JPH07320061A - 紙葉類の種類識別方法 - Google Patents
紙葉類の種類識別方法Info
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- JPH07320061A JPH07320061A JP6134930A JP13493094A JPH07320061A JP H07320061 A JPH07320061 A JP H07320061A JP 6134930 A JP6134930 A JP 6134930A JP 13493094 A JP13493094 A JP 13493094A JP H07320061 A JPH07320061 A JP H07320061A
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- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
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-
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Abstract
(57)【要約】
【目的】印刷パターンが類似した多種の紙幣等を扱う場
合の種類識別の精度を向上せしめ識別の処理能力を向上
させた紙葉類の種類識別方法を提供することを目的とす
る。 【構成】識別の対象となるＮ種類の紙葉類について、Ｎ
種類より２種類の紙葉類を選択するすべての組合せにつ
いて、画像データ分布が互いに別の領域に属するよう分
離超平面を設定して記憶手段に格納しておき、パターン
読み取り手段にて未知の紙葉類の画像データを読み取る
と共にＮ種類より２種類の紙葉類を選択し、前記画像デ
ータが分離超平面で分離された何れの領域に属するのか
を判定して、前記画像データが属さない領域に含まれる
画像データ分布に該当する種類を選択対象から順次外し
てゆく逐次削減を施し、最後に残った紙葉類の種類が前
記パターン読み取り手段にて読み取った未知の紙葉類の
種類であると識別するものである
合の種類識別の精度を向上せしめ識別の処理能力を向上
させた紙葉類の種類識別方法を提供することを目的とす
る。 【構成】識別の対象となるＮ種類の紙葉類について、Ｎ
種類より２種類の紙葉類を選択するすべての組合せにつ
いて、画像データ分布が互いに別の領域に属するよう分
離超平面を設定して記憶手段に格納しておき、パターン
読み取り手段にて未知の紙葉類の画像データを読み取る
と共にＮ種類より２種類の紙葉類を選択し、前記画像デ
ータが分離超平面で分離された何れの領域に属するのか
を判定して、前記画像データが属さない領域に含まれる
画像データ分布に該当する種類を選択対象から順次外し
てゆく逐次削減を施し、最後に残った紙葉類の種類が前
記パターン読み取り手段にて読み取った未知の紙葉類の
種類であると識別するものである
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は紙葉類の種類識別方法、
殊に、自動販売機或いは両替機等に於いて挿入された紙
幣の金種を識別する方法に関する。
殊に、自動販売機或いは両替機等に於いて挿入された紙
幣の金種を識別する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動販売機或いは両替機等の如く挿入し
た紙幣と引替に機械内から物品或いは硬貨等を排出する
機器に於いては、挿入された紙幣の種類を判定をする為
の装置が内蔵されている。
た紙幣と引替に機械内から物品或いは硬貨等を排出する
機器に於いては、挿入された紙幣の種類を判定をする為
の装置が内蔵されている。
【０００３】自動販売機等の機器に於いては、図５に示
す如く、紙幣１がベルト等の搬送手段にて搬送されると
共に該搬送手段の所定位置に設けられた光センサ２によ
り紙幣１の印刷パターンに関する画像データを紙幣１が
所定の搬送長だけ移動する毎に読み取り、これを予めメ
モリ３に記憶しておいた各金種毎の印刷パターンに関す
るデータと比較することによって、紙幣の種類を判定す
るのが一般的であった。
す如く、紙幣１がベルト等の搬送手段にて搬送されると
共に該搬送手段の所定位置に設けられた光センサ２によ
り紙幣１の印刷パターンに関する画像データを紙幣１が
所定の搬送長だけ移動する毎に読み取り、これを予めメ
モリ３に記憶しておいた各金種毎の印刷パターンに関す
るデータと比較することによって、紙幣の種類を判定す
るのが一般的であった。
【０００４】ここで、前記光センサ２は発光部４及び受
光部５とから成り、発光部４はＬＥＤ等を光源とし一定
光量の可視光線を発するものであり、該発光部４より出
射した光線は紙幣１に照射され該紙幣１を透過する。該
透過光は印刷パターンの色彩或は濃淡に応じて光量が変
化するから、受光部５は該透過光を受光しその光量に応
じた電気信号に変換することにより印刷パターンを検出
する。
光部５とから成り、発光部４はＬＥＤ等を光源とし一定
光量の可視光線を発するものであり、該発光部４より出
射した光線は紙幣１に照射され該紙幣１を透過する。該
透過光は印刷パターンの色彩或は濃淡に応じて光量が変
化するから、受光部５は該透過光を受光しその光量に応
じた電気信号に変換することにより印刷パターンを検出
する。
【０００５】メモリ３には識別を可能とするすべての金
種についての画像データを予め記憶しておき、これを順
次取り出して前記光センサ３により検出した画像データ
とのパターンマッチングを行なう。このとき、紙幣は表
・裏及び天・地の４つの異なる方向で搬送される可能性
があるから、紙幣が搬送されるときの方向を考慮して１
枚の紙幣につき４つの画像データをメモリに記憶するの
が一般的であり、この装置が６種類の額面の紙幣の受付
を可能とするものである場合、１枚の紙幣が挿入される
毎に２４回のパターンマッチングを行なうことになる。
種についての画像データを予め記憶しておき、これを順
次取り出して前記光センサ３により検出した画像データ
とのパターンマッチングを行なう。このとき、紙幣は表
・裏及び天・地の４つの異なる方向で搬送される可能性
があるから、紙幣が搬送されるときの方向を考慮して１
枚の紙幣につき４つの画像データをメモリに記憶するの
が一般的であり、この装置が６種類の額面の紙幣の受付
を可能とするものである場合、１枚の紙幣が挿入される
毎に２４回のパターンマッチングを行なうことになる。
【０００６】以下、理解を容易にすべく、各金種につき
１つの画像データをメモリに記憶させておく（常に紙幣
の搬送方向は一定である）と仮定して、６種類の額面の
紙幣を識別する場合を例として従来の識別方法について
少しく詳細に説明する。
１つの画像データをメモリに記憶させておく（常に紙幣
の搬送方向は一定である）と仮定して、６種類の額面の
紙幣を識別する場合を例として従来の識別方法について
少しく詳細に説明する。
【０００７】図６は６種類の金種の中から１金種を選ぶ
場合の従来の識別方法の概念を説明する図である。同図
に於いて６個の楕円Ａ〜Ｆは各金種を光センサで読み取
ったときの画像データ分布を示し、その分布平均が黒点
で示されている。この分布はセンサの読み取り誤差や搬
送誤差、紙幣の折れやしわを含めたものである。この空
間は識別に用いるデータの入力数がｎ次元であるｎ次元
ユークリッド空間であって、以下本明細書では便宜的に
平面にて図示する。いま、光センサにて読み取った未知
の紙幣の画像データが図中点Ｘであったとすると、これ
と各金種の分布平均との距離（類似度）を比較し、その
距離が最も短い（類似度が大きい）金種、同図に於いて
は金種Ｄに該当すると識別する。実際には各金種につい
ての画像データ分布平均の正規化したベクトルと読み取
った画像データＸの正規化したベクトルとの内積を求
め、内積の大小を比較して類似度の比較を行えばよい。
このような識別方法を一般に単純類似度法と称し、一般
に広く行われている。また、各金種についての固有ベク
トルを類似度の算出に加えた複合類似度法により識別能
力を向上させた識別方法もある。
場合の従来の識別方法の概念を説明する図である。同図
に於いて６個の楕円Ａ〜Ｆは各金種を光センサで読み取
ったときの画像データ分布を示し、その分布平均が黒点
で示されている。この分布はセンサの読み取り誤差や搬
送誤差、紙幣の折れやしわを含めたものである。この空
間は識別に用いるデータの入力数がｎ次元であるｎ次元
ユークリッド空間であって、以下本明細書では便宜的に
平面にて図示する。いま、光センサにて読み取った未知
の紙幣の画像データが図中点Ｘであったとすると、これ
と各金種の分布平均との距離（類似度）を比較し、その
距離が最も短い（類似度が大きい）金種、同図に於いて
は金種Ｄに該当すると識別する。実際には各金種につい
ての画像データ分布平均の正規化したベクトルと読み取
った画像データＸの正規化したベクトルとの内積を求
め、内積の大小を比較して類似度の比較を行えばよい。
このような識別方法を一般に単純類似度法と称し、一般
に広く行われている。また、各金種についての固有ベク
トルを類似度の算出に加えた複合類似度法により識別能
力を向上させた識別方法もある。
【０００８】しかしながら、例えば米ドル紙幣のように
外形寸法が全く同一で金種毎のデザインの差異が極めて
少ない紙幣を分類するような場合、上述したような識別
方法では十分に識別できないといった欠点があった。即
ち、図７に示すように各金種の画像データ分布が空間内
で互いに近接して存在することとなり、例えば、金種Ｄ
の紙幣を光センサで読み取ったときの画像データＸは金
種Ｄの画像データ分布内に存在するにも拘わらず、各金
種の分布平均との距離を求めたとき、僅かながら金種Ｄ
より金種Ｆの分布平均との距離が最も短くなり、金種Ｆ
との類似度が最も高いという誤った判断を下すことにな
る。従って、他の金種と類似度の差異が少ない場合には
識別不能として利用者に紙幣を戻すように識別しうる範
囲を制限せざるを得なかった。
外形寸法が全く同一で金種毎のデザインの差異が極めて
少ない紙幣を分類するような場合、上述したような識別
方法では十分に識別できないといった欠点があった。即
ち、図７に示すように各金種の画像データ分布が空間内
で互いに近接して存在することとなり、例えば、金種Ｄ
の紙幣を光センサで読み取ったときの画像データＸは金
種Ｄの画像データ分布内に存在するにも拘わらず、各金
種の分布平均との距離を求めたとき、僅かながら金種Ｄ
より金種Ｆの分布平均との距離が最も短くなり、金種Ｆ
との類似度が最も高いという誤った判断を下すことにな
る。従って、他の金種と類似度の差異が少ない場合には
識別不能として利用者に紙幣を戻すように識別しうる範
囲を制限せざるを得なかった。
【０００９】
【発明の目的】本発明は上述した如き従来の紙葉類の種
類識別方法の欠陥を除去するためになされたものであっ
て、印刷パターンが類似した多種の紙幣等を扱う場合の
種類識別の精度を向上せしめ識別の処理能力を向上させ
た紙葉類の種類識別方法を提供することを目的とする。
類識別方法の欠陥を除去するためになされたものであっ
て、印刷パターンが類似した多種の紙幣等を扱う場合の
種類識別の精度を向上せしめ識別の処理能力を向上させ
た紙葉類の種類識別方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【発明の概要】搬送手段にて搬送される紙幣等のパター
ンをパターン読み取り手段にて読み取り予め記憶手段に
格納しておいた識別すべき紙幣等のパターンに関するデ
ータと比較することにより紙幣等の種類を識別する方法
に於いて、識別の対象となるＮ種類の紙葉類について画
像データ分布を求め、Ｎ種類より２種類の紙葉類を選択
するすべての組合せについて、画像データ分布が互いに
別の領域に属するよう分離超平面を設定し、これらを予
めテンプレートデータとして記憶手段に格納しておき、
パターン読み取り手段にて未知の紙葉類の画像データを
読み取ると共にＮ種類より２種類の紙葉類を選択し、そ
の組合せに該当するテンプレートデータを前記記憶手段
より取り出し、前記画像データが分離超平面で分離され
た何れの領域に属するのかを判定して、前記画像データ
が属さない領域に含まれる画像データ分布に該当する種
類を選択対象から外した（Ｎ−１）種類について同様の
手法で選択対象となる紙葉類の種類を削減し、次いで
（Ｎ−２）種類、（Ｎ−３）種類・・・と順次選択対象
となる紙葉類の種類が無くなるまで行う逐次削減を施
し、最後に残った紙葉類の種類が前記パターン読み取り
手段にて読み取った未知の紙葉類の種類であると識別す
るものである。
ンをパターン読み取り手段にて読み取り予め記憶手段に
格納しておいた識別すべき紙幣等のパターンに関するデ
ータと比較することにより紙幣等の種類を識別する方法
に於いて、識別の対象となるＮ種類の紙葉類について画
像データ分布を求め、Ｎ種類より２種類の紙葉類を選択
するすべての組合せについて、画像データ分布が互いに
別の領域に属するよう分離超平面を設定し、これらを予
めテンプレートデータとして記憶手段に格納しておき、
パターン読み取り手段にて未知の紙葉類の画像データを
読み取ると共にＮ種類より２種類の紙葉類を選択し、そ
の組合せに該当するテンプレートデータを前記記憶手段
より取り出し、前記画像データが分離超平面で分離され
た何れの領域に属するのかを判定して、前記画像データ
が属さない領域に含まれる画像データ分布に該当する種
類を選択対象から外した（Ｎ−１）種類について同様の
手法で選択対象となる紙葉類の種類を削減し、次いで
（Ｎ−２）種類、（Ｎ−３）種類・・・と順次選択対象
となる紙葉類の種類が無くなるまで行う逐次削減を施
し、最後に残った紙葉類の種類が前記パターン読み取り
手段にて読み取った未知の紙葉類の種類であると識別す
るものである。
【００１１】
【実施例】以下、本発明を実施例を示す図面に基づいて
詳細に説明する。図１（ａ）乃至（ｅ）は本発明に係る
紙葉類の種類識別方法の原理を説明するための概念図で
あり、図７と同様に６種類Ａ〜Ｆの額面の紙幣を識別す
る場合を例として説明する。図中点Ｘは光センサにて読
み取った紙幣Ｄの画像データを表す。まず、同図（ａ）
に示すように６種類の紙幣から紙幣Ａと紙幣Ｂを選択
し、画像データ分布が互いに別の領域に属するように空
間を分割する分離超平面Ｐ１に対して、画像データＸが
どちらの領域に属するのかを求める。この例の場合は紙
幣Ｂが含まれている領域に属しているから、紙幣Ａを選
択の対象から外す。尚、分離超平面は当該ユークリッド
空間を定義する座標の原点からの距離と法腺ベクトルに
よって表現できる。次いで、同図（ｂ）に示すように紙
幣Ａを除く５種類の紙幣から紙幣Ｂと紙幣Ｃを選択し、
分離超平面Ｐ２に対して同様の操作を行い、紙幣Ｃを選
択対象から外す。以下同様に、予め設定しておいた分離
超平面Ｐ３〜Ｐ５を用いて、同図（ｃ）では、紙幣Ｂと
紙幣Ｄを選択して紙幣Ｂを選択対象から外し、同図
（ｄ）では、紙幣Ｄと紙幣Ｅを選択して紙幣Ｅを選択対
象から外し、同図（ｅ）では、紙幣Ｄと紙幣Ｆを選択し
て紙幣Ｆを選択対象から外す。而して、この段階で選択
対象となる紙幣の種類が無くなり、最後まで残った紙幣
Ｄが画像データＸの金種であると識別する。
詳細に説明する。図１（ａ）乃至（ｅ）は本発明に係る
紙葉類の種類識別方法の原理を説明するための概念図で
あり、図７と同様に６種類Ａ〜Ｆの額面の紙幣を識別す
る場合を例として説明する。図中点Ｘは光センサにて読
み取った紙幣Ｄの画像データを表す。まず、同図（ａ）
に示すように６種類の紙幣から紙幣Ａと紙幣Ｂを選択
し、画像データ分布が互いに別の領域に属するように空
間を分割する分離超平面Ｐ１に対して、画像データＸが
どちらの領域に属するのかを求める。この例の場合は紙
幣Ｂが含まれている領域に属しているから、紙幣Ａを選
択の対象から外す。尚、分離超平面は当該ユークリッド
空間を定義する座標の原点からの距離と法腺ベクトルに
よって表現できる。次いで、同図（ｂ）に示すように紙
幣Ａを除く５種類の紙幣から紙幣Ｂと紙幣Ｃを選択し、
分離超平面Ｐ２に対して同様の操作を行い、紙幣Ｃを選
択対象から外す。以下同様に、予め設定しておいた分離
超平面Ｐ３〜Ｐ５を用いて、同図（ｃ）では、紙幣Ｂと
紙幣Ｄを選択して紙幣Ｂを選択対象から外し、同図
（ｄ）では、紙幣Ｄと紙幣Ｅを選択して紙幣Ｅを選択対
象から外し、同図（ｅ）では、紙幣Ｄと紙幣Ｆを選択し
て紙幣Ｆを選択対象から外す。而して、この段階で選択
対象となる紙幣の種類が無くなり、最後まで残った紙幣
Ｄが画像データＸの金種であると識別する。
【００１２】このように選択対象から２種類ずつ選択し
て、識別する画像データＸが何れの画像データ分布に類
似しているのか二者択一を繰り返し、選択対象を絞って
ゆく工程を本稿では「逐次削減」と称する。この逐次削
減によれば６種類の紙幣を識別する際に５つの工程で識
別が可能である。例えば、識別の対象となる紙幣の種類
がＮ種類であればＮ−１回の工程で済み、上述した単純
類似度法ではＮ回、複合類似度法ではαＮ回であったの
に比べてデータの処理工程を短縮できるという特徴があ
る。しかも予め、Ｎ種類から２種類の画像データ分布を
選択する組合せすべてについて、即ちＮ（Ｎ−１）／２
の組合せに対して、両者の差異が明確となるように分離
超平面を設定して二者択一を行うものであるから、曖昧
な判断が排除でき、従来の識別方法に比べて格段に識別
能力が向上するのである。
て、識別する画像データＸが何れの画像データ分布に類
似しているのか二者択一を繰り返し、選択対象を絞って
ゆく工程を本稿では「逐次削減」と称する。この逐次削
減によれば６種類の紙幣を識別する際に５つの工程で識
別が可能である。例えば、識別の対象となる紙幣の種類
がＮ種類であればＮ−１回の工程で済み、上述した単純
類似度法ではＮ回、複合類似度法ではαＮ回であったの
に比べてデータの処理工程を短縮できるという特徴があ
る。しかも予め、Ｎ種類から２種類の画像データ分布を
選択する組合せすべてについて、即ちＮ（Ｎ−１）／２
の組合せに対して、両者の差異が明確となるように分離
超平面を設定して二者択一を行うものであるから、曖昧
な判断が排除でき、従来の識別方法に比べて格段に識別
能力が向上するのである。
【００１３】図２は本発明に係る紙葉類の種類識別方法
を用いた紙幣識別装置の一実施例を示すブロック図であ
って、種類が未知である紙幣が装置に挿入されて光セン
サ部２にて画像データが読み込まれると、コントローラ
６は識別の対象となるＮ種類から２種類の紙幣を任意に
選択する。而して、光センサ部２で読み取られた画像デ
ータはデータ抽出部７に於いて、選択された２種類の紙
幣の印刷パターンが類似した部位に相当するデータを省
略して、両者の差異が明確となるようデータの加工を行
う。一方、コントローラ６は選択された２種類の紙幣の
組合せに該当する分離超平面をＲＯＭ８より取り出し、
ニューラルネットワーク９に供給する。ニューラルネッ
トワーク９はデータ抽出部７からの画像データと分離超
平面との関係を解析する。更に、コントローラ６はニュ
ーラルネットワーク９の解析結果に基づいて、２種類の
うち何れの紙幣を選択対象から外すのかを判定し、その
紙幣の種類をＲＡＭ１０に書き込む。次にコントローラ
６はＲＡＭ１０を参照してＲＡＭ１０に格納された種類
を除く選択対象から２種類を選択し、同様の操作を行
う。これを繰り返して選択対象を削減していく。このよ
うに構成することにより、逐次削減が可能となる。又、
この例ではデータ抽出部７により選択した２種類の差異
が明確となるよう画像データを間引くことによって、更
なる識別能力の向上を実現できる。このデータ抽出部７
のデータ抽出条件は２種類の紙幣を選択するすべての組
合せ毎に求めておき、分離超平面と同様に予めＲＯＭ８
に格納しておけばよい。
を用いた紙幣識別装置の一実施例を示すブロック図であ
って、種類が未知である紙幣が装置に挿入されて光セン
サ部２にて画像データが読み込まれると、コントローラ
６は識別の対象となるＮ種類から２種類の紙幣を任意に
選択する。而して、光センサ部２で読み取られた画像デ
ータはデータ抽出部７に於いて、選択された２種類の紙
幣の印刷パターンが類似した部位に相当するデータを省
略して、両者の差異が明確となるようデータの加工を行
う。一方、コントローラ６は選択された２種類の紙幣の
組合せに該当する分離超平面をＲＯＭ８より取り出し、
ニューラルネットワーク９に供給する。ニューラルネッ
トワーク９はデータ抽出部７からの画像データと分離超
平面との関係を解析する。更に、コントローラ６はニュ
ーラルネットワーク９の解析結果に基づいて、２種類の
うち何れの紙幣を選択対象から外すのかを判定し、その
紙幣の種類をＲＡＭ１０に書き込む。次にコントローラ
６はＲＡＭ１０を参照してＲＡＭ１０に格納された種類
を除く選択対象から２種類を選択し、同様の操作を行
う。これを繰り返して選択対象を削減していく。このよ
うに構成することにより、逐次削減が可能となる。又、
この例ではデータ抽出部７により選択した２種類の差異
が明確となるよう画像データを間引くことによって、更
なる識別能力の向上を実現できる。このデータ抽出部７
のデータ抽出条件は２種類の紙幣を選択するすべての組
合せ毎に求めておき、分離超平面と同様に予めＲＯＭ８
に格納しておけばよい。
【００１４】図３は本発明の変形実施例を説明する図で
あって、同図（ａ）に示すように比較的画像データ分布
の類似した紙幣同士をグループ１とグループ２といった
ように、予めグループ分けしておき、該グループ間に分
離超平面を設定する。センサ部で読み取った未知の紙幣
の画像データをＸとしたとき、まずこの分離超平面につ
いて何れのグループに属するのかを逐次削減により判定
した後、同図（ｂ）、（ｃ）に示すように該グループに
属する種類の紙幣を選択対象として逐次削減を適用し種
類の識別を行うものである。この方法により、識別処理
の簡略化短縮化が実現する。この例では２グループに分
割する場合を示したが、多数国の紙幣を扱う際には特に
有効となる。
あって、同図（ａ）に示すように比較的画像データ分布
の類似した紙幣同士をグループ１とグループ２といった
ように、予めグループ分けしておき、該グループ間に分
離超平面を設定する。センサ部で読み取った未知の紙幣
の画像データをＸとしたとき、まずこの分離超平面につ
いて何れのグループに属するのかを逐次削減により判定
した後、同図（ｂ）、（ｃ）に示すように該グループに
属する種類の紙幣を選択対象として逐次削減を適用し種
類の識別を行うものである。この方法により、識別処理
の簡略化短縮化が実現する。この例では２グループに分
割する場合を示したが、多数国の紙幣を扱う際には特に
有効となる。
【００１５】ここで、識別の対象となる紙幣の何れの画
像データ分布にも属さない空間に、センサ部で読み取っ
た未知の紙幣の画像データが存在する（汚れが著しい、
欠損がある）ような場合、逐次削減により、最後に残っ
た種類の画像データ分布について、従来の単純類似度法
若しくは複合類似度法を施してこれを識別するようにす
ればよい。図４は本発明の他の変形実施例を説明する図
であって、予め識別すべきＮ種類より選択した２種類の
組合せ毎に２つの分離超平面を設定しておく。例えば、
種類ＡとＢを選択したとき、同図のように２つの分離超
平面が設定されており、両者にに挟まれた領域に画像デ
ータＸが存在するときには両者ともに選択対象から外す
されて一旦ＲＡＭに記憶される。而して、残った選択対
象より２種類を選択しこれに対応する２つの分離超平面
を用いて逐次削減を施すよう機能せしめる。これにより
最後まで残った種類と一旦選択対象から外した種類Ａと
の組合せ、及び種類Ｂとの組合せについて比較しするこ
とにより、センサ部で読み取った未知の紙幣の画像デー
タが、識別の対象となる紙幣の何れの画像データ分布に
も属さない空間に存在するような場合についても、それ
を識別することが可能となる。
像データ分布にも属さない空間に、センサ部で読み取っ
た未知の紙幣の画像データが存在する（汚れが著しい、
欠損がある）ような場合、逐次削減により、最後に残っ
た種類の画像データ分布について、従来の単純類似度法
若しくは複合類似度法を施してこれを識別するようにす
ればよい。図４は本発明の他の変形実施例を説明する図
であって、予め識別すべきＮ種類より選択した２種類の
組合せ毎に２つの分離超平面を設定しておく。例えば、
種類ＡとＢを選択したとき、同図のように２つの分離超
平面が設定されており、両者にに挟まれた領域に画像デ
ータＸが存在するときには両者ともに選択対象から外す
されて一旦ＲＡＭに記憶される。而して、残った選択対
象より２種類を選択しこれに対応する２つの分離超平面
を用いて逐次削減を施すよう機能せしめる。これにより
最後まで残った種類と一旦選択対象から外した種類Ａと
の組合せ、及び種類Ｂとの組合せについて比較しするこ
とにより、センサ部で読み取った未知の紙幣の画像デー
タが、識別の対象となる紙幣の何れの画像データ分布に
も属さない空間に存在するような場合についても、それ
を識別することが可能となる。
【００１６】尚、以上本発明を紙幣の種類を識別する装
置を例として説明したが、本発明はこれのみに限定され
るものではなく、紙幣以外の有価証券等の他の紙葉類の
パターンを識別する装置に適用可能な方法であることは
明白であり、画像データのみならず例えば音声の信号処
理を行うべく音声信号パターンの認識識別に適用するこ
とも可能である。又、実施例に於いては、選択した２種
類の画像データ分布がそれぞれに含まれるようユークリ
ッド空間を２つの領域に分離するために、分離超平面を
設定してこれを用いたが、分離超曲面を設定して用いて
も良い。
置を例として説明したが、本発明はこれのみに限定され
るものではなく、紙幣以外の有価証券等の他の紙葉類の
パターンを識別する装置に適用可能な方法であることは
明白であり、画像データのみならず例えば音声の信号処
理を行うべく音声信号パターンの認識識別に適用するこ
とも可能である。又、実施例に於いては、選択した２種
類の画像データ分布がそれぞれに含まれるようユークリ
ッド空間を２つの領域に分離するために、分離超平面を
設定してこれを用いたが、分離超曲面を設定して用いて
も良い。
【００１７】
【発明の効果】本発明は、以上説明した如きものである
から、印刷パターンが類似した多種の紙葉類の種類を識
別する場合の識別精度を向上せしめ、識別の処理工数を
削減し、処理スピードを向上させる上で著しい効果を奏
するものである。
から、印刷パターンが類似した多種の紙葉類の種類を識
別する場合の識別精度を向上せしめ、識別の処理工数を
削減し、処理スピードを向上させる上で著しい効果を奏
するものである。
【００１８】
【図１】（ａ）乃至（ｅ）は本発明に係る紙葉類の種類
識別方法の原理を説明するための概念図。
識別方法の原理を説明するための概念図。
【図２】本発明に係る紙葉類の種類識別方法を用いた紙
幣識別装置の一実施例を示すブロック図。
幣識別装置の一実施例を示すブロック図。
【図３】（ａ）乃至（ｃ）は本発明の変形実施例を説明
する図。
する図。
【図４】本発明の他の変形実施例を説明する図。
【図５】従来の紙幣の種類識別装置の構成を示す図。
【図６】従来の紙幣の種類識別方法を説明する図。
【図７】従来の紙幣の種類識別方法の欠点を説明する
図。
図。
１・・・紙幣 ２・・・光センサ部 ３、８・・・ＲＯＭ（記憶手段） ６・・・コントローラ ７・・・データ抽出部 Ａ〜Ｆ・・・画像データ分布 Ｐ１〜Ｐ５・・・分離超平面
Claims (1)
- 【請求項１】識別の対象となるＮ種類の紙葉類について
画像データ分布を求め、Ｎ種類より２種類の紙葉類を選
択するすべての組合せについて、画像データ分布が互い
に別の領域に属するよう分離超平面を設定し、これらを
予めテンプレートデータとして記憶手段に格納してお
き、パターン読み取り手段にて未知の紙葉類の画像デー
タを読み取ると共にＮ種類より２種類の紙葉類を選択
し、その組合せに該当するテンプレートデータを前記記
憶手段より取り出し、前記画像データが分離超平面で分
離された何れの領域に属するのかを判定して、前記画像
データが属さない領域に含まれる画像データ分布に該当
する種類を選択対象から外した（Ｎ−１）種類について
同様の手法で選択対象となる紙葉類の種類を削減し、次
いで（Ｎ−２）種類、（Ｎ−３）種類・・・と順次選択
対象となる紙葉類の種類が無くなるまで行う逐次削減を
施し、最後に残った紙葉類の種類が前記パターン読み取
り手段にて読み取った未知の紙葉類の種類であると識別
することを特徴とする紙葉類の種類識別方法。
Priority Applications (2)
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|---|---|---|---|
| JP13493094A JP3366438B2 (ja) | 1994-05-25 | 1994-05-25 | 紙葉類の種類識別方法 |
| US08/449,765 US5542518A (en) | 1994-05-25 | 1995-05-24 | Method of identifying the denominations of pieces of paper |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13493094A JP3366438B2 (ja) | 1994-05-25 | 1994-05-25 | 紙葉類の種類識別方法 |
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|---|---|
| JPH07320061A true JPH07320061A (ja) | 1995-12-08 |
| JP3366438B2 JP3366438B2 (ja) | 2003-01-14 |
Family
ID=15139885
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|---|---|---|---|
| JP13493094A Expired - Fee Related JP3366438B2 (ja) | 1994-05-25 | 1994-05-25 | 紙葉類の種類識別方法 |
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| JP7256037B2 (ja) * | 2019-03-05 | 2023-04-11 | グローリー株式会社 | 硬貨処理装置及び硬貨処理方法 |
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| DE2646025A1 (de) * | 1976-10-12 | 1978-04-13 | Siemens Ag | Elektronische muenzpruefung mit mathematisch definierten annahmebereichen |
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| JPS5829085A (ja) * | 1981-07-24 | 1983-02-21 | 富士通株式会社 | 紙幣鑑別方式 |
| DE3816943A1 (de) * | 1988-05-18 | 1989-11-30 | Nixdorf Computer Ag | Verfahren zum pruefen von blattmaterial |
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-
1994
- 1994-05-25 JP JP13493094A patent/JP3366438B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-05-24 US US08/449,765 patent/US5542518A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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