JP3220178B2 - Image processing device - Google Patents

Image processing device

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JP3220178B2
JP3220178B2 JP11583391A JP11583391A JP3220178B2 JP 3220178 B2 JP3220178 B2 JP 3220178B2 JP 11583391 A JP11583391 A JP 11583391A JP 11583391 A JP11583391 A JP 11583391A JP 3220178 B2 JP3220178 B2 JP 3220178B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置に関し、例
えば被複写対象物の画像認識機能を備えた画像処理装置
に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to an image processing apparatus having an image recognition function for an object to be copied.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来の白黒複写機やカラー複写機は原画
そのものをいかに忠実にコピーできるかが特に重要なポ
イントとして開発されていた。
2. Description of the Related Art Conventional black-and-white copiers and color copiers have been developed with particular importance as to how faithfully the original image itself can be copied.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、コ
ピーによって画像イメージの再生が単に忠実に実行され
るため以下のごとく欠点があつた。すなわち、(1)何
でもコピーできてしまうため、本来コピーしてはならぬ
もの、例えば、紙幣や有価証券等の原稿を容易にコピー
してしまう欠点、(2)個人に特定の権利があつて、通
常の条件下ではコピーが許されていないものも容易にコ
ピーされてしまうという欠点、である。
However, since reproduction of an image is simply performed faithfully by copying, there are the following drawbacks. That is, (1) a disadvantage that an original that can not be copied, for example, a bill such as a bill or a security, can be easily copied because anything can be copied; Another disadvantage is that, under normal conditions, a copy for which copying is not permitted is easily copied.

【0004】本発明は、上述の課題を解決するためにな
されたものであり、所定のシンボルを有する画像に対す
る出力を制御可能とするとともに、特定情報の存在を検
出することにより複写を好適に制御可能な画像処理装置
及び画像処理方法を提供することを目的とする。例え
ば、原稿が有するシンボルの種類に応じて、その出力方
法を制御可能な画像処理装置を提供することを目的とす
る。また、原稿画像内のシンボルが多少変形していた場
合であっても、該シンボルを精度良く検出してその出力
方法を制御可能な画像処理装置を提供することを目的と
する。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and enables control of output to an image having a predetermined symbol, and appropriately controls copying by detecting the presence of specific information. It is an object of the present invention to provide a possible image processing device and image processing method. For example, an object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of controlling an output method according to the type of a symbol included in a document. It is another object of the present invention to provide an image processing apparatus capable of accurately detecting a symbol in a document image and controlling an output method even if the symbol is slightly deformed.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上述した目的を達成する
ため、本発明に係る画像処理装置は、不可視の所定のシ
ンボルが埋め込まれた原稿画像に対応した画像データを
入力する入力手段と、前記入力手段で入力した画像デー
タから前記不可視のシンボルを認識し、その種類を判定
する認識手段と、前記認識手段で認識したシンボルの種
類に対応して前記入力手段で入力した画像データの出力
方法を決定する決定手段と、前記決定手段で決定した出
力方法に従って出力処理を行う出力手段と、を有するこ
とを特徴とする。また、不可視の所定のシンボルを含む
原稿画像に対応した画像データをライン単位で入力する
入力手段と、前記入力手段で入力した1ラインの画像デ
ータの各ビット毎に、予めバックプロゲーション法で決
定されている各ビットに対応した重み情報を用いて演算
を行い、規格化された信号を出力する演算手段と、前記
演算手段から出力される複数ライン分の規格化信号に基
づいて分析を行って前記不可視のシンボルを認識し、そ
の種類を判定するニューラルネットワークを有する認識
手段と、前記認識手段の認識結果に応じて前記入力手段
で入力した画像データの出力方法を決定する決定手段
と、前記決定手段で決定した出力方法に従って出力処理
を行う出力手段と、を有することを特徴とする。
In order to achieve the above-mentioned object, an image processing apparatus according to the present invention comprises: input means for inputting image data corresponding to a document image in which predetermined invisible symbols are embedded; Recognition means for recognizing the invisible symbol from the image data input by the input means and determining the type thereof, and a method of outputting the image data input by the input means corresponding to the type of the symbol recognized by the recognition means. It is characterized by comprising a deciding means for deciding, and an output means for performing output processing according to the output method decided by the deciding means. An input unit for inputting image data corresponding to a document image including a predetermined invisible symbol on a line-by-line basis, and a back-propagation method for each bit of one line of image data input by the input unit. An operation is performed using the weight information corresponding to each bit that has been performed, and an analysis unit that outputs a standardized signal, and analyzes based on a plurality of lines of standardized signals output from the operation unit. Recognizing means having a neural network for recognizing the invisible symbols and determining the type thereof; determining means for determining an output method of image data input by the input means according to a recognition result of the recognizing means; Output means for performing output processing in accordance with the output method determined by the means.

【0006】[0006]

【作用】かかる構成によれば、入力手段は不可視の所定
のシンボルが埋め込まれた原稿画像に対応した画像デー
タを入力し、認識手段は前記入力手段で入力した画像デ
ータから前記不可視のシンボルを認識してその種類を判
定し、決定手段は前記認識手段で認識したシンボルの種
類に対応して前記入力手段で入力した画像データの出力
方法を決定し、出力手段は前記決定手段で決定した出力
方法に従って出力処理を行なう。また、他の構成によれ
ば、入力手段は不可視の所定のシンボルを含む原稿画像
に対応した画像データをライン単位で入力し、演算手段
は前記入力手段で入力した1ラインの画像データの各ビ
ット毎に、予めバックプロパゲーション法で決定されて
いる各ビットに対応した重み情報を用いて演算を行って
規格化された信号を出力し、ニューラルネットワークを
有する認識手段は前記演算手段から出力される複数ライ
ン分の規格化信号に基づいて分析を行って前記不可視の
シンボルを認識してその種類を判定し、決定手段は前記
認識手段の認識結果に応じて前記入力手段で入力した画
像データの出力方法を決定し、出力手段は前記決定手段
で決定した出力方法に従って出力処理を行う。
According to this structure, the input means inputs image data corresponding to the original image in which the predetermined invisible symbols are embedded, and the recognition means recognizes the invisible symbols from the image data input by the input means. And determining the type of the image data. The determining means determines an output method of the image data input by the input means in accordance with the type of the symbol recognized by the recognition means, and the output means determines the output method determined by the determining means. The output processing is performed according to. According to another configuration, the input unit inputs image data corresponding to the original image including the invisible predetermined symbol in line units, and the arithmetic unit inputs each bit of the one-line image data input by the input unit. For each time, a standardized signal is output by performing an operation using the weight information corresponding to each bit determined in advance by the back propagation method, and a recognition unit having a neural network is output from the operation unit. An analysis is performed based on the standardized signals for a plurality of lines to recognize the invisible symbol and determine its type, and the determining unit outputs the image data input by the input unit according to the recognition result of the recognition unit. The output means performs an output process according to the output method determined by the determination means.

【0007】[0007]

【実施例】以下に添付図面を参照して、本発明に係る好
適な一実施例を詳細に説明する。以下に実施例の本発明
の適用例として、複写機を示すが、本発明はこれに限定
されるものではなく、プリンタや通信機器等の種々の装
置に適用可能である。また以下の説明では、紙幣、商品
券、有価証券等の原稿を特定原稿とする。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A preferred embodiment according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. A copying machine will be described below as an application example of the present invention in the embodiment, but the present invention is not limited to this, and can be applied to various devices such as a printer and a communication device. Further, in the following description, a document such as a bill, a gift certificate, a security, and the like will be referred to as a specific document.

【0008】<第1の実施例>図1は本発明の第1の実
施例による偽造防止方法について説明する図である。同
図において、(a)、(b)、(c)は3つの異った偽
造防止用のシンボルをそれぞれ示す。ここで言う偽造防
止とは、上記特定原稿の複写にとどまらず、社内公報や
私物等の原稿も含む。それぞれの原稿には、図示のごと
く、反射率の異った領域α1 〜α3 、β1 〜β3 が存在
し、一方のα1 〜α3 の各領域がシンボルを示してい
る。このα1 〜α3 の各領域の形状を判定することによ
って、それぞれの偽造防止用のシンボルを抽出する。
(a)の場合には“十”の形状を有したシンボル、
(b)の場合には“X”の形状を有したシンボル、
(c)の場合には“○”の形状を有したシンボルがそれ
ぞれ示されている。
<First Embodiment> FIG. 1 is a diagram for explaining a forgery prevention method according to a first embodiment of the present invention. In the figure, (a), (b) and (c) show three different forgery prevention symbols, respectively. The forgery prevention referred to here includes not only copying of the specific manuscript, but also manuscripts such as company gazettes and personal items. As shown in the figure, each document has areas α1 to α3 and β1 to β3 having different reflectances, and one of the areas α1 to α3 indicates a symbol. By determining the shape of each of the areas α1 to α3, forgery prevention symbols are extracted.
In the case of (a), a symbol having a “ten” shape,
In the case of (b), a symbol having the shape of “X”,
In the case of (c), symbols each having a shape of “” ”are shown.

【0009】各々の原稿上には、それぞれ被偽造防止対
象物(例えば被著作権対象物がある)の画像イメージが
実際には印刷されている。本実施例の複写機はラインセ
ンサで全画面をはじからスキャンする。各原稿上のシン
ボルは、例えば赤外光の領域の反射率を変えておく。セ
ンサで赤外域の波長の信号にも感光する種類のセンサ
(例えばCCDセンサ)を用いておけば、目視ではそれ
らのシンボルは判定できなくても、上記センサで原稿上
をスキャンすることによって、それら2領域の反射率の
差の情報を含んだ電気信号を得ることができる。
On each document, an image of a forgery-prevented object (for example, a copyrighted object) is actually printed. The copier of this embodiment scans the entire screen from the beginning with a line sensor. For the symbol on each document, for example, the reflectance of the infrared light region is changed. By using a sensor (such as a CCD sensor) of a type that is sensitive to signals of wavelengths in the infrared region, even if the symbols cannot be determined by visual inspection, the above-mentioned sensor scans the original and scans them. It is possible to obtain an electric signal including information on the difference between the reflectances of the two regions.

【0010】図2は本発明に係る画像処理装置を適用し
た第1の実施例の構成を示すブロツク図である。同図に
おいて、1は原稿で、2はnビットのラインセンサであ
り、7はシリアル信号入力型のニユーロ素子で、ライン
センサ2のシリアル信号出力端子に自身の入力を接続し
ている。3はサンプルホールド(以下「S/H」とい
う)回路で、ニューロ素子7の出力端子を自身の入力端
子に接続している。4はニューラルネツトワークで、S
/H回路3のm本のホールド信号出力端子に自身のm本
の入力端子を接続している。5は本装置全体の制御を行
うCPUで、ニューラルネツトワーク4の3本の出力端
子を自身の入力端子に接続している。また6は紙面上に
照射される赤外域のスペクトルを含んだ光源である。ま
た8は制御信号バス及びクロックラインで、ラインセン
サ2、S/H回路3、ニューラルネットワーク4、CP
U5、ニューロ素子7の制御端子に接続されている。9
は警報装置、10は電源制御装置、11はプリンタ装置
である。12,13,14は各警報装置9、電源制御装
置10、プリンタ装置11とCPU5との間で信号を伝
送する信号線である。
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a first embodiment to which the image processing apparatus according to the present invention is applied. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a document, 2 denotes an n-bit line sensor, and 7 denotes a serial signal input type neuro sensor, which has its own input connected to a serial signal output terminal of the line sensor 2. Reference numeral 3 denotes a sample hold (hereinafter, referred to as "S / H") circuit, which connects the output terminal of the neuro element 7 to its own input terminal. 4 is a neural network, S
/ H circuit 3 has its own m input terminals connected to the m hold signal output terminals. Reference numeral 5 denotes a CPU for controlling the entire apparatus, and connects three output terminals of the neural network 4 to its own input terminal. Reference numeral 6 denotes a light source including a spectrum in the infrared region irradiated on the paper surface. Reference numeral 8 denotes a control signal bus and a clock line, which are a line sensor 2, an S / H circuit 3, a neural network 4, and a CP.
U5 is connected to the control terminal of the neuro element 7. 9
Denotes an alarm device, 10 denotes a power control device, and 11 denotes a printer device. Reference numerals 12, 13, and 14 denote signal lines for transmitting signals between the alarm device 9, the power supply control device 10, the printer device 11, and the CPU 5.

【0011】次に、第1実施例の動作について説明す
る。
Next, the operation of the first embodiment will be described.

【0012】図5は第1の実施例による偽造防止用のコ
ピー動作を説明するフローチヤートである。
FIG. 5 is a flowchart for explaining a copy operation for preventing forgery according to the first embodiment.

【0013】本複写機は2のラインセンサを用いて原稿
1上をスキヤンし、ラインセンサ2は光源6よりの原稿
1上の反射光量を電気信号に変換する(ステツプS
1)。その変換された電気信号はシリアル信号で1ライ
ン分の信号がnビットに分解され、ラインセンサ2から
出力され、ニューロ素子7は各ビット信号とそのビット
に対応した重み情報の積をとり、さらにnビット分の信
号積の和をシグモイド関数で規格化した信号をその出力
端子に出力する(ステツプS2)。各ラインごとのその
規格化された出力信号がS/H回路3に順次独立にサン
プルホールドされ、全原稿面をmラインでラインセンサ
がスキヤンした後得られる上記mケの規格化された信号
がライン別にS/H回路3でサンプルホールドすると、
ニューラルネットワーク4がその信号から赤外線反射率
の分析を行い、3つの出力端子に分析結果を出力する
(ステツプS3)。その判定結果をCPU5がその入力
ポートより読み込み、原稿上の情報の意味を判定する
(ステツプS4)。なお、全体の信号の制御はCPU5
が信号ライン8を通して実行するものとする。
The copying machine scans the original 1 using two line sensors, and the line sensor 2 converts the amount of light reflected from the light source 6 on the original 1 into an electric signal (step S).
1). The converted electric signal is a serial signal in which a signal for one line is decomposed into n bits and output from the line sensor 2. The neuro element 7 takes a product of each bit signal and weight information corresponding to the bit, and A signal obtained by normalizing the sum of n-bit signal products by a sigmoid function is output to its output terminal (step S2). The standardized output signals for each line are sequentially sampled and held by the S / H circuit 3 independently, and the m standardized signals obtained after the line sensor scans the entire original surface with m lines are obtained. When sample and hold by S / H circuit 3 for each line,
The neural network 4 analyzes the infrared reflectance from the signal and outputs the analysis result to three output terminals (step S3). The CPU 5 reads the determination result from the input port, and determines the meaning of the information on the document (step S4). The control of the entire signal is performed by the CPU 5.
Are executed through the signal line 8.

【0014】図3は第1の実施例によるニューラルネッ
トワーク4の中味の構造を示す図である。図3に示す様
に、ニューラルネットワーク4は入力層、中間層そして
出力層の3層構造となっており、2×m+3ケのニュー
ロン素子の接続によって構成され、重み情報はあらかじ
めバックプロパゲーション法で決定されている。ここで
は赤外線反射率の分析を行つており、その方法は図1の
説明に従う。
FIG. 3 is a diagram showing the contents of the neural network 4 according to the first embodiment. As shown in FIG. 3, the neural network 4 has a three-layer structure of an input layer, an intermediate layer, and an output layer, and is configured by connecting 2 × m + 3 neuron elements, and weight information is previously determined by a back propagation method. Has been determined. Here, the analysis of infrared reflectance is performed, and the method follows the description of FIG.

【0015】図4は第1の実施例によるニューロ素子7
の具体的な内容を説明する図である。同図に示すよう
に、ニューロ素子7では、シリアル信号a1 〜an を順
次入力し、CPU5からの重み情報Wn を用いて、次式
(1)に示すシグモイド関数による演算を行って、規格
化した信号を出力する。式(1)は、
FIG. 4 shows a neuro element 7 according to the first embodiment.
It is a figure explaining the specific content of. As shown in the figure, in the neuro element 7, the serial signals a1 to an are sequentially input, and using the weight information Wn from the CPU 5, the calculation is performed by the sigmoid function shown in the following equation (1) and normalized. Output a signal. Equation (1) is

【0016】[0016]

【数1】 である。(Equation 1) It is.

【0017】CPU5は、警報装置9、電源制御装置1
0、プリンタ装置11にそれぞれ信号ライン12,1
3,14で接続されており、原稿1上の情報の意味を判
定すると、そのシンボルの意味によって警告装置9,電
源制御装置10,プリンタ装置11の各装置に異なる命
令を与える。例えばシンボルの意味がそのコピー禁止情
報、すなわち、原稿が被偽造防止対象物であれば、CP
U5はその情報に基づき、警報装置9で警報音を発生さ
せ、注意を与えて動作を中止する(ステツプS5)。ま
たシンボルの意味がコピー禁止情報で無い場合には、コ
ピー動作を続行する(ステツプS6)。
The CPU 5 includes an alarm device 9, a power control device 1
0, the signal lines 12 and 1
When the meaning of the information on the document 1 is determined, different commands are given to the warning device 9, the power supply control device 10, and the printer device 11 depending on the meaning of the symbol. For example, if the meaning of the symbol is the copy prohibition information, that is, if the original is a forgery prevention target, CP
U5 generates an alarm sound by the alarm device 9 based on the information, gives a caution, and stops the operation (step S5). If the meaning of the symbol is not copy prohibition information, the copying operation is continued (step S6).

【0018】仮に警報装置9がない場合には、電源制御
装置10の現像バイアス電圧を制御して、コピーしても
複写したものが、白紙のまま出力されるかまたは、ベタ
黒にして出力されるようにして偽造コピーを防止するこ
とが可能である。特にベタ黒か白紙かの選択について
は、メンテナンス等を行う管理者側で設定する。
If the alarm device 9 is not provided, the developing bias voltage of the power supply control device 10 is controlled so that the copied image is output as a blank sheet or as a solid black image. Thus, forgery copying can be prevented. In particular, the selection of solid black or blank is set by the administrator who performs maintenance and the like.

【0019】以上説明したように、第1の実施例によれ
ば、画像のイメージ中または原稿上にその対象物が被偽
造防止対象物であることを示すシンボルを与えておき、
コピー時にそのシンボルを検出することによつて、コピ
ー対象のイメージあるいは原稿が偽造防止すべき対象の
画像を含むものであるかどうかを容易に判定することが
可能となり、かつその判定結果に応じて各装置の制御方
法を変更すること(例えば、警報装置を鳴らしてコピー
を停止させること)によって、コピーを阻止することに
よつて偽造を防止することができる。特にニューラルネ
ットワークをその判定に用いることによってそのシンボ
ルの判定が容易となる。
As described above, according to the first embodiment, a symbol indicating that the object is a forgery prevention object is given in the image or on the document,
By detecting the symbol at the time of copying, it is possible to easily determine whether or not the image to be copied or the original contains an image to be forged, and each apparatus can be determined according to the determination result. By changing the control method (for example, by sounding an alarm device to stop copying), forgery can be prevented by preventing copying. In particular, by using a neural network for the determination, the symbol can be easily determined.

【0020】<第2の実施例>図7は本発明に係る画像
処理装置を適用した第2の実施例の構成を示すブロツク
図である。図1と同一の構成については説明を省略し、
異なる構成についてのみ説明する。図7において、38
〜43,45〜47,49,50は信号線をそれぞれ示
している。30は画像補正回路で、nビットのラインセ
ンサ2で原稿面の情報をラインごとにスキヤンして読み
取つたデータに対してシューティング等の補正を実行
し、その補正データを信号線32を通じて、ニューロ演
算回路31、画像処理回路33に送出する。31はニュ
ーロ演算回路で、図2で説明したニューロ素子7、S/
H回路3、ニューラルネットワーク4、CPU5と同様
の構成を具備している。33は画像処理回路で、カラー
複写機の場合にはRGBによる読み取り信号をY,M,
Cによる信号へ変換し、また画像補正等を加えてフレー
ムメモリ34に送出する。
<Second Embodiment> FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a second embodiment to which the image processing apparatus according to the present invention is applied. The description of the same configuration as that of FIG. 1 is omitted,
Only different configurations will be described. In FIG. 7, 38
Reference numerals 43 to 45 to 47, 49, and 50 indicate signal lines, respectively. Numeral 30 denotes an image correction circuit which performs shooting and other corrections on data read by scanning the information on the document surface line by line with the n-bit line sensor 2, and performs a neuro operation through a signal line 32 on the corrected data. The signal is sent to the circuit 31 and the image processing circuit 33. Reference numeral 31 denotes a neuro operation circuit, which includes the neuro element 7, S /
It has the same configuration as the H circuit 3, the neural network 4, and the CPU 5. Reference numeral 33 denotes an image processing circuit. In the case of a color copier, RGB read signals are Y, M,
The signal is converted into a signal by C, and the image is corrected and transmitted to the frame memory 34.

【0021】35はプリント制御回路で、ニューロ演算
回路31より指示でプリンタ37を制御する。37はプ
リンタで、プリント制御回路35の制御でフレームメモ
リ34からYMCKのデータを受け取ってプリント動作
する。36はカラーデータ制御回路で、フレームメモリ
34上の情報を信号線43を介して受け取り、画像処理
回路33にフィードバックする。44はシンボル情報メ
モリで、シンボル情報を保有する。34はフレームメモ
リで、画像データとシンボル情報とを重ねて記憶する。
A print control circuit 35 controls the printer 37 according to an instruction from the neuro operation circuit 31. A printer 37 receives YMCK data from the frame memory 34 under the control of a print control circuit 35 and performs a printing operation. A color data control circuit 36 receives information on the frame memory 34 via a signal line 43 and feeds it back to the image processing circuit 33. A symbol information memory 44 holds symbol information. Reference numeral 34 denotes a frame memory for storing image data and symbol information in a superimposed manner.

【0022】48は操作パネルで、コピースタート等の
指示や各種パラメータを設定するためのキー及び各種操
作に対応した表示を行う表示部を備えている。
Reference numeral 48 denotes an operation panel, which includes keys for instructing copy start and the like and setting various parameters, and a display unit for performing display corresponding to various operations.

【0023】次に上記構成による動作について説明す
る。
Next, the operation of the above configuration will be described.

【0024】ラインセンサ2で読み取られた原稿面上の
画像情報は、画像補正回路30でシューティング補正等
で正規化された後、信号線32に送出されニューロ演算
回路31と画像処理回路33とに入力される。ニューロ
演算回路31は、各ニューロをリスク構造のCPUで構
成されたアレープロセツサの様な構成で実現されてお
り、内部での判定結果に応じて、信号線12,38,3
9に制御信号が送出される。そのときまでには、信号線
32上に出力されるデータは画像処理回路33に入力さ
れ、RGB信号が輪郭補正等の補正及びRGBのYMC
への変換が実行され、信号線40に出力されフレームメ
モリ34にプリントアウトデータとして蓄えられる。
Image information on the document surface read by the line sensor 2 is normalized by shooting correction or the like by an image correction circuit 30 and then sent out to a signal line 32 to be sent to a neuro operation circuit 31 and an image processing circuit 33. Is entered. The neuro operation circuit 31 is realized by a configuration such as an array processor in which each neuro is constituted by a CPU having a risk structure, and the signal lines 12, 38, 3 according to the internal judgment result.
9 is sent a control signal. By that time, the data output on the signal line 32 is input to the image processing circuit 33, and the RGB signals are converted to the outline correction and the like and the RGB YMC
Is performed, output to the signal line 40, and stored in the frame memory 34 as printout data.

【0025】そしてニューロ演算回路31の演算結果お
よび処理画像がカラーの色彩に関する画像の偽造防止を
指示する場合には、カラーデータ制御回路36を切換え
て信号線46と45とを接続し、フレームメモリ34上
の信号を画像処理回路33に戻し、カラーバランスを変
えて、フレームメモリ34に対して改めて信号線40を
通じて書き込む処理を実施する。
When the operation result of the neuro operation circuit 31 and the processed image indicate the prevention of forgery of an image relating to color, the color data control circuit 36 is switched to connect the signal lines 46 and 45 to connect the frame memory. The signal on the line 34 is returned to the image processing circuit 33, the color balance is changed, and a process of writing the frame memory 34 through the signal line 40 anew is performed.

【0026】ここで、ニューロ演算回路31は、第1の
実施例におけるニューロン素子7、S/H回路3、ニュ
ーラルネットワーク4、CPU5の処理をリスク等用い
たCPUコアーアレーで同等の処理を高速で実行できる
構成であり、第1の実施例よりは、プリンタ制御回路3
5及びカラーデータ制御回路36の制御情報生成機能も
付加されている。
Here, the neuro operation circuit 31 executes the same processing at a high speed in the CPU core array using the risks and the like of the neuron element 7, the S / H circuit 3, the neural network 4, and the CPU 5 in the first embodiment. The printer control circuit 3 is more
5 and a control information generation function of the color data control circuit 36 are also added.

【0027】なお、シンボルの判定は、第1の実施例の
手法以外にもカラー情報の場合にはそのスペクトラム分
布に特徴付けすることによる手法も考えることができ
る。
In addition to the method of the first embodiment, in the case of color information, a method of characterizing the symbol distribution may be considered for the symbol determination.

【0028】また、ニューロ演算回路31でコピー禁止
シンボルを検出したときには、信号線39,36,4
7,44,49を通じて、そのシンボルの情報が操作パ
ネル48上の表示部(図示せぬ)に表示され、それと同
時に、そのシンボルの程度に応じて、例えば、お札検知
なら、通信回線51を通じて警察署100で警報を鳴ら
すと同時に、そのシンボルの程度に応じコピー操作がス
トップするように機能する。勿論、警報装置9で警報を
鳴らしても良い。
When the neuro-operation circuit 31 detects a copy-inhibited symbol, the signal lines 39, 36, 4
The information of the symbol is displayed on the display unit (not shown) on the operation panel 48 through 7, 44, and 49, and at the same time, depending on the degree of the symbol, for example, if a bill is detected, the police At the same time as the alarm is sounded at the office 100, the copying operation is stopped according to the degree of the symbol. Of course, the alarm device 9 may sound an alarm.

【0029】なお、ニューラルネットワークは、予めバ
ックプロパゲーション法によって、重み情報を決定して
いるものとする。
It is assumed that the weight information is previously determined in the neural network by the back propagation method.

【0030】またニューロ演算回路31は、等価的にニ
ューロ素子7、S/H回路3、ニューラルネットワーク
4と同等の働きをすればよく、単一の超高速RISCマ
シンによるソフト演算処理でも実行可能である。
The neuro operation circuit 31 may be equivalent to the neuro element 7, the S / H circuit 3, and the neural network 4, and can be executed by a single super high speed RISC machine. is there.

【0031】なお、ニューロ演算回路31は、ラインご
との情報も異った重み情報の組を用いて再構成できる様
に構成されており、容易に回転縮小等の相似変形の抽出
ができる学習機能を備えている。
The neuro operation circuit 31 is configured so that the information for each line can be reconstructed by using different sets of weight information, and a learning function that can easily extract similar deformation such as rotation reduction. It has.

【0032】さらに、第1の実施例と同じアルゴリズム
で特徴抽出ができなかった場合には、フレームメモリ上
のデータに演算、例えば回転演算や色のフーリエ変換
等、を行ない、別情報を生成し、それを基に新たなニュ
ーラル演算を実行し、特徴抽出ができる様な学習をバッ
クプロパゲーション法で実行することも可能である。特
にトポロジカルな画像の特徴抽出が容易な様に重みづけ
情報があらかじめ用意されている。
Further, if the feature cannot be extracted by the same algorithm as in the first embodiment, an operation, for example, a rotation operation or a Fourier transform of colors, is performed on the data in the frame memory to generate different information. It is also possible to execute a new neural operation based on that, and execute a learning by a back propagation method so that feature extraction can be performed. In particular, weighting information is prepared in advance so that feature extraction of a topological image is easy.

【0033】また、判定したシンボルに応じて、さらに
従来、シンボルを変更、例えば何回目の孫コピーである
かの情報を変更したり、コピーをとる人の身分をキーか
ら、またはその他オプションとしてICカード等を使用
し入力することにより、そのシンボルを変更したり、新
たにコピー画像がコピーされたことを示すシンボルを付
加することで偽造防止を容易化する効果がある。また判
定したシンボルに応じカラーバランス変更を容易とする
効果がある。また判定したシンボルに応じカラーバラン
スを崩して、原画を正確に出力しない様な形で出力する
ことによって、色彩に関する偽造を防止することが容易
となる。さらにまた、検出した画像情報に応じてコピー
を禁止するシンボルを追加したり、禁止シンボルを検出
することでそれが違法コピーである旨を外部の諸機関に
連絡する機能を持たせると同時に、その旨を操作パネル
の表示部上に表示し、コピーを停止することによって偽
造防止が容易にすることもできる。図6では、シンボル
データと同じ手法を用いて極秘情報をあらかじめ原画像
中に入れておく場合の例である。その時、極秘情報はあ
らかじめ決められたニューラルネットの決められた重み
の組み合わせでのみ検出されるものである。検出された
情報は、メモリカードのIDナンバに応じて出力情報と
して出力する事が可能であり、不特定多数に情報が拡散
する事を防ぐ事が可能である。
Further, according to the determined symbol, the symbol is further changed, for example, information on the number of grandchild copies is changed, the status of the person making the copy is changed from a key, or an IC By inputting using a card or the like, the symbol can be changed, or a symbol indicating that a new copy image has been copied can be added, thereby facilitating forgery prevention. Further, there is an effect that the color balance can be easily changed according to the determined symbol. Further, by disturbing the color balance in accordance with the determined symbols and outputting the original image in a form that does not accurately output, it is easy to prevent forgery relating to colors. Furthermore, a function to add a symbol to prohibit copying in accordance with the detected image information or to detect a prohibited symbol and notify a function of an illegal copy to an external organization at the same time is provided. This is displayed on the display section of the operation panel, and copying is stopped, thereby facilitating prevention of forgery. FIG. 6 shows an example in which confidential information is inserted in the original image in advance by using the same method as the symbol data. At that time, the confidential information is detected only by a predetermined combination of weights of a predetermined neural network. The detected information can be output as output information according to the ID number of the memory card, and it is possible to prevent the information from being spread to an unspecified large number.

【0034】さらに、本発明では、検出したシンボル情
報に応じて、またはコピーをとる人の意図に応じ著作物
のシンボルを変化したり、新たに別の偽造防止シンボル
を追加することによって著作物の判定等を容易化しても
良い。
Further, according to the present invention, the symbol of the work is changed by changing the symbol of the work in accordance with the detected symbol information or the intention of the person making the copy, or by adding another forgery prevention symbol. The determination and the like may be facilitated.

【0035】さらにまた、本発明では、1回のみのコピ
ー許可シンボルを付与しても良く、この場合、1回のみ
のコピー許可シンボルの検出時や色彩に関する特定の個
人の権利を守るシンボルを検出したときには、2回目以
降は画像の情報のバランスをくずし、その原画が正確に
コピーされることを阻止する機能を持たせて、必要以上
に画像のコピーの拡散を防止できるようにしても良い。
Furthermore, in the present invention, only one copy-permitted symbol may be given. In this case, a symbol that protects the right of a specific individual regarding the color when detecting the one-time copy-permitted symbol and the color is detected. In such a case, the information of the image may be out of balance in the second and subsequent times, and a function of preventing the original image from being accurately copied may be provided to prevent the image from being unnecessarily spread.

【0036】[0036]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、所
定のシンボルを有する画像に対する出力を制御可能とす
るとともに、特定情報の存在を検出することにより複写
を好適に制御可能な画像処理装置を提供することがで
き、画像形成、複写の制御を柔軟に行なうことが可能と
なる。具体的には、原稿が有するシンボルの種類に応じ
て、その出力方法を制御することが可能となる。また、
原稿画像内のシンボルが多少変形していた場合であって
も、該シンボルを精度良く検出してその出力方法を制御
することが可能となる。
As described above, according to the present invention, an image processing apparatus capable of controlling output to an image having a predetermined symbol and suitably controlling copying by detecting the presence of specific information. Can be provided, and the control of image formation and copying can be flexibly performed. Specifically, it is possible to control the output method according to the type of the symbol included in the document. Also,
Even if the symbol in the original image is slightly deformed, it is possible to detect the symbol with high accuracy and control the output method.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の第1の実施例による偽造防止方法につ
いて説明する図である。
FIG. 1 is a diagram for explaining a forgery prevention method according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明に係る画像処理装置を適用した第1の実
施例の構成を示すブロツク図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a first embodiment to which the image processing apparatus according to the present invention is applied.

【図3】第1の実施例によるニューラルネットワーク4
の中味の構造を示す図である。
FIG. 3 shows a neural network 4 according to the first embodiment.
It is a figure which shows the structure of the contents.

【図4】第1の実施例によるニューロ素子7の具体的な
内容を説明する図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating specific contents of a neuro element 7 according to the first embodiment.

【図5】第1の実施例による偽造防止用のコピー動作を
説明するフローチヤートである。
FIG. 5 is a flowchart illustrating a copy operation for preventing forgery according to the first embodiment;

【図6】第2の実施例による偽造防止方法を説明する図
である。
FIG. 6 is a diagram illustrating a forgery prevention method according to a second embodiment.

【図7】本発明に係る画像処理装置を適用した第2の実
施例の構成を示すブロツク図である。
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a second embodiment to which the image processing apparatus according to the present invention is applied.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 原稿 2 ラインセンサ 3 S/H回路 4 ニューラルネット 5 CPU 6 光源 31 ニューロ演算回路 30 画像補正回路 33 画像処理回路 34 フレームメモリ 44 シンボル情報メモリ 48 操作パネル 11,37 プリンタ 9 警報装置 Reference Signs List 1 original 2 line sensor 3 S / H circuit 4 neural network 5 CPU 6 light source 31 neuro operation circuit 30 image correction circuit 33 image processing circuit 34 frame memory 44 symbol information memory 48 operation panel 11, 37 printer 9 alarm device

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H04N 1/40 - 1/60 G03G 21/00 - 21/04 Continuation of the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) H04N 1/40-1/60 G03G 21/00-21/04

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 不可視の所定のシンボルが埋め込まれた
原稿画像に対応した画像データを入力する入力手段と、 前記入力手段で入力した画像データから前記不可視のシ
ンボルを認識し、その種類を判定する認識手段と、 前記認識手段で認識したシンボルの種類に対応して前記
入力手段で入力した画像データの出力方法を決定する決
定手段と、 前記決定手段で決定した出力方法に従って出力処理を行
う出力手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
1. An input means for inputting image data corresponding to a document image in which a predetermined invisible symbol is embedded, and recognizing the invisible symbol from the image data input by the input means, and determining a type of the invisible symbol. Recognizing means, determining means for determining an output method of the image data input by the input means in accordance with the type of symbol recognized by the recognizing means, and output means for performing output processing in accordance with the output method determined by the determining means An image processing apparatus, comprising:
【請求項2】 前記出力手段は、前記認識手段で判定さ
れたシンボルの種類に応じて新たなシンボル又は可視情
報を前記画像データに付加する付加手段を有することを
特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the output unit includes an adding unit that adds a new symbol or visible information to the image data according to a type of the symbol determined by the recognizing unit. Image processing device.
【請求項3】 前記出力手段は、前記認識手段で判定さ
れたシンボルの種類が偽造防止を示すシンボルである場
合、その旨を報知する報知手段を有することを特徴とす
る請求項1記載の画像処理装置。
3. The image according to claim 1, wherein said output means has a notifying means for notifying that the type of symbol determined by said recognizing means is a symbol indicating forgery prevention. Processing equipment.
【請求項4】 不可視の所定のシンボルを含む原稿画像
に対応した画像データをライン単位で入力する入力手段
と、 前記入力手段で入力した1ラインの画像データの各ビッ
ト毎に、予めバックプロゲーション法で決定されている
各ビットに対応した重み情報を用いて演算を行い、規格
化された信号を出力する演算手段と、 前記演算手段から出力される複数ライン分の規格化信号
に基づいて分析を行って前記不可視のシンボルを認識
し、その種類を判定するニューラルネットワークを有す
る認識手段と、 前記認識手段の認識結果に応じて前記入力手段で入力し
た画像データの出力方法を決定する決定手段と、 前記決定手段で決定した出力方法に従って出力処理を行
う出力手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
4. An input means for inputting image data corresponding to a document image including a predetermined invisible symbol on a line-by-line basis, and back-projecting each bit of the one-line image data input by said input means in advance. Calculating means for performing a calculation using the weight information corresponding to each bit determined by the method and outputting a standardized signal; and analyzing based on a plurality of lines of standardized signals output from the calculating means. To recognize the invisible symbol
And, recognizing means and a determining means for determining an output method of the image data input by said input means in accordance with the recognition result of said recognition means, the output method determined by said determining means having a neural network to determine the type An image processing apparatus, comprising: output means for performing output processing according to:
【請求項5】 不可視の所定のシンボルが埋め込まれた
原稿の画像情報を読取装置で読み取る読取工程と、 前記読取工程で読み取られた画像情報から前記不可視の
シンボルを認識し、その種類を判定する認識工程と、前記認識工程で認識したシンボルの種類に対応して前記
読取工程で読み取られた画像情報の出力方法を決定する
決定工程と 、 前記認識工程で特定の種類のシンボルが認識されると、
前記決定工程において決定した出力方法に従って、複写
された画像であることを示す第2のシンボルを前記画像
情報に付加してプリンタで複写を行なう複写工程と、 を有することを特徴とする画像処理方法。
5. recognizes a reading step reading invisibly predetermined symbol reading the image information of the original embedded device, the invisible <br/> symbols from the image information read by the reading step, the a recognition step of determining the type, the corresponding type of the symbol recognized by said recognition step
Determine the output method of image information read in the reading process
When a specific type of symbol is recognized in the determination step and the recognition step,
Copy according to the output method determined in the determination step
A second symbol indicating that the image is
An image processing method, comprising: a copying step of performing copying with a printer in addition to information .
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