JPH08221632A - Genuineness judging method for printed pattern - Google Patents
Genuineness judging method for printed patternInfo
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- JPH08221632A JPH08221632A JP7030303A JP3030395A JPH08221632A JP H08221632 A JPH08221632 A JP H08221632A JP 7030303 A JP7030303 A JP 7030303A JP 3030395 A JP3030395 A JP 3030395A JP H08221632 A JPH08221632 A JP H08221632A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、紙幣・有価証券などの
印刷パターンの判別方法、特にその真偽判別方法に関す
るものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for discriminating a printing pattern such as bills and securities, and more particularly to a method for discriminating its authenticity.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来より印刷物のパターンを判別する方
法として印刷物の濃度データを要素とする多次元の空間
ベクトル（以下、被判別ベクトルと呼ぶ）として扱い、
標準パターンベクトル（本物の印刷物のパターンのベク
トル）との類似度を算出して、相対的な一致率を求める
手法が知られている。これは、標準パターンベクトルと
被判別ベクトルとの余弦（類似すれば、この値が１に近
くなる）をもとめ、全カテゴリ（紙幣の場合だと、金種
及び表（裏）、正（逆））について比較して、その中
で、この値が最大となりかつ規定値を越えるものを被判
別物のカテゴリとするものである。2. Description of the Related Art Conventionally, as a method of discriminating a pattern of a printed matter, it is treated as a multidimensional space vector having density data of the printed matter as an element (hereinafter referred to as a discriminated vector),
A method is known in which the degree of similarity with a standard pattern vector (the pattern vector of a real printed matter) is calculated to obtain a relative matching rate. This is based on the cosine of the standard pattern vector and the discriminated vector (if they are similar, this value is close to 1), and all categories (in the case of banknotes, denomination and front (back), normal (reverse)) ), And the one having the maximum value and exceeding the specified value is defined as the category of the object to be discriminated.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
印刷パターンの真偽判別方法においては、次のような課
題（ａ），（ｂ）があった。 （ａ）印刷物を多次元の空間ベクトルとして扱うその特
徴空間の次元数が高くなると、余弦角の大きさによる類
似度の判別が難しくなり（例えば、印刷物の一部の領域
のパターンが本物の印刷物のパターンと異なった場合
に、その異なりによる余弦角の大きさが顕著に現れ難く
なる）、類似度の分離特性が悪くなり、高精度な判別が
難しくなる。 （ｂ）印刷物全面のパターンで比較するため、類似度値
が規定値を満たさず異常と判別された場合、その印刷物
に対してどの箇所が異常領域であるかの判別がつかな
い。However, the conventional printing pattern authenticity determination method has the following problems (a) and (b). (A) When the number of dimensions of the feature space in which a printed matter is treated as a multidimensional space vector increases, it becomes difficult to determine the similarity based on the size of the cosine angle (for example, a pattern of a partial area of the printed matter is a real printed matter). , The size of the cosine angle due to the difference is less likely to appear), the separation characteristic of the similarity deteriorates, and high-precision discrimination becomes difficult. (B) Since the patterns on the entire surface of the printed matter are compared, when the similarity value does not satisfy the specified value and is determined to be abnormal, it is impossible to determine which portion is the abnormal area for the printed matter.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】第１の発明の印刷物パタ
ーンの真偽判別方法は、前記課題を解決するために、入
力された印刷物の濃度データを画素毎に作成する濃度デ
ータ作成処理と、前記印刷物の全面を複数個の領域に分
割するゾーン分割処理とを実行する。そして、前記入力
された印刷物のパターンを照合する基準カテゴリのリフ
ァレンスデータと前記印刷物の画素に対応する濃度デー
タを用意して、前記ゾーン分割処理により分割された前
記領域の各々について、該領域内の前記印刷物の濃度デ
ータと前記基準カテゴリの濃度データとに基づいて、そ
の領域内で類似度を算出する類似度算出処理を実行す
る。さらに、前記類似度と規定値を比較して、前記印刷
物の領域が前記基準カテゴリの領域に類似しているか否
かを判別して、類似する領域の個数を算出する加算処理
と、前記加算処理により算出された類似する領域の個数
に基づいて、前記印刷物の真偽を判別する比較判別処理
とを実行する。In order to solve the above-mentioned problems, the method for determining the authenticity of a printed matter pattern according to the first aspect of the present invention includes density data creation processing for creating density data of input printed matter for each pixel. Zone division processing for dividing the entire surface of the printed matter into a plurality of areas is executed. Then, reference data of a reference category for collating the pattern of the input printed matter and density data corresponding to pixels of the printed matter are prepared, and for each of the areas divided by the zone division processing, Based on the density data of the printed matter and the density data of the reference category, a similarity calculation process for calculating the similarity within the area is executed. Further, an addition process of comparing the similarity with a prescribed value to determine whether the area of the printed matter is similar to the area of the reference category, and calculating the number of similar areas; Based on the number of similar areas calculated by the above, the comparison / determination processing for determining the authenticity of the printed matter is executed.
【０００５】[0005]
【作用】第１の発明によれば、以上のように印刷物パタ
ーンの真偽判別方法を構成したので、ゾーン分割処理に
より印刷物の全面を複数の領域に分割して、その各領域
毎に印刷物の濃度データと基準カテゴリの濃度データと
に基づいて、その印刷物の領域と基準カテゴリの領域と
の類似度を算出する。さらに、類似度とあらかじめ与え
られた規定値とを比較して、印刷物の領域と基準カテゴ
リの領域が類似しているかどうかを判別する。そして、
類似する領域の個数に基づいて、入力された印刷物の真
偽を判別する。従って、前記課題を解決できるのであ
る。According to the first aspect of the present invention, since the authenticity determination method for the printed matter pattern is configured as described above, the entire surface of the printed matter is divided into a plurality of areas by the zone division processing, and the printed matter is divided into each area. Based on the density data and the density data of the reference category, the degree of similarity between the area of the printed matter and the area of the reference category is calculated. Further, the degree of similarity is compared with a prescribed value given in advance to determine whether the area of the printed matter and the area of the reference category are similar. And
The authenticity of the input printed matter is determined based on the number of similar areas. Therefore, the above problem can be solved.
【０００６】[0006]
【実施例】図１は、本発明の実施例の印刷パターンの真
偽判定方法を実施するための印刷パターンの真偽判定装
置の構成図である。本実施例の印刷パターンの真偽判定
方法が従来の真偽判定方法と異なる点は、印刷物の全面
を複数個の領域に分割して、その領域毎に真偽を判別す
るようにしたことである。この印刷パターン判定装置
は、認識搬送ユニット１、及び制御回路２を有してい
る。認識搬送ユニット１には、パターンが印刷された印
刷物が入力される。この認識搬送ユニット１及び制御回
路２の出力側には、ＣＣＤセンサ３が接続されている。
ＣＣＤイメージセンサ３は、制御回路２より入力される
タイミング信号Ｔ１に基づいて、印刷物の搬送方向に垂
直な方向に、印刷物の上方に受光素子としてのＣＣＤが
アレイ状に配置され、認識搬送ユニット１を通過する印
刷物の透過光あるいは反射光の信号を出力するものであ
る。制御回路２及びＣＣＤイメージセンサ３の出力側に
は、制御回路２より入力されるタイミング信号Ｔ２に基
づいてディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器４が接
続されている。制御回路２及びＡ／Ｄ変換器４の出力側
には、バッファメモリ５が接続され、さらにそのバッフ
ァメモリ５の出力側に、前処理部６が接続されている。
前処理部６の出力側には、金種判定部７が接続され、さ
らにその金種判定部７の出力側には、真偽判定部８が接
続されている。真偽判定部８は、ゾーン分割部８−１、
類似度算出部８−２、加算部８−３、及び比較判別部８
−４により構成されている。ゾーン分割部８−１は、金
種判定部７の出力側に接続され、そのゾーン分割部８−
１の出力側に、類似度算出部８−２が接続されている。
類似度算出部８−２の出力側には、加算部８−３が接続
され、さらにその加算部８−３の出力側に、比較判定部
８−４が接続されている。比較判定部８−４からは、判
定結果が出力される。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a block diagram of a print pattern authenticity determining apparatus for carrying out a print pattern authenticity determining method according to an embodiment of the present invention. The authenticity determination method of the print pattern of the present embodiment is different from the conventional authenticity determination method in that the entire surface of the printed matter is divided into a plurality of areas and the authenticity is determined for each area. is there. This printing pattern determination device has a recognition transport unit 1 and a control circuit 2. A printed matter on which a pattern is printed is input to the recognition transport unit 1. A CCD sensor 3 is connected to the output side of the recognition and transport unit 1 and the control circuit 2.
In the CCD image sensor 3, CCDs as light receiving elements are arranged in an array above the printed material in an array in a direction perpendicular to the printed material transportation direction based on a timing signal T1 input from the control circuit 2. It outputs a signal of transmitted light or reflected light of a printed matter that passes through. An A / D converter 4 for converting into digital data based on a timing signal T2 input from the control circuit 2 is connected to the output sides of the control circuit 2 and the CCD image sensor 3. A buffer memory 5 is connected to the output sides of the control circuit 2 and the A / D converter 4, and a preprocessing section 6 is connected to the output side of the buffer memory 5.
The denomination determining unit 7 is connected to the output side of the preprocessing unit 6, and the authenticity determining unit 8 is connected to the output side of the denomination determining unit 7. The authenticity determination unit 8 includes a zone division unit 8-1,
Similarity calculation unit 8-2, addition unit 8-3, and comparison determination unit 8
-4. The zone division section 8-1 is connected to the output side of the denomination determination section 7, and the zone division section 8-
The similarity calculation unit 8-2 is connected to the output side of 1.
An adder 8-3 is connected to the output side of the similarity calculator 8-2, and a comparison determination unit 8-4 is connected to the output side of the adder 8-3. The determination result is output from the comparison determination unit 8-4.
【０００７】以下、本発明の実施例の印刷パターンの真
偽判定方法を説明する。 ［濃度データ作成処理］認識搬送ユニット１には、印刷
パターンが印刷された印刷物が挿入されて、該認識搬送
ユニット１に設けられたローラーによりその印刷物を搬
送する。認識搬送ユニット１により搬送された印刷物
は、その印刷物の上又は下の位置に、搬送方向に対して
直角方向に配置された図示しない複数個のＬＥＤによっ
て照射される。印刷物はＬＥＤにより照射され、印刷物
の印刷模様の濃淡に応じた反射光、又は透過光を出力す
る。この反射光又は透過光は、図示しない集光レンズに
より集光されて、ＣＣＤイメージセンサ３により受光さ
れる。ＣＣＤイメージセンサ３では、搬送方向に対して
直角方向に一列に配置された複数個のＣＣＤが、集光レ
ンズにより集光された光を受けて、アナログ信号を発生
する。このアナログ信号は、制御回路２より出力される
タイミング信号Ｔ１に基づいて、１スキャンライン毎に
出力される。Ａ／Ｄ変換器４では、制御回路２より出力
され、１スキャンラインの間にＣＣＤイメージセンサ３
の有効画素数分のパルス信号を有するタイミング信号Ｔ
２に基づいて、ＣＣＤイメージセンサ３より出力された
１スキャンライン上のアナログ信号をサンプリングし
て、デジタル信号に変換する。A method for determining the authenticity of a print pattern according to an embodiment of the present invention will be described below. [Density Data Creation Process] A printed matter on which a print pattern is printed is inserted into the recognition conveyance unit 1, and the printed matter is conveyed by the rollers provided in the recognition conveyance unit 1. The printed matter conveyed by the recognition conveyance unit 1 is irradiated to a position above or below the printed matter by a plurality of LEDs (not shown) arranged in a direction perpendicular to the conveying direction. The printed matter is illuminated by the LED and outputs reflected light or transmitted light according to the shade of the printed pattern of the printed matter. This reflected light or transmitted light is condensed by a condenser lens (not shown) and received by the CCD image sensor 3. In the CCD image sensor 3, a plurality of CCDs arranged in a line at right angles to the transport direction receive the light condensed by the condenser lens and generate an analog signal. This analog signal is output for each scan line based on the timing signal T1 output from the control circuit 2. In the A / D converter 4, the CCD image sensor 3 is output from the control circuit 2 during one scan line.
Signal T having pulse signals for the number of effective pixels of
Based on 2, the analog signal on one scan line output from the CCD image sensor 3 is sampled and converted into a digital signal.
【０００８】このデジタル信号は、ＬＥＤの位置（印刷
物の中央に対向して配置されたＬＥＤが印刷物に対して
最も光を多く照射する）及びそのＬＥＤのバラツキによ
る発光量の違いを補正して、１スキャンライン上のＣＤ
Ｄの受光量を一様にするための図示しない逐次シェーデ
ィング補正回路を経て、印刷物の搬送方向の１ライン分
のデジタル信号がタイミング信号Ｔ３により、バッファ
メモリ５に送られる。この時、バッファメモリ５には、
印刷物の端部を正確に抽出するために印刷物を一定のサ
イズだけ大きめの領域（以下、背景部と呼ぶ）も濃度デ
ータとして出力するようにしている。バッファメモリ５
に入った値は、前処理部６により必要な形態に加工され
る。この前処理部６は、例えば、印刷物から背景部の部
分を排除して、必要な部分のみを正確に切り出すための
位置検知回路、位置補正切り出し回路、データのばらつ
きを低減させる積分・平均値、及び正規化回路等から構
成されている。まず、位置検知回路により、印刷物の背
景部以外の領域の必要な部分のみを正確に切り出す。そ
して、位置補正切り出し回路により、切り出した部分に
対して、印刷物を挿入する際の正規位置からのずれの補
正を行う。次に、積分・平均化回路により、位置補正さ
れた部分に対して、積分・平均化を行い、データのばら
つきを低減させる。最後に、正規化回路により、濃度デ
ータに対して、印刷物の濃度のバラツキを抑えるため
に、乗算及び加減算を行うことにより正規化して、画素
毎の濃度データを金種判別部７に出力する。This digital signal corrects the difference in the light emission amount due to the position of the LED (the LED arranged facing the center of the printed matter emits most light to the printed matter) and the variation in the LED, CD on one scan line
A digital signal for one line in the conveyance direction of the printed matter is sent to the buffer memory 5 by a timing signal T3 via a sequential shading correction circuit (not shown) for making the amount of received light of D uniform. At this time, in the buffer memory 5,
In order to accurately extract the edges of the printed matter, a region of the printed matter that is larger by a certain size (hereinafter referred to as the background portion) is also output as density data. Buffer memory 5
The entered value is processed into a required form by the preprocessing unit 6. The pre-processing unit 6, for example, removes a background portion from the printed matter and accurately cuts out only a necessary portion, a position correction cutout circuit, an integration / average value for reducing data variation, And a normalization circuit and the like. First, the position detection circuit accurately cuts out only a necessary portion of the area other than the background portion of the printed matter. Then, the position correction cutout circuit corrects the cutout portion from the deviation from the normal position when inserting the printed matter. Next, the integration / averaging circuit performs integration / averaging on the position-corrected portion to reduce data variation. Finally, the normalization circuit normalizes the density data by performing multiplication and addition / subtraction in order to suppress variations in the density of the printed matter, and outputs the density data for each pixel to the denomination discrimination unit 7.
【０００９】［金種判定処理］金種判定部７では、印刷
物の種類と表・裏、及び方向を判別する。まず、前処理
部６より出力される画素の濃度データに対して、２値化
する。そして、判別する印刷物の基準カテゴリ（例え
ば、紙幣であれば、千円券、五千円券、１万円券の各金
種について、表・裏、及び方向の全体で１２種類）につ
いて、予め同様にして前処理された濃度データの２値化
データがＲＯＭに記憶されており、その各カテゴリの２
値化データを画素数分並べた多次元ベクトルと印刷物の
２値化データを画素数分並べた多次元ベクトルとの余弦
を求めて、その値が最も大きいカテゴリを印刷物の真偽
が判別されるカテゴリ（以下、このカテゴリを特定され
たカテゴリと呼ぶ）とする。[Kin Type Judgment Processing] The denomination judging section 7 judges the kind, front / back, and direction of the printed matter. First, the density data of pixels output from the preprocessing unit 6 is binarized. Then, regarding the reference category of the printed matter to be discriminated (for example, for banknotes, for each denomination of 1,000-yen, 5,000-yen, and 10,000-yen notes, 12 types in total for front and back, and direction), Similarly, the binarized data of the density data pre-processed is stored in the ROM, and the binary data of each category is stored.
The cosine of the multidimensional vector in which the binarized data is arranged by the number of pixels and the multidimensional vector in which the binarized data of the printed matter is arranged by the number of pixels is obtained, and the authenticity of the printed matter is discriminated from the category having the largest value. A category (hereinafter, this category is referred to as a specified category).
【００１０】次に、真偽判定部８により印刷物の真偽を
判定する。第１の実施例 図２は、本発明の第１の実施例の真偽判定部８の処理を
示すフローチャートである。以下、図を参照しつつ、本
発明の第１の実施例の印刷物の真偽判定部の処理内容を
説明をする。 ［ゾーン分割処理］ステップＳ１において、ゾーン分割
部８−１では、印刷物の全領域を金種判定部７により特
定された金種のカテゴリに対して、予め分割された領域
（以下、ゾーンと呼ぶ）に対応する領域に分割して、以
下の処理を行う。ここでは、分割された各々の領域をゾ
ーン１、ゾーン２、…、ゾーンＮとする。図３は、紙幣
のゾーン分割の例を示す図である。ここでは、紙幣の全
領域を横方向に４個、縦方向に４個に分割し、合計１６
個のゾーンに分割した場合を示している。印刷物の全画
素数をＰ、分割数をＮとすると、個々の分割されたゾー
ンの画素数は、Ｐ／Ｎとなる。また、図示しないＲＯＭ
には照合する各基準カテゴリのリファレンスデータとし
て、各ゾーンの各画素毎の濃度データが基準データとし
て用意されている。ＲＯＭから金種判定部７により特定
されたカテゴリの基準データＲＥ（ｉ）（ｊ）（ｉ＝１
〜Ｎ、ｊ＝１〜Ｐ／Ｎ）を読み出す。前処理部７より出
力された印刷物のゾーン毎の被判定物のデータをＴＥ
（ｉ）（ｊ）（ｉ＝１〜Ｎ、ｊ＝１〜Ｐ／Ｎ）とする。
ゾーン別基準データを要素とするベクトルの大きさ（ノ
ルム）ＲＬ（ｉ）を次式（１）により求める。Next, the authenticity determination section 8 determines the authenticity of the printed matter. First Embodiment FIG. 2 is a flowchart showing the processing of the authenticity determination unit 8 according to the first embodiment of the present invention. Hereinafter, the processing content of the authenticity determination unit of the printed matter according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. [Zone division processing] In step S1, the zone division unit 8-1 divides the entire area of the printed matter into pre-divided regions (hereinafter referred to as zones) into the denomination categories specified by the denomination determination unit 7. ), And the following processing is performed. Here, each of the divided areas is referred to as zone 1, zone 2, ..., Zone N. FIG. 3 is a diagram showing an example of zone division of a bill. Here, the entire area of the banknote is divided into four in the horizontal direction and four in the vertical direction, for a total of 16
The figure shows the case of division into individual zones. When the total number of pixels of the printed matter is P and the number of divisions is N, the number of pixels in each divided zone is P / N. Also, a ROM (not shown)
As reference data for each reference category to be collated, density data for each pixel in each zone is prepared as reference data. Reference data RE (i) (j) (i = 1) of the category specified by the denomination determination unit 7 from the ROM
~ N, j = 1 to P / N) are read. The data of the judgment object for each zone of the printed matter output from the pre-processing unit 7 is TE
(I) (j) (i = 1 to N, j = 1 to P / N).
The magnitude (norm) RL (i) of the vector having the zone-specific reference data as an element is obtained by the following equation (1).
【００１１】[0011]
【数１】 ［類似度算出処理］類似度算出部８−２では、以下のス
テップＳ２〜Ｓ１０の処理を行う。ステップＳ２におい
て、各変数ｊ＝１，ｉ＝１，ｋ＝１，ＣＮ＝０，ＲＥ＝
０に初期化する。ここで、ｊは各ゾーンに含まれる画素
数の示す変数、ｉはゾーンの数を示す変数、ｋはリジェ
クトされるゾーンの数を示す変数、ＣＮは正常なゾーン
の数を示す変数、ＲＥはリジェクトされるゾーンの番号
を格納する配列である。ステップＳ３において、ｉ＞Ｎ
であるかどうかを判別して、全てのゾーンにつして、真
偽が判別されたかどうかを判別する。全てのゾーンにつ
いて、真偽が判別されていない（ｉ≦Ｎ）の時、ステッ
プＳ４に進み、全てのゾーンについて、真偽が判別され
た時は、ステップＳ１８に進む。ステップＳ４におい
て、ゾーン毎の被判別物のデータと基準データの積和変
数Ｓ、被判別物のデータの２乗和を求める変数ＴＬを初
期化する。Ｓはゾーン毎の被判別物のデータのベクトル
と基準データのベクトルとの内積を表す変数、ＴＬは被
判別物のデータのベクトルのノルムを表す変数である。
ステップＳ５において、ｊ＞Ｐ／Ｎであるかを判別す
る。各ゾーンｉについて、全ての画素に対してステップ
Ｓ６及びＳ７の処理が終了（ｊ＞Ｐ／Ｎ）した時、ステ
ップＳ１０に進み、未処理の画素があれば（ｊ≦Ｐ／
Ｎ）、ステップＳ６に進む。[Equation 1] [Similarity calculation processing] The similarity calculation unit 8-2 performs the following steps S2 to S10. In step S2, each variable j = 1, i = 1, k = 1, CN = 0, RE =
Initialize to 0. Here, j is a variable indicating the number of pixels included in each zone, i is a variable indicating the number of zones, k is a variable indicating the number of rejected zones, CN is a variable indicating the number of normal zones, and RE is An array that stores the numbers of the rejected zones. In step S3, i> N
It is determined whether or not true and false are determined for all the zones. When the authenticity is not determined for all the zones (i ≦ N), the process proceeds to step S4, and when the authenticity is determined for all the zones, the process proceeds to step S18. In step S4, a product-sum variable S of the data of the object to be discriminated and the reference data for each zone and a variable TL for obtaining the sum of squares of the data of the object to be discriminated are initialized. S is a variable that represents the inner product of the vector of the data of the object to be discriminated for each zone and the vector of the reference data, and TL is a variable that represents the norm of the vector of the data of the object to be discriminated.
In step S5, it is determined whether j> P / N. When the processing in steps S6 and S7 is completed (j> P / N) for all the pixels in each zone i, the process proceeds to step S10, and if there are unprocessed pixels (j ≦ P / N).
N), and proceeds to step S6.
【００１２】ステップＳ６において、ゾーンｉのｊ番目
の画素の被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）とその画素
に対応する基準データＲＥ（ｉ）（ｊ）との積を求め
て、その積を変数Ｓの内容に加算する。ステップＳ７に
おいて、被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）を２乗し
て、その結果とＴＬの内容とを加算する。ステップＳ８
において、ｊを１増加してステップＳ９に進む。ステッ
プＳ９において、ステップＳ５に戻る。ステップＳ１０
において、Ｓ／（ＴＬ1/2 ×ＲＬ（ｉ））を求めて、そ
れをＭに代入する。変数Ｍは、ゾーンｉについて、被判
別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）（ｊ＝１〜Ｐ／Ｎ）と基
準データＲＥ（ｉ）（ｊ）をそれぞれ要素とするＰ／Ｎ
次元のベクトル間の余弦であり、ゾーンｉの被判別物の
データＴＥ（ｉ）（ｊ）と基準データＲＥ（ｉ）（ｊ）
との類似度である。Ｍは、０≦Ｍ≦１となり、ゾーンｉ
について、被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）が基準デ
ータＲＥ（ｉ）（ｊ）に類似すれば、１に近くなる。In step S6, the product of the data TE (i) (j) of the object to be discriminated for the j-th pixel in the zone i and the reference data RE (i) (j) corresponding to that pixel is calculated, and the product thereof is calculated. The product is added to the contents of variable S. In step S7, the data TE (i) (j) of the object to be discriminated is squared, and the result and the contents of TL are added. Step S8
In, j is incremented by 1 and the process proceeds to step S9. In step S9, the process returns to step S5. Step S10
In S, S / (TL 1/2 × RL (i)) is obtained and is substituted into M. The variable M is a P / N having data TE (i) (j) (j = 1 to P / N) of the object to be discriminated and reference data RE (i) (j) for the zone i, respectively.
Cosine between dimensional vectors, data TE (i) (j) of the object to be discriminated in zone i and reference data RE (i) (j)
Is the similarity with. M becomes 0 ≦ M ≦ 1, and the zone i
For, if the data TE (i) (j) of the object to be discriminated is similar to the reference data RE (i) (j), it will be close to 1.
【００１３】［加算処理］加算部８−３では、以下のス
テップＳ１１〜Ｓ１７の処理を行う。ステップＳ１１に
おいて、Ｍが規定値α（例えば、０．８）以上あるかを
判別する。Ｍが規定値α以上であれば、ステップＳ１２
に進み、Ｍが規定値α未満であれば、ステップＳ１３に
進む。ステップＳ１２において、ゾーンｉの被判別物の
データＴＥ（ｉ）（ｊ）が、基準データＲＥ（ｉ）
（ｊ）に類似するとして、そのゾーンの類似する個数Ｃ
ＮＴを１増加する。ステップＳ１３において、、ゾーン
ｉの被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）が、基準データ
ＲＥ（ｉ）（ｊ）に非類似するとして、リジクトするゾ
ーン番号ｉをＲＥ（ｋ）に代入する。ステップＳ１４に
おいて、リジクトするゾーンの個数ｋを１増加する。ス
テップＳ１５において、ｉを１増加して、次のゾーンを
示すようにする。ステップＳ１６において、ｊ＝１とし
て、初期化する。ステップＳ１７において、ステップＳ
３に戻る。[Addition Processing] The addition unit 8-3 performs the following steps S11 to S17. In step S11, it is determined whether M is equal to or larger than a specified value α (for example, 0.8). If M is equal to or greater than the specified value α, step S12
If M is less than the specified value α, the process proceeds to step S13. In step S12, the data TE (i) (j) of the object to be discriminated in the zone i is the reference data RE (i).
Assuming that it is similar to (j), the similar number C of the zones
Increase NT by 1. In step S13, assuming that the data TE (i) (j) of the object to be discriminated in the zone i is not similar to the reference data RE (i) (j), the rejecting zone number i is substituted into RE (k). . In step S14, the number k of rejected zones is incremented by 1. In step S15, i is incremented by 1 to indicate the next zone. In step S16, initialization is performed with j = 1. In step S17, step S
Return to 3.
【００１４】［比較判別処理］比較判別部８−４では、
以下のステップＳ１８〜Ｓ２０の処理をする。ステップ
Ｓ１８において、類似するゾーンの数ＣＮが規定値β
（例えば、Ｎ＝１６の時、β＝１５、この値は正損判別
の基準により異なる）以上であるかを判別する。ＣＮが
規定値β以上であれば、ステップＳ１９に進み、規定値
βよりも小さければステップＳ２０に進む。ステップＳ
１９において、類似するゾーンの個数ＣＮが規定値β以
上であるので、印刷物が真券であると判別する。ステッ
プＳ２０において、類似するゾーンの個数ＣＮが規定値
βよりも小さいので、印刷物をリジェクトする信号を上
位装置に送る。この時、リジクトする信号とともにリジ
ェクトしたゾーンの番号ＲＥ（ｋ）を出力する。以上の
ように、本第１の実施例では、以下の利点（１），
（２）がある。 （１）印刷物の全領域を複数の領域（ゾーン）に分割し
て、個々のゾーンに対してそれぞれ類似比較を行い、全
体の真偽を判別しているため、紙幣全体を一つの領域と
みなして判別する従来の方法と比べて、高い認識能力が
期待できる。 （２）基準データと異なる異常領域の抽出もそのゾーン
番号（必要によっては類似度）などの情報を記憶してお
くことにより実施することができる。[Comparison / Discrimination Processing] In the comparison / discrimination unit 8-4,
The following steps S18 to S20 are performed. In step S18, the number CN of similar zones is the specified value β.
(For example, when N = 16, β = 15, this value varies depending on the criterion of the fitness judgment). If CN is equal to or greater than the specified value β, the process proceeds to step S19, and if smaller than the specified value β, the process proceeds to step S20. Step S
In 19, the number CN of similar zones is equal to or greater than the specified value β, so it is determined that the printed matter is a genuine note. In step S20, since the number CN of similar zones is smaller than the specified value β, a signal for rejecting the printed matter is sent to the higher-level device. At this time, the number RE (k) of the rejected zone is output together with the rejected signal. As described above, in the first embodiment, the following advantages (1),
There is (2). (1) The entire area of the printed matter is divided into a plurality of areas (zones), and similar comparison is performed for each zone to determine the authenticity of the entire area. Therefore, the entire bill is regarded as one area. Higher recognition ability can be expected as compared with the conventional method of determining by the above. (2) An abnormal area different from the reference data can be extracted by storing information such as its zone number (similarity if necessary).
【００１５】第２の実施例 図４は、本発明の第２の実施例の真偽判定部の処理を示
すフローチャートである。本第２の実施例の真偽判定部
が第１の実施例の真偽判定部と異なる点は、各ゾーンｉ
について、基準データＲＥ（ｉ）（ｊ）とそのゾーン内
の被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）との相関係数を類
似度としたことである。以下、図を参照しつつ、本発明
の第２の実施例の印刷物パターンの真偽判定方法の説明
をする。まず、第１の実施例と同様に濃度データ作成処
理を行う。その後、以下の処理を行う。 ［ゾーン分割処理］ステップＳ３１において、ゾーン分
割部８−１では、印刷物の全領域を金種判定部７により
特定された金種のカテゴリに対して、ゾーンに分割し
て、以下の処理を行う。印刷物の全画素数をＰ、分割数
をＮとすると、個々の分割されたゾーンの画素数は、Ｐ
／Ｎとなる。また、図示しないＲＯＭには各カテゴリの
各ゾーンの各画素毎の濃度データ及びゾーン別基準デー
タの平均値ＲＥ（ｉ）が基準データとして用意されてい
る。このＲＯＭより、金種判定部７により特定されたカ
テゴリの基準データＲＥ（ｉ）（ｊ）（ｉ＝１〜Ｎ、ｊ
＝１〜Ｐ／Ｎ）、及びゾーン別基準データの平均値ＲＥ
（ｉ）を読み出す。そして、基準データＲＥ（ｉ）
（ｊ）から比較基準データＲＥ' （ｉ）（ｊ）を式
（２）により求めて、その比較基準データの大きさ（ノ
ルム）ＲＬ（ｉ）を式（３）により求める。 ＲＥ' （ｉ）（ｊ）＝ＲＥ（ｉ）（ｊ）−ＲＥ（ｉ） ・・・（２） Second Embodiment FIG. 4 is a flow chart showing the processing of the true / false determination unit of the second embodiment of the present invention. The authenticity determination unit of the second embodiment differs from the authenticity determination unit of the first embodiment in that each zone i
Regarding the reference data RE (i) (j) and the data TE (i) (j) of the object to be discriminated in the zone are defined as the similarity. Hereinafter, the authenticity determination method for the printed matter pattern according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. First, the density data creation process is performed as in the first embodiment. Then, the following processing is performed. [Zone Division Processing] In step S31, the zone division unit 8-1 divides the entire area of the printed matter into zones of the denomination specified by the denomination determination unit 7, and performs the following processing. . When the total number of pixels of the printed matter is P and the number of divisions is N, the number of pixels in each divided zone is P.
/ N. Further, in the ROM (not shown), the density data of each pixel in each zone of each category and the average value RE (i) of the zone-specific reference data are prepared as reference data. From this ROM, reference data RE (i) (j) (i = 1 to N, j) of the category specified by the denomination determination unit 7
= 1 to P / N), and the average value RE of the zone-specific reference data
Read (i). Then, the reference data RE (i)
The comparison reference data RE ′ (i) (j) is obtained from (j) by the equation (2), and the size (norm) RL (i) of the comparison reference data is obtained by the equation (3). RE ′ (i) (j) = RE (i) (j) −RE (i) (2)
【数２】 ［類似度算出処理］類似度算出部８−２では、以下のス
テップＳ３２〜Ｓ５１の処理を行う。ステップＳ３２に
おいて、各変数ｊ＝１，ｉ＝１に初期化する。ここで、
ｊは各ゾーンに含まれる画素数の示す変数、ｉはゾーン
の数を示す変数である。ステップＳ３３において、ｉ＞
Ｎであるかどうかを判別して、全てのゾーンに対して、
被判別物のＴＥ（ｉ）（ｊ）の平均値が求められたかを
判別する。全てのゾーンについて、平均値が求めらてい
ない時（ｉ≦Ｎ）、ステップＳ３４に進み、全てのゾー
ンについて、平均値が求められた時（ｉ＞Ｎ）、ステッ
プＳ４３に進む。ステップＳ３４において、ゾーン毎の
被判別物のデータの和を求める変数ＭＮを初期化（０）
する。ステップＳ３５において、ゾーンｉについて、そ
のゾーンｉに対する和が求められたかどうかを、ｊ＞Ｐ
／Ｎにより判別する。そのゾーンｉに対して、和が求め
られていれば、ステップＳ３９に進み、和が求めらてい
なければ、ステップＳ３６に進む。[Equation 2] [Similarity Calculation Processing] The similarity calculation unit 8-2 performs the following steps S32 to S51. In step S32, each variable is initialized to j = 1 and i = 1. here,
j is a variable indicating the number of pixels included in each zone, and i is a variable indicating the number of zones. In step S33, i>
Determine if it is N, for all zones,
It is determined whether the average value of TE (i) (j) of the object to be discriminated is obtained. When the average value has not been obtained for all zones (i ≦ N), the process proceeds to step S34, and when the average value has been obtained for all zones (i> N), the process proceeds to step S43. In step S34, the variable MN for obtaining the sum of the data of the objects to be discriminated for each zone is initialized (0).
To do. In step S35, for the zone i, it is determined whether the sum for the zone i is obtained by j> P
It is determined by / N. If the sum is required for the zone i, the process proceeds to step S39. If the sum is not required, the process proceeds to step S36.
【００１６】ステップＳ３６において、ＭＮの内容にＴ
Ｅ（ｉ）（ｊ）を加算する。ステップＳ３８において、
ステップＳ３５に戻る。ステップＳ３９において、ゾー
ンｉの被判別データＴＥ（ｉ）（ｊ）の平均値ＭＮ／
（Ｐ／Ｎ）をＴＭ' （ｉ）に代入する。ステップＳ４０
において、ｉに１増加して、次のゾーン番号を指示す
る。ステップＳ４１において、ｊ＝１に初期化する。ス
テップＳ４２において、ステップＳ３３に戻る。ステッ
プＳ４３において、ｉ＝１，ｊ＝１，ｋ＝１，ＣＮ＝
０，ＲＥ＝０に初期化する。ステップＳ４４において、
ｉ＞Ｎであるかどうかを判別して、全てのゾーンに対し
て、被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）の真偽が判別さ
れたかどうかを判別する。全てのゾーンについて、真偽
が判別されていれば、ステップＳ５９に進み、未判別の
ゾーンがあれば、ステップＳ４５に進む。ステップＳ４
５において、ゾーン毎の被判別物のデータと平均値との
差ＴＥ'（ｉ）（ｊ）と比較基準データＲＥ' （ｉ）
（ｊ）との積和変数Ｓ、ＴＥ' （ｉ）（ｊ）の２乗和を
求める変数ＴＬを０に初期化する。In step S36, the contents of MN are set to T.
Add E (i) (j). In step S38,
It returns to step S35. In step S39, the average value MN / of the discriminated data TE (i) (j) of zone i
Substitute (P / N) into TM '(i). Step S40
At i, i is incremented by 1 to indicate the next zone number. In step S41, j = 1 is initialized. In step S42, the process returns to step S33. In step S43, i = 1, j = 1, k = 1, CN =
0, RE = 0 is initialized. In step S44,
It is determined whether i> N, and it is determined whether or not the data TE (i) (j) of the object to be discriminated is true or false for all the zones. If true / false is determined for all the zones, the process proceeds to step S59, and if there is an undetermined zone, the process proceeds to step S45. Step S4
5, the difference TE ′ (i) (j) between the data of the object to be discriminated for each zone and the average value and the comparison reference data RE ′ (i)
A variable TL for obtaining the sum of squares of the product sum variable S and TE ′ (i) (j) with (j) is initialized to 0.
【００１７】ステップＳ４８において、変数ＴＬの内容
と被判別物のデータＴＥ' （ｉ）（ｊ）の二乗とを加算
する。ステップＳ４９において、ｊを１増加する。ステ
ップＳ５０において、ステップＳ４６に戻る。ステップ
Ｓ５１において、Ｓ／（ＴＬ1/2 ×ＲＬ（ｉ））を求め
て、それをＭに代入する。変数Ｍは、ゾーンｉについ
て、データＴＥ' （ｉ）（ｊ）（ｊ＝１〜Ｐ／Ｎ）を要
素とするベクトルと基準データＲＥ' （ｉ）（ｊ）を要
素とするベクトルのベクトル間の余弦であり、ゾーンｉ
における、被判定物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）と基準デ
ータＲＥ（ｉ）（ｊ）との類似度を表す相関係数であ
る。Ｍは、−１≦Ｍ≦１となり、被判別物のデータが基
準データに類似すれば、１に近くなる。Ｍが−１であれ
ば、負の相関が１００％ということで、パターンの濃度
値が平均値を基準として逆転している時である。In step S48, the contents of the variable TL and the square of the data TE '(i) (j) of the object to be discriminated are added. In step S49, j is incremented by 1. In step S50, the process returns to step S46. In step S51, S / (TL 1/2 × RL (i)) is obtained and is substituted into M. The variable M is a vector between a vector having data TE ′ (i) (j) (j = 1 to P / N) as an element and a vector having reference data RE ′ (i) (j) as an element for the zone i. Cosine of zone i
Is a correlation coefficient indicating the degree of similarity between the data TE (i) (j) of the object to be judged and the reference data RE (i) (j). M is −1 ≦ M ≦ 1, and is close to 1 if the data of the object to be discriminated is similar to the reference data. If M is -1, the negative correlation is 100%, which means that the density value of the pattern is reversed with respect to the average value.
【００１８】［加算処理］加算部８−３では、以下のス
テップＳ５２〜Ｓ５８の処理を行う。ステップＳ５２に
おいて、Ｍが規定値α（例えば、０．８）以上あるかを
判別する。Ｍが規定値α以上であれば、ステップＳ５３
に進み、Ｍが規定値α未満であれば、ステップＳ５４に
進む。ステップＳ５３において、ゾーンｉの被判別物の
データＴＥ（ｉ）（ｊ）が、基準データＲＥ（ｉ）
（ｊ）に類似するとして、そのゾーンの類似する個数Ｃ
ＮＴを１増加する。ステップＳ５４において、、ゾーン
ｉの被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）が、基準データ
ＲＥ（ｉ）（ｊ）に非類似するとして、リジクトするゾ
ーン番号ｉをＲＥ（ｋ）に代入する。ステップＳ５５に
おいて、リジクトするゾーンの個数ｋを１増加する。ス
テップＳ５６において、ｉを１増加して、次のゾーンを
示すようにする。ステップＳ５７において、ｊ＝１とし
て、初期化する。ステップＳ５８において、ステップＳ
４４に戻る。[Addition Processing] The addition unit 8-3 performs the following steps S52 to S58. In step S52, it is determined whether M is equal to or larger than a specified value α (for example, 0.8). If M is equal to or greater than the specified value α, step S53
If M is less than the specified value α, the process proceeds to step S54. In step S53, the data TE (i) (j) of the object to be discriminated in the zone i is the reference data RE (i).
Assuming that it is similar to (j), the similar number C of the zones
Increase NT by 1. In step S54, assuming that the data TE (i) (j) of the object to be discriminated in the zone i is not similar to the reference data RE (i) (j), the zone number i to be rejected is substituted into RE (k). . In step S55, the number k of rejected zones is incremented by 1. In step S56, i is incremented by 1 to indicate the next zone. In step S57, initialization is performed with j = 1. In Step S58, Step S
Return to 44.
【００１９】［比較判別処理］比較判別部８−４では、
以下のステップＳ５９〜Ｓ６１の処理をする。ステップ
Ｓ５９において、類似するゾーンの数ＣＮが規定値β以
上であるかを判別する。ＣＮが規定値β以上であれば、
ステップＳ６０に進み、規定値βよりも小さければステ
ップＳ６１に進む。ステップＳ６０において、類似する
ゾーンの個数ＣＮが規定値β以上であるので、印刷物が
真券であると判別する。ステップＳ６１において、類似
するゾーンの個数ＣＮが規定値βよりも小さいので、印
刷物をリジェクトする信号を上位装置に送る。この時、
リジクトする信号とともにリジェクトしたゾーンの番号
ＲＥ（ｋ）を出力する。以上のように、本第２の実施例
では、第１の実施例に加えて、以下の利点がある。ゾー
ン毎の類似度が−１以上１以下の値を取るので、第１の
実施例よりも判別の幅が２倍に拡張され、より高精度な
判別が期待できる。そのため、各ゾーンの真偽判別能力
の向上が期待できる。[Comparison / Discrimination Processing] In the comparison / discrimination unit 8-4,
The following steps S59 to S61 are performed. In step S59, it is determined whether the number CN of similar zones is equal to or greater than the specified value β. If CN is the specified value β or more,
If it is smaller than the specified value β, the process proceeds to step S61. In step S60, since the number CN of similar zones is equal to or greater than the specified value β, it is determined that the printed matter is a genuine note. In step S61, since the number CN of similar zones is smaller than the specified value β, a signal for rejecting the printed matter is sent to the host device. This time,
The number RE (k) of the rejected zone is output together with the rejected signal. As described above, the second embodiment has the following advantages in addition to the first embodiment. Since the similarity for each zone takes a value of -1 or more and 1 or less, the range of discrimination is expanded twice as compared with the first embodiment, and higher-precision discrimination can be expected. Therefore, it can be expected that the authenticity determining ability of each zone is improved.
【００２０】なお、本発明は、上記実施例に限定されず
種々の変形が可能である。その変形例としては、例えば
次のようなものがある。 （１） 本発明は、主に金融機関等で用いられる現金自
動入出金機（ＡＴＭ）や、両替機における紙幣判別方法
に利用可能である。さらに、あらかじめ判別物の標準カ
テゴリが有限に設定可能な種々の印刷物の自動判別機に
おける判別方法として応用できる。 （２） 本実施例では、金種判別部７により金種のカテ
ゴリを判別したが、金種判別部７を使用せず、真偽判別
部８によりすべてのカテゴリについて、真偽を判別する
ようにしてもよい。 （３） 被判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）と基準デー
タＲＥ（ｉ）（ｊ）との差分の和が規定範囲内にあるか
否かにより、各ゾーンの真偽を判定するようにしてもよ
い。 （４） 非判別物のデータＴＥ（ｉ）（ｊ）と基準デー
タＲＥ（ｉ）（ｊ）の差分の二乗和を求めるマハラノビ
ス距離が規定値を越えるか否かにより、各ゾーンの真偽
を判定するようにしてもよい。The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made. The following are examples of such modifications. (1) The present invention can be used for an automatic cash deposit / withdrawal machine (ATM) mainly used in financial institutions, and a bill discriminating method in a money changer. Further, it can be applied as a discrimination method in various automatic discriminating machines for printed matter in which the standard category of discriminant can be set in advance in a limited manner. (2) In this embodiment, the denomination discrimination unit 7 discriminates the denomination category, but the denomination discrimination unit 7 is not used, and the authenticity discrimination unit 8 discriminates the authenticity of all categories. You may (3) The authenticity of each zone is determined by whether the sum of the differences between the data TE (i) (j) of the object to be discriminated and the reference data RE (i) (j) is within the specified range. You may (4) Whether the Mahalanobis distance for obtaining the sum of squares of the difference between the data TE (i) (j) of the non-discriminator and the reference data RE (i) (j) exceeds the specified value is used to determine the authenticity of each zone. It may be determined.
【００２１】（５） 金種判定部７では、２値化データ
ではなく、前処理部６より出力される多値データを用い
るようにしてもよい。 （６） 一般に、紙幣等のように印刷物のパターンの濃
度値には、ゾーンあるいは金種毎に統計的なばらつきが
あるので、このばらつきを考慮して基準カテゴリ又はゾ
ーン毎に規定値αを変更するようにしてもよい。 （７） 図２中のステップＳ７の処理は、被判別物のデ
ータＴＥ（ｉ）（ｊ）のベクトルの大きさをゾーンごと
に一定に正規化（例えば、ノルムを１にする）しておく
ことにより、省略することができる。また、図４中のス
テップＳ４８の処理についても、ＴＥ' （ｉ）（ｊ）の
ベクトルの大きさをゾーン毎に一定に正規化しておくこ
とにより省略することができる。 （８） 式（１）及び（３）のＲＬ（ｉ）は、ＲＯＭな
どに記憶しておいても、あるいは適宜算出するようにし
てもよい。(5) The denomination determination unit 7 may use multivalued data output from the preprocessing unit 6 instead of the binarized data. (6) Generally, since the density value of a pattern of a printed matter such as a bill has a statistical variation for each zone or denomination, the prescribed value α is changed for each reference category or zone in consideration of this variation. You may do it. (7) In the process of step S7 in FIG. 2, the magnitude of the vector of the data TE (i) (j) of the object to be discriminated is constantly normalized (for example, the norm is set to 1) for each zone. Therefore, it can be omitted. Also, the process of step S48 in FIG. 4 can be omitted by normalizing the magnitude of the vector of TE '(i) (j) constant for each zone. (8) RL (i) in equations (1) and (3) may be stored in a ROM or the like, or may be calculated appropriately.
【００２２】[0022]
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１〜４の
発明によれば、入力された印刷物の全面を複数個の領域
に分割して、その領域毎に基準カテゴリの領域に類似し
ているか否かを判別するようにしたので、真偽の判別の
認識能力を向上させることができる。As described in detail above, according to the first to fourth inventions, the entire surface of the input printed matter is divided into a plurality of areas, and each area is similar to the area of the reference category. Since it is discriminated whether or not it is present, it is possible to improve the recognition ability for discriminating between true and false.
【図１】本発明の実施例の印刷パターンの真偽判定方法
を実施するための印刷パターンの真偽判定装置の構成図
である。FIG. 1 is a configuration diagram of a print pattern authenticity determination device for performing a print pattern authenticity determination method according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第１の実施例を示す真偽判定部の処理
を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a process of a true / false determination unit according to the first embodiment of the present invention.
【図３】印刷物のゾーン分割の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of zone division of a printed matter.
【図４】本発明の第２の実施例を示す真偽判定部の処理
を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing a process of a true / false determination unit showing a second embodiment of the present invention.
１ 認識搬送ユニット ２ 制御回路 ３ ＣＣＤイメージセンサ ４ Ａ／Ｄ変換器 ５ バッファメモリ ６ 前処理部 ７ 金種判定部 ８ 真偽判定部 ８−１ ゾーン分割部 ８−２ 類似度算出部 ８−３ 加算部 ８−４ 比較判定部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Recognition transport unit 2 Control circuit 3 CCD image sensor 4 A / D converter 5 Buffer memory 6 Preprocessing unit 7 Money type determination unit 8 True / False determination unit 8-1 Zone division unit 8-2 Similarity calculation unit 8-3 Adder 8-4 Comparison judgment unit
Claims (4)
に作成する濃度データ作成処理と、 前記印刷物の全面を複数個の領域に分割するゾーン分割
処理と、 前記入力された印刷物のパターンを照合する基準カテゴ
リのリファレンスデータとして前記印刷物の画素に対応
する濃度データを用意して、前記ゾーン分割処理により
分割された前記領域の各々について、該領域内の前記印
刷物の濃度データと前記基準カテゴリの濃度データとに
基づいて、その領域内で類似度を算出する類似度算出処
理と、 前記類似度と規定値とを比較して、前記印刷物の領域と
前記基準カテゴリの領域との類似又は非類似を判別し
て、類似又は非類似の領域の個数を算出する加算処理
と、 前記加算処理により算出された類似又は非類似の領域の
個数に基づいて、前記印刷物の真偽を判別する比較判別
処理とを、 実行するようにしたことを特徴とする印刷パターンの真
偽判別方法。1. A density data creation process for creating density data of an input printed matter for each pixel, a zone division process for dividing the entire surface of the printed matter into a plurality of areas, and a pattern of the inputted printed matter. Density data corresponding to pixels of the printed matter are prepared as reference data of the reference category, and for each of the areas divided by the zone division processing, the density data of the printed matter in the area and the density of the reference category. Based on the data, a similarity calculation process for calculating the similarity in the area, and comparing the similarity with a specified value to determine whether the area of the printed matter and the area of the reference category are similar or dissimilar. Based on the number of similar or dissimilar regions calculated by the addition process that determines and calculates the number of similar or dissimilar regions, A comparison determination process of determining the authenticity of the printed matter authenticity determination method of the printed pattern, characterized in that it has to be executed.
するベクトルと前記基準カテゴリの前記印刷物の濃度デ
ータに対応する前記濃度データを要素とするベクトルと
の余弦又は該余弦に基づく値を前記類似度として算出す
るようにした、 ことを特徴とする請求項１記載の印刷パターンの真偽判
別方法。2. The similarity calculation process includes a vector having elements of density data of pixels of the printed matter in each area and a vector having elements of the density data corresponding to the density data of the printed matter of the reference category. The authenticity determination method of the print pattern according to claim 1, wherein a cosine of or a value based on the cosine is calculated as the similarity.
準カテゴリの前記印刷物の濃度データに対応する前記濃
度データのその領域における相関係数又は該相関係数に
基づく値を前記類似度として算出するようにした、 ことを特徴とする請求項１記載の印刷パターンの真偽判
別方法。3. The similarity calculation process is performed by the correlation coefficient of the density data of pixels of the printed matter in each area and the density data corresponding to the density data of the printed matter of the reference category in the area or the phase. The authenticity determination method for a print pattern according to claim 1, wherein a value based on a relation number is calculated as the similarity.
変更するようにしたことを特徴とする請求項１、２又は
３記載の印刷パターンの真偽判別方法。4. The authenticity determination method for a print pattern according to claim 1, 2 or 3, wherein the specified value is changed according to a statistical variation in the print pattern of the printed matter.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7030303A JPH08221632A (en) | 1995-02-20 | 1995-02-20 | Genuineness judging method for printed pattern |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7030303A JPH08221632A (en) | 1995-02-20 | 1995-02-20 | Genuineness judging method for printed pattern |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08221632A true JPH08221632A (en) | 1996-08-30 |
Family
ID=12299993
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7030303A Withdrawn JPH08221632A (en) | 1995-02-20 | 1995-02-20 | Genuineness judging method for printed pattern |
Country Status (1)
| Country | Link |
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