JPH09259323A - 紙葉類識別装置 - Google Patents
紙葉類識別装置Info
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- JPH09259323A JPH09259323A JP8070258A JP7025896A JPH09259323A JP H09259323 A JPH09259323 A JP H09259323A JP 8070258 A JP8070258 A JP 8070258A JP 7025896 A JP7025896 A JP 7025896A JP H09259323 A JPH09259323 A JP H09259323A
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Abstract
ーンが類似する紙幣を、正確かつ高速に識別することが
できる紙葉類識別装置を提供すること。 【解決手段】センサ部11が識別対象紙幣を読み取った
ならば、データ作成部12が該入力イメージに対応する
識別対象データを作成し、候補基準データ選択部16が
この識別対象データに近い2つの候補基準データを選択
する。そして、重み付け相対距離算出部17が2つの候
補基準データと識別対象データとの重み付け相対距離を
算出し、識別処理部13がこの重み付け相対距離に基づ
いて紙幣の真偽及び種類を識別する。
Description
ンサで読み取った入力イメージを予め登録した複数の基
準イメージと比較して紙葉類の真偽又は種類を識別する
紙葉類識別装置に関し、特に、米国のドル紙幣のように
各金種間で光学的パターンが類似する紙葉類を高速かつ
正確に識別できる紙葉類識別装置に関する。
別する紙幣識別装置では、紙幣を金種毎に光学的センサ
で読み取った基準イメージをあらかじめ準備しておき、
識別対象となる紙幣を光学的センサで読み取った入力イ
メージを各基準イメージと比較することが多い。
は、センサにより被判別紙幣の印刷パターンを読み取っ
たならば、被判別紙幣の長手方向のデータを算出し、そ
の算出データと標準データとを比較して、長手方向のパ
ターンの連続性を検出するよう構成した紙幣判別装置が
開示されている。
センサで読み取った検出パターンと予め記憶した基準パ
ターンを比較して紙葉類の真偽を判定する際に、多数の
紙葉類のパターンの分布頻度別に設けられた複数の基本
パターンをあらかじめ設け、この検出パターンがいずれ
の基本パターンに含まれるかによって評価点を与え、こ
の評価点に基づいて算定したマッチング率が所定値以上
である時に紙葉類を真と判定するよう構成した紙葉類の
真偽判別装置が開示されている。
間で光学的パターンが非常に類似する紙幣については、
上記従来技術を用いた場合であっても、その光学パター
ンのみで紙幣の金種を判別することが難しい。
2$紙幣、5$紙幣、10$紙幣、50$紙幣、100
$紙幣、500$紙幣、1000$紙幣、5000$紙
幣及び10000$紙幣があるが、500$以上の高額
紙幣についても6.8cm×16.4cmと同一サイズ
であり、また肖像画及び四隅の数字以外は同一であるた
め、光学的パターンが非常に似通っている。
て識別するためには、入力イメージを基準イメージと詳
細に比較する必要があるが、現実的にはイメージセンサ
の感度特性のばらつきや紙幣の汚れ等が存在するため、
このような紙幣を正確かつ高速に識別することは難し
い。
度特性にはばらつきがあり、また、たとえ全く同じ紙幣
を搬送させた場合であっても、搬送時の左右のぶれによ
り異なる画素により検出されることがある。
刷ずれ又は裁断ずれが存在する場合や、高速な搬送に起
因してイメージセンサと紙幣の間隔が変動する場合に
は、検出データにばらつきが生ずる。
間で光学的パターンが類似する紙葉類を、いかにして高
速かつ正確に識別するかが重要な課題となっている。
て、米国のドル紙幣のように各金種間で光学的パターン
が類似する紙葉類を、正確かつ高速に識別することがで
きる紙葉類識別装置を提供することを目的とする。
め、第1の発明は、紙葉類を光学的センサで読み取った
入力画像を予め登録した複数の基準画像と比較して前記
紙葉類の真偽又は種類を識別する紙葉類識別装置におい
て、各基準画像に対応する基準データをブロック分割
し、複数の基準データの対応するブロック間の距離と各
ブロック内の分散に基づいてブロックごとの重みを算出
する重み算出手段と、前記入力画像に対応する識別対象
データと各基準データとの距離に基づいて複数の候補基
準データを選択する選択手段と、各候補基準データ及び
前記識別対象データの各ブロックごとの距離と前記重み
算出手段が算出した重みに基づいて、該識別対象データ
と各候補基準データとの重み付け相対距離を算出する重
み付け相対距離算出手段と、前記重み付け相対距離算出
手段が算出した複数の重み付け相対距離に基づいて前記
紙葉類の真偽又は種類を識別する識別手段とを具備した
ことを特徴とする。
準画像を2次微分してラプラシアン画像を作成し、該ラ
プラシアン画像を所定のブロックに分割して各ブロック
ごとのヒストグラムを有する識別対象データ又は基準デ
ータを作成するデータ作成手段をさらに具備し、前記重
み付け相対距離算出手段は、前記識別対象データと前記
複数の候補基準データとの距離を各ブロックごとに求
め、求めたブロック間の距離と該ブロックに対応する重
みとの積を加算して重み付け相対距離を算出することを
特徴とする。
て図面を参照して説明する。なお、この実施の形態で
は、本発明を米国紙幣を識別する紙幣識別装置に適用し
た場合を示している。
置10の構成を示す図である。
センサを有するセンサ部11が読み取った紙幣の真偽及
び種類を高速に識別する装置であり、具体的には、重み
付け相対距離なる概念を導入して、各紙幣相互間の印刷
パターンが異なる部位を強調した識別を行うものであ
る。
は、センサ部11と、データ作成部12と、識別処理部
13と、重み算定部14と、基準データ記憶部15と、
候補基準データ選択部16と、重み付け相対距離算出部
17とからなる。
4、候補基準データ選択部16及び重み付け相対距離算
出部17は、それぞれ請求項1に記載する識別手段、重
み算出手段、選択手段及び重み付け相対距離算出手段に
対応し、またデータ作成部12は、請求項2に記載する
データ作成手段に対応する。
送された紙幣をイメージセンサで読み取り、該読み取っ
た入力イメージをデータ作成部12に出力する。なお本
実施の形態では、紙幣の片面のみを識別対象とする場合
について説明するが、紙幣の両面を識別対象とする場合
には、紙幣の両面をイメージセンサで読み取ることにな
る。
取った識別対象となる紙幣の入力イメージから該入力イ
メージに対応するデータ(以下「識別対象データ」とい
う。)を作成する処理部である。
センサ部11から入力イメージを受け付けたならば、こ
の入力イメージに対して斜行補正、位置合わせ及び平滑
化等の前処理を行った後に、ラプラシアンフィルターを
適用してラプラシアン画像を作成し、このラプラシアン
画像を12ブロックにブロック分割して、各ブロックご
とにヒストグラムをとって識別対象データとする。
るためには、あらかじめ1$紙幣、5$紙幣、10$紙
幣等の各種紙幣を読み取り、識別の比較対象となるデー
タ(以下「基準データ」という。)が必要となる。
ンサ部11により基準イメージが読み取られた場合に
は、各基準イメージに対応する基準データを作成するよ
う構成されている。
タを作成する場合と異なり、一回の試行のみで作成され
るのではなく、同一金種の紙幣を複数回読み取り、その
平均値を用いて作成される。
る基準データは、紙幣の汚れや光学的なばらつきの影響
を受けることは妥当でないため、かかる複数の試行を前
提としている。
作成する場合には、該n種類目の紙幣をP回読み取って
それぞれ対応するP枚のヒストグラムデータを作成し、
各ヒストグラムデータをブロックごとに平均化して基準
データとする。
の作成に用いるp枚目(ただし、0≦p<Pとする。)
のヒストグラムデータのブロックmのヒストグラムをs
nmp(l)とすると、n種類目の紙幣に対応する基準デ
ータのブロックmのヒストグラムtnm(l)(ただし、
0≦l<Lとし、Lはヒストグラムのサイズとする。)
は、 tnm(l) = (Σp snmp(l))/P の算定式から得られる。ただし、変数pは0以上P−1
以下となる。
付けた際に、候補基準データ選択部16及び重み付け相
対距離算出部17を用いて、識別対象データに近い2つ
の基準データの重み付け相対距離を入手し、該重み付け
相対距離に基づいて入力紙幣の真偽及び種類を識別する
処理部である。
受け付けた場合には、重み算定部14を用いて各基準デ
ータ相互間の重みデータを算出し、この重みデータと基
準データを基準データ記憶部15に格納する。
ならば、この識別対象データと基準データ記憶部15に
記憶した基準データを候補基準データ選択部16に出力
して候補基準データの選択を依頼する。そして、2つの
候補基準データを得たならば、かかる基準データ、該候
補基準データに対応する重みデータ及び識別対象データ
を重み付け相対距離算出部17に出力する。
が、各基準パターンとの重み付け相対距離を算出したな
らば、この重み付け相対距離の差が所定のしきい値以上
であることを条件として当該紙幣の種類を識別する。
数の基準データを受け取り、2つの基準データの対応す
るブロック間の重みデータを算出する処理部である。例
えば、1$紙幣、5$紙幣及び10$紙幣が基準紙幣で
ある場合には、1$紙幣と5$紙幣、1$紙幣と10$
紙幣、5$紙幣と10$紙幣という3つの場合について
各ブロック間の重みを算出する。
のブロックm相互間のチェビシェフ距離(以下「距離」
という。)dijm は、 dijm = Σl |tim(l)−tjm(l)| の算定式から求められ、基準データi及びjのブロック
m相互間の重みwijm は 、wijm = dijm/(vim×vjm) の算定式から求められる。ただし、lは0以上L−1以
下とする。
基準データのブロックmの分散であり、 vnm = Σp (Σl|snmp(l)−tnm(l)|)^
2/P の算定式から求められる。ただし’^’はべき乗を示す
ものとし、pは0以上P−1以下、lは0以上L−1以
下とする。
m は、距離dijm が離れている程大きくなり、基準デー
タのブロックの分散が大きくなる程小さくなる。
ijm を採用した理由は、距離dijmが離れている程、こ
のブロックmにおける両紙幣の印刷パターンに違いがあ
ると考えられるからである。
うためには、似通った部分を重視せずに特徴が異なる部
分を重視することが重要であるため、本実施の形態で
は、かかる重みデータを導入することとしている。
る紙幣の基準データを得る際に、同一の金種について作
成した複数のヒストグラムのブロックごとの分散である
ため、各基準データのブロックの分散すなわちばらつき
が大きいほど、かかるブロックにおける重みデータを小
さくしている。
と、1$紙幣と10$紙幣の場合とでは、必ずしも特徴
が異なる部分が同一とは言えないため、2種類の紙幣相
互間で重みデータを算定する。
2が作成した各基準イメージに対応する基準データと、
重み算出部14が算出した重みデータを記憶する記憶部
である。
記憶部15に記憶した複数の基準データと識別対象デー
タを受け取り、該識別対象データと距離が近い2つの基
準データを選択する処理部である。
タの対応するブロック間の距離を計算し、この距離を全
ブロック分加算したものを識別対象データと基準データ
の距離とする。
ストグラムをhm (l)(ただし、0≦l<Lとす
る。)とした場合には、各ブロック間の距離Dim及び各
ブロック間の距離の総和(以下「絶対距離」という。)
は、それぞれ Dim = Σl |hm(l)−tnm(l)| Di = Σm Dim となる。ただし、lは0以上L−1以下とし、mは0以
上M−1以下とする。
6は、識別対象データと各基準データの各ブロック間の
距離の総和(以下「絶対距離」という。)を算定し、こ
の絶対距離の近いもの2つを候補基準データとして選択
する。
データ選択部16が選択した2つの基準データと、該2
つの基準データ間の重みデータと、識別対象データとを
受け取り、識別対象データと2つの基準データとの重み
付け相対距離を算出する処理部である。
iとの間の重み付け相対距離siは、 si = Σm (wijm×Dim) となり、識別対象データと基準データjとの間の重み付
け相対距離sjは、 sj = Σm (wijm×Dim) となる。ただし、mは0以上M−1以下とする。
17では、識別対象データと基準データの対応するブロ
ック間の距離を求め、対応するブロックの重みデータを
この距離に掛け合わせたデータを全ブロック分加算する
ことにより、重み付け相対距離を求めている。
となる紙幣が、全ブロックについて差異がある場合に
は、単にブロック距離を全ブロック分加算した絶対距離
で対応することができるが、本実施の形態が対象とする
米国紙幣は、各金種間で光学的パターンが類似するとい
う特徴があるため、差異が大きなブロックを強調するた
めに重み付け相対距離を導入している。
別対象データと距離が近い2つの基準データを候補基準
データとして選択し、各候補基準データとの重み付け相
対距離比較して紙幣の識別を行うよう構成しているた
め、各金種間で光学的パターンが類似する紙幣であって
も、正確かつ高速に識別することができる。
ついて説明する。
理手順を示すフローチャートである。
では、まず最初に参照対象となる紙幣をセンサ部11の
イメージセンサで読み取り、読み取った各基準イメージ
に対応する基準データを作成する(ステップ201)。
対応するブロックごとに重みデータを算定し(ステップ
202)、この重みデータと各基準データを基準データ
記憶部15に登録する(ステップ203)。なお、かか
る基準データ及び重みデータの登録は、紙幣の識別に先
だってあらかじめ実行される。
イメージセンサで読み取られると(ステップ204)、
データ作成部12は、入力イメージに対して斜行補正、
位置合わせ及び平滑化等の前処理を行った後に、該入力
イメージに対してラプラシアンオペレータを適用してラ
プラシアン画像を作成し、該ラプラシアン画像を12ブ
ロックにブロック分割して、各ブロックのヒストグラム
からなる識別対象データを作成する(ステップ20
5)。
かじめ登録した複数の基準データから識別対象データに
近い2つの候補基準データを選択し(ステップ20
6)、この2つの候補基準データについて重み付け相対
距離をそれぞれ算出する(ステップ207)。
が算出した重み付け相対距離に基づいて、識別処理部1
3が、紙幣の真偽又は種類の識別を行う(ステップ20
8)。
は、ステップ204に移行して上記ステップ204〜2
08の処理を繰り返し(ステップ209)、続行しない
場合には処理を終了する。通常の処理では、紙幣を複数
枚一括して装置にセットし、図示しない繰り出し機構に
より1枚ずつ繰り出して高速搬送し、識別を行い、全て
の紙幣がなくなると処理を終了する。つまり、ステップ
204〜ステップ209のみが実行される。
202に示す基準データの作成を簡略化して説明した
が、この基準データはステップ205に示す識別対象デ
ータの作成手順と同様にして作成される。
の処理について図3〜図6を用いて具体的に説明する。
理概念を示す図である。
ロック分割の一例を示す図であり、同図に示すように、
このデータ作成部12では、ラプラシアンフィルターを
適用したラプラシアン画像30をブロック0〜ブロック
11の12ブロックにブロック分割する。
は、重み算定部14による重みデータの算定、候補基準
データ選択部16による基準データの選択、重み付け相
対距離算出部17による重み付け相対距離の算出の処理
単位となる。
グラムの作成概念を示す図であり、同図に示すように、
ブロック0の各Y座標ごとにX軸方向に画素値が集計さ
れ、その画素値の合計がブロック0のヒストグラムに格
納される。
ックのヒストグラムは、図3(c)に示すように正規化
され、図3(d)に示すように、ブロック0〜ブロック
11にそれぞれ対応するヒストグラムからなる識別対象
データが作成される。
る場合について図示説明したが、基準データを作成する
場合には、参照対象となる各紙幣に対応する複数のヒス
トグラムデータを作成し、各ヒストグラムを平均化する
処理が付加される。
念について説明する。
する重みデータ等の一例を示す図である。なお、ここで
は1$紙幣の基準データと10$紙幣の基準データとの
重みデータを算出する場合を示している。
0$紙幣の基準データとの各ブロック間の距離(Dh)
を示す図であり、同図に示すように、ブロック3、5及
び8の距離が大きく、ブロック2、4及び7の距離は小
さい。
ックごとに比較すると、ブロック2、4及び7について
は紙幣に印刷されたパターンが類似し、ブロック3、5
及び8についてはパターンが異なることが分かる。この
ため、このブロック2、4及び7については重みを小さ
くし、ブロック3、5及び8については重みを大きくす
ることになる。
散(Ph)を示す図であり、同図に示すように、この1
$紙幣の場合には、ブロック4の分散が比較的大きく、
その他のブロックの分散は比較的小さい。このため、こ
のブロック4については比較的重みを小さくすることに
なる。
分散(Qh)を示す図であり、同図に示すように、この
10$紙幣の場合には、ブロック1〜4の分散が比較的
大きく、その他のブロックの分散は比較的小さい。この
ため、このブロック1〜4については比較的重みを小さ
くすることになる。
0$紙幣の基準データとの間の各ブロックの重みデータ
(Wh)を示す図である。なお、この重みデータWhは
すでに説明したように、 Wh = Dh/(Ph×Qh) により算定される。
hが大きいものの各分散Ph及びQhが大きいために約
10程度に重みが抑制され、ブロック8及び9は、距離
Dhが大きくかつ分散も小さいために約20程度の大き
な重みが付与されている。
幣と10$紙幣に関しては、ブロック8及び9を重視す
べきであることを意味している。
6の処理手順について説明する。
16が行う候補基準データの選択手順を示すフローチャ
ートである。
択部16では、まず最初に基準データ記憶部15にあら
かじめ記憶した複数の基準データのうちの1つの基準デ
ータを選択し(ステップ501)、該基準データと識別
対象データの各ブロック間の距離を求める(ステップ5
02)。
て絶対距離を算定し(ステップ503)、処理を行って
いない他の基準データが存在するか否かを確認する(ス
テップ504)。
合には、ステップ501に移行して上記ステップ501
〜503の処理を繰り返し、識別対象データと全ての基
準データとの絶対距離を計算したならば、絶対距離が近
いものから2つの基準データを選択する(ステップ50
5)。
17の処理概念について説明する。
部17の処理概念を示す図である。なお、ここでは1$
紙幣及び10$紙幣の基準データが候補基準データとし
て選択されたものとする。
算出部17は、1$紙幣の基準データと識別対象データ
のブロック間の距離A0〜A11を求め、各ブロック間
の距離及び重みデータW0〜W11の積を加算して、1
$紙幣の基準データと識別対象データの重み付け相対距
離SAを算定する。
データのブロック間の距離B0〜B11を求め、各ブロ
ック間の距離及び重みデータW0〜W11の積を加算し
て、10$紙幣の基準データと識別対象データの重み付
け相対距離SBを算定する。
は、それぞれ識別処理部13に出力され、かかる識別処
理部13では、かかる重み付け相対距離SA及びSBに
基づいて紙幣の識別を行う。
−SB|が所定の値以下である場合には、識別対象の紙
幣がいずれの紙幣にも該当しないものと判断し、|SA
−SB|が所定の値よりも大きな場合には、より小さな
重み付け相対距離を持つ基準データに対応する紙幣が識
別結果として出力される。
センサ部11が識別対象紙幣を読み取ったならば、デー
タ作成部12が該入力イメージに対応する識別対象デー
タを作成し、候補基準データ選択部16がこの識別対象
データに近い2つの候補基準データを選択する。そし
て、重み付け相対距離算出部17が2つの候補基準デー
タと識別対象データとの重み付け相対距離を算出し、識
別処理部13がこの重み付け相対距離に基づいて紙幣の
真偽及び種類を識別するよう構成したので、下記に示す
効果が得られる。
学的パターンが類似する紙幣を正確かつ高速に識別する
ことができる。
に基づいて、紙幣の識別を行うことができる。
ラプラシアンオペレータを適用したラプラシアン画像を
12個のブロックに分割し、各ブロックのヒストグラム
を識別対象データとするよう構成したので、ラプラシア
ン画像又は微分画像自体を識別対象データとした場合に
比して演算量が少なくして高速な識別処理を行うことが
できる。
ブロックについて作成したヒストグラムを識別対象デー
タとする場合にのみ限定されるものではなく、入力イメ
ージ、ラプラシアン画像又は微分画像等を識別対象デー
タとすることもできる。なお、この場合には、基準デー
タについても対応する構造にする必要がある。
択部13が2つの候補基準データを選択することとした
が、本発明はこれに限定されるものではなく、3つ以上
の候補基準データを選択する場合に適用することもでき
る。
3つの候補基準データを選択する場合には、まず、3つ
の候補データのうちの2つを選び、その2つの候補に対
して上記の重み付け相対距離を計算して重み付け相対距
離の小さい方を候補として残す。次に、その候補と3つ
の候補のうちの残りの1つとの間でさらに重み付け相対
距離を計算して、重み付け相対距離の小さい方を最終的
な結果とする。
距離を用いる場合について説明したが、本発明はこれに
限定されるものではなく、この距離概念に代えて相関係
数等を用いることもできる。
PhとQhの積に反比例する場合について説明したが、
本発明はこれに限定されるものではなく、この算出方法
に代えて、Dhが一定値以上で、Ph,Qhが一定値以
下のブロックの重みを1として、それ以外を0にする等
の算出方法を用いることができる。
幣を識別する紙幣識別装置に適用する場合について説明
したが、本発明はこれに限定されるものではなく、有価
証券等各種紙葉類に適用することができる。
は、各基準画像に対応する基準データをブロック分割
し、複数の基準データの対応するブロック間の距離と各
ブロック内の分散に基づいてあらかじめブロックごとの
重みを算出しておき、入力画像を読み取ったならば、こ
の入力画像に対応する識別対象データと各基準データと
の距離に基づいて複数の候補基準データを選択し、各候
補基準データと識別対象データの各ブロックごとの距離
とあらかじめ算出した重みに基づいて重み付け相対距離
を算出し、この重み付け相対距離に基づいて紙葉類の真
偽又は種類を識別するよう構成したので、下記に示す効
果が得られる。
学的パターンが類似する紙幣を正確かつ高速に識別する
ことが可能となる。
に基づいて、紙幣の識別を行うことが可能となる。
像を2次微分してラプラシアン画像を作成し、該ラプラ
シアン画像を所定のブロックに分割して各ブロックごと
のヒストグラムを有する識別対象データ又は基準データ
を作成するよう構成したので、入力画像、ラプラシアン
画像又は微分画像自体を識別対象データとした場合に比
して演算量が少なくして高速な識別処理を行うことが可
能となる。
す図。
ーチャート。
の一例を示す図。
準データの選択手順を示すフローチャート。
を示す図。
タ作成部、13…識別処理部、 14…重み算定部、
15…基準データ記憶部、16…候補基準データ選択
部、 17…重み付け相対距離算出部、
Claims (2)
- 【請求項1】 紙葉類を光学的センサで読み取った入力
画像を予め登録した複数の基準画像と比較して前記紙葉
類の真偽又は種類を識別する紙葉類識別装置において、 各基準画像に対応する基準データをブロック分割し、複
数の基準データの対応するブロック間の距離と各ブロッ
ク内の分散に基づいてブロックごとの重みを算出する重
み算出手段と、 前記入力画像に対応する識別対象データと各基準データ
との距離に基づいて複数の候補基準データを選択する選
択手段と、 各候補基準データ及び前記識別対象データの各ブロック
ごとの距離と前記重み算出手段が算出した重みに基づい
て、該識別対象データと各候補基準データとの重み付け
相対距離を算出する重み付け相対距離算出手段と、 前記重み付け相対距離算出手段が算出した複数の重み付
け相対距離に基づいて前記紙葉類の真偽又は種類を識別
する識別手段とを具備したことを特徴とする紙葉類識別
装置。 - 【請求項2】 前記入力画像又は基準画像を2次微分し
てラプラシアン画像を作成し、該ラプラシアン画像を所
定のブロックに分割して各ブロックごとのヒストグラム
を有する識別対象データ又は基準データを作成するデー
タ作成手段をさらに具備し、 前記重み付け相対距離算出手段は、 前記識別対象データと前記複数の候補基準データとの距
離を各ブロックごとに求め、求めたブロック間の距離と
該ブロックに対応する重みとの積を加算して重み付け相
対距離を算出することを特徴とする請求項1記載の紙葉
類識別装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP07025896A JP3716873B2 (ja) | 1996-03-26 | 1996-03-26 | 紙葉類識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP07025896A JP3716873B2 (ja) | 1996-03-26 | 1996-03-26 | 紙葉類識別装置 |
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09259323A true JPH09259323A (ja) | 1997-10-03 |
JP3716873B2 JP3716873B2 (ja) | 2005-11-16 |
Family
ID=13426350
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP07025896A Expired - Fee Related JP3716873B2 (ja) | 1996-03-26 | 1996-03-26 | 紙葉類識別装置 |
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1996
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