixels with the first gradation value) and the background portion is white pixels (pixels with the second gradation value). This also applies to other binary images, which will be described later. However, the specifications of the grayscale image and the expression of the binary image are not limited to the above.

次に、真贋判定装置3は、二値化後の画像について、検査対象の文字の範囲(文字範囲という)を切り出す(S403)。 Next, the authenticity determination device 3 cuts out a range of characters to be inspected (referred to as a character range) from the binarized image (S403).

切り出し方法は特に限定されないが、本実施形態では、まず、図9(a)に示すように、二値化後の画像100において黒画素が存在する列101と行102を検出する。そして、図9(b)に示すように、黒画素の存在する列101が画像100の中心に近い位置で所定数以上連続する領域を101aとし、黒画素の存在する行102が、同じく画像100の中心に近い位置で所定数以上連続する領域を102aとし、領域101a、102aからなる範囲100aを抽出する。 The extraction method is not particularly limited, but in this embodiment, first, as shown in FIG. 9A, columns 101 and rows 102 in which black pixels exist in a binarized image 100 are detected. Then, as shown in FIG. 9(b), a region where a predetermined number or more of columns 101 in which black pixels exist is continuous at a position near the center of the image 100 is defined as 101a, and a row 102 in which black pixels exist is defined as 101a. A region 102a is defined as a region that continues for a predetermined number or more at a position near the center of the region, and a range 100a consisting of the regions 101a and 102a is extracted.

真贋判定装置3は、必要に応じて、抽出した範囲100aについて図9(a)、(b)の処理を行い、図9(c)に示すように最終的に抽出された範囲200を文字範囲とする。上記の所定数は例えば10ドットとするが、これに限定されない。図10(a)は、検査対象の文字をIDカード10のプレ印刷部分の「留」の文字とし、S402~S403の処理により「留」の文字範囲200を切り出した例である。 The authenticity determination device 3 performs the processes shown in FIGS. 9A and 9B on the extracted range 100a as necessary, and transforms the finally extracted range 200 into a character range as shown in FIG. 9C. and Although the above predetermined number is, for example, 10 dots, it is not limited to this. FIG. 10(a) is an example in which the characters to be inspected are the characters of the pre-printed part of the ID card 10, and the character range 200 of the character "Tome" is cut out by the processing of S402 and S403.

真贋判定装置3は、図10(b)に示すように、文字範囲200の切り出しを行った元のグレースケール画像20について、その解像度(dpi)を、上記の文字範囲200が所定サイズとなるように変換する(S404)。 As shown in FIG. 10B, the authenticity determination device 3 adjusts the resolution (dpi) of the original grayscale image 20 from which the character range 200 has been cut out so that the character range 200 has a predetermined size. (S404).

本実施形態では、上記の所定サイズとして、縦横のドット数を複数(本実施形態では89、90、91の3つ)設定し、文字範囲200がこれらのサイズとなるように変換した複数のグレースケール画像20’について後述するS405~S410の処理を行う。これは撮影画像のノイズの影響を減らし、判定精度を向上させるためである。しかしながら、上記の所定サイズは1つとしてもよいし、具体的なサイズも特に限定されない。解像度変換時の倍率は、上記のドット数に、元のグレースケール画像20の文字範囲200の縦横のドット数のうち大きい方のドット数を合わせる倍率とし、解像度変換には例えばBicubic法を用いることができる。 In this embodiment, a plurality of vertical and horizontal dot numbers (three, 89, 90, and 91 in this embodiment) are set as the predetermined size, and a plurality of gray scales converted so that the character range 200 has these sizes. Processing of S405 to S410, which will be described later, is performed on the scale image 20'. This is to reduce the influence of noise in the captured image and improve the determination accuracy. However, the predetermined size may be one, and the specific size is not particularly limited. The magnification at the time of resolution conversion is a magnification that combines the above number of dots with the number of dots in the vertical and horizontal directions of the character range 200 of the original grayscale image 20, whichever is larger. can be done.

真贋判定装置3は、次に、グレースケール画像20’から検査対象の文字を再度切り出し、文字画像を作成する(S405)。ここでは、図10(c)に示すように、文字画像300の範囲を、その中心Cがグレースケール画像20’における文字範囲200の中心と一致する、前記所定サイズよりも大きいサイズ(例えば縦横104ドット)の範囲とするが、これに限ることはない。 Next, the authenticity determination device 3 cuts out the character to be inspected again from the grayscale image 20' to create a character image (S405). Here, as shown in FIG. 10(c), the range of the character image 300 is set to a size larger than the predetermined size (for example, 104 in length and width) such that the center C coincides with the center of the character range 200 in the grayscale image 20'. dot), but is not limited to this.

次に、真贋判定装置3は、文字画像300についてノイズ除去処理を行う(S406)。本実施形態では、ノイズ除去処理としてローパスフィルタ処理と膨張収縮処理を行い、これにより高周波の階調値変化(ノイズ)を除去する。 Next, the authenticity determination device 3 performs noise removal processing on the character image 300 (S406). In this embodiment, low-pass filter processing and expansion/contraction processing are performed as noise removal processing, thereby removing high-frequency gradation value changes (noise).

本実施形態では、S406において、まず、文字画像300のローパスフィルタ処理を行う。ローパスフィルタ処理は既知であるが、例えば本実施形態では、下式(1)に示すように、文字画像300の注目画素を中心とする一定範囲の各画素の階調値pnに、各画素の位置に応じた係数kn(重み付け係数)を掛けてその総和Σ(pn×kn)を算出し、この総和Σ(pn×kn)を係数knの総和Σknで割って注目画素の階調値p0’とする処理を、文字画像300の各画素を注目画素として行う。
p0’=Σ(pn×kn)/Σkn…(1)
In this embodiment, in S406, the character image 300 is first subjected to low-pass filter processing. Low-pass filter processing is known, but in this embodiment, for example, as shown in the following equation (1), the gradation value pn of each pixel in a certain range centered on the target pixel of the character image 300 is A coefficient kn (weighting coefficient) corresponding to the position is multiplied to calculate the sum Σ(pn×kn), and this sum Σ(pn×kn) is divided by the sum Σkn of the coefficients kn to obtain the gradation value p0′ of the pixel of interest. , is performed with each pixel of the character image 300 as the target pixel.
p0'=Σ(pn×kn)/Σkn...(1)

ただし本実施形態では、上記の総和Σ(pn×kn)、Σknを、上記一定範囲内の画素のうち、その階調値pnと注目画素の元の階調値p0との差が所定値未満である画素について算出する。総和Σ(pn×kn)、Σknの算出にあたり、注目画素との階調値の差が大きい画素を考慮しないことで、文字周囲のエッジがボケないようにローパスフィルタ処理を実行できる。上記の所定値は例えば30とするが、これに限ることはない。 However, in the present embodiment, the above sums Σ(pn×kn) and Σkn are calculated by calculating the difference between the gradation value pn and the original gradation value p0 of the target pixel, among the pixels within the above fixed range, less than a predetermined value. is calculated for a pixel where When calculating the sums Σ(pn×kn) and Σkn, by ignoring pixels with a large difference in gradation value from the pixel of interest, low-pass filtering can be performed so that edges around characters are not blurred. The predetermined value is set to 30, for example, but is not limited to this.

S406では、ローパスフィルタ処理後の文字画像300について、さらに、文字部分の膨張収縮処理を行う。膨張収縮処理は既知であるが、例えば本実施形態では、注目画素の階調値を、注目画素を中心とする一定範囲の画素の階調値のうち最も大きな値に置き換える処理を、文字画像300の各画素を注目画素として行う。これにより文字部分を収縮させた後、上記とは逆に、注目画素の階調値を、注目画素を中心とする一定範囲の画素の階調値のうち最も小さい値に置き換える処理を、文字画像300の各画素を注目画素として行う。こうして収縮後の文字部分を膨張させることで、文字部分の輪郭が整形されてノイズが減少する。 In S406, expansion/contraction processing of the character portion is further performed on the character image 300 after the low-pass filter processing. The expansion/contraction process is known, but in this embodiment, for example, the process of replacing the gradation value of the pixel of interest with the largest value among the gradation values of pixels in a certain range centering on the pixel of interest is performed on the character image 300. is used as a pixel of interest. After the character portion is shrunk in this way, the process of replacing the gradation value of the pixel of interest with the smallest value among the gradation values of the pixels in a certain range centering on the pixel of interest is performed in the reverse of the above. Each pixel of 300 is treated as a pixel of interest. By expanding the contracted character portion in this way, the outline of the character portion is shaped and noise is reduced.

最後に、文字画像300のトリミング処理を行うことで、S406の処理を終了する。トリミングにより除去する部分は、文字画像300の外縁の所定幅の部分とし、その幅はS407の処理で設定した各一定範囲のサイズに応じて定める。 Finally, trimming the character image 300 is performed, and the process of S406 ends. The portion to be removed by trimming is a portion having a predetermined width on the outer edge of the character image 300, and the width is determined according to the size of each fixed range set in the process of S407.

その後、真贋判定装置3は、文字画像300の二値化処理を行う(S407)。 Thereafter, the authenticity determination device 3 performs binarization processing of the character image 300 (S407).

本実施形態では、真贋判定に用いる正のデータとして、検査対象の文字(本実施形態では「留」)の正の二値画像が予め真贋判定装置3の記憶部32に登録されている。S407では、正のデータとの比較の上で最適な二値化を行うため、二値化の際の閾値を正のデータとの比較により決定する。 In the present embodiment, a positive binary image of a character to be inspected (“tome” in the present embodiment) is registered in advance in the storage unit 32 of the authenticity determination device 3 as positive data used for authenticity determination. In S407, the threshold for binarization is determined by comparison with positive data in order to perform optimal binarization after comparison with positive data.

より具体的には、まず文字画像300について、階調値ごとの画素数を示すヒストグラムを作成する。そして、図11(a)に示すように、文字画像300に登場する階調値Vの最小値と最大値の間を均等に分割し、その分割値Dnと各分割区間Dの中心値Cnを設定する。設定方法は様々であるが、この例では分割区間D内の最小の階調値Vが分割値Dnとなっており、分割値Dnの最大値は文字画像300に登場する階調値Vの最大値より1大きい。また中心値Cnは上下の分割値Dnの平均により算出できる。分割区間Dの数は実際には16程度とするが、図11の例では説明のためその数を3としている。 More specifically, first, for the character image 300, a histogram indicating the number of pixels for each tone value is created. Then, as shown in FIG. 11A, the interval between the minimum value and the maximum value of the gradation value V appearing in the character image 300 is equally divided, and the divided value Dn and the center value Cn of each divided interval D are set. There are various setting methods, but in this example, the minimum gradation value V in the division section D is the division value Dn, and the maximum value of the division value Dn is the maximum gradation value V appearing in the character image 300. 1 greater than the value. Also, the central value Cn can be calculated by averaging the upper and lower divided values Dn. Although the number of divided sections D is actually about 16, the number is set to 3 in the example of FIG. 11 for explanation.

次に、それぞれの分割区間Dについて、分割区間D内の各階調値V、および、各階調値Vの画素数Sを用い、下式(2)により重心値Mnを算出する。そして、図11(b)に示すように、上下の分割区間Dの重心値Mnの平均により新たな分割値Dnを算出し、これにより前記の分割値Dn(分割値Dnの最大値と最小値を除く)を更新する。
Mn=Σ(V・S)/ΣS…(2)
Next, for each divided section D, using each gradation value V in the divided section D and the number of pixels S of each gradation value V, the centroid value Mn is calculated by the following equation (2). Then, as shown in FIG. 11(b), a new division value Dn is calculated by averaging the center-of-gravity values Mn of the upper and lower division sections D. ) are updated.
Mn=Σ(V・S)/ΣS…(2)

そして、図11(c)に示すように、更新後の新たな分割値Dnを用いて前記と同様に新たな中心値Cnを算出し、これにより前記の中心値Cnを更新する。図11(a)~(c)の処理を、新たな中心値Cnと更新前の中心値Cnの間に差異が無くなるまで繰り返し、処理終了時の分割値Dn(分割値Dnの最小値を除く)を閾値に設定する。これにより複数の閾値が得られる。なお重心値Mn以外の各値は整数値であり、上記の処理においては、算出された値を必要に応じて四捨五入等により整数化する。 Then, as shown in FIG. 11(c), a new central value Cn is calculated in the same manner as described above using the updated new division value Dn, and the central value Cn is updated accordingly. The processing of FIGS. 11A to 11C is repeated until there is no difference between the new center value Cn and the center value Cn before updating, and the division value Dn at the end of the processing (excluding the minimum value of the division value Dn) ) as the threshold. This provides multiple thresholds. Note that each value other than the center of gravity value Mn is an integer value, and in the above process, the calculated value is rounded off to an integer if necessary.

真贋判定装置3は、各閾値により文字画像300を二値化し、その際の黒の画素の数を正のデータの黒の画素の数と比較し、差が最も小さくなる閾値を、最終的な閾値とする。S407では、この閾値により文字画像300を二値化することで、正のデータとの比較の上で最適な二値化を行うことができる。 The authenticity determination device 3 binarizes the character image 300 with each threshold value, compares the number of black pixels at that time with the number of black pixels of the positive data, and selects the threshold value with the smallest difference as the final value. Threshold. In S407, by binarizing the character image 300 using this threshold value, optimal binarization can be performed in comparison with positive data.

図12(a)はS407の処理で得られる二値画像400の例であり、真贋判定装置3は、この二値画像400について、ノッチ削除処理を行う(S408)。 FIG. 12(a) is an example of the binary image 400 obtained in the process of S407, and the authenticity determination device 3 performs notch deletion processing on this binary image 400 (S408).

削除するノッチは細かな(例えば1ドット単位の)凹凸であり、本実施形態では、二値画像400の注目画素を中心とする一定範囲について、図12(b)に示すように、ノッチの存在するパターンを検出した時に当該パターンをノッチの存在しないパターンに置き換える処理を、二値画像400の各画素を注目画素として行う。ノッチの存在するパターンとノッチの存在しないパターンは1対1で対応し、白の画素のノッチと黒の画素のノッチのそれぞれについて図12(b)の例以外にも複数用意される。 The notch to be deleted is a fine (for example, 1-dot unit) unevenness. In this embodiment, as shown in FIG. When a pattern is detected, a process of replacing the pattern with a pattern having no notch is performed using each pixel of the binary image 400 as a pixel of interest. Patterns with notches and patterns without notches correspond one-to-one, and a plurality of white pixel notches and black pixel notches other than the example in FIG. 12B are prepared.

本実施形態では、上記の置き換え処理を行った後の二値画像400について、必要に応じて、再度同じ置き換え処置を行う。これにより、二値画像400に存在する細かな凹凸を確実に削除し、真贋判定の精度を向上させることができる。 In the present embodiment, the binary image 400 subjected to the above replacement processing is subjected to the same replacement processing again as necessary. As a result, it is possible to reliably remove fine irregularities present in the binary image 400 and improve the accuracy of authenticity determination.

次に、真贋判定装置3は、ノッチ削除後の二値画像400について、文字の輪郭抽出処理を行って検査画像を作成する(S409)。 Next, the authentication device 3 creates an inspection image by performing character contour extraction processing on the binary image 400 after notch deletion (S409).

本実施形態では、図13(a)に示すように、二値画像400の注目画素について、注目画素が黒(第1の階調値)であり且つ注目画素の周囲8画素の少なくともいずれかが白(第2の階調値)の場合、注目画素を白とし、それ以外の場合は注目画素を黒とする処理を、二値画像400の各画素を注目画素として行う。これにより、図13(b)に示すように文字の輪郭画素を白で示す検査画像500を作成する。 In the present embodiment, as shown in FIG. 13A, for a pixel of interest in a binary image 400, the pixel of interest is black (first gradation value) and at least one of the eight pixels surrounding the pixel of interest is In the case of white (second gradation value), the pixel of interest is set to white, and in the other cases, the pixel of interest is set to black. As a result, an inspection image 500 is created in which outline pixels of characters are shown in white, as shown in FIG. 13(b).

一方、本実施形態では、図13(c)に示すように、正のデータについても、同様の輪郭抽出処理を行って正の輪郭画像を得る。ただし、輪郭抽出の際の条件は上記とは異なり、正のデータ(二値画像)の注目画素について、注目画素が黒(第1の階調値)であり且つ注目画素の上下左右の4画素の少なくともいずれかが白(第2の階調値)の場合、注目画素を白とし、それ以外の場合は注目画素を黒とする。これにより、正のデータについても、図13(d)に示すように文字の輪郭画素を白で示す正の輪郭画像Rが作成される。 On the other hand, in the present embodiment, as shown in FIG. 13C, the same contour extraction processing is performed on positive data to obtain a positive contour image. However, the conditions for outline extraction are different from the above. For a target pixel of positive data (binary image), the target pixel is black (first gradation value) and four pixels above, below, left and right of the target pixel are is white (second gradation value), the pixel of interest is white; otherwise, the pixel of interest is black. As a result, as shown in FIG. 13(d), a positive outline image R in which the outline pixels of the character are shown in white is also created for the positive data.

図13(a)と図13(c)の比較で分かるように、輪郭抽出時の条件は、注目画素の上下左右の4画素のみで白の画素を探索する正のデータの方が、注目画素の周囲8画素で白の画素を探索する二値画像400よりも厳しくなっており、そのため正の輪郭画像Rでは、検査画像500よりも輪郭画素の数が少なくなっている。 As can be seen from the comparison between FIGS. 13(a) and 13(c), the condition for extracting the contour is that only the four pixels above, below, to the left and right of the pixel of interest are searched for white pixels. The positive contour image R has fewer contour pixels than the inspection image 500.

真贋判定装置3は、次に、検査画像500の輪郭部分と正の輪郭画像Rの輪郭部分とを比較し、これらの輪郭部分の差異に基づき、真贋判定に用いる判定値を算出する(S410)。 The authenticity determination device 3 then compares the contour portion of the inspection image 500 with the contour portion of the positive contour image R, and calculates a determination value used for authenticity determination based on the difference between these contour portions (S410). .

本実施形態では、まず図14(a)に示すように、検査画像500と正の輪郭画像Rのそれぞれについて、輪郭画素に外接する矩形領域を文字領域t、rとして抽出する。文字領域t、rは、画像(検査画像500、正の輪郭画像R)内で最も左に位置する輪郭画素と最も右に位置する輪郭画素との間を横方向の範囲、画像内で最も上に位置する輪郭画素と最も下に位置する輪郭画素との間を縦方向の範囲とした領域となる。 In this embodiment, first, as shown in FIG. 14A, rectangular regions circumscribing contour pixels are extracted as character regions t and r for each of the inspection image 500 and the positive contour image R. FIG. The character regions t and r are the horizontal range between the leftmost contour pixel and the rightmost contour pixel in the image (inspection image 500, positive contour image R). The vertical range is between the contour pixel located at the bottom and the contour pixel located at the bottom.

真贋判定装置3は、図14(b)に示すように、正の輪郭画像Rの文字領域rの輪郭画素について、文字領域rの原点о(Xr0,Yr0)からのベクトルv(xr,yr)を求める。そして、図14(c)に示すように、検査画像500の文字領域tの原点501(Xt0,Yt0)を始点とする上記ベクトルvの先にある対応画素502を検出する。 As shown in FIG. 14(b), the authenticity determination device 3 extracts a vector v (xr, yr) Ask for Then, as shown in FIG. 14(c), a corresponding pixel 502 ahead of the vector v whose starting point is the origin 501 (Xt0, Yt0) of the character region t of the inspection image 500 is detected.

対応画素502が輪郭画素でない場合、対応画素502を中心とする文字領域tの一定範囲(以下、探索範囲ということがある)において、対応画素502の近傍から外側に向かって順に画素を探索する。具体的な探索順は特に限定されない。そして、最初に検出された輪郭画素と対応画素502の位置の差を差異ベクトルVec(x,y)として記憶部32に記録する。対応画素502が輪郭画素の場合は、(0,0)を差異ベクトルVec(x,y)として記録する。なお原点о(Xr0,Yr0)、原点501(Xt0,Yt0)はそれぞれ文字領域r、tの左上部分の画素とするが、これに限らない。 If the corresponding pixel 502 is not a contour pixel, pixels are sequentially searched outward from the vicinity of the corresponding pixel 502 in a certain range (hereinafter sometimes referred to as a search range) of the character region t centered on the corresponding pixel 502 . A specific search order is not particularly limited. Then, the positional difference between the contour pixel detected first and the corresponding pixel 502 is recorded in the storage unit 32 as a difference vector Vec(x,y). If the corresponding pixel 502 is a contour pixel, (0,0) is recorded as the difference vector Vec(x,y). The origin о (Xr0, Yr0) and the origin 501 (Xt0, Yt0) are assumed to be the upper left pixels of the character regions r and t, respectively, but the invention is not limited to this.

真贋判定装置3は、正の輪郭画像Rの文字領域rの各輪郭画素について上記の手順で差異ベクトルVec(x,y)を算出し、その総和ΣVec(x,y)を求め、Vec(x,y)の平均値avgVec(x,y)を以下の式(3)で算出する。Nは差異ベクトルVecの総数すなわち文字領域rの輪郭画素の数である。
avgVec(x,y)=(1/N)ΣVec(x,y)…(3)
The authenticity determination device 3 calculates the difference vector Vec(x, y) for each contour pixel of the character region r of the positive contour image R by the above procedure, obtains the sum ΣVec(x, y), and obtains Vec(x , y) is calculated by the following equation (3). N is the total number of difference vectors Vec, ie, the number of contour pixels in the character region r.
avgVec(x,y)=(1/N)ΣVec(x,y) (3)

真贋判定装置3は、avgVecの両要素x,yの絶対値が0.5未満であれば処理を終了し、当該avgVecを得た時の差異ベクトルVec(x,y)の長さの平均値に100を掛けたものを判定値Resultとし、判定値Resultを以下の式(4)により算出する。
Result=(100/N)Σ(Vec(x)2+Vec(y)2)1/2…(4)
If the absolute values of both x and y elements of avgVec are less than 0.5, the authenticity determination device 3 terminates the process, and sets the average value of the length of the difference vector Vec(x, y) when obtaining the avgVec to 100 The result obtained by multiplying by is set as the determination value Result, and the determination value Result is calculated by the following formula (4).
Result=(100/N)Σ(Vec(x) 2 +Vec(y) 2 ) 1/2 … (4)

一方、真贋判定装置3は、avgVecの要素x,yのいずれかあるいは双方の絶対値が0.5以上の場合、図14(d)に示すように、検査画像500の原点501を、avgVec(x,y)の各要素x,yを四捨五入等により整数化したベクトルIntavgVec(x,y)分だけ補正(オフセット)し、前記の手順により正の輪郭画像Rの文字領域rの各輪郭画素について差異ベクトルVec(x,y)を再度算出する。そして、これらの差異ベクトルVec(x,y)から式(4)により判定値Resultを算出する。なお、式(4)では差異ベクトルVec(x,y)の長さの平均値に100を掛けているが、100を掛けない値を判定値Resultとして用いることもできる。 On the other hand, when the absolute value of either or both of the elements x and y of avgVec is 0.5 or more, the authenticity determination device 3 sets the origin 501 of the inspection image 500 to avgVec(x, y) is corrected (offset) by the vector IntavgVec(x, y) obtained by rounding off each element x, y, and using the above procedure, a difference vector Calculate Vec(x,y) again. Then, the determination value Result is calculated from these difference vectors Vec(x, y) according to Equation (4). Although the average value of the lengths of the difference vectors Vec(x,y) is multiplied by 100 in Equation (4), a value that is not multiplied by 100 can also be used as the determination value Result.

S405~S410の処理は、S404の解像度変換で得た3つのグレースケール画像20’(図10(b)参照)について行われ、真贋判定装置3は、各グレースケール画像20’について得た判定値Resultのうち最も小さい値を最終的な判定値として決定し、その判定値Resultを利用した真贋判定を行う(S411)。真贋判定の手順については後述する。 The processing of S405 to S410 is performed on the three grayscale images 20' (see FIG. 10B) obtained by the resolution conversion of S404, and the authenticity determination device 3 determines the determination value obtained for each grayscale image 20'. The smallest value of Result is determined as the final determination value, and authenticity determination is performed using the determination value Result (S411). A procedure for determining authenticity will be described later.

判定値Resultの基本的な算出手順については上記の通りであるが、S410では、正の輪郭画像Rの文字領域rと検査画像500の文字領域tのサイズの違いを考慮し、ベクトルvや原点501の位置(Xt0,Yt0)の補正を行うことも望ましい。 The basic procedure for calculating the determination value Result is as described above. It is also desirable to correct the position (Xt0, Yt0) of 501 .

例えばベクトルvの補正については、両文字領域r、tのサイズの違いを、横方向の倍率magXおよび縦方向の倍率magYとして下式(5)、(6)により算出し、magXとmagYのうち1に近い方を比較倍率magとして求める。
magX=(文字領域tの横方向のサイズ)/(文字領域rの横方向のサイズ)…(5)
magY=(文字領域tの縦方向のサイズ)/(文字領域rの縦方向のサイズ)…(6)
For example, for correction of vector v, the difference in size between both character regions r and t is calculated as horizontal magnification magX and vertical magnification magY using the following equations (5) and (6). The one closer to 1 is obtained as the comparison magnification mag.
magX=(horizontal size of character area t)/(horizontal size of character area r) (5)
magY=(Vertical size of character area t)/(Vertical size of character area r) (6)

そして、図15に示すように、検査画像500の文字領域t内で対応画素502を検出する際に用いるベクトルv(xr,yr)を、各要素xr,yrに比較倍率magを掛けたベクトルv・magとして補正する。なおベクトルv・magの各要素(xr・mag,yr・mag)については、四捨五入等による整数化を行う。検査画像500の文字領域tの原点501に関しても、上記の比較倍率magを考慮した位置の補正を行うことができ、例えば比較倍率magの値に応じて、原点501の位置が文字領域tの中心に近づくあるいは文字領域tの中心から遠ざかるようにオフセットを行う。 Then, as shown in FIG. 15, a vector v(xr, yr) used for detecting the corresponding pixel 502 in the character region t of the inspection image 500 is obtained by multiplying each element xr, yr by the comparison magnification mag.・Correct as mag. Each element (xr.mag, yr.mag) of the vector v.mag is rounded to an integer. The position of the origin 501 of the character region t in the inspection image 500 can also be corrected in consideration of the comparison magnification mag. or away from the center of the character region t.

その他、文字領域tにおける画素の探索(図14(c)参照)に関しても、文字領域tの輪郭画素のそれぞれについて、検出回数(差異ベクトルVecの算出対象となった回数)を記録するようにし、探索時には、探索対象の画素が輪郭画素であることに加え、当該画素の検出回数が所定値以下であることを検出条件としてもよい。例えば上記の所定値を2とする場合、検出回数が3以上の画素についてはそれが輪郭画素であっても差異ベクトルVecの算出対象として検出せず、前記の探索順に従って次の画素を探索する。 In addition, regarding the search for pixels in the character region t (see FIG. 14C), the number of detections (the number of times the difference vector Vec is calculated) is recorded for each contour pixel in the character region t. At the time of searching, the detection condition may be that the pixel to be searched is a contour pixel and that the number of times the pixel is detected is equal to or less than a predetermined value. For example, if the above predetermined value is 2, a pixel with a detection count of 3 or more is not detected as a target for calculation of the difference vector Vec even if it is a contour pixel, and the next pixel is searched according to the search order. .

また、探索範囲を全て探索し終わっても差異ベクトルVecの算出対象の輪郭画素を検出できなかった場合には、例えば差異ベクトルVec(x,y)を、輪郭画素を検出できなかった回数がその探索時も含めて偶数回の場合(8,8)、奇数回の場合(-8,-8)と記録することができる。こうして同絶対値、異符号の値を偶奇に応じて記録することにより、差異ベクトルVecの総和ΣVec(x,y)を算出する際の影響を小さくできる。なお絶対値は探索範囲のサイズ等を考慮して定めることができ、上記のように8に限定されることはない。また探索範囲の大きさ、形状等も限定されず、例えば形状に関しては、探索範囲を正方形状の範囲としてもよいし、円形の範囲としてもよい。 If the contour pixels for which the difference vector Vec is to be calculated cannot be detected even after the entire search range has been searched, the difference vector Vec(x, y), for example, is It can be recorded as (8, 8) for even times and (-8, -8) for odd times, including search times. In this way, by recording the values of the same absolute value and the opposite sign according to whether they are even or odd, it is possible to reduce the influence when calculating the sum ΣVec(x, y) of the difference vectors Vec. Note that the absolute value can be determined in consideration of the size of the search range, etc., and is not limited to 8 as described above. Also, the size, shape, etc. of the search range are not limited. For example, regarding the shape, the search range may be a square range or a circular range.

(3-2.判定値Resultを利用した真贋判定の手順)
前記したように、S411(図8参照)では判定値Resultを利用した真贋判定を行う。この判定値ResultはS401で作成したグレースケール画像20から最終的に得られたものであるが、本実施形態では必要に応じてS401で作成したR画像、B画像も判定に利用するので、その手順について以下説明する。
(3-2. Authenticity determination procedure using determination value Result)
As described above, in S411 (see FIG. 8), authenticity determination is performed using the determination value Result. This determination value Result is finally obtained from the grayscale image 20 created in S401. The procedure is described below.

図16は、S411における真贋判定の手順を示すフローチャートである。本実施形態では、判定値Resutを所定の基準値と比較し、判定値Resultが基準値より小さい場合(S4110;YES)、IDカード10を真とする(S4111)。基準値は判定精度等を考慮して適宜定めることができる。 FIG. 16 is a flow chart showing the authenticity determination procedure in S411. In this embodiment, the judgment value Resut is compared with a predetermined reference value, and if the judgment value Result is smaller than the reference value (S4110; YES), the ID card 10 is determined to be true (S4111). The reference value can be appropriately determined in consideration of determination accuracy and the like.

一方、判定値Resutが基準値以上の場合(S4110;NO)は、IDカード10を真とはしない。ただし本実施形態では、図17に示すように、IDカード10の撮影画像へのホログラムの映り込みにより二値画像400の文字が大きく欠け、判定値Resultを誤算出した可能性を考慮し、判定値Resultが一定値以上の場合(S4112;YES)は、B画像についてS402~S410の処理を行って判定値Resultを算出する(S4113)。 On the other hand, if the judgment value Resut is greater than or equal to the reference value (S4110; NO), the ID card 10 is not judged true. However, in the present embodiment, as shown in FIG. 17, the character of the binary image 400 is greatly missing due to the reflection of the hologram in the photographed image of the ID card 10, and the judgment value Result may be miscalculated. If the value Result is equal to or greater than the predetermined value (S4112; YES), the processing of S402 to S410 is performed for the B image to calculate the determination value Result (S4113).

これは、IDカード10の撮影画像のRGB成分をグレースケール化したグレースケール画像20とは異なり、IDカード10の撮影画像の個々の色成分、特にR成分やB成分を見た場合には、ホログラムの色が現れず、文字への影響が少ないことがあるためである。例えば撮影画像におけるホログラムの色が赤である場合、撮影画像のB成分を見た場合に文字への影響が少なくなる。上記の一定値は基準値より大きな値とし、具体的な値は判定精度等を考慮して適宜定めることができる。 This is different from the grayscale image 20 obtained by converting the RGB components of the photographed image of the ID card 10 into grayscale. This is because the color of the hologram may not appear and the characters may be less affected. For example, if the color of the hologram in the captured image is red, the characters will be less affected when viewing the B component of the captured image. The above constant value is set to a value larger than the reference value, and a specific value can be appropriately determined in consideration of determination accuracy and the like.

真贋判定装置3は、S4113により得られた判定値Resultが上記の一定値以上でない場合(S4114;NO)、その判定値Resultを所定の基準値と比較し、判定値Resultが基準値より小さい場合(S4115;YES)、IDカード10を真とする(S4116)。 If the judgment value Result obtained in S4113 is not equal to or greater than the predetermined value (S4114; NO), the authentication device 3 compares the judgment value Result with a predetermined reference value, and if the judgment value Result is smaller than the reference value (S4115; YES), the ID card 10 is made true (S4116).

なお、S4112で判定値Resultが一定値より小さい場合(S4112;NO)およびS4115で判定値Resultが基準値以上の場合(S4115;NO)は、いずれもIDカード10を偽とする(S4117)。 If the determination value Result is smaller than a certain value in S4112 (S4112; NO) and if the determination value Result is greater than or equal to the reference value in S4115 (S4115; NO), the ID card 10 is false (S4117).

一方、S4114で判定値Resultが一定値以上の場合(S4114;YES)は、さらに、R画像についてS402~S410の処理を行って判定値Resultを算出し(S4118)、グレースケール画像20、B画像、R画像から得られた判定値Resultのうち最も小さいものを最終判定値として決定する(S4119)。 On the other hand, if the determination value Result is equal to or greater than the predetermined value in S4114 (S4114; YES), the processing of S402 to S410 is further performed for the R image to calculate the determination value Result (S4118), and the grayscale image 20 and the B image are calculated. , and R image, the smallest value is determined as the final determination value (S4119).

そして、その判定値Resultが基準値より小さい場合(S4115;YES)、IDカード10を真とし(S4116)、判定値Resultが基準値以上の場合(S4115;NO)はIDカード10を偽とする(S4117)。 When the judgment value Result is smaller than the reference value (S4115; YES), the ID card 10 is made true (S4116), and when the judgment value Result is equal to or greater than the reference value (S4115; NO), the ID card 10 is made false. (S4117).

以上説明したように、本実施形態では、IDカード10に形成される文字のフォントが予め定められていることを利用し、IDカード10の所定範囲に形成された検査対象の文字の輪郭部分を正の文字の輪郭部分と比較して真贋判定を行うことで、検査対象の文字が所定のフォントで形成された真のIDカード10と、検査対象の文字が所定のフォント以外のフォントで形成された偽のIDカード10とを好適に判別できる。本実施形態の真贋判定方法は、特に、ホログラムなどの偽造防止策がとられているため単純なコピーが難しいIDカード10に対して有効であり、券面を一から作成するような変造が行われた偽のIDカード10を好適に判別できる。 As described above, in this embodiment, by utilizing the fact that the font of characters formed on the ID card 10 is predetermined, the outline portion of the character to be inspected formed in a predetermined range of the ID card 10 is By performing authenticity determination by comparing with the contour portion of the positive character, the true ID card 10 in which the characters to be inspected are formed in a predetermined font and the characters to be inspected are formed in a font other than the predetermined font. A fake ID card 10 can be suitably discriminated. The authenticity determination method of the present embodiment is particularly effective for the ID card 10 that is difficult to copy simply because counterfeiting prevention measures such as holograms are taken. A fake ID card 10 can be suitably discriminated.

また本実施形態では検査対象の文字をプレ印刷部分の文字としている。プレ印刷部分の文字については、どの範囲にどの文字が形成されるかが予め決まっているので、比較対象となる正の文字が予め分かっており、正のデータが少数で済む。また形状面での比較を行うことにより、フォントが異なる場合だけでなく、文字自体が異なる場合にも偽のIDカード10として検出できる。 In this embodiment, the characters to be inspected are the characters in the pre-printed portion. As for the characters in the pre-printed portion, since it is predetermined which characters are to be formed in which range, the positive characters to be compared are known in advance, and only a small number of positive data are required. Further, by comparing the shapes, it is possible to detect as a fake ID card 10 not only when the font is different, but also when the characters themselves are different.

また本実施形態では、図14等で説明した手法により算出した差異ベクトルVecにより、検査対象の文字の輪郭部分と正の文字の輪郭部分との差異を適切に評価し、真贋判定を好適に行うことができる。 In addition, in this embodiment, the difference between the outline portion of the character to be inspected and the outline portion of the positive character is appropriately evaluated using the difference vector Vec calculated by the method described with reference to FIG. be able to.

ここで、図14等で説明した差異ベクトルVecの算出方法は、正の文字の輪郭画素に対応する検査対象の文字領域tの画素を探索するものであるため、画素の探索回数が正の文字の輪郭画素の数に対応し、検査対象の文字の輪郭画素の数が多ければ1回の探索が早期に終了する。従って、図13等で説明したように、厳しい基準により正の文字の輪郭画素を少なくする一方、緩めの基準により検査対象の文字の輪郭画素を多くすることで、真贋判定を高速に行い、且つ真のIDカード10を偽と誤判定するのを抑制できる。 Here, since the calculation method of the difference vector Vec explained in FIG. , and if the number of contour pixels of the character to be inspected is large, one search is completed early. Therefore, as described with reference to FIG. 13 and the like, the number of contour pixels of positive characters is reduced according to a strict criterion, while the number of contour pixels of characters to be inspected is increased according to a loose criterion. It is possible to suppress erroneous determination of a true ID card 10 as false.

しかしながら、本発明は以上の実施形態で説明したものに限らない。例えば本実施形態では口座開設時の本人確認として真贋判定を行うことについて例示したが、本実施形態の真贋判定の適用場面あるいは適用目的は特に限定されない。 However, the present invention is not limited to those described in the above embodiments. For example, in the present embodiment, authenticity determination is performed as personal identification when opening an account, but the application scene or application purpose of the authenticity determination of the present embodiment is not particularly limited.

また本実施形態では、検査対象の文字をプレ印刷部分の文字としたが、オンデマンド情報の文字としてもよい。この場合、検査対象の文字を含む撮影画像の所定範囲について既知のOCR(Optical Character Recognition)処理を行って文字を認識したうえで、当該文字に対応する正のデータを真贋判定に用いる。 In this embodiment, the characters to be inspected are the characters of the pre-printed portion, but they may be the characters of the on-demand information. In this case, after performing known OCR (Optical Character Recognition) processing on a predetermined range of a photographed image including characters to be inspected to recognize the characters, positive data corresponding to the characters are used for authenticity determination.

ただし、オンデマンド情報に関しては、撮影画像の所定範囲に形成される文字が個々のIDカード10によって異なるので、準備すべき正のデータが多くなる。しかしながら、オンデマンド情報としては、生年月日など0から9の数字のみ形成される範囲や、AからZのアルファベットのみ形成される範囲も存在するので、当該範囲の文字を真贋判定に用いる場合は、正のデータが比較的少数で済む。 However, regarding the on-demand information, since the characters formed in the predetermined range of the photographed image differ depending on the individual ID card 10, the amount of positive data to be prepared increases. However, as on-demand information, there are ranges in which only numbers 0 to 9 such as date of birth are formed, and ranges in which only alphabets A to Z are formed. , requiring relatively few positive data.

また本実施形態では、S407(図8参照)での文字画像300の二値化にあたり、二値化時の黒画素の数を正のデータの黒画素の数と比較することにより複数の閾値のなかから最終的な閾値を定めたが、全ての閾値あるいはそのうち二値化時の黒画素の数が正のデータの黒画素の数に近い複数の閾値により二値化を行った各二値画像について、前記した手順により式(4)による判定値Resultの算出まで行い、判定値Resultが最も小さいものを最終的な閾値として決定しても良い。 Further, in this embodiment, when binarizing the character image 300 in S407 (see FIG. 8), the number of black pixels at the time of binarization is compared with the number of black pixels of positive data to obtain a plurality of threshold values. Each binary image was binarized using all thresholds or a plurality of thresholds in which the number of black pixels at the time of binarization is close to the number of black pixels of positive data. , the decision value Result may be calculated according to the formula (4) according to the procedure described above, and the smallest decision value Result may be determined as the final threshold value.

また本実施形態では検査対象の文字を1つとしているが、検査対象の文字を複数とし、全ての文字について前記の真贋判定手順でIDカード10が真とされるか、あるいは、IDカード10が真とされる文字が所定数以上の場合に、IDカード10が真であると最終的に決定してもよい。 In this embodiment, only one character is inspected, but a plurality of characters are inspected. A final determination that the ID card 10 is true may be made if a predetermined number or more of the characters are true.

以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person skilled in the art can conceive of various modifications or modifications within the scope of the technical ideas disclosed in the present application, and these also belong to the technical scope of the present invention. Understood.

1:真贋判定システム
3:真贋判定装置
5:ユーザ端末
10:IDカード
301:受信手段
302:真贋判定手段
1: Authenticity determination system 3: Authenticity determination device 5: User terminal 10: ID card 301: Receiving means 302: Authenticity determination means

Claims (7)

本人確認証の真贋判定装置であって、
前記本人確認証を撮影した撮影画像を用い、前記本人確認証の所定範囲に形成された検査対象の文字の輪郭部分を、正の文字の輪郭部分と比較することにより、前記本人確認証の真贋判定を行う真贋判定手段を有することを特徴とする真贋判定装置。
A personal identification certificate authenticity determination device,
Using a photographed image of the personal identification card, the contour portion of the character to be inspected formed in a predetermined range of the personal identification card is compared with the contour portion of the positive character to verify the authenticity of the personal identification card. An authenticity determination device comprising an authenticity determination means for performing determination.
検査対象の文字は、前記本人確認証のプレ印刷部分の文字であることを特徴とする請求項1記載の真贋判定装置。 2. The authenticity determination apparatus according to claim 1, wherein the characters to be inspected are characters of a pre-printed portion of said personal identification card. 前記所定範囲は、前記本人確認証のオンデマンド情報として、数字またはアルファベットが形成される範囲であることを特徴とする請求項1記載の真贋判定装置。 2. The authenticity determination apparatus according to claim 1, wherein the predetermined range is a range in which numbers or alphabets are formed as the on-demand information of the personal identification card. 前記真贋判定手段は、
正の文字の文字領域の画像において、原点から輪郭画素までのベクトルを算出し、
検査対象の文字の文字領域の画像において、原点を始点とする前記ベクトルの先にある対応画素を検出し、
前記対応画素が輪郭画素でない場合、前記対応画素の外側の範囲の画素を探索することで検出された輪郭画素と前記対応画素の位置の差を差異ベクトルとして算出し、
前記差異ベクトルに基づく判定値により、前記本人確認証の真贋判定を行うことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の真贋判定装置。
The authenticity determination means is
Calculate a vector from the origin to the contour pixel in the image of the character area of the positive character,
Detecting a corresponding pixel ahead of the vector starting from the origin in an image of the character area of the character to be inspected,
if the corresponding pixel is not a contour pixel, calculating as a difference vector a positional difference between the contour pixel detected by searching for pixels outside the corresponding pixel and the corresponding pixel;
4. The authenticity determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein the authenticity determination of the identification card is performed based on the determination value based on the difference vector.
検査対象の文字の輪郭画素は、
当該文字を第1の階調値、背景を第2の階調値とした二値画像において、注目画素が第1の階調値であり且つ注目画素の周囲8画素の少なくともいずれかが第2の階調値である場合、注目画素を第2の階調値とし、それ以外の場合、注目画素を第1の階調値とする処理を行うことで、第2の階調値の画素として得られ、
正の文字の輪郭画素は、
当該文字を第1の階調値、背景を第2の階調値とした二値画像において、注目画素が第1の階調値であり且つ注目画素の上下左右の4画素の少なくともいずれかが第2の階調値である場合、注目画素を第2の階調値とし、それ以外の場合、注目画素を第1の階調値とする処理を行うことで、第2の階調値の画素として得られることを特徴とする請求項4記載の真贋判定装置。
The contour pixels of the character to be examined are
In a binary image in which the character has the first gradation value and the background has the second gradation value, the pixel of interest has the first gradation value and at least one of the eight pixels surrounding the pixel of interest has the second gradation value. If the gradation value of obtained,
The contour pixels of a positive character are
In a binary image in which the character has the first gradation value and the background has the second gradation value, the pixel of interest has the first gradation value and at least one of the four pixels above, below, to the left and right of the pixel of interest has If it is the second gradation value, the target pixel is set to the second gradation value, otherwise, the target pixel is set to the first gradation value, thereby obtaining the second gradation value. 5. The authenticity determination device according to claim 4, wherein the information is obtained as pixels.
前記真贋判定装置は、前記撮影画像をユーザ端末から受信する受信手段を有することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれかに記載の真贋判定装置。 6. The authenticity determination device according to any one of claims 1 to 5, further comprising receiving means for receiving the photographed image from a user terminal. コンピュータを、
本人確認証の真贋判定装置であって、
前記本人確認証を撮影した撮影画像を用い、前記本人確認証の所定範囲に形成された検査対象の文字の輪郭部分を、正の文字の輪郭部分と比較することにより、前記本人確認証の真贋判定を行う真贋判定手段を有する真贋判定装置として機能させるためのプログラム。
the computer,
A personal identification certificate authenticity determination device,
Using a photographed image of the personal identification card, the contour portion of the character to be inspected formed in a predetermined range of the personal identification card is compared with the contour portion of the positive character to verify the authenticity of the personal identification card. A program for functioning as an authenticity judging device having authenticity judging means for judging.
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