JPH09231438A - 紙幣識別方法 - Google Patents
紙幣識別方法Info
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- JPH09231438A JPH09231438A JP8041329A JP4132996A JPH09231438A JP H09231438 A JPH09231438 A JP H09231438A JP 8041329 A JP8041329 A JP 8041329A JP 4132996 A JP4132996 A JP 4132996A JP H09231438 A JPH09231438 A JP H09231438A
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Abstract
良く紙幣の識別を行うことの従来の方法とは全く識別に
用いる紙幣の特徴量の異なる方法を提供する。 【解決手段】 イメージセンサ入力波形から汚れや歪み
等の変動成分を抽出し、この変動成分と、あらかじめ作
成しておいた変動成分の推定モデルとから被識別紙幣の
イメージセンサ入力波形の変動成分を推定し、推定され
た変動成分を用いて被識別紙幣のイメージセンサ入力波
形あるいは基準波形のいずれか一方をを補正し、補正さ
れたイメージセンサ入力波形と元の基準波形あるいはイ
メージセンサ入力波形と補正された基準波形とを比較す
ることによって、被識別紙幣の真偽を判定する方法であ
る。
Description
り、特に識別される紙幣の各種汚れ等による識別精度へ
の影響を抑制する紙幣識別方法に関する。
−２１５２９３号公報がある。当該公報には紙幣を複数
のゾーンに分け、各ゾーンごとの検出データを前記各ゾ
ーンに対して予め求められている基準データと比較し、
前記各ゾーンにおける比較結果に基づいて前記紙幣を識
別する紙幣識別方法において、前記基準データを前記紙
幣の表裏、向き及び識別時の位置ずれに対応して複数個
設定すると共に、紙幣１枚に対して前記各ゾーンのデー
タを総計し、その総計値に対する比率値で基準パターン
データとして記憶しておき、前記検出データの総和値を
求めると共に、この総和値に対する比率値を検出パター
ンデータとして計算し、前記検出パターンデータが前記
基準パターンデータの許容値範囲内にある否かを判断
し、前記各ゾーン毎に前記基準パターンデータと前記検
出パターンデータとの差の絶対値を距離計算して総計
し、この距離計算の総計値が許容値よりも小さいか否か
を判断して紙幣識別を行うことを特徴とする紙幣識別方
法が開示されている。
み、その他の理由による紙幣の識別のバラツキを閾値を
用いて吸収する方法では、ある程度の識別のバラツキを
許容してしまうため、偽券を真券と誤認してしまうとい
う問題点があり、識別精度の低下の原因となっていた。
受けることなく、精度良く紙幣の識別を行うことの従来
の方法とは全く識別に用いる紙幣の特徴量の異なる方法
を提供することを目的とする。
別紙幣のセンサ入力波形をそのまま基準波形とパターン
比較する方法に代えて、センサ入力波形から汚れや歪み
等の変動成分を抽出し、この変動成分と、あらかじめ作
成しておいた変動成分の推定モデルとから被識別紙幣の
センサ入力波形の変動成分を推定し、推定された変動成
分を用いて被識別紙幣のセンサ入力波形あるいは基準波
形のいずれか一方をを補正し、補正されたセンサ入力波
形と元の基準波形あるいはセンサ入力波形と補正された
基準波形とを比較することによって、被識別紙幣の真偽
を判定する方法である。
波形から汚れ、歪み等の変動成分を抽出し、自己回帰モ
デル、重回帰モデル、あるいはニューラルネットワーク
モデルによる学習により変動成分の推定モデルを作成す
る。
いて該入力波形自身あるいは基準波形を補正してから被
識別紙幣の真偽の識別を行うため、識別精度は汚れ等の
変動の影響を殆ど受けない精度の良いものとなる。
モデルの作成に自己（ＡＲ）回帰モデルを用いた一実施
形態について図面に基づき詳細に説明する。 （第１実施形態）本方法は事前処理と紙幣投入時処理と
に大きく分けられる。図１に被識別紙幣のセンサ入力波
形を変動成分モデルによって補正する実施例の概念図を
示す。
形から変動成分推定モデルを学習により作成する処理で
あり、図１（Ａ）に開示されているように、まず、ステ
ップＳ１にて複数枚の真券（新札）をセンサの一つとし
てのイメージセンサによりセンシングして紙幣上のイメ
ージや文字等の輝度や濃度のセンサ入力波形を得、各入
力波形から基準波形（例えば入力平均波形）を得る。
前記真券の入力波形から汚れや、歪み等の変動成分を各
真券毎に抽出する。そしてステップＳ３にて抽出された
変動成分のデータを用いて学習データを作成する。
（Ａ）に示すように得られた変動成分のデータを周期的
時系列信号とみなして、周知の自己回帰モデルの式に当
てはめ、式の係数を求めることを言う。
べて連続的に入力したときの変動成分の時系列波形デー
タに匹敵する。こうして作成された変動成分の周期的時
系列信号はステップＳ４において自己回帰分析の手法に
より学習され、学習の結果紙幣１枚分の変動成分の推定
モデルが作成される。
に紙幣が投入された際の真偽判定を行う紙幣投入時処理
に移る。図１（Ｂ）に示すように、紙幣投入時処理で
は、まず、ステップＳ１１で投入された被識別紙幣から
のイメージセンサ入力波形を入力する。
幣の波形信号と前記基準波形との差分を取って汚れ、歪
み成分等の変動成分の抽出を行う。ステップＳ１３では
前記ステップＳ１２で得られた変動成分のデータに基づ
き、前記変動成分の推定モデルを用いた被識別紙幣の変
動成分の推定を自己回帰モデルを用いて行ない、推定変
動成分を算出する。ここで、推定の方法について説明す
ると、前記事前処理により、推定モデルが得られている
ので、自己回帰モデルの式と入力された被識別紙幣の変
動成分により推定される変動成分を算出する（ステップ
Ｓ１３）。
波形を用いて前記被識別紙幣のイメージセンサ入力波形
を補正する。この補正方法は、前記被識別紙幣のイメー
ジセンサ入力波形から推定された変動成分を減算して行
うか、あるいは基準波形に推定された変動成分を加算し
て補正を行うかである。
幣の補正されたイメージセンサ入力波形と基準波形とを
相互相関やパターンマッチング等の判定手法を用いて一
致度を算定し、一定の一致度が得られれば真と判定し、
それ以外は偽と判定して識別処理を終わる。 （第２実施形態）第２実施形態ではステップＳ１〜Ｓ１
３までは前記第１実施形態と全く同じ処理を行う。
出された変動成分の推定値を用いて基準波形を補正し、
そして最後に、ステップＳ１７にて前記被識別紙幣のイ
メージセンサ入力波形と補正された基準波形とを相互相
関やパターンマッチング等の判定手法を用いて一致度を
算定し、一定の一致度が得られれば真と判定し、それ以
外は偽と判定して識別処理を終わる。
は、自己回帰モデルのみならず、重回帰モデルやニュー
ラルネットワークモデルを用いた推定モデルも利用でき
る。例えば重回帰モデルを用いた場合のデータの変動成
分の推定モデルの推定方法について説明すると、他変量
の対象となる要因データとして対象となるデータの位
置、データのばらつき、インクの濃さ、紙の劣化度等が
挙げられ、これらを基にして変動成分の重回帰モデルの
式を作成することになる。
取り込む際のエンコーダ等から入力すればよい。そして
データのばらつきは、入力されたセンサ信号と前記基準
波形の差分値の分散として得ればよい。
やはりそのばらつきとして要因データを構成するので、
計算によって求めることができる。更に紙の劣化度につ
いては紙幣の白地の部分の透過率（入力データが透過セ
ンサから得られたものであればそのセンサ信号を併用で
きる）を用いて算出できる。
ルネットワークを用いることにより同様に汚れの推定モ
デルを得ることも可能である。以上のようにして重回帰
モデル、ニューラルネットワークモデルを用いた場合で
も、入力紙幣から変動成分としての汚れ、歪み成分の抽
出が行われ、事前処理における学習結果から変動成分と
しての汚れ成分の推定モデルの作成が行われると、この
推定モデルが紙幣投入時処理に使われ、被識別紙幣の入
力波形の補正あるいは基準波形の補正に活用される。
された紙幣のパターンそれ自身を標準のパターンと比較
し、その差の幅が一定以上のときをもって偽券と判断す
る方法に代えて、入力紙幣のパターンから汚れ成分等の
変動成分を抽出し、これを用いて変動成分の推定モデル
を作成し、被識別識別紙幣の入力波形あるいは基準波形
の補正にこの推定モデルを活用し、補正した入力波形あ
るいは基準波形を比較して紙幣の真偽を判断するもので
あるから、識別される紙幣の変動成分の影響を受けずに
精度の良い真偽判定が行える効果が期待できる。
明図である。
明図である。
Claims (2)
- 【請求項１】 基準となる複数枚の真券のセンサ入力波
形から基準となる波形を作成するステップと、前記複数
の真券のセンサ入力波形と前記基準波形から複数の波形
変動成分の波形を抽出するステップと、抽出された変動
成分の波形を用いて学習により変動成分推定モデルを作
成するステップと、被識別紙幣のセンサ入力波形から前
記基準波形を用いて補正用変動成分を抽出するステップ
と、得られた補正用変動成分と前記変動成分推定モデル
により前記被識別紙幣の変動成分を推定するステップ
と、推定された変動成分を用いて前記被識別紙幣のセン
サ入力波形を補正するステップと、補正後の入力波形を
基準波形と比較して真偽を判定するステップとよりなる
紙幣識別方法。 - 【請求項２】 基準となる複数枚の真券のセンサ入力波
形から基準となる波形を作成するステップと、前記複数
の真券のセンサ入力波形と前記基準波形から複数の波形
変動成分の波形を抽出するステップと、抽出された変動
成分の波形を用いて学習により変動成分推定モデルを作
成するステップと、被識別紙幣のセンサ入力波形から前
記基準波形を用いて補正用変動成分を抽出するステップ
と、得られた補正用変動成分と前記変動成分推定モデル
により前記被識別紙幣の変動成分を推定するステップ
と、推定された変動成分を用いて前記基準波形を補正す
るステップと、補正後の基準波形を前記被識別紙幣のセ
ンサ入力波形と比較して真偽を判定するステップとより
なる紙幣識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04132996A JP3423140B2 (ja) | 1996-02-28 | 1996-02-28 | 紙幣識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04132996A JP3423140B2 (ja) | 1996-02-28 | 1996-02-28 | 紙幣識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09231438A true JPH09231438A (ja) | 1997-09-05 |
| JP3423140B2 JP3423140B2 (ja) | 2003-07-07 |
Family
ID=12605488
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04132996A Expired - Lifetime JP3423140B2 (ja) | 1996-02-28 | 1996-02-28 | 紙幣識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3423140B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004097753A1 (ja) * | 2003-04-25 | 2004-11-11 | Kabushiki Kaisha Nippon Conlux | 紙葉類識別装置および方法 |
| JP2006202075A (ja) * | 2005-01-21 | 2006-08-03 | Mars Engineering Corp | 紙幣識別装置および紙幣識別方法 |
| CN102592352A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-07-18 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 纸页类介质识别装置及识别方法 |
-
1996
- 1996-02-28 JP JP04132996A patent/JP3423140B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| US9122944B2 (en) | 2012-02-28 | 2015-09-01 | Grg Banking Equipment Co., Ltd. | Paper medium identifying device and identifying method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3423140B2 (ja) | 2003-07-07 |
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