JPH1173502A

JPH1173502A - パターン認識装置及びその方法

Info

Publication number: JPH1173502A
Application number: JP23475297A
Authority: JP
Inventors: Fumiya Yamazaki; 史哉山崎
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1997-08-29
Filing date: 1997-08-29
Publication date: 1999-03-16

Abstract

(57)【要約】【課題】より高精度な認識を可能とするパターン認識
装置及びその方法を提供する。【解決手段】画像データ入力部１１よりデジタル画像
データを入力する。演算部１３では、特定原稿の第１領
域に対応する所定濃度値幅のリファレンスパターンＡ
と、該第１領域に対応するデジタル画像データの濃度値
を比較する。また、リファレンスパターンＡよりも広い
濃度値幅のリファレンスパターンＢと、第１領域に対応
するデジタル画像データの濃度値を比較する。また、特
定原稿画像の第２領域に対応する所定濃度値幅のリファ
レンスパターンＣと、第２領域に対応するデジタル画像
データの濃度値を比較する。また、リファレンスパター
ンＣよりも広い濃度値幅のリファレンスパターンＤと、
第２領域に対応するデジタル画像データの濃度値を比較
する。上記の少なくともいずれか１つの比較結果に基づ
いて、デジタル画像データが特定原稿画像であるか否か
を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力された原稿画
像が特定原稿画像であるか否かを判定するパターン認識
装置及びその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、カラー複写機やカラープリンタの
普及により、容易に高画質のフルカラー印刷物を手に入
れられるようになってきている。従来であれば、専門の
印刷業者でなければ不可能であった印刷を高性能なカラ
ースキャナとコンピュータによる画像処理により、誰で
も簡単に要求されるカラー印刷が得られるようになった
のである。

【０００３】しかし、これらの装置の普及の一方で、カ
ラー複写機やカラープリンタを利用した紙幣や有価証券
等の偽造を防止するための技術が必須となってきてい
る。この技術は、予め所定の紙幣や有価証券の画像情報
からリファレンスパターンを作成しておき、そのリファ
レンスパターンと入力画像とを比較して入力画像が紙幣
や有価証券であるかを判別するものである。

【０００４】ここで、従来のパターン認識を実現する画
像処理装置の機能構成について、図３を用いて説明す
る。図３は従来の画像処理装置の主要構成を示す図であ
る。図３において、画像データ入力部３１はデジタル画
像データを入力し、演算部３２へ出力する。演算部３２
はデジタル画像データを受け取り、ブロック化処理を行
った後、リファレンスパターン記憶部３３に記憶される
リファレンスパターンと比較する。尚、ブロック化処理
の詳細については、後述する。そして、その比較結果を
結果出力部３４へ出力する。結果出力部３４は、演算部
３２より入力した比較結果、即ち、認識結果を出力す
る。

【０００５】次に、デジタル画像データのブロック化処
理について、図４を用いて説明する。図４は従来のデジ
タル画像データのブロック化処理を説明するための図で
ある。デジタル画像データのブロック化処理は、所定サ
イズのブロック（本従来例では、１辺２５６ピクセルの
正方形）毎に、デジタル画像データのブロック内の画素
の濃度の平均値を算出する。そして、その算出された画
素の濃度の平均値をそのブロックの濃度値とする。図４
に示す、各ブロックは、ブロック化処理によって算出さ
れた画素の濃度の平均値を示している。

【０００６】次に、リファレンスパターン記憶部３３に
記憶されているリファレンスパターンの詳細について、
図５を用いて説明する。図５は従来のリファレンスパタ
ーンの一例を示す図である。リファレンスパターンは、
例えば、紙幣等の特定画像から特徴となる部分画像を抽
出し、その抽出した部分画像に対しブロック化処理を施
す。そして、ブロック化処理によって得られる各ブロッ
クの画素の濃度の平均値に、所定の幅を持たせたもので
ある。図５に示す例では、ブロック化処理を５×５ブロ
ックで行った場合のリファレンスパターンを示してい
る。

【０００７】次に、演算部３３における入力したデジタ
ル画像データとリファレンスパターンを比較する処理の
詳細について、図６を用いて説明する。図６は従来の演
算部におけるデジタル画像データとリファレンスパター
ンを比較する処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ６１１において、ブロック化処理され
た１ページ分のデジタル画像データについて、リファレ
ンスパターンとの比較が終了したか否かを判定する。比
較が終了した場合（ステップＳ６１１でＹＥＳ）、処理
を終了する。一方、比較が終了していない場合（ステッ
プＳ６１１でＮＯ）、ステップＳ６１２に進む。

【０００８】ステップＳ６１２において、１行分のデジ
タル画像データを読み込む。これは、本来２次元のデー
タであるデジタル画像データをシリアルデータとして扱
うためである。次に、ステップＳ６１３において、その
読み込んだ１行分のデジタル画像データにリファレンス
パターンが含まれているか否かを判定する。リファレン
スパターンが含まれていない場合（ステップＳ６１３で
ＮＯ）、ステップＳ６１９に進む。一方、リファレンス
パターンが含まれている場合（ステップＳ６１３でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ６１４に進む。

【０００９】読み込んだデジタル画像データにリファレ
ンスパターンが含まれていない場合、ステップＳ６１９
において、そのデジタル画像データがリファレンスパタ
ーンの１行目のパターンと一致するか否かを判定する。
一致するか否かの判定は、リファレンスパターンの１行
目の各ブロックの平均濃度値の上限値と下限値との間
に、読み込んだデジタル画像データの濃度値が入ってい
るか否かで判定する。

【００１０】一致する場合（ステップＳ６１９でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ６２０に進み、リファレンスパターン
の種類とその１行目のデータが含まれている位置である
として記憶する。そして、次の１行分のデジタル画像デ
ータを読み込むために、ステップＳ６１１に戻る。一
方、一致しない場合（ステップＳ６１９でＮＯ）、ステ
ップ６１１に戻る。

【００１１】一方、ステップＳ６１３において、読み込
んだデジタル画像データにリファレンスパターンが含ま
れている場合、ステップＳ６１４において、そのデジタ
ル画像データに、記憶されているリファレンスパターン
のいずれかの行に一致するか否かを判定する。一致しな
い場合（ステップＳ６１４でＮＯ）、ステップＳ６１８
に進む。一方、一致する場合（ステップＳ６１４でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ６１５に進む。一致するか否かの判定
は、リファレンスパターンにおける各ブロックの平均濃
度値の上限値と下限値の間に、読み込んだデジタル画像
データの濃度値が入っているか否かで判定する。

【００１２】ステップＳ６１５において、リファレンス
パターンの全て（５行分）のブロックについて、デジタ
ル画像データが一致するか否かを判定する。一致する場
合（ステップＳ６１５でＹＥＳ）、リファレンスパター
ンが検出されたことをユーザに通知する。一方、一致し
ない場合（ステップＳ６１５でＮＯ）、ステップＳ６１
７に進む。

【００１３】ステップＳ６１７において、確認中のリフ
ァレンスパターンの種類と位置を更新する。そして、ス
テップＳ６１８において、確認中のリファレンスパター
ンがあるか否かを判定する。ある場合（ステップＳ６１
８でＹＥＳ）、ステップＳ６１４に進む。一方、ない場
合（ステップＳ６１８でＮＯ）、ステップＳ６１９に進
む。

【００１４】以上説明した処理によって、デジタル画像
データにリファレンスパターンが含まれているか否かを
判定するためのパターン認識を行うことができる。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のパターン認識装置では、特定画像に似た画像を誤認
識してしまう、または、特定画像を認識できないといっ
た可能性が常につきまとっていた。そのため、一般に、
リファレンスパターンの持つ濃度値の幅を広くすれば特
定画像に似た画像を誤認識してしまうことが多くなり、
リファレンスパターンの持つ濃度値の幅を狭くすれば特
定画像を認識できないことが多くなっていた。

【００１６】このように、特定画像をパターン認識によ
って認識する場合、特定画像でない画像の誤認識の確率
をより低く、また特定画像の認識はより高い精度で認識
できるパターン認識が要求されている。本発明は上記の
問題点に鑑みてなされたものであり、より高精度な認識
を可能とするパターン認識装置及びその方法を提供する
ことを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明によるパターン認識装置は以下の構成を備え
る。即ち、入力された原稿画像が特定原稿画像であるか
否かを判定するパターン認識装置であって、入力された
原稿画像に基づくデジタル画像データを入力する入力手
段と、前記特定原稿の第１領域に対応する所定濃度値幅
を持つ第１濃度パターン情報と、該第１領域に対応する
前記デジタル画像データの濃度値を比較する第１比較手
段と、前記第１濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を
持つ第２濃度パターン情報と、前記第１領域に対応する
デジタル画像データの濃度値を比較する第２比較手段
と、前記特定原稿画像の第２領域に対応する所定濃度値
幅を持つ第３濃度パターン情報と、該第２領域に対応す
る前記デジタル画像データの濃度値を比較する第３比較
手段と、前記第３濃度パターン情報よりも広い濃度値幅
を持つ第４濃度パターン情報と、前記第２領域に対応す
るデジタル画像データの濃度値を比較する第４比較手段
と、前記第１乃至第４比較手段の少なくともいずれか１
つの比較結果に基づいて、前記デジタル画像データが前
記特定原稿画像であるか否かを判定する判定手段とを備
える。

【００１８】また、好ましくは、前記第１比較手段の比
較の結果、前記第１領域に対応するデジタル画像データ
の濃度値が前記第１濃度パターン情報が示す濃度値幅に
含まれる場合、前記判定手段は、前記デジタル画像デー
タは前記特定画像であると判定する。また、好ましく
は、前記第３比較手段の比較の結果、前記第２領域に対
応するデジタル画像データの濃度値が前記第３濃度パタ
ーン情報が示す濃度値幅に含まれる場合、前記判定手段
は、前記デジタル画像データは前記特定画像であると判
定する。

【００１９】また、好ましくは、前記第２比較手段の比
較の結果、前記第１領域に対応するデジタル画像データ
の濃度値が前記第２濃度パターン情報が示す濃度値幅に
含まれ、かつ前記第４比較手段の比較の結果、該デジタ
ル画像データの濃度値が前記第４濃度パターン情報が示
す濃度値幅に含まれる場合、前記判定手段は、前記デジ
タル画像データは前記特定画像であると判定する。

【００２０】また、好ましくは、請前記特定原稿画像
は、少なくとも紙幣、有価証券である。上記の目的を達
成するための本発明によるパターン認識方法は以下の構
成を備える。即ち、入力された原稿画像が特定原稿画像
であるか否かを判定するパターン認識方法であって、入
力された原稿画像に基づくデジタル画像データを入力す
る入力工程と、前記特定原稿の第１領域に対応する所定
濃度値幅を持つ第１濃度パターン情報と、該第１領域に
対応する前記デジタル画像データの濃度値を比較する第
１比較工程と、前記第１濃度パターン情報よりも広い濃
度値幅を持つ第２濃度パターン情報と、前記第１領域に
対応するデジタル画像データの濃度値を比較する第２比
較工程と、前記特定原稿画像の第２領域に対応する所定
濃度値幅を持つ第３濃度パターン情報と、該第２領域に
対応する前記デジタル画像データの濃度値を比較する第
３比較工程と、前記第３濃度パターン情報よりも広い濃
度値幅を持つ第４濃度パターン情報と、前記第２領域に
対応するデジタル画像データの濃度値を比較する第４比
較工程と、前記第１比較工程乃至第４比較工程の少なく
ともいずれか１つの比較結果に基づいて、前記デジタル
画像データが前記特定原稿画像であるか否かを判定する
判定工程とを備える。

【００２１】上記の目的を達成するための本発明による
コンピュータ可読メモリは以下の構成を備える。即ち、
入力された原稿画像が特定原稿画像であるか否かを判定
するパターン認識のプログラムコードが格納されたコン
ピュータ可読メモリであって、入力された原稿画像に基
づくデジタル画像データを入力する入力工程のプログラ
ムコードと、前記特定原稿の第１領域に対応する所定濃
度値幅を持つ第１濃度パターン情報と、該第１領域に対
応する前記デジタル画像データの濃度値を比較する第１
比較工程のプログラムコードと、前記第１濃度パターン
情報よりも広い濃度値幅を持つ第２濃度パターン情報
と、前記第１領域に対応するデジタル画像データの濃度
値を比較する第２比較工程のプログラムコードと、前記
特定原稿画像の第２領域に対応する所定濃度値幅を持つ
第３濃度パターン情報と、該第２領域に対応する前記デ
ジタル画像データの濃度値を比較する第３比較工程のプ
ログラムコードと、前記第３濃度パターン情報よりも広
い濃度値幅を持つ第４濃度パターン情報と、前記第２領
域に対応するデジタル画像データの濃度値を比較する第
４比較工程のプログラムコードと、前記第１比較工程乃
至第４比較工程の少なくともいずれか１つの比較結果に
基づいて、前記デジタル画像データが前記特定原稿画像
であるか否かを判定する判定工程のプログラムコードと
を備える。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の好
適な実施形態を詳細に説明する。図１は本発明に係る実
施形態のパターン認識装置の構成を示すブロック図であ
る。図１において、画像データ入力部１１は第１の領域
および第２の領域のデジタル画像データを入力し、演算
部１３へ出力する。演算部１２は入力されたデジタル画
像データとリファレンスパターン記憶部１２に記憶され
ているリファレンスパターンとを比較し、その比較結果
より認識結果を演算する。比較結果一時記憶部１４は演
算部１３より得られる比較結果を一時的に記憶する。結
果出力部１５は、演算部１３で演算された認識結果を出
力する。

【００２３】次に、本実施形態で実行される処理につい
て、図２のフローチャートを用いて説明する。図２は本
発明に係る実施形態で実行される処理を示すフローチャ
ートである。まず、ステップＳ１００において、画像デ
ータ入力部１１は、記録媒体に印刷する際の第１の領域
のデジタル画像データをシリアルデータとして入力す
る。ステップＳ１０１において、演算部１３は、その入
力されたデジタル画像データが、リファレンスパターン
記憶部１２に記憶されている第１の領域の所定の幅を持
つ濃度情報であるリファレンスパターンＡにおける全て
のブロックと一致するか否かを判定する。この一致する
か否かの判定は、入力したデジタル画像データの濃度値
がリファレンスパターンＡの各ブロックの濃度情報の上
限値よりも低く、かつ下限値よりも高いならば一致して
いると判断する。一致する場合（ステップＳ１０１でＹ
ＥＳ）、ステップＳ１０９に進み、比較結果を比較結果
一時記憶部１４へ出力し、結果出力部１６へ入力したデ
ジタル画像データが特定画像と一致したことを出力す
る。一方、一致しない場合（ステップＳ１０１でＮ
Ｏ）、ステップＳ１０２に進む。

【００２４】ステップＳ１０２において、演算部１３
は、その入力されたデジタル画像データが、リファレン
スパターン記憶部１２に記憶されているリファレンスパ
ターンＡよりも広い幅の濃度情報を持つリファレンスパ
ターンＢにおける全てのブロックと一致するか否かを判
定する。一致する場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、
ステップＳ１０３に進む。一方、一致しない場合（ステ
ップＳ１０２でＮＯ）、ステップＳ１１０に進む。

【００２５】ステップＳ１１０において、画像データ入
力部１１は、第２の領域のデジタル画像データをシリア
ルデータとして入力する。ステップＳ１１１において、
演算部１３は、その入力されたデジタル画像データが、
リファレンスパターン記憶部１２に記憶されている第２
の領域の所定の幅を持つ濃度情報であるリファレンスパ
ターンＣにおける全てのブロックと一致するか否かを判
定する。一致する場合（ステップＳ１１１でＹＥＳ）、
ステップＳ１０９に進む。一方、一致しない場合（ステ
ップＳ１１１でＮＯ）、ステップＳ１１２に進み、結果
出力部１６へ入力したデジタル画像データが特定画像と
一致しないことを出力する。

【００２６】一方、ステップＳ１０２において、入力さ
れたデジタル画像データが、リファレンスパターンＢと
一致する場合、ステップＳ１０３において、比較結果を
比較結果一時記憶部１４へ出力する。ステップＳ１０４
において、画像データ入力部１１は、第２の領域のデジ
タル画像データをシリアルデータとして入力する。ステ
ップＳ１０５において、演算部１３は、その入力された
デジタル画像データが、リファレンスパターン記憶部１
２に記憶されている第２の領域の所定の幅を持つ濃度情
報であるリファレンスパターンＣにおける全てのブロッ
クと一致するか否かを判定する。一致する場合（ステッ
プＳ１０５でＹＥＳ）、ステップＳ１０９に進む。一
方、一致しない場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、ステ
ップＳ１０６に進む。

【００２７】ステップＳ１０６において、演算部１３
は、その入力されたデジタル画像データが、リファレン
スパターン記憶部１２に記憶されているリファレンスパ
ターンＣよりも広い幅の濃度情報を持つリファレンスパ
ターンＤにおける全てのブロックと一致するか否かを判
定する。一致する場合（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、
ステップＳ１０７に進む。一方、一致しない場合（ステ
ップＳ１０６でＮＯ）、ステップＳ１１２に進む。

【００２８】ステップＳ１０７において、比較一時記憶
部１４に記憶されている第１の領域のデジタル画像デー
タとリファレンスパターンＢとの比較結果を取得する。
ステップＳ１０８において、第１の領域のデジタル画像
データとリファレンスパターンＢが一致していたか否か
を判定する。一致していた場合（ステップＳ１０８でＹ
ＥＳ）、ステップＳ１０９に進む。一方、一致していな
かった場合、ステップＳ１１２に進む。

【００２９】以上説明したように、実施形態１によれ
ば、単に記録する第１の領域と第２の領域の画像データ
を別々にリファレンスパターンと比較するのではなく、
第１の領域および第２の領域のデジタル画像データの濃
度値と、それぞれ濃度値の幅の狭いリファレンスパター
ンと濃度値の幅の広いリファレンスパターンの２種類の
リファレンスパターンを比較する。そして、比較の結
果、第１の領域のデジタル画像データが濃度値の幅の狭
いリファレンスパターンに一致した場合、あるいはデジ
タル第２の領域のデジタル画像データが濃度値の幅の狭
いリファレンスパターンに一致した場合、あるいはデジ
タル画像データがそれぞれの濃度値の幅の広いリファレ
ンスパターンに一致した場合に、そのデジタル画像デー
タが特定画像であると認識するので、より高精度なパタ
ーン認識を実現することができる。

【００３０】尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホス
トコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリン
タ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機
器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
等）に適用してもよい。また、本発明の目的は、前述し
た実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム
コードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に
供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ま
たはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラ
ムコードを読出し実行することによっても、達成される
ことは言うまでもない。

【００３１】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現する
ことになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体
は本発明を構成することになる。プログラムコードを供
給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディ
スク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、
ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモ
リカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

【００３２】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能
が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【００３３】更に、記憶媒体から読出されたプログラム
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメ
モリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。

【００３４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
より高精度な認識を可能とするパターン認識装置及びそ
の方法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る実施形態のパターン認識装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】本発明に係る実施形態で実行される処理を示す
フローチャートである。

【図３】従来の画像処理装置の主要構成を示す図であ
る。

【図４】従来のデジタル画像データのブロック化処理を
説明するための図である。

【図５】従来のリファレンスパターンの一例を示す図で
ある。

【図６】従来の演算部におけるデジタル画像データとリ
ファレンスパターンを比較する処理の詳細を示すフロー
チャートである。

【符号の説明】

１１画像データ入力部１２リファレンスパターン記憶部１３演算部１４比較結果一時記憶部１５結果出力部３１画像データ入力部３２リファレンスパターン記憶部３３演算部３４結果出力部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された原稿画像が特定原稿画像であ
るか否かを判定するパターン認識装置であって、入力された原稿画像に基づくデジタル画像データを入力
する入力手段と、前記特定原稿の第１領域に対応する所定濃度値幅を持つ
第１濃度パターン情報と、該第１領域に対応する前記デ
ジタル画像データの濃度値を比較する第１比較手段と、前記第１濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を持つ第
２濃度パターン情報と、前記第１領域に対応するデジタ
ル画像データの濃度値を比較する第２比較手段と、前記特定原稿画像の第２領域に対応する所定濃度値幅を
持つ第３濃度パターン情報と、該第２領域に対応する前
記デジタル画像データの濃度値を比較する第３比較手段
と、前記第３濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を持つ第
４濃度パターン情報と、前記第２領域に対応するデジタ
ル画像データの濃度値を比較する第４比較手段と、前記第１乃至第４比較手段の少なくともいずれか１つの
比較結果に基づいて、前記デジタル画像データが前記特
定原稿画像であるか否かを判定する判定手段とを備える
ことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】前記第１比較手段の比較の結果、前記第
１領域に対応するデジタル画像データの濃度値が前記第
１濃度パターン情報が示す濃度値幅に含まれる場合、前
記判定手段は、前記デジタル画像データは前記特定画像
であると判定することを特徴とする請求項１に記載のパ
ターン認識装置。
【請求項３】前記第３比較手段の比較の結果、前記第
２領域に対応するデジタル画像データの濃度値が前記第
３濃度パターン情報が示す濃度値幅に含まれる場合、前
記判定手段は、前記デジタル画像データは前記特定画像
であると判定することを特徴とする請求項１に記載のパ
ターン認識装置。
【請求項４】前記第２比較手段の比較の結果、前記第
１領域に対応するデジタル画像データの濃度値が前記第
２濃度パターン情報が示す濃度値幅に含まれ、かつ前記
第４比較手段の比較の結果、該デジタル画像データの濃
度値が前記第４濃度パターン情報が示す濃度値幅に含ま
れる場合、前記判定手段は、前記デジタル画像データは
前記特定画像であると判定することを特徴とする請求項
１に記載のパターン認識装置。
【請求項５】請前記特定原稿画像は、少なくとも紙
幣、有価証券であることを特徴とする請求項１に記載の
パターン認識装置。
【請求項６】入力された原稿画像が特定原稿画像であ
るか否かを判定するパターン認識方法であって、入力された原稿画像に基づくデジタル画像データを入力
する入力工程と、前記特定原稿の第１領域に対応する所定濃度値幅を持つ
第１濃度パターン情報と、該第１領域に対応する前記デ
ジタル画像データの濃度値を比較する第１比較工程と、前記第１濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を持つ第
２濃度パターン情報と、前記第１領域に対応するデジタ
ル画像データの濃度値を比較する第２比較工程と、前記特定原稿画像の第２領域に対応する所定濃度値幅を
持つ第３濃度パターン情報と、該第２領域に対応する前
記デジタル画像データの濃度値を比較する第３比較工程
と、前記第３濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を持つ第
４濃度パターン情報と、前記第２領域に対応するデジタ
ル画像データの濃度値を比較する第４比較工程と、前記第１比較工程乃至第４比較工程の少なくともいずれ
か１つの比較結果に基づいて、前記デジタル画像データ
が前記特定原稿画像であるか否かを判定する判定工程と
を備えることを特徴とするパターン認識方法。
【請求項７】前記第１比較工程の比較の結果、前記第
１領域に対応するデジタル画像データの濃度値が前記第
１濃度パターン情報が示す濃度値幅に含まれる場合、前
記判定工程は、前記デジタル画像データは前記特定画像
であると判定することを特徴とする請求項６に記載のパ
ターン認識方法。
【請求項８】前記第３比較工程の比較の結果、前記第
２領域に対応するデジタル画像データの濃度値が前記第
３濃度パターン情報が示す濃度値幅に含まれる場合、前
記判定工程は、前記デジタル画像データは前記特定画像
であると判定することを特徴とする請求項６に記載のパ
ターン認識方法。
【請求項９】前記第２比較工程の比較の結果、前記第
１領域に対応するデジタル画像データの濃度値が前記第
２濃度パターン情報が示す濃度値幅に含まれ、かつ前記
第４比較工程の比較の結果、該デジタル画像データの濃
度値が前記第４濃度パターン情報が示す濃度値幅に含ま
れる場合、前記判定工程は、前記デジタル画像データは
前記特定画像であると判定することを特徴とする請求項
６に記載のパターン認識方法。
【請求項１０】請前記特定原稿画像は、少なくとも紙
幣、有価証券であることを特徴とする請求項６に記載の
パターン認識方法。
【請求項１１】入力された原稿画像が特定原稿画像で
あるか否かを判定するパターン認識のプログラムコード
が格納されたコンピュータ可読メモリであって、入力された原稿画像に基づくデジタル画像データを入力
する入力工程のプログラムコードと、前記特定原稿の第１領域に対応する所定濃度値幅を持つ
第１濃度パターン情報と、該第１領域に対応する前記デ
ジタル画像データの濃度値を比較する第１比較工程のプ
ログラムコードと、前記第１濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を持つ第
２濃度パターン情報と、前記第１領域に対応するデジタ
ル画像データの濃度値を比較する第２比較工程のプログ
ラムコードと、前記特定原稿画像の第２領域に対応する所定濃度値幅を
持つ第３濃度パターン情報と、該第２領域に対応する前
記デジタル画像データの濃度値を比較する第３比較工程
のプログラムコードと、前記第３濃度パターン情報よりも広い濃度値幅を持つ第
４濃度パターン情報と、前記第２領域に対応するデジタ
ル画像データの濃度値を比較する第４比較工程のプログ
ラムコードと、前記第１比較工程乃至第４比較工程の少なくともいずれ
か１つの比較結果に基づいて、前記デジタル画像データ
が前記特定原稿画像であるか否かを判定する判定工程の
プログラムコードとを備えることを特徴とするコンピュ
ータ可読メモリ。