JPH09259323A - 紙葉類識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】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

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、紙葉類を光学的セ
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。

【０００２】

【従来の技術】従来、搬送中の紙幣の真偽及び金種を識
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。

【０００３】例えば、特開平５−１４３８２９号公報に
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。

【０００４】また、特公平７−８９３８６号公報には、
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。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、各金種
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。

【０００６】例えば、米国のドル紙幣には、１＄紙幣、
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。

【０００７】このため、かかる紙幣を光学的に読み取っ
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。

【０００８】具体的には、イメージセンサの各画素の感
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。

【０００９】さらに、紙幣のしわ、汚れ、印刷むら、印
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。

【００１０】このため、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、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。

【００１１】そこで、本発明では、上記課題を解決し
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。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
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。

【００１３】また、第２の発明は、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。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
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。

【００１５】図１は、本実施の形態で用いる紙幣識別装
置１０の構成を示す図である。

【００１６】図１に示す紙幣識別装置１０は、イメージ
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。

【００１７】図１に示すように、この紙幣識別装置１０
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。

【００１８】なお、この識別処理部１３、重み算定部１
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。

【００１９】センサ部１１は、図示しない搬送路から搬
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。

【００２０】データ作成部１２は、センサ部１１が読み
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。

【００２１】具体的には、このデータ作成部１２では、
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。

【００２２】なお、この識別対象データの種類を判断す
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。

【００２３】このため、このデータ作成部１２では、セ
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。

【００２４】ただし、この基準データは、識別対象デー
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。

【００２５】すなわち、識別対象データの比較対象とな
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。

【００２６】このため、ｎ種類目の紙幣の基準データを
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。

【００２７】具体的には、ｎ種類目の紙幣の基準データ
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。

【００２８】識別処理部１３は、識別対象データを受け
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。

【００２９】なお、データ作成部１２から基準データを
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。

【００３０】具体的には、識別対象データを受け取った
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。

【００３１】そして、この重み付け相対距離算出部１７
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。

【００３２】重み算定部１４は、識別処理部１３から複
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。

【００３３】具体的には、基準データｉと基準データｊ
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。

【００３４】なお、ｖnmは、ｎ種類目の紙幣に対応する
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。

【００３５】このように、ブロック間の重みデータｗij
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。

【００３６】なお、本実施の形態がかかる重みデータｗ
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。

【００３７】すなわち、紙幣の識別を正確かつ高速に行
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。

【００３８】また、ここで言う分散とは、参照対象とな
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。

【００３９】ただし、例えば１＄紙幣と５＄紙幣の場合
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。

【００４０】基準データ記憶部１５は、データ作成部１
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。

【００４１】候補基準データ選択部１６は、基準データ
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。

【００４２】具体的には、識別対象データ及び基準デー
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。

【００４３】ここで、識別対象データのブロックｍのヒ
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。

【００４４】このように、この候補基準データ選択部１
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。

【００４５】重み付け相対距離算出部１７は、候補基準
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。

【００４６】具体的には、識別対象データと基準データ
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。

【００４７】このように、この重み付け相対距離算出部
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。

【００４８】すなわち、識別対象となる紙幣と参照対象
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。

【００４９】このように、上記紙幣識別装置１０は、識
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。

【００５０】次に、上記紙幣識別装置１０の処理手順に
ついて説明する。

【００５１】図２は、図１に示す紙幣識別装置１０の処
理手順を示すフローチャートである。

【００５２】図２に示すように、この紙幣識別装置１０
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）。

【００５３】次に、重み算出部１４が、各基準データの
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。

【００５４】そして、識別対象の紙幣がセンサ部１１の
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）。

【００５５】次に、候補基準データ選択部１６は、あら
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）。

【００５６】そして、この重み付け相対距離算出部１７
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）。

【００５７】なお、かかる識別処理を続行する場合に
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。

【００５８】ただし、ここでは説明の便宜上、ステップ
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。

【００５９】次に、図１に示す紙幣識別装置１０の各部
の処理について図３〜図６を用いて具体的に説明する。

【００６０】図３は、図１に示すデータ作成部１２の処
理概念を示す図である。

【００６１】図３（ａ）は、データ作成部１２が行うブ
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。

【００６２】そして、このように分割された各ブロック
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。

【００６３】図３（ｂ）は、各ブロックにおけるヒスト
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。

【００６４】そして、このようにして作成された各ブロ
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。

【００６５】なお、ここでは、識別対象データを作成す
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。

【００６６】次に、図１に示す重み算出部１３の処理概
念について説明する。

【００６７】図４は、図１に示す重み算出部１３が算定
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。

【００６８】図４（ａ）は、１＄紙幣の基準データと１
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。

【００６９】したがって、１＄紙幣と１０＄紙幣をブロ
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。

【００７０】図４（ｂ）は、１＄紙幣の基準データの分
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。

【００７１】図４（ｃ）は、１０＄紙幣の基準データの
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。

【００７２】図４（ｄ）は、１＄紙幣の基準データと１
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。

【００７３】同図に示すように、ブロック３は、距離Ｄ
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。

【００７４】すなわち、この重みデータＷｈは、１＄紙
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。

【００７５】次に、図１に示す候補基準データ選択部１
６の処理手順について説明する。

【００７６】図５は、図１に示す候補基準データ選択部
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。

【００７７】図５に示すように、この候補基準データ選
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）。

【００７８】そして、求めた各ブロックの距離を加算し
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）。

【００７９】そして、未処理の基準データが存在する場
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）。

【００８０】次に、図１に示す重み付け相対距離算出部
１７の処理概念について説明する。

【００８１】図６は、図１に示す重み付け相対距離算出
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。

【００８２】図６に示すように、この重み付け相対距離
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。

【００８３】次に、１０＄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。

【００８４】なお、この重み付け相対距離ＳＡ及びＳＢ
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。

【００８５】具体的には、重み付け相対距離の差｜ＳＡ
−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。

【００８６】上述してきたように、本実施の形態では、
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。

【００８７】１）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幣を正確かつ高速に識別する
ことができる。

【００８８】２）各参照対象の紙幣相互間の特性の違い
に基づいて、紙幣の識別を行うことができる。

【００８９】また、本実施の形態では、入力イメージに
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。

【００９０】ただし、本発明は、ラプラシアン画像の各
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。

【００９１】また、本実施の形態は、候補基準データ選
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。

【００９２】例えば、この候補基準データ選択部１３が
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。

【００９３】さらに、本実施の形態では、チェビシェフ
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。

【００９４】また、重みの算出方法は、Ｄｈに比例し、
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。

【００９５】また、本実施の形態では、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。

【００９６】

【発明の効果】上記目的を達成するため、第１の発明
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。

【００９７】１）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幣を正確かつ高速に識別する
ことが可能となる。

【００９８】２）各参照対象の紙幣相互間の特性の違い
に基づいて、紙幣の識別を行うことが可能となる。

【００９９】また、第２の発明は、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。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態で用いる紙幣識別装置の構成を示
す図。

【図２】図１に示す紙幣識別装置の処理手順を示すフロ
ーチャート。

【図３】図１に示すデータ作成部の処理概念を示す図。

【図４】図１に示す重み算出部が算定する重みデータ等
の一例を示す図。

【図５】図１に示す候補基準データ選択部が行う候補基
準データの選択手順を示すフローチャート。

【図６】図１に示す重み付け相対距離算出部の処理概念
を示す図。

【符号の説明】

１０…紙幣識別装置、 １１…センサ部、 １２…デー
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)

【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。