JPH11250265A - パターン認識装置、パターン認識方法、パターン認識方法を記憶した記憶媒体および複写阻止システム - Google Patents

パターン認識装置、パターン認識方法、パターン認識方法を記憶した記憶媒体および複写阻止システム

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JPH11250265A
JPH11250265A JP10362581A JP36258198A JPH11250265A JP H11250265 A JPH11250265 A JP H11250265A JP 10362581 A JP10362581 A JP 10362581A JP 36258198 A JP36258198 A JP 36258198A JP H11250265 A JPH11250265 A JP H11250265A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 オリジナル書類を高い確実度でパターン認識
ができる装置、方法、記憶媒体および複写阻止システム
を提供する。 【解決手段】 ウィンドウ画像ブロックから、所定の特
徴を抽出するための特徴抽出器と、モデル画像の領域の
特性を格納するための記憶装置と、前記の抽出された特
徴を前記領域の前記特性と比較し、前記領域に類似した
特徴を指定するための類似性比較器と、対応する類似領
域の座標を格納するための候補リストと、前記の各座標
から少なくとも２つの対応する領域間の領域幾何学的関
係を決定するための分析器と、前記ウィンドウ画像ブロ
ック幾何学的関係を前記領域幾何学的関係と比較しする
ジオメトリ比較器と、を備えるパターン認識装置。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般には画像処理
機械、例えばコピー機またはスキャナ／プリンタに関
し、さらに詳しくは通貨偽造防止、安全確保、小切手換
金の装置等の実現のための機能と能力を備えた、ハイエ
ンドのカラーコピー機およびスキャナ／プリンタに関す
る。さらに詳細には、本発明はこのようなコピー機等に
よる偽造を防ぐための、パターン認識装置、パターン認
識方法、パターン認識方法を記憶した記憶媒体、および
複写阻止システム、さらに書類をスキャンし、かつスキ
ャンした画像を格納されている画像と比較する能力を有
し、特に書類の認証または書類複製の防止を目的とし
た、上記装置、方法、記憶媒体、およびシステムに関す
る。
【０００２】
【従来の技術】認証確認および偽造防止の両者を目的と
して有価書類を認識するためのシステムが数多く提案さ
れている。これらには、一般に真の書類を正確に表示し
て記憶し、新規書類をスキャンし、スキャンしたこの書
類を記憶された表示と比較することが含まれる。
【０００３】例えば、自動販売機や両替機では、偽造通
貨の受取りを防止することが望ましい。これらの機械に
投入された紙幣はスキャンされ、そして１種または２種
以上の受入れ可能な通貨パターンと比較される。もし、
スキャンしたパターンが所定の類似度で真券の一つのパ
ターンと一致していれば、機械はその紙幣を受入れて、
釣り銭または商品を引き渡す。このような通貨同定シス
テムの一つは、ナカムラ等の米国特許第４，３８６，４
３２号明細書に開示されている。この種の典型的なシス
テムにおいて、ナカムラ等は特殊紙幣または紙幣を固定
された速度で、固定されたスキャン領域を通過させ、紙
幣の特性を検出する。この場合、特性とは紙幣の印刷パ
ターンを形成する印刷インクに含まれる金属元素の存在
である。
【０００４】この種のシステムでは、典型的には紙幣全
体を指定された方向で、かつ指定された配置でスキャン
することが要求される。このような要求は、自動販売機
や両替機に不要な制限を課して、利用者は固定された配
置で固定された方向の投入口に紙幣を差し込まざるを得
なくなるので、例えばコピー機上でスキャン配置が固定
されず、利用者が紙幣をプラテンガラス上の多様な位置
においた場合には、これらの要求はその同定システムを
作動不能とする。
【０００５】スキャン支持表面での書類の特定配置にさ
ほど拘らない別のシステムも提案されている。このシス
テムは、前述とは異なり、書類の特定の特徴（アスペク
ト）を認識して複製不可の書類として独特な同定を行
う。スガノ等の米国特許第５，４４０，４０９号および
第５，４８１，３７９号明細書では、機密書類の特定の
地色が検出される。
【０００６】書類の複写を阻止する場合、例えば、オリ
ジナル書類は赤の地色で印刷される。コピー機の書類ス
キャン部はスキャンされた書類上の特定な色以外のすべ
ての色をフィルター処理するカラー検出特性を備えてい
る。次いで、カラー信号の密度を、予め格納されたカラ
ーテーブルと比較して、複写不可の書類の地色と一致す
るかどうかを判定する。一致と判定すると複写は阻止さ
れる。このようなシステムは、特定の色が地色として選
ばれる書類への応用に限定され、合法的に複写可能な書
類に現れる特定の色が出現した場合には利用できない。
例えば、米国紙幣の緑色は数多くの合法的に複写可能な
書類に出現する。
【０００７】ハシモト等およびツジ等の各米国特許第
５，３７９，０９３号および第５，５１５４５１号明細
書は、複写される書類のある特定の特徴の特性組合せ検
出を目指したものである。これらの特許では先ず特定の
色が検出される。次いで、特定の色を有する画像パター
ンが、予め格納された標準パターンと比較され、類似度
が検出される。次に、そのパターンを分析して特定の形
状、例えば丸形に相当するかどうかを判定する。これら
のシステムは書類のある独特の特徴、例えば日本銀行券
の印章を検出する用途に適している。
【０００８】プラテンガラス上の書類配置の問題解決を
目指したシステムもさらに提案されている。スズキ等の
米国特許第５，２１６，７２４号およびファン（Ｆａ
ｎ）の米国特許第５，５３３，１４４号明細書はこの種
のシステムの典型である。例えばスズキの特許では、書
類をプラテン上のいかなる配置に置いても差し支えな
い。書類がスキャンされ、そしてスキャンされた画像は
書類の四隅を決めてからプラテン上の書類の角度を計算
するようにして処理される。
【０００９】次いで、ある特定の特徴、例えば日本銀行
券の赤の印章が予め記憶させた標準パターンと比較され
るが、一般にこのパターンは書類の計算された角度に対
応するものである。種々の配置角度における多数の標準
パターンが予め記憶されている。ファンは若干異なるシ
ステムを提案しており、書類の配置を先ず計算し、次い
で予め記憶させたパターンまたはテンプレートを回転さ
せてスキャンされた書類の角度を計算する。これらの両
システムでは書類の配置を先ず計算しなければならず、
稜および四隅の検出が必要となる。
【００１０】
【発明を解決しようとする課題】従って、本発明の目的
はオリジナル書類またはそのパターンを認識する慣用の
システムの短所を克服することにある。
【００１１】すなわち、本発明の目的は、オリジナル書
類を高い確実度で、しかも従来と比較して重い処理量を
伴わずにパターン認識ができる、改良したパターン認識
装置、パターン認識方法、パターン認識方法を記憶した
記憶媒体および複写阻止システムを提供することにあ
る。
【００１２】また、本発明の目的は、書類をスキャンす
るに当たりその配置とは無関係にオリジナル書類を検出
する、改良した、上記の装置、方法、記憶媒体およびシ
ステムを提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】（Ａ）本発明のパターン
認識装置は、以下の（１）〜（１２）を要旨とする。
【００１４】（１）被検画像中のパターンを認識するた
めの装置であって、被検画像中の、所定の座標空間にそ
れぞれ座標を有するウィンドウ画像ブロックから、所定
の特徴（通常は複数）を抽出するための特徴抽出器と、
モデル画像の所定の領域（通常は複数）の所定の特性を
格納するための記憶装置と、前記の抽出された被検画像
の特徴を、前記モデル画像の前記領域の前記特性と比較
し、前記モデル画像の前記領域に類似した特徴を指定す
るための類似性比較器と、前記比較器によりモデル画像
における類似領域を持つものとして指定された特徴とと
もにウィンドウ画像ブロックの座標を格納し、対応する
類似領域の座標を格納するための候補リストと、前記の
各座標から前記候補リスト中にある少なくとも２つのウ
ィンドウ画像ブロック間のウィンドウ画像ブロック幾何
学的関係を決定し、前記の各座標から少なくとも２つの
対応する前記モデル画像における類似領域間の領域幾何
学的関係を決定するための分析器と、前記ウィンドウ画
像ブロック幾何学的関係を前記モデル画像の前記領域幾
何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロック幾何
学的関係が前記モデル画像の前記領域幾何学的関係と同
じ場合、前記被検画像を前記モデル画像に対応するもの
として認識するためのジオメトリ比較器と、を備えるパ
ターン認識装置。
【００１５】（２）前記特徴抽出器が、前記被検画像の
所定の領域で画素グレーレベルを再配分するための、ヒ
ストグラムイコライザーを含んでなる前記（１）に記載
のパターン認識装置。
【００１６】（３）前記特徴抽出器が再配分された画素
グレーレベルを有する前記被検画像領域から特徴ベクト
ルを生成するためのｘ−ｙ方向プロジェクターを含んで
なる前記（２）に記載のパターン認識装置。
【００１７】（４）前記モデル画像をスキャンイン（ス
キャン取り込み）するためのスキャナ、および当該スキ
ャンインされたモデル画像を格納するための画像バッフ
ァをさらに含んでなる前記（１）に記載のパターン認識
装置。
【００１８】（５）前記画像バッファに格納された前記
モデル画像から複数の領域画像ブロックを抽出するため
の領域抽出器、および当該抽出された領域画像ブロック
を格納するための所定の領域バッファをさらに含んでな
る（４）に記載のパターン認識装置。
【００１９】（６）前記領域画像ブロックを並進および
回転させて前記領域バッファに格納する、追加の領域画
像ブロックを設けるためのアフィン変換器を含んでなる
（５）に記載のパターン認識装置。
【００２０】（７）前記特徴抽出器が、前記モデル画像
から被検画像の複数の領域特徴を抽出するために、前記
領域バッファに連結されてなる（５）または（６）に記
載のパターン認識装置。
【００２１】（８）前記特徴抽出器が、前記モデル画像
の領域に画素グレーレベルを再配分するためのヒストグ
ラムイコライザーを含んでなる（７）に記載のパターン
認識装置。
【００２２】（９）前記の特徴抽出器が、再配分された
画素グレーレベルを有する前記モデル画像領域から特徴
ベクトルを形成するためのｘ−ｙ方向プロジェクターを
含んでなる（８）に記載のパターン認識装置。
【００２３】（１０）前記モデル画像の領域を特性化す
る統計ベクトルを生成するためのベクトル統計分析器を
さらに含んでなる（９）に記載のパターン認識装置。
【００２４】（１１）前記分析器が、少なくとも２つの
ウィンドウ画像ブロック間の距離、および少なくとも２
つの対応するモデル画像における類似領域間の距離を計
算するための距離計算器を含んでなる（１）〜（１０）
の何れかに記載のパターン認識装置。
【００２５】（１２）前記分析器が少なくとも２つのウ
ィンドウ画像ブロック間の角度および少なくとも２つの
対応するモデル画像における類似領域間の角度を計算す
るための角度計算器を含んでなる（１）〜（１１）の何
れかに記載のパターン認識装置。
【００２６】（Ｂ）本発明のパターン認識方法は、以下
の（１３）〜（２４）を要旨とする。
【００２７】（１３）被検画像中のパターンを認識する
ための方法であって、被検画像中の、所定の座標空間に
それぞれ座標を有するウィンドウ画像ブロックから、所
定の特徴を抽出するステップと、モデル画像の所定の領
域の特性を格納するステップと、前記の抽出されたウィ
ンドウ画像ブロックの特徴を、前記モデル画像の領域の
前記特性と比較し、前記領域に類似したウィンドウ画像
ブロックの特徴を指定するステップと、前記比較器によ
り類似領域として指示された特徴とともにウィンドウ画
像ブロックの座標を格納するとともに、対応する類似領
域の座標を格納するステップと、前記の各座標から前記
候補リスト中にある少なくとも２つのウィンドウ画像ブ
ロック間のウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を決定
し、前記の各座標から少なくとも２つの対応するモデル
画像における類似領域間の領域幾何学的関係を決定する
ステップと、前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係
を前記領域幾何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像
ブロック幾何学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場
合、前記被検画像を前記モデル画像に対応するとして認
識するステップと、を含むパターン認識方法。
【００２８】（１４）前記特徴抽出ステップが、前記被
検画像の所定の領域で画素グレーレベルを再配分するた
めに、抽出された特徴をヒストグラムイコライジングす
ることを含む（１３）に記載のパターン認識方法。
【００２９】（１５）前記特徴抽出ステップが、前記被
検画像領域の前記の再配分された画素グレーレベルｘ−
ｙ方向に投影し、特徴ベクトルを生成することを含む
（１４）に記載のパターン認識方法。
【００３０】（１６）前記モデル画像をスキャンイン
し、当該スキャンインされたモデル画像を画像バッファ
に格納する（１３）に記載のパターン認識方法。
【００３１】（１７）前記画像バッファに格納された前
記モデル画像から複数の領域画像ブロックを抽出し、当
該抽出された領域画像ブロックを領域ブロックに格納す
る（１６）に記載のパターン認識方法。
【００３２】（１８）前記領域画像ブロックを並進およ
び回転させて、前記領域バッファに設けた追加の領域画
像ブロックに格納する（１７）に記載のパターン認識方
法。
【００３３】（１９）前記モデル画像から被検画像の複
数の領域特徴を抽出する（１８）に記載のパターン認識
方法。
【００３４】（２０）前記の特徴抽出ステップが、抽出
された領域特徴をヒストグラムイコライジングし、前記
モデル画像の所定の領域で画素グレーレベルを再配分す
ることを含む（１９）に記載のパターン認識方法。
【００３５】（２１）前記特徴抽出ステップが、前記の
ヒストグラムイコライジングされた領域特徴をｘ−ｙ方
向に投影し、再配分された画素グレーレベルを有する前
記モデル画像領域から特徴ベクトルを形成することをさ
らに含む（２０）に記載のパターン認識方法。
【００３６】（２２）前記特徴抽出ステップが、さらに
特徴ベクトルを統計的に分析し、前記モデル画像の領域
を特性化する統計統計ベクトルを生成する（２１）に記
載のパターン認識方法。
【００３７】（２３）前記決定ステップが、少なくとも
２つのウィンドウ画像ブロック間の距離および少なくと
も２つの対応するモデル画像における類似領域間の距離
を計算することを含む（１３）〜（２２）の何れかに記
載のパターン認識方法。
【００３８】（２４）前記決定ステップが、少なくとも
２つのウィンドウ画像ブロック間の角度および少なくと
も２つの対応する領域間の角度を計算することを含む
（１３）〜（２３）の何れかに記載のパターン認識方
法。
【００３９】（Ｃ）本発明のパターン認識方法が記憶さ
れた記憶媒体は、以下の（２５）〜（３６）を要旨とす
る。
【００４０】（２５）実行可能な命令からなるプログラ
ムを搭載した、被検画像中のパターン認識方法を実行す
るための装置により読み取り可能な記憶媒体であって、
前記パターン認識方法が、被検画像中の、所定の座標空
間にそれぞれ座標を有するウィンドウ画像ブロックか
ら、所定の特徴を抽出するステップと、モデル画像の所
定の領域の特性を格納するステップと、前記の抽出され
たウィンドウ画像ブロックの特徴を、前記領域の前記特
性と比較し、前記領域に類似したウィンドウ画像ブロッ
クの特徴を指定するステップと、前記比較器により類似
領域として指示された特徴とともにウィンドウ画像ブロ
ックの座標を格納するとともに、対応する類似領域の座
標を格納するステップと、前記の各座標から前記候補リ
スト中にある少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック
間のウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を決定し、前
記の各座標から少なくとも２つの対応するモデル画像に
おける類似領域間の領域幾何学的関係を決定するステッ
プと、前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記
領域幾何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロッ
ク幾何学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場合、前
記被検画像を前記モデル画像に対応するとして認識する
ステップと、を含む記憶媒体。
【００４１】（２６）前記パターン認識方法の前記特徴
抽出ステップが、前記被検画像の所定の領域で画素グレ
ーレベルを再配分するために、抽出された特徴をヒスト
グラムイコライジングすることを含む（２５）に記載の
記憶媒体。
【００４２】（２７）前記パターン認識方法の前記特徴
抽出ステップが、前記被検画像領域の前記の再配分され
た画素グレーレベルｘ−ｙ方向に投影し、特徴ベクトル
を生成することを含む（２６）に記載の記憶媒体。
【００４３】（２８）前記パターン認識方法が、さらに
前記モデル画像をスキャンインし、当該スキャンインさ
れたモデル画像を画像バッファに格納する（２５）に記
載の記憶媒体。
【００４４】（２９）前記パターン認識方法が、さらに
前記画像バッファに格納された前記モデル画像から複数
の領域画像ブロックを抽出し、当該抽出された領域画像
ブロックを領域ブロックに格納する（２８）に記載の記
憶媒体。
【００４５】（３０）前記パターン認識方法が、さらに
前記領域画像ブロックを並進および回転させて、前記領
域バッファに設けた追加の領域画像ブロックに格納する
（２９）に記載の記憶媒体。
【００４６】（３１）前記パターン認識方法が、さらに
前記モデル画像から被検画像の複数の領域特徴を抽出す
る（３０）に記載の記憶媒体。
【００４７】（３２）前記パターン認識方法の前記特徴
抽出ステップが、抽出された領域特徴をヒストグラムイ
コライジングし、前記モデル画像の所定の領域で画素グ
レーレベルを再配分することを含む（３１）に記載の記
憶媒体。
【００４８】（３３）前記パターン認識方法の前記特徴
抽出ステップが、前記のヒストグラムイコライジングさ
れた領域特徴をｘ−ｙ方向に投影し、再配分された画素
グレーレベルを有する前記モデル画像領域から特徴ベク
トルを形成することをさらに含む（３２）に記載の記憶
媒体。
【００４９】（３４）前記パターン認識方法が、さらに
特徴ベクトルを統計的に分析し、前記モデル画像の領域
を特性化する統計統計ベクトルを生成する（３３）に記
載の記憶媒体。
【００５０】（３５）前記パターン認識方法の前記決定
ステップが、少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック
間の距離および少なくとも２つの対応するモデル画像に
おける類似領域間の距離を計算することを含む（２５）
〜（３４）の何れかに記載の記憶媒体。
【００５１】（３６）前記パターン認識方法の前記決定
ステップが、少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック
間の角度および少なくとも２つの対応する領域間の角度
を計算することを含む（２５）〜（３５）の何れかに記
載の記憶媒体。
【００５２】（Ｄ）本発明の複写阻止システムは、以下
の（３７）〜（４２）を要旨とする。
【００５３】（３７）被検書類をモデル書類と比較し、
前記モデル書類に一致する被検書類の複写を阻止するた
めのシステムにおいて、モデル書類および被検書類をス
キャンするためのスキャナと、前記被検書類中の、所定
の座標空間にそれぞれ座標を有するウィンドウ画像ブロ
ックから、被検書類の複数の特徴を抽出し、前記モデル
書類の所定の複数の領域の特性を決定するための特徴抽
出器と、前記モデル書類の領域の前記特性を格納するた
めの記憶装置と、前記の抽出された被検画像の特徴を前
記領域の前記特性と比較し、前記モデル画像の前記領域
に類似した特徴を指定するための類似性比較器と、前記
比較器によりモデル画像における類似領域を持つものと
して指定された特徴とともにウィンドウ画像ブロックの
座標を格納し、かつ対応する類似領域の座標を格納する
ための候補リストと、前記の各座標から前記候補リスト
中にある少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック間の
ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を決定し、前記の
各座標から少なくとも２つの対応するモデル画像におけ
る類似領域間の領域幾何学的関係を決定するための分析
器と、前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記
モデル画像の前記領域の領域幾何学的関係と比較し、前
記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係が前記モデル画
像の前記領域幾何学的関係と同じ場合、前記被検書類を
前記モデル書類に対応するとして認識するためのジオメ
トリ比較器と、プリンタと、前記被検書類が前記モデル
書類と一致したときには、その複写を阻止するための、
前記ジオメトリ比較器および前記プリンタに接続された
作動装置と、を備える複写阻止システム。
【００５４】（３８）被検書類をモデル書類と比較し、
前記モデル書類に一致する被検書類の複写を阻止するた
めのシステムにおいて、前記モデル書類の画像および前
記被検書類の画像を入力するための入力装置と、前記被
検書類中の、所定の座標空間にそれぞれ座標を有するウ
ィンドウ画像ブロックから、被検書類の複数の特徴を抽
出し、前記モデル書類の領域の特性を決定するための特
徴抽出器と、前記モデル書類の領域の特性を格納するた
めの記憶装置と、前記の抽出された被検画像の特徴を前
記領域の前記特性と比較し、前記モデル画像の前記領域
に類似した特徴を指定するための類似性比較器と、前記
比較器によりモデル画像における類似領域を持つものと
して指定された特徴とともにウィンドウ画像ブロックの
座標を格納し、かつ対応する類似領域の座標を格納する
ための候補リストと、前記の各座標から前記候補リスト
中にある少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック間の
ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を決定し、前記の
各座標から少なくとも２つの対応するモデル画像におけ
る類似領域間の領域幾何学的関係を決定するための分析
器と、前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記
モデル画像の前記領域の領域幾何学的関係と比較し、前
記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係が前記モデル画
像の前記領域幾何学的関係と同じ場合、前記被検書類を
前記モデル書類に対応するとして認識するためのジオメ
トリ比較器と、出力装置と、前記被検書類が前記モデル
書類と一致したときには、その複写を阻止するための、
前記ジオメトリ比較器および前記出力装置に接続された
作動装置と、を備える複写阻止システム。
【００５５】（３９）前記入力装置がディジタルカメラ
である（３８）に記載の複写阻止システム。
【００５６】（４０）前記入力装置がコンピューターで
ある（３８）に記載の複写阻止システム。
【００５７】（４１）前記入力装置がスキャナである
（３８）に記載の複写阻止システム。
【００５８】（４２）前記出力装置がプリンタである
（３８）に記載の複写阻止システム。
【００５９】
【発明の実施の形態】本発明によれば、モデル書類に印
刷されたパターンの少なくとも２つの重要部分（有意義
部分）または重要領域（有意義領域）を特性化する特徴
が抽出される。これらの抽出された特徴から、各有意義
領域の統計特性が計算され、記憶装置に格納される。さ
らに、各領域間の幾何学的関係、例えば距離および角度
も記憶装置に記憶される。これらの幾何学的関係は、プ
ラテン上のスキャン領域に対応する所定の座標系、すな
わちｘ−ｙ座標系における各領域の座標によって表わさ
れる。サーチウィンドウを通して新規または被検書類を
スキャン、点検する場合、サーチウィンドウ・ブロック
から特徴が抽出され、この特徴は予め記憶装置に格納し
た被検書類の統計特性と比較される。もし、両者が一致
すれば、被検書類中に一致する特徴を有するサーチウィ
ンドウの座標が、候補リストに記録される。被検書類全
体が処理された後、候補リスト上のウィンドウ・ブロッ
ク間の幾何学的関係(すなわちウィンドウ画像ブロック
幾何学的関係）が、サンプル書類に一致する有意義な領
域幾何学的関係と比較され、この関係が対応していれ
ば、被検書類はモデル書類に一致しているとみなされ
る。
【００６０】例えばカラーコピー機では、この決定的な
比較が被検書類の複写防止に用いられ、また自動販売機
では、この決定的な比較が例えば商品の受渡しに用いら
れる。本発明は、スキャンサポート（スキャン台）表面
における書類の配置に関わりなく（すなわち並進不変性
を有して）、また角度的配向に関わりなく（すなわち回
転不変性を有して）作動する。さらに、被検書類をモデ
ル書類と比較するのに、その配置および配向を決める必
要がない。
【００６１】本発明では、数種のモデル書類サンプル、
例えば３０種の通貨（紙幣）サンプルを最初にスキャン
することによりシステムの精度が向上する。このこと
は、真の書類の変形、例えば使い古し、破損または皺だ
らけの紙幣を数える上で役立つ。各サンプルについて有
意義領域が選択され、後続処理のためにクロップアウト
（切り出し）がなされる。通貨の例での有意義領域に
は、紙幣の番号、肖像、公印等が含まれる。本発明では
モデル書類の全体を比較に用いてはおらず、そのため効
率が向上し、ノイズに対する感度が低減される。クロッ
プアウトがなされた有意義領域を含む各スキャンパター
ンについて、本発明ではこのパターンを変換して、多数
の見本または仮想トレーニングパターンを形成させる。
【００６２】例えば、種々のアフィン変換（例えば回
転、移動）を用いて一つのオリジナルパターンから２０
０までの仮想トレーニングパターンを生成させることが
できる。次いで、すべてのトレーニングパターンから各
有意義領域の特徴が抽出され、すべてのトレーニングパ
ターンに対してこれらの特徴の統計特性（例えば、中間
値および標準偏差のような分散度）が計算される。次
に、統計特性を同定する有意義領域の座標とともに、こ
れらの計算された統計特性が記憶装置に記憶される。こ
れは本発明での、登録モード（第１のモード）であっ
て、被検書類、例えば複写すべく持ち込まれた紙幣また
は証券との比較に用いられる記憶装置またはデータベー
スが生成される。
【００６３】本発明の第２のモードは、刻々活性化され
て被検書類がスキャンインされる検出モードである。低
分解能プレビュー画像（例えば５０ないし９０ドット／
インチ、以下「ｄｐｉ」と略記）のスキャンされた書類
上で二次元ウインドサーチが行われるが、この分解能は
検出および比較を目的とする場合には十分である。サー
チウィンドウのサイズは、登録モードで選択された有意
義領域のブロックサイズと同じである。登録モードで用
いられたものと同じ特徴抽出法により、各サーチ段階に
おいてサーチウィンドウから特徴が抽出される。被検書
類から抽出した特徴と登録モードで記憶した各有意義領
域の統計特性とを比較することにより、類似度スコアが
計算される。この類似度スコアが所定の閾値を超える
と、サーチウィンドウの最新位置の座標が候補リストに
記録される。ウィンドウサーチが一旦終了すると、候補
リスト中の画像ブロックの幾何学的関係が決定される。
この関係が対応する有意義領域の画像ブロックの関係と
同じであれば、被検書類はモデル書類と一致すると判断
される。
【００６４】例えばカラーコピー機では、被検書類の複
写印刷を防止するのに用いることができ、または全面ブ
ラック画像のような予め設定されたパターンを印刷し、
または不許可複写の警告を印刷することができる。ま
た、例えば自動販売機では、一致した場合にのみ商品の
受け渡しを行うようにできる。
【００６５】本発明のその他の目的および成果について
は、以下の説明および特許請求の範囲と添付図面とによ
って明らかにする。
【００６６】
【実施例】以下、図１（Ａ）〜（Ｅ）について説明す
る。これらの図は、カラーコピー機、スキャナ／プリン
タ、自動販売機等の一部となり得る画像ハンドリング装
置１０の一般的構成を示すものである。図１（Ａ）に示
すとおり、装置１０は３つの主要成分、すなわち書類の
パターンを読み取るスキャナ１２と、スキャンした画像
を処理しスキャンした書類を予め記憶したモデル書類と
比較する画像処理装置１４と、プリンタ１６または取引
装置１８（例えば自動販売機の場合）とを有する。この
スキャナ１２は、コピー機に見られる慣用の発光スキャ
ナのような形式（図１（Ｂ））でもよく、またはプリン
タ１６に直結したディジタルカメラ２０の形式（図１
（Ｅ））であってもよい。
【００６７】画像処理装置１４は、ハードウェアに個別
部品、ソフトウェア、ファームウェア、アプリケーショ
ン・スペシフィック集積回路（ＡＳＩＣ）またはその他
の組合せを組込むことができる。なお、画像処理装置の
機能ブロックは本明細書中では説明の都合上分割されて
いる。これらのブロックの機能的および物理的境界は機
器によって異なる。
【００６８】例えば、図１（Ｂ）はカラーコピー機の単
一ハウジング内にスキャナ１２およびプリンタ１６の両
ユニットが物理的に一体化された装置１０を示すもので
ある。画像処理装置１４の部分は機能上プリンタ装置よ
りもスキャナ装置と、より連携させてもよく、またその
逆でもよい。図１（Ｃ）はパソコン（ＰＣ）２２の一部
をなす画像処理装置１４を有するスキャナ／プリンタ装
置の具体例を示すが、このパソコンはスキャナ、プリン
タおよび画像処理装置のオペレーションとこれら三者間
の通信とを制御し、さらにＰＣバス２３にそれぞれ直接
または間接的に接続した入出力装置（以下、Ｉ／Ｏ装
置）２４のような周辺機器の制御と通信を行う。
【００６９】この具体例では、「スキャン画像」はＩ／
Ｏ装置２４に前もって格納し（および、処理を通して強
化し）ておき、Ｉ／Ｏインターフェース２６を通してＰ
Ｃ２２に格納することができるし、またはディジタルカ
メラ２０のようなディジタル画像入力装置を用いて画像
を捕捉してもよい。さらに、外部記憶装置、すなわちＩ
／Ｏ装置２４からＰＣ２２の記憶装置にソフトウェア形
式の情報処理装置１４を格納してもよい。これに代わっ
て、ハードウェア、ＡＳＩＣ、ファームウェア等、また
はこれらを組合せた形式の情報処理装置を、ＰＣカード
スロットに差込み可能なオプションカード２８に組み込
んでもよい。
【００７０】図１（Ｄ）は画像処理装置１４が物理的に
スキャナ１２の一部である具体例であり、他方、図１
（Ｅ）は画像処理装置１４が物理的にプリンタ１２６の
一部である具体例を示している。図１（Ｅ）では、画像
は慣用のスキャナ１２ではなくディジタルカメラ２０に
よって入力される。
【００７１】本発明はこれらの基本的構成要素を有す
る、いかなる装置にも応用可能であるが、説明の目的
上、図２に示すカラーコピー機またはスキャナ／プリン
タのような特定の画像ハンドリング装置の環境で本発明
を説明する。画像ハンドリング装置１０は書類３２を置
き、カバー３４で保護する無色透明な支持体（サポー
ト）（例えばガラス製プラテン３０）を有しており、こ
のカバーは一般にプラテン３０に面する側が白色固体と
なっている。書類３２は当然ながら通貨（紙幣または銀
行券）、証券、債権等のいかなる形であってもよいが、
一般には有価であって、不正な複写が禁じられているも
のである。ランプ３６が一般には白色光で書類３２に光
をあて、その反射光はミラー３８によって方向づけされ
る。反射光はレンズ４０によりセンサー４２に集光さ
れ、このセンサーが電気信号としてのカラー画像情報を
画像処理装置１４の信号処理装置４４に送信する。
【００７２】画像情報は典型的にはＲＧＢまたはＣＩＥ
ＬＡＢのようなチャンネル又は色空間のセットに分割さ
れる。ＲＧＢ色空間では３つのチャンネルＲ，Ｇ，Ｂが
それぞれ赤、緑、青の信号を表す。ＣＩＥＬＡＢ色空間
では、Ｌチャンネルが輝度情報を表し、ａおよびｂチャ
ンネルが色度情報を表す。信号処理装置４４は部分的に
は連続色調画像をプリンタ１６用に２成分フォーマット
に変換する（すなわちハーフトーン処理）。画像データ
の信号処理は技術において公知であり、従って信号処理
装置４４の詳しい説明は、本発明を把握、理解する上で
不要でる。スキャンイン情報は画像バッファ４６に格納
されるが、このバッファは適当ないかなる記憶装置であ
るか、またはある記憶装置の割当てられた領域、例えば
ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）であってよい。
【００７３】本発明の登録モードでは、スキャンイン画
像情報は画像ブロックに分割され、そして画像処理装置
１４の有意義領域抽出機４８により画像全体からあるブ
ロックがクロップアウトされる。例えば、米ドル紙幣を
例にとると、比較用の有意義領域には、左下の隅にある
額面金額の部分、中央部の肖像および右側中央にある緑
色の財務省の印章がある。有意義領域の選択（図４にお
けるステップＳ２）およびこれらの領域のブロックサイ
ズの選択は、本発明の応用によって行われる（すなわち
書類の種類が考慮される）。選択された有意義領域の座
標は、有意義領域座標記憶装置５８に予め格納される
（ステップＳ４）。種々の記憶ストレージブロック、す
なわち画像バッファ４６、有意義領域バッファ５２、有
意義領域座標記憶装置５８等は異なる物理的記憶装置お
よびＲＡＭ、ディスクのような異なる種類の記憶装置に
格納されてもよく、または一つの物理的記憶装置の単純
に異なるアドレス指定領域に格納されてもよい点に注意
すべきである。
【００７４】登録モードでは、書類はプラテン上の所定
の位置に置かれ。例えば図３については、プラテン３０
のスキャン空間は、プラテン左上手の隅にある０，０点
を有するＸ−Ｙカルテシアン系での平面Ｓで示されてい
る。図の位置にあるスキャンインされた書類について
は、座標に従って画像データのブロックをクロップアウ
トすることができる。例えば、クロップされるブロック
には、紙幣の額面金額に対応する左上の領域Ｒ１の中心
位置を有する第１ブロック、紙幣の肖像に対応する中央
領域Ｒ２の中心位置を有する第２ブロックおよび緑の財
務省の印章に対応する下手中央領域Ｒ３の中心位置を有
する第３ブロックがある。
【００７５】有意義領域抽出機４８の詳細を図４に示
す。有意義領域抽出機４８は、ソフトウェア、ハードウ
ェア、ファームウェア、ＡＳＩＣまたはこれらの組合せ
に組み込むことができる。ステップＳ６では、新しい書
類（例えばオリジナル紙幣）がプラテンの０，０位置に
置かれる。ステップＳ８では、書類全体がスキャンさ
れ、そして画像データが画像バッファ４６に蓄積され
る。ステップＳ１０では、二次元サーチ（実際上、書類
の横断および縦断）時のデータを通して抽出ウインドウ
を移動させることにより、画像バッファ中のデータが点
検される。抽出ウィンドウのサイズは有意義領域ブロッ
クのサイズと同じである。ステップＳ１２において、ス
キャンウィンドウの位置がある有意義領域の所定の座標
と一致するときには、ステップＳ１４で画像データのブ
ロックが座標識別子とともに有意義領域バッファ５２に
蓄積される。ステップＳ１６では、書類の審査終了まで
このステップが続く。
【００７６】次いで、新たな書類（例えば同一額面金額
の別の紙幣）がプラテン上に置かれ、そして十分なサン
プル数を投入してオリジナル書類における典型的な変
異、例えば紙幣の破損またはシミを計数するまでこのス
テップが繰り返される。例えば、３０の通貨サンプルが
信頼できるテストベースとなり得る。多数のサンプルに
ついて有意義領域が抽出されると（ステップＳ１８）、
アフィン変換器５０により種々のアフィン変換（ステッ
プＳ２０）を画像データのブロックに用いて、付加的被
検画像が生成される。
【００７７】アフィン変換器５０は画像データのブロッ
クをスキャンイン画像空間Ｓのすべての可能な位置に変
換し、すべての回転角度で画像ブロックを回転させ、そ
して得られた変換はトレーニングパターンとしてオリジ
ナル画像のブロックとともに有意義領域バッファ５２に
蓄積される（ステップＳ２２）。例えば、一つのオリジ
ナルパターンに変換および回転のアフィン変換を適用す
ることにより、２００までのトレーニングパターンを発
生させることができる。ハードウェア、ソフトウェア、
ファームウェア、ＡＳＩＣまたはこれらの組合せに取り
込み可能なアフィン変換器５０は画像処理技術において
公知であり、従って本発明を把握、理解する上では詳細
な説明は不要である。
【００７８】トレーニングパターンが確定されると、す
べてのトレーニングパターンの各有意義領域について特
徴抽出器５４により画像の特徴が抽出されるが、以下、
図５および図６を用いてその動作を説明する。先ず、有
意義領域バッファ５２に蓄積されている、選択された有
意義領域の画像ブロックからグレースケール画像のサブ
ブロック（すなわち特徴）が選択される（ステップＳ２
４）。ステップＳ２６では、この特徴サブブロックがヒ
ストグラムイコライジングに付される。特徴サブブロッ
クのヒストグラムに従って、画像サブブロック中の特定
の点の強度が調節される。ヒストグラムイコライジング
により画素のグレーレベルが再分配されて画素の動的範
囲が増加する。このことにより紙幣の破損やシミの影響
を緩和することができる。
【００７９】次のステップＳ２８では、特徴サブブロッ
クがｘおよびｙ方向投射に付される。このステップで
は、ヒストグラムイコライジングされた画像ブロック上
のＮ個の連続する列（ｘ１，ｘ２，．．．ｘＮ）および
Ｎ個の連続する行（ｙ１，ｙ２，．．．ｙＮ）における
すべての画素の強度値を累算することによりサブブロッ
クに対する特徴ベクトルＺが形成される。この抽出方法
を図６に示す。例えば、特徴ベクトルＺのｘ１値はＮ×
Ｎ画素ブロックにおける列１の全Ｎ画素の累算強度であ
る。画像ブロックをＮ×Ｎとすると、特徴ベクトルの大
きさは２Ｎである。特徴ベクトルはＺ＝（Ｘ，Ｙ）＝
（ｘ１，ｙ１，ｘ２，ｙ２，．．．ｘＮ，ｙＮ）＝（ｚ
１，ｚ２，．．．ｚ２Ｎ）となる。この投射法により特
徴ベクトルの大きさが低減され、特徴ベクトルがよりシ
フト不変となる。
【００８０】次いでステップＳ３０では、各有意義領域
について抽出された特徴ベクトル上で統計分析が行わ
れ、ともに有意義領域を特性化する平均値ベクトルＭ＝
（ｍ１，ｍ２，．．．ｍ２Ｎ）と差異ベクトルＶ＝（ｖ
１，ｖ２，．．．ｖ２Ｎ）とを得る。この分析には、モ
デル書類のデータベース５６における抽出された第１の
特徴ベクトルを蓄積することが含まれる。次いで、第２
の特徴が抽出され、ベクトル統計分析器５５により第１
及び第２の特徴ベクトルを参照しつつ統計分析を行って
中間統計特性を得るが、これらはデータベース５６に蓄
積される。続いて、第３の特徴が抽出され、第３の特徴
ベクトルおよび蓄積された中間統計特性を参照しつつ統
計分析が行われる。このようにして、この統計分析は、
すべての特徴が抽出され、その領域について最終的な統
計特性を生成するまで行われる。
【００８１】各有意義領域についてのこれらの統計特性
は、個々の領域の対応座標とともに記憶装置（すなわち
モデル書類データベース）に蓄積される。このように、
このモデル書類データベースは認識すべき書類、例えば
通貨の画像を収録している。
【００８２】上述の通り、書類全体ではなく書類の一部
分のみが記憶され、これらの部分が統計特性によって表
示される。さらに、各種の書類、例えばドル紙幣は具体
的書類の数（各種ドル紙幣）および（プラテン上の）ス
キャン空間における実際の各位置によって表示される。
また、すべての具体的書類のすべての位置における全有
意義領域幾何学的関係は、後述する通り記憶されたスキ
ャン空間の各座標から計算され、有意義領域の座標記憶
装置５８に蓄積される。ヒストグラムイコライザー５４
ＡおよびＸ−ｙ方向プロジェクター５４Ｂを含む特徴抽
出器５４、およびベクトル統計分析器５５はソフトウェ
ア、ハードウェア、ファームウェア、ＡＳＩＣまたはこ
れらの組合せに組み込んでもよい。
【００８３】本発明の次なる主要な態様は図７および図
８に示す検出モードである。例えばプラテン３０（図
２）上の任意の配置に書類３２を置き、そして例えばコ
ピー機のユーザーインターフェースパネルのＣＯＰＹま
たはＳＴＡＲＴボタンを押すことによって被検書類がス
キャンされる度毎に、このモードは活性化される（ステ
ップＳ３４）。スキャンされた書類の低分解能プレビュ
ー画像（例えば５０〜９０ｄｐｉ）上、ウィンドウサー
チエンジン（図２）によって二次元ウィンドウサーチが
行われる（ステップＳ３６）。なお、この分解能は検出
および比較を行う目的には十分なものである。
【００８４】サーチウィンドウのサイズは、登録モー
ド、すなわち図４のステップＳ１０で選択された有意義
領域に対するブロックサイズと同じである。各サーチス
テップでは、すなわちサーチウィンドウがスキャンされ
た書類上を移動する毎に、登録モードで用いられたのと
同じ抽出手順によってサーチウィンドウから特徴が抽出
される。より特定的には、ウィンドウ画像ブロックから
グレースケール画像のサブブロック（特徴）が選択され
る（ステップＳ３８）。
【００８５】この特徴サブブロックはステップＳ４０で
ヒストグラムイコライジングに、またステップＳ４２で
ｘ，ｙ方向投射に付される。登録モードの関連において
先に述べた通り、このステップによってベクトルＺが得
られる。この特徴ベクトルは、モデル書類データベース
５４に蓄積された各有意義領域の統計特性（平均値ベク
トルＭおよび差異ベクトルＶ）と比較される（ステップ
Ｓ４４）。この比較は類似性計算器６０（図２）により
以下の通り行われる。特徴ベクトルをＺとすると、各有
意義領域、例えばｊ番目の有意義領域について次式によ
り類似性得点が計算される。
【００８６】Ｓｊ＝−Σ｛（Ｚｉ−ｍｉｊ）２／
ｖｉｊ｝ （ただし、Σの積算値はｉ＝１から２Ｎまで） ここに、Ｍｊ＝（ｍｊ１，ｍｊ２，．．．ｍｊ２Ｎ）は
ｊ番目の有意義領域の平均値ベクトルであり、またＶｊ
＝（ｖ２ ｊ１，ｖ２ ｊ２，．．．ｖ２ ｊ２Ｎ）はｊ番目
の有意義領域の差異ベクトルである。その特徴ベクトル
の類似性得点Ｓｊが選択された閾値Ｔよりも大であれば
（ステップＳ４４）、特徴画像のサブブロックは有意義
領域と同一であると同定され、そして特徴ベクトルが抽
出されたウィンドウの座標が候補リスト６２に記憶され
る（ステップＳ４６）。さらに、一致する有意義領域の
座標は候補リスト中の対応エントリーとともに記憶され
て、候補の対の間の相対的幾何学的関係が対応する有意
義領域の対り間の相対的幾何学的関係と比較できるよう
になる。
【００８７】一致する有意義領域の座標が例えばモデル
書類データベース５６へのキーまたはインデックスと一
緒にリンクされている限り、この座標が候補座標ととも
に明確に記憶されるには及ばない点に注目すべきであ
る。閾値Ｔは本発明を特定の応用法に応じて選択される
が、誤差の許容範囲に左右される。ほぼ完全な一致が要
求されるなら、類似性の閾値Ｔを極めて高く設定して、
類似性の高い書類のみを認識するようにできる。さほど
厳密でない応用の場合には、類似性の閾値Ｔを低く設定
して、類似性の低い書類の認識を行わせることができ
る。抽出された特徴のベクトルＺと有意義領域の統計特
性との比較は、すべての有意義領域の処理が終わるまで
続けられる（ステップＳ４８）。
【００８８】次いで、次に抽出された特徴ベクトルＺに
ついてこのスキャンが繰り返され、現在のサーチウィン
ドウからすべての特徴が抽出されるまで続けられる（ス
テップＳ５０）。このステップは書類全体についてのウ
ィンドウサーチが完了するまで繰り返される（ステップ
Ｓ５２）。
【００８９】ウィンドウサーチが完了すると、候補リス
ト中の画像ブロックの幾何学的関係が対応する有意義領
域のブロックの幾何学的関係と比較される（図８）。ス
テップＳ５４では、ジオメトリ分析器６４により候補リ
スト中の少なくとも２つの候補間の幾何学的関係が決定
される。ステップ５６では、分析器６４により少なくと
も２つの対応する有意義領域間の幾何学的関係が決定さ
れる。ステップ５８では、ジオメトリ比較器６６により
これらの幾何学的関係が比較される。
【００９０】すべての有意義領域の座標は前もって有意
義領域の座標記憶装置５８に記憶されているので、幾何
学的関係も前もって決定され、記憶装置５８に記憶さ
れ、必要に応じて単に比較器６６によりアクセスされる
点に注目すべきである。候補の関係が対応する有意義領
域の画像ブロックの関係と同じであれば、被検書類はモ
デルに一致するとみなされる（ステップＳ６０）。一致
しなければ、不一致と同定される（ステップＳ６０）。
【００９１】この同定は、画像処理装置１４の作動装置
６８により用いられて所定の機能を実行する。例えばカ
ラーコピー機では、一致の場合、被検書類のコピーの印
刷を阻止するのに利用でき、あるいは全面黒色画像や不
法複写に対する警告のような予め設定したパターンを印
刷することができる。また、例えば自動販売機では、一
致の場合、商品を受渡せるようにできる。
【００９２】幾何学的関係の同定は、座標点の間の距
離、相対的角度またはこれらの組合せに基づいて行うこ
とができる。例えば図９は、有意義領域Ｒ１およびＲ２
を有し、距離計算器６４Ａにより相対座標から求めた両
領域間の距離Ｄ１を有するモデル書類９２を示すもので
ある。有意義領域バッファには、示される画像空間位置
と、このオリジナル画像の並進および回転アフィン変換
から生じるすべての他の位置とにおけるこれらの画像空
間位置が含まれることに留意すべきである。被検書類９
４は、２つの候補ウィンドウブロックＷ１およびＷ２を
有し、その相対的座標から決定される両者間の距離はＤ
Ｗ１である。この例では、Ｄ１とＤＷ１とが等しけれ
ば、被検書類９４はモデル書類９２と一致しているとみ
なされる。等しくなければ不一致とみなされる。
【００９３】図１０は別の例を示すものであって、モデ
ル書類９４は３つの有意義領域Ｒ１，Ｒ２およびＲ３を
有し、距離計算器６４Ａで求めた距離がＤ１およびＤ２
であり、相対的座標から角度計算器６４Ｂで求めた両領
域間の相対角度はθである。被検書類６４は候補ウィン
ドウブロックＷ１，Ｗ２およびＷ３を有し、距離はＤＷ
１，ＤＷ２、三者間のなす角度はＷである。Ｗ１＝ＤＷ
１，Ｗ２＝ＤＷ２であり、かつθ＝θＷであれば、一致
とみなされる。有意義領域の数の選択、および比較用に
計算された距離および角度の数は、本発明の用い方、書
類の性質および比較時の誤差の許容範囲に左右される。
また、距離および角度が実質的に同じ、例えば±１０％
の誤差の範囲内であれば、両者は同じまたは等しいと判
定される。許容の差異または誤差の程度は本発明の用い
方に左右される。
【００９４】本発明の技術における当業者には自明であ
る通り、距離計算器６４Ａおよび角度計算器６４Ｂを含
む相対的ジオメトリ分析器６４、ならびにジオメトリ比
較器６６はソフトウェア、ハードウェア、ファームウェ
ア、ＡＳＩＣまたはこれらの組合せに組み込むことがで
きる。
【００９５】さらに画像処理装置１４は、例えば、いず
れも内部バス８０に接続された中央処理装置（ＣＰＵ）
７０、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）７２、リー
ドオンリーメモリー（ＲＯＭ）７４およびテンポラリー
レジスターセット７６を含む記憶装置および入出力コン
トローラー７８を含むことができる。説明の都合上、こ
れらの各装置は画像処理装置１４内に個別に示している
が、これらの機能装置は、画像バッファ４６、有意義領
域バッファ５２、有意義領域抽出器４８、相対的ジオメ
トリ分析器６４等のような前述の各種機能装置の一部ま
たは全体を構成することができる。さらに、画像ハンド
リング装置１０、例えばコピー機またはスキャナ／プリ
ンタの特性に応じて、これらの機能装置はスキャンおよ
び印刷気機構を制御するように設計された汎用計算機の
一部としてもよい。これらの機能装置は、個別部品、ア
プリケーションスペシフィック集積回路、適当なソフト
ウェア等のための処理装置またはこれらの組合せを用い
て実行し得ることは当然である。
【００９６】画像ハンドリング装置１０および機能装置
を機能させるためオペレーティングシステムソフトウェ
アおよび／または特定アプリケーションソフトウェア
は、記憶装置７２，７４及び７６のいずれの組合せに記
憶させてもよく、またはそれぞれＩ／Ｏバス９２に接続
されたハードディスク装置８２、ディスケット駆動装置
８４およびコンパクトディスク駆動装置８６を含む１ま
たは２個以上のＩ／Ｏ装置に外付けで記憶させてもよ
い。装置１０を機能させるためのおよび／または本発明
の方法を実行するためのソフトウェアは、ハードディス
ク８２Ａ、ディスケット８４Ａまたはコンパクトディス
ク８６Ａのような記憶媒体に記憶させてもよく、または
リモート装置８８に記憶させ、通信インターフェース９
０を通して入力することもできる。
【００９７】さらに、モデル画像は装置１０にスキャン
インする必要はなく、媒体８２Ａ，８４Ａ，８６Ａまた
はリモート装置８８の１つから予め記憶した画像として
取り込んでもよい。しかし、テストされる被検書類の画
像を収録する装置のスキャン空間および座標系は同一で
なければならず、もし異なれば、その差異は例えば参照
用テーブル（ｌｏｏｋ−ｕｐ ｔａｂｌｅ）のようなス
キャニング・スペース・トランスレーターを用いて修正
すべきである。
【００９８】以上、本発明を特定の具体例と組み合わせ
て説明したが、当業者には明らかな通り、上述の記載内
容から更なる改善、修正、変更が多様になされ得ること
は明らかである。従って、本明細書記載の発明は斯かる
改善、修正、応用および変更がすべて特許請求の範囲の
範疇にに包含される。
【００９９】
【発明の効果】本発明は上記のように構成したので、オ
リジナル書類またはそのパターンを認識する慣用のシス
テムの短所を克服することができる。すなわち、本発明
によれば、オリジナル書類を高い確実度で、しかも従来
技術と比較しても、重い処理量を伴わずにパターン認識
が可能となり、また、被検書類をスキャンするに当たり
その配置とは無関係にオリジナル書類との同一性を検出
することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（Ａ）〜（Ｅ）は本発明の環境の各種構成を表
すブロック図である。
【図２】本発明の主要な機能的部分の概略ブロック図で
ある。
【図３】本発明のカルテシアン座標のスキャン領域Ｓに
置いた書類を説明する図である。
【図４】本発明の登録モードのフローチャートである。
【図５】本発明の特徴抽出ステップのフローチャートで
ある。
【図６】本発明の特徴抽出ステップを説明するブロック
図である。
【図７】本発明の検出モードのフローチャートである。
【図８】本発明の検出モードの他のフローチャートであ
る。
【図９】２つの特徴領域を有するモデル書類と２つの一
致する特徴領域を有する被検書類との関係を説明する図
である。
【図１０】３つの特徴領域を有するモデル書類と３つの
一致する特徴領域を有する被検書類との関係を説明する
図である。
【符号の説明】
１０ 画像ハンドリング装置 １２ スキャナ １４ 画像処理装置 １６ プリンタ １８ 自動販売機 ２０ ディジタルカメラ ４４ 信号処理装置 ４６ 画像バッファ ４８ 特徴領域抽出器 ５０ アフィン変換器 ５２ 特徴領域バッファ ５４ 特徴抽出器 ５６ モデル書類データベース ５８ 特徴領域座標記憶装置 ６０ 類似性計算器

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 被検画像中のパターンを認識するための
    装置であって、 被検画像中の、所定の座標空間にそれぞれ座標を有する
    ウィンドウ画像ブロックから、所定の特徴を抽出するた
    めの特徴抽出器と、 モデル画像の領域の特性を格納するための記憶装置と、 前記の抽出された特徴を前記領域の前記特性と比較し、
    前記領域に類似した特徴を指定するための類似性比較器
    と、 前記比較器により類似領域を持つものとして指定された
    特徴とともにウィンドウ画像ブロックの座標を格納し、
    対応する類似領域の座標を格納するための候補リスト
    と、 前記の各座標から前記候補リスト中にある少なくとも２
    つのウィンドウ画像ブロック間のウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係を決定し、前記の各座標から少なくとも
    ２つの対応する領域間の領域幾何学的関係を決定するた
    めの分析器と、 前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記領域幾
    何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロック幾何
    学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場合、前記被検
    画像を前記モデル画像に対応するものとして認識するた
    めのジオメトリ比較器と、を備えるパターン認識装置。
  2. 【請求項２】 前記特徴抽出器が、前記被検画像の所定
    の領域で画素グレーレベルを再配分するための、ヒスト
    グラムイコライザーを含んでなる請求項１に記載のパタ
    ーン認識装置。
  3. 【請求項３】 前記特徴抽出器が再配分された画素グレ
    ーレベルを有する前記被検画像領域から特徴ベクトルを
    生成するためのｘ−ｙ方向プロジェクターを含んでなる
    請求項２に記載のパターン認識装置。
  4. 【請求項４】 前記モデル画像をスキャンインするため
    のスキャナ、および当該スキャンインされたモデル画像
    を格納するための画像バッファをさらに含んでなる請求
    項１に記載のパターン認識装置。
  5. 【請求項５】 前記画像バッファに格納された前記モデ
    ル画像から領域画像ブロックを抽出するための領域抽出
    器、および当該抽出された領域画像ブロックを格納する
    ための領域バッファをさらに含んでなる請求項４に記載
    のパターン認識装置。
  6. 【請求項６】 前記領域画像ブロックを並進および回転
    させて前記領域バッファに格納する、追加の領域画像ブ
    ロックを設けるためのアフィン変換器を含んでなる請求
    項５に記載のパターン認識装置。
  7. 【請求項７】 前記特徴抽出器が、前記モデル画像から
    領域特徴を抽出するために、前記領域バッファに連結さ
    れてなる請求項５または６に記載のパターン認識装置。
  8. 【請求項８】 前記特徴抽出器が、前記モデル画像の領
    域に画素グレーレベルを再配分するためのヒストグラム
    イコライザーを含んでなる請求項７に記載のパターン認
    識装置。
  9. 【請求項９】 前記の特徴抽出器が、再配分された画素
    グレーレベルを有する前記モデル画像領域から特徴ベク
    トルを形成するためのｘ−ｙ方向プロジェクターを含ん
    でなる請求項８に記載のパターン認識装置。
  10. 【請求項１０】 前記モデル画像の領域を特性化する統
    計ベクトルを生成するためのベクトル統計分析器をさら
    に含んでなる請求項９に記載のパターン認識装置。
  11. 【請求項１１】 前記分析器が、少なくとも２つのウィ
    ンドウ画像ブロック間の距離、および少なくとも２つの
    対応する領域間の距離を計算するための距離計算器を含
    んでなる請求項１〜１０の何れかに記載のパターン認識
    装置。
  12. 【請求項１２】 前記分析器が少なくとも２つのウィン
    ドウ画像ブロック間の角度および少なくとも２つの対応
    する領域間の角度を計算するための角度計算器を含んで
    なる請求項１〜１１の何れかに記載のパターン認識装
    置。
  13. 【請求項１３】 被検画像中のパターンを認識するため
    の方法であって、 被検画像中の、所定の座標空間にそれぞれ座標を有する
    ウィンドウ画像ブロックから、所定の特徴を抽出するス
    テップと、 モデル画像の所定の領域の特性を格納するステップと、 前記の抽出された特徴を、前記領域の前記特性と比較
    し、前記領域に類似した特徴を指定するステップと、 前記比較器により類似領域として指示された特徴ととも
    にウィンドウ画像ブロックの座標を格納するとともに、
    対応する類似領域の座標を格納するステップと、 前記の各座標から前記候補リスト中にある少なくとも２
    つのウィンドウ画像ブロック間のウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係を決定し、前記の各座標から少なくとも
    ２つの対応する領域間の領域幾何学的関係を決定するス
    テップと、 前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記領域幾
    何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロック幾何
    学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場合、前記被検
    画像を前記モデル画像に対応するとして認識するステッ
    プと、を含むパターン認識方法。
  14. 【請求項１４】 前記特徴抽出ステップが、前記被検画
    像の領域で画素グレーレベルを再配分するために、抽出
    された特徴をヒストグラムイコライジングすることを含
    む請求項１３に記載のパターン認識方法。
  15. 【請求項１５】 前記特徴抽出ステップが、前記被検画
    像領域の前記の再配分された画素グレーレベルｘ−ｙ方
    向に投影し、特徴ベクトルを生成することを含む請求項
    １４に記載のパターン認識方法。
  16. 【請求項１６】 前記モデル画像をスキャンインし、当
    該スキャンインされたモデル画像を画像バッファに格納
    する請求項１３に記載のパターン認識方法。
  17. 【請求項１７】 前記画像バッファに格納された前記モ
    デル画像から領域画像ブロックを抽出し、当該抽出され
    た領域画像ブロックを領域ブロックに格納する請求項１
    ６に記載のパターン認識方法。
  18. 【請求項１８】 前記領域画像ブロックを並進および回
    転させて、前記領域バッファに設けた追加の領域画像ブ
    ロックに格納する請求項１７に記載のパターン認識方
    法。
  19. 【請求項１９】 前記モデル画像から領域特徴を抽出す
    る請求項１８に記載のパターン認識方法。
  20. 【請求項２０】 前記の特徴抽出ステップが、抽出され
    た領域特徴をヒストグラムイコライジングし、前記モデ
    ル画像の領域で画素グレーレベルを再配分することを含
    む請求項１９に記載のパターン認識方法。
  21. 【請求項２１】 前記特徴抽出ステップが、前記のヒス
    トグラムイコライジングされた領域特徴をｘ−ｙ方向に
    投影し、再配分された画素グレーレベルを有する前記モ
    デル画像領域から特徴ベクトルを形成することをさらに
    含む請求項２０に記載のパターン認識方法。
  22. 【請求項２２】 前記特徴抽出ステップが、さらに特徴
    ベクトルを統計的に分析し、前記モデル画像の領域を特
    性化する統計統計ベクトルを生成することを含む請求項
    ２１に記載のパターン認識方法。
  23. 【請求項２３】 前記決定ステップが、少なくとも２つ
    のウィンドウ画像ブロック間の距離および少なくとも２
    つの対応する領域間の距離を計算することを含む請求項
    １３〜２２の何れかに記載のパターン認識方法。
  24. 【請求項２４】 前記決定ステップが、少なくとも２つ
    のウィンドウ画像ブロック間の角度および少なくとも２
    つの対応する領域間の角度を計算することを含む請求項
    １３〜２３の何れかに記載のパターン認識方法。
  25. 【請求項２５】 実行可能な命令からなるプログラムを
    搭載した、被検画像中のパターン認識方法を実行するた
    めの装置により読み取り可能な記憶媒体であって、前記
    パターン認識方法が、 被検画像中の、所定の座標空間にそれぞれ座標を有する
    ウィンドウ画像ブロックから、所定の特徴を抽出するス
    テップと、 モデル画像の領域の特性を格納するステップと、 前記の抽出された特徴を、前記領域の前記特性と比較
    し、前記領域に類似した特徴を指定するステップと、 前記比較器により類似領域として指示された特徴ととも
    にウィンドウ画像ブロックの座標を格納するとともに、
    対応する類似領域の座標を格納するステップと、 前記の各座標から前記候補リスト中にある少なくとも２
    つのウィンドウ画像ブロック間のウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係を決定し、前記の各座標から少なくとも
    ２つの対応する領域間の領域幾何学的関係を決定するス
    テップと、 前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記領域幾
    何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロック幾何
    学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場合、前記被検
    画像を前記モデル画像に対応するとして認識するステッ
    プと、を含む記憶媒体。
  26. 【請求項２６】 前記パターン認識方法の前記特徴抽出
    ステップが、前記被検画像の領域で画素グレーレベルを
    再配分するために、抽出された特徴をヒストグラムイコ
    ライジングすることを含む請求項２５に記載の記憶媒
    体。
  27. 【請求項２７】 前記パターン認識方法の前記特徴抽出
    ステップが、前記被検画像領域の前記の再配分された画
    素グレーレベルｘ−ｙ方向に投影し、特徴ベクトルを生
    成することを含む請求項２６に記載の記憶媒体。
  28. 【請求項２８】 前記パターン認識方法が、さらに前記
    モデル画像をスキャンインし、当該スキャンインされた
    モデル画像を画像バッファに格納する請求項２５に記載
    の記憶媒体。
  29. 【請求項２９】 前記パターン認識方法が、さらに前記
    画像バッファに格納された前記モデル画像から領域画像
    ブロックを抽出し、当該抽出された領域画像ブロックを
    領域ブロックに格納する請求項２８に記載の記憶媒体。
  30. 【請求項３０】 前記パターン認識方法が、さらに前記
    領域画像ブロックを並進および回転させて、前記領域バ
    ッファに設けた追加の領域画像ブロックに格納する請求
    項２９に記載の記憶媒体。
  31. 【請求項３１】 前記パターン認識方法が、さらに前記
    モデル画像から領域特徴を抽出する請求項３０に記載の
    記憶媒体。
  32. 【請求項３２】 前記パターン認識方法の前記特徴抽出
    ステップが、抽出された領域特徴をヒストグラムイコラ
    イジングし、前記モデル画像の領域で画素グレーレベル
    を再配分することを含む請求項３１に記載の記憶媒体。
  33. 【請求項３３】 前記パターン認識方法の前記特徴抽出
    ステップが、前記のヒストグラムイコライジングされた
    領域特徴をｘ−ｙ方向に投影し、再配分された画素グレ
    ーレベルを有する前記モデル画像領域から特徴ベクトル
    を形成することをさらに含む請求項３２に記載の記憶媒
    体。
  34. 【請求項３４】 前記パターン認識方法が、さらに特徴
    ベクトルを統計的に分析し、前記モデル画像の領域を特
    性化する統計統計ベクトルを生成する請求項３３に記載
    の記憶媒体。
  35. 【請求項３５】 前記パターン認識方法の前記決定ステ
    ップが、少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック間の
    距離および少なくとも２つの対応する領域間の距離を計
    算することを含む請求項２５〜３４の何れかに記載の記
    憶媒体。
  36. 【請求項３６】 前記パターン認識方法の前記決定ステ
    ップが、少なくとも２つのウィンドウ画像ブロック間の
    角度および少なくとも２つの対応する領域間の角度を計
    算することを含む請求項２５〜３５の何れかに記載の記
    憶媒体。
  37. 【請求項３７】 被検書類をモデル書類と比較し、前記
    モデル書類に一致する被検書類の複写を阻止するための
    システムにおいて、 モデル書類および被検書類をスキャンするためのスキャ
    ナと、 前記被検書類中の、所定の座標空間にそれぞれ座標を有
    するウィンドウ画像ブロックから、被検書類の特徴を抽
    出し、前記モデル書類のの領域の特性を決定するための
    特徴抽出器と、 前記モデル書類の領域の前記特性を格納するための記憶
    装置と、 前記の抽出された特徴を前記領域の前記特性と比較し、
    前記領域に類似した特徴を指定するための類似性比較器
    と、 前記比較器により類似領域を持つものとして指定された
    特徴とともにウィンドウ画像ブロックの座標を格納し、
    かつ対応する類似領域の座標を格納するための候補リス
    トと、 前記の各座標から前記候補リスト中にある少なくとも２
    つのウィンドウ画像ブロック間のウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係を決定し、前記の各座標から少なくとも
    ２つの対応する領域間の領域幾何学的関係を決定するた
    めの分析器と、 前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記領域の
    領域幾何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場合、前
    記被検書類を前記モデル書類に対応するとして認識する
    ためのジオメトリ比較器と、 プリンタと、 前記被検書類が前記モデル書類と一致したときには、そ
    の複写を阻止するための、前記ジオメトリ比較器および
    前記プリンタに接続された作動装置と、を備える複写阻
    止システム。
  38. 【請求項３８】 被検書類をモデル書類と比較し、前記
    モデル書類に一致する被検書類の複写を阻止するための
    システムにおいて、 前記モデル書類の画像および前記被検書類の画像を入力
    するための入力装置と、 前記被検書類中の、所定の座標空間にそれぞれ座標を有
    するウィンドウ画像ブロックから、被検書類の特徴を抽
    出し、前記モデル書類の領域の特性を決定するための特
    徴抽出器と、 前記モデル書類の領域の特性を格納するための記憶装置
    と、 前記の抽出された特徴を前記領域の前記特性と比較し、
    前記領域に類似した特徴を指定するための類似性比較器
    と、 前記比較器により類似領域を持つものとして指定された
    特徴とともにウィンドウ画像ブロックの座標を格納し、
    かつ対応する類似領域の座標を格納するための候補リス
    トと、 前記の各座標から前記候補リスト中にある少なくとも２
    つのウィンドウ画像ブロック間のウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係を決定し、前記の各座標から少なくとも
    ２つの対応する領域間の領域幾何学的関係を決定するた
    めの分析器と、 前記ウィンドウ画像ブロック幾何学的関係を前記領域の
    領域幾何学的関係と比較し、前記ウィンドウ画像ブロッ
    ク幾何学的関係が前記領域幾何学的関係と同じ場合、前
    記被検書類を前記モデル書類に対応するとして認識する
    ためのジオメトリ比較器と、 出力装置と、 前記被検書類が前記モデル書類と一致したときには、そ
    の複写を阻止するための、前記ジオメトリ比較器および
    前記出力装置に接続された作動装置と、を備える複写阻
    止システム。
  39. 【請求項３９】 前記入力装置がディジタルカメラであ
    る請求項３８に記載の複写阻止システム。
  40. 【請求項４０】 前記入力装置がコンピューターである
    請求項３８に記載の複写阻止システム。
  41. 【請求項４１】 前記入力装置がスキャナである請求項
    ３８に記載の複写阻止システム。
  42. 【請求項４２】 前記出力装置がプリンタである請求項
    ３８に記載の複写阻止システム。
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