KR101537809B1 - 지폐의 정사 판단 방법 - Google Patents

지폐의 정사 판단 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101537809B1
KR101537809B1 KR1020140033013A KR20140033013A KR101537809B1 KR 101537809 B1 KR101537809 B1 KR 101537809B1 KR 1020140033013 A KR1020140033013 A KR 1020140033013A KR 20140033013 A KR20140033013 A KR 20140033013A KR 101537809 B1 KR101537809 B1 KR 101537809B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
characteristic information
banknote
roi
bill
extracting
Prior art date
Application number
KR1020140033013A
Other languages
English (en)
Inventor
윤성수
정대식
조달호
박강령
투엔팜단
박영호
Original Assignee
기산전자 주식회사
동국대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 기산전자 주식회사, 동국대학교 산학협력단 filed Critical 기산전자 주식회사
Priority to KR1020140033013A priority Critical patent/KR101537809B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101537809B1 publication Critical patent/KR101537809B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/06—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency using wave or particle radiation
    • G07D7/12—Visible light, infrared or ultraviolet radiation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)

Abstract

본 발명은 지폐의 정사 판단 방법에 관한 것으로, 제어부가 지폐로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 제1단계, 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계, 추출된 복수의 특성 정보 중에서 지폐의 정사를 판별하기 위한 미리 설정된 수의 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계, 선택된 기준 특성 정보를 각각의 좌표 축으로 하는 좌표 평면 또는 공간 상에, 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 매핑하는 제4단계, 매핑된 특성값의 개수가 미리 설정된 기준치에 도달할 때까지 상기 제1단계 내지 제4단계를 반복 수행하는 제5단계 및 매핑된 복수의 특성값의 위치에 기초하여 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계를 포함한다.

Description

지폐의 정사 판단 방법{METHOD FOR DETERMINING FITNESS OF BANKNOTE}
본 발명은 지폐의 정사 판단 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 지폐의 구체적인 특성 정보를 반영하여 보다 정확하게 지폐의 정사를 판단할 수 있는 지폐의 정사 판단 방법에 관한 것이다.
지폐처리장치는 지폐의 매수를 자동으로 세는 지폐계수기, 지폐의 분류 및 식별 기능을 수행하는 지폐정사기, 지폐리싸이클러, 위폐감별기, 수표처리기, 입출금기, ATM(Automatic Teller Machine) 등을 포함하며 지폐를 계수할 수 있는 장치를 폭넓게 포함한다.
요즘의 지폐처리장치는 다양한 역할을 복합적으로 수행하도록 개발되어 지폐를 계수할 뿐만 아니라 신권 및 구권 인식, 위조지폐 및 훼손지폐 검지 등의 기능을 함께 수행할 수 있다.
특히, 지폐처리장치는 지폐나 수표와 같은 종이 형태의 금전을 처리하는 장치로서, 사용자가 소정 매수의 지폐를 투입부에 올려놓으면 자동으로 작동하여 지폐의 수량을 계수하거나 특정 기준에 따라 분류한 후, 이를 적재부로 배출하면서 계수된 지폐수량을 디스플레이에 표시한다.
한편, 지폐처리장치의 기능 중에서 지폐의 정사(Fitness)를 판단하는 기능은 시중에 유통이 가능한 다시 사용할 수 있는 지폐와 사용할 수 없을 정도로 낡아서 폐기가 필요한 지폐를 구별하는 기능이다.
본 발명과 관련된 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 10-2007-0107331 호(2007.11.07.공개, 발명의 명칭 : 지폐 감별기)가 있다.
지폐의 정사 과정을 통해 사용할 수 없는 지폐로 구별된 지폐는 소정의 절차를 거쳐 폐기되고, 폐기되는 지폐량과 민간의 지폐 수요에 기초하여 지폐를 새로 발행하게 된다.
이 때, 지폐의 정사 판단이 잘못되면 사용할 수 없는 지폐를 다시 유통시키거나, 사용할 수 있는 지폐를 폐기하게 되므로 지폐의 폐기 비용이나 새로운 지폐의 발행 비용 등 불필요한 비용이 발생하게 된다.
따라서 지폐의 정사를 보다 정확하게 판단하는 기술에 대한 요구가 늘어나고 있는 추세이다.
한편, 지폐는 오랜 사용으로 사용자의 손때가 누적되어 묻거나 지폐를 훼손시킬 수 있는 오물이 묻는 경우 등 다양한 이유로 낡은 상태가 된다.
이와 같이 다양한 이유로 인해서 지폐의 상태가 변화하기 때문에 지폐의 정사를 판단하기 위해서는 보다 세밀한 지폐의 특성 정보를 확인할 수 있는 이미지 처리 과정을 거쳐야 하지만, 종래에는 지폐의 구체적인 특성을 반영하여 정사를 판단하는 기술이 개발되어 있지 않았다.
본 발명은 전술한 필요성에 따라 창안된 것으로서, 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 통해서 지폐의 세밀한 특성 정보를 추출하고, 회귀 분석을 통해 정사 판단에 적합한 특성 정보를 선택하며, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 통해 지폐의 정사 기준을 보다 정확하게 제시하는, 지폐의 정사 판단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 지폐의 정사 판단 방법은 제어부가 지폐로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 제1단계; 상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계; 상기 추출된 복수의 특성 정보 중에서 지폐의 정사를 판별하기 위한, 미리 설정된 수의 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계; 상기 선택된 기준 특성 정보를 각각의 좌표 축으로 하는 좌표 평면 또는 공간 상에, 상기 기준 특성 정보에 대한 지폐의 특성값을 매핑하는 제4단계; 매핑된 특성값의 개수가 미리 설정된 기준치에 도달할 때까지 상기 제1단계 내지 제4단계를 반복 수행하는 제5단계; 및 매핑된 복수의 특성값의 위치에 기초하여 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계를 포함한다.
본 발명에서 상기 관심 영역을 추출하는 제1단계는, 상기 지폐에 대한 가시광선, 적외선 또는 자외선 투과 이미지로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 단계; 및 상기 지폐에 대한 가시광선, 적외선 또는 자외선 반사 이미지로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 관심 영역을 추출하는 제1단계에서, 상기 제어부는 상기 지폐의 배경 무늬(Background Pattern)만이 존재하는 영역을 관심 영역으로 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계에서, 상기 제어부는 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 상기 특성 정보로 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계에서, 상기 제어부는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 통해 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계에서, 상기 제어부는 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)을 통해서 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차 중에서 미리 설정된 수의 기준 특성 정보를 선택하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계에서, 상기 제어부는 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추정한 회귀선의 결정계수(R-squared)값이 상대적으로 더 큰 특성 정보를 상기 기준 특성 정보로 선택하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계에서, 상기 제어부는 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계에서, 상기 제어부는 상기 SVM 분류기에 의해서 미리 결정된 기준선 또는 기준면에 기초하여 상기 좌표 평면 또는 좌표 공간을 분할하고, 상기 분할된 좌표 평면 또는 좌표 공간 상에서의 상기 매핑된 특성값의 위치에 기초하여 상기 지폐의 정사를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정한 이후에, 제어부가 투입되는 지폐로부터 관심 영역을 추출하는 단계; 상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 단계; 상기 제3단계에서 선택된 기준 특성 정보에 대한 지폐의 특성값을 상기 좌표 평면 또는 좌표 공간 상에 매핑하는 단계; 및 상기 제6단계에서 결정된 정사 판단의 기준선 또는 기준면에 기초하여 지폐의 정사를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 상기 특성 정보로 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 단계에서, 상기 제어부는 웨이블릿 변환을 통해 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 선형 회귀 분석을 통해서 지폐의 정사 판단의 정확성을 높일 수 있는 지폐의 특성을 선택할 수 있으며, 특히 웨이블릿 변환을 통해 추출되는 지폐의 정보를 이용하므로 정사 판단의 정확성을 더욱 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 구현하기 위한 정사 판단 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법에서 미리 설정된 관심 영역을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 통해서 지폐의 정사 판단의 기준선을 결정하는 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 통해서 지폐의 정사를 판단하는 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 구현하기 위한 정사 판단 장치의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면 지폐의 정사 판단 방법을 구현하기 위한 정사 판단 장치는 광원부(10), 센서부(20), 제어부(30), 메모리부(40) 및 출력부(50)를 포함한다.
광원부(10)는 지폐의 특성 정보를 추출하기 위해서 지폐로 광원을 조사하는 장치로서, 특히 본 실시예에서는 가시광선(Visible Ray), 적외선(Infrared Ray) 또는 자외선(Ultraviolet Ray)을 지폐로 조사한다.
센서부(20)는 지폐의 이미지 정보를 감지하는 구성으로, 특히 본 실시예에서는 지폐에 대한 광원의 투과 이미지를 감지하거나 지폐에 대한 광원의 반사 이미지를 감지한다.
구체적으로, 센서부(20)는 지폐에 대한 가시광선, 적외선 또는 자외선의 투과 이미지를 감지하거나, 지폐에 대한 가시광선, 적외선 또는 자외선의 반사 이미지를 감지한다.
다만, 상술한 광원의 종류나 지폐에 대한 이미지는 하나의 예에 불과한 것이므로, 광원부(10)는 기술하지 않은 다양한 광원을 지폐로 조사할 수 있고, 센서부(20)도 다양한 광원으로 인한 지폐 이미지를 감지할 수 있다.
제어부(30)는 지폐로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하고, 해당 관심 영역에 대한 특성 정보를 추출하여, 추출된 특성 정보에 기초하여 지폐의 정사를 판단한다.
구체적으로, 제어부(30)는 지폐의 배경 무늬(Background Pattern)만이 존재하는 영역을 관심 영역으로 추출할 수 있다. 즉, 본 실시예에서 제어부(30)는 지폐를 식별할 수 있도록 인쇄된 문자나 그림 등이 존재하지 않는 지폐의 배경 무늬 영역을 관심 영역으로 추출함으로써, 문자나 그림의 색상 등으로 인해서 지폐의 정사 판단이 잘못될 수 있는 확률을 최소화한다.
구체적으로 지폐의 배경 무늬만이 존재하는 영역은 지폐의 권종에 따라서 다르게 설정될 수 있다. 따라서 후술하는 메모리부(40)에는 지폐의 권종에 대응하여 배경 무늬만이 존재하는 영역의 상대적인 위치가 저장되어 있을 수 있다.
더불어 제어부(30)가 지폐로부터 관심 영역을 추출할 때, 지폐가 투입되는 방향과, 앞뒷면 중 어느 면이 하늘을 향한 채 투입되는지에 따라서 지폐에 대한 관심 영역의 상대적인 위치가 달라진다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법에서 미리 설정된 관심 영역을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 지폐의 앞면이 하늘을 향한 채 바르게 투입되는 경우(A), 지폐의 앞면이 하늘을 향한 채 거꾸로 투입되는 경우(B), 지폐의 뒷면이 하늘을 향한 채 바르게 투입되는 경우(C), 지폐의 뒷면이 하늘을 향한 채 거꾸로 투입되는 경우(D)에 지폐 내부에서 관심 영역의 상대적인 위치는 서로 다르다.
따라서 제어부(30)는 지폐로부터 관심 영역을 추출하기 전에 지폐가 투입되는 방향과 투입되는 면(앞뒷면 중 어느 면이 하늘을 향하는지 여부) 정보를 우선 감지할 수 있다.
투입되는 지폐의 방향이나 앞뒷면 여부는 지폐의 다양한 성분 정보나 이미지 정보를 통해서 감지할 수 있으며, 구체적인 감지 기술은 이미 공지된 기술이므로 본 실시예에서 자세한 구현 방법에 대한 설명은 생략하기로 한다.
제어부(30)는 투입되는 지폐 자체로부터 관심 영역을 추출하는 것도 가능하지만, 전술한 센서부(20)를 통해서 감지되는 다양한 광원에 대한 반사 이미지 또는 투과 이미지로부터 관심 영역을 추출하는 것도 가능하다.
지폐의 배경 무늬만이 존재하는 영역을 관심 영역으로 추출한 후 제어부(30)는 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출한다.
특히, 본 실시예에서 제어부(30)는 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 특성 정보로 추출하는데, 구체적으로 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 통해 변환된 데이터의 평균 및 표준편차를 추출한다.
웨이블릿 변환은 이미지의 공간과 주파수 정보를 동시에 설명할 수 있도록 신호를 변환하는 기술로서, 특정 신호를 고역 통과 필터(High Pass Filter)와 저역 통과 필터(Low Pass Filter)를 통해 필터링하고, 필터링된 결과를 다운 샘플링함으로써, 기존 신호의 데이터 크기를 동일하게 유지한다.
웨이블릿 변환을 통해 한 번 변환된 이미지는 LL, HL, LH, HH의 4개의 서브 이미지로 변환되기 때문에, 관심 영역의 밝기에 대한 데이터는 총 8개의 특성 정보를 갖는다.
구체적으로 제어부(30)는 웨이블릿 변환을 통해서, LL 이미지의 평균, 표준편차, HL 이미지의 평균, 표준편차, LH 이미지의 평균, 표준편차, HH 이미지의 평균, 표준편차를 포함하는 총 8개의 특성 정보를 추출할 수 있다.
이하에서는 1레벨의 웨이블릿 변환 결과에 기초하여 추출한 특성 정보를 예로 지폐의 정사를 판단하는 과정을 설명하겠지만, 본 실시예는 이에 한정되는 것은 아니므로 추가적인 웨이블릿 변환을 거쳐 고차원 레벨의 변환 결과를 통해 지폐의 정사를 판단하는 것도 가능하다.
그리고 제어부(30)는 8개의 특성 정보 중에서 지폐의 정사를 판별하기 위한 기준 특성 정보를 선택한다.
구체적으로, 제어부(30)는 8개의 특성 정보 중에서 지폐의 정사 판별을 정확하게 하는데 적절한 기준 특성 정보를 선택하는데, 미리 설정된 수의 기준 특성 정보를 선택할 수 있다.
특히, 본 실시예에서 지폐의 정사 판별을 정확하게 하기 위한 기준 특성 정보를 선택하기 위해서 제어부(30)는 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)을 통해서, 기준 특성 정보를 선택한다.
즉, 전술한 8개의 특성 정보에 따라서 지폐 이미지의 실제 밝기의 평균이나 표준편차와 유사한 경향을 나타내는 특성 정보도 있을 수 있지만, 유사하지 않은 경향을 나타내는 특성 정보도 있을 수 있으므로 제어부(30)는 선형 회귀 분석을 통해서 복수의 특성 정보의 경향을 분석한다.
이 때, 제어부(30)는 회귀 분석을 위한 기준 데이터로 색차계를 통한 지폐 이미지의 실제 밝기의 평균이나 표준편차를 이용할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니므로 지폐 이미지의 실제 밝기의 평균과 표준편차는 다양한 기술로부터 획득하여 이용할 수 있다.
또한, 제어부(30)는 선형 회귀 분석을 통해서 관심 영역의 밝기에 대한 평균과 표준편차를 추정한 회귀선의 결정계수(R-squared)값이 상대적으로 더 큰 특성 정보를 기준 특성 정보로 선택한다.
즉, 추정된 회귀선과 변수 사이의 상관 관계를 나타내는 결정계수값은 1에 가까울수록 대부분의 변수가 회귀선에 존재함을 의미하고, 0에 가까울수록 변수가 회귀선과 무관하게 존재함을 의미하므로 제어부(30)는 8개의 특성 정보를 추정한 회귀선을 기준으로 결정계수값을 연산하고, 가장 정확하게 추정된 회귀선을 갖는 특성 정보를 기준 특성 정보로 선택한다.
이 때, 제어부(30)가 선택하는 기준 특성 정보의 수는 이후에 지폐의 정사 판단을 위한 기준이 되는 좌표 축의 수에 해당하는 값으로, 좌표 평면에서 지폐의 정사를 판단하기 위해서는 2개의 기준 특성 정보를 선택하고, 좌표 공간에서 지폐의 정사를 판단하기 위해서는 3개 이상의 기준 특성 정보를 선택할 수 있다.
기준 특성 정보를 선택한 후, 제어부(30)는 선택된 기준 특성 정보를 각각의 좌표 축으로 하는 좌표 평면 또는 공간 상에, 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 매핑한다.
즉, 2개의 기준 특성 정보를 선택한 경우 좌표 축이 2개가 형성되므로 좌표 평면 상에 상기 2개의 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 매핑하고, 3개의 기준 특성 정보를 선택한 경우 좌표 축이 3개가 형성되므로 좌표 공간 상에 상기 3개의 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 매핑한다.
본 실시예에서는 2개의 기준 특성 정보를 선택한 경우를 예로 설명하기로 한다.
전술한 LL 이미지의 평균, 표준편차, HL 이미지의 평균, 표준편차, LH 이미지의 평균, 표준편차, HH 이미지의 평균, 표준편차를 포함하는 총 8개의 특성 정보 중에서 2개의 기준 특성 정보가 선택된 경우에, 제어부(30)는 2개의 기준 특성 정보를 각각 X축과 Y축으로 할당하고 2개의 기준 특성 정보에 해당하는 지폐의 특성값을 한 점으로 좌표 평면상에 매핑한다.
즉, 2개의 기준 특성 정보로 LL 이미지의 평균과 LL 이미지의 표준편차가 선택된 경우에, LL 이미지의 평균과 LL 이미지의 표준편차는 각각 X축 Y으로 할당되고, LL 이미지의 평균값에 해당하고 LL 이미지의 표준편차값에 해당하는 지점에 지폐의 특성값이 매핑된다.
그리고 제어부(30)는 미리 설정된 개수의 특성값이 매핑될 때까지 전술한 과정을 반복한다.
다만, 투입되는 지폐의 권종이나, 지폐의 투입 방향 및 투입 면에 따라서 전술한 기준 특성 정보는 다르게 선택될 수 있으므로, 제어부(30)는 기준 특성 정보가 동일하게 선택되는 지폐의 특성값들에 한해서 동일한 좌표 평면에 매핑한다.
따라서 제어부(30)는 기준 특성 정보가 서로 다르게 선택되는 지폐의 특성값들이 매칭된 좌표 평면은 개별적으로 메모리부(40)에 저장하고, 전술한 과정을 반복함으로써 기준 특성 정보에 따라 다르게 결정되는 좌표 평면에, 지폐의 특성값들을 누적하여 저장할 수 있다.
이 때, 제어부(30)는 좌표 평면에 매핑된 특성값 개수가 미리 설정된 기준치에 도달할 때까지 전술한 과정을 반복 수행하되, 기준치는 매핑된 특성값을 통해 분류된 데이터를 신뢰할 수 있는 정도의 수치로 실험의 성격이나 사용자의 설정에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
다음으로 제어부(30)는 매핑된 복수의 특성값의 위치에 기초하여 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정한다.
전술한 바와 같이 2개의 기준 특성 정보를 선택한 경우에는 좌표 평면에 지폐의 특성값을 매핑하게 되므로 제어부(30)는 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선을 결정하고, 3개 이상의 기준 특성 정보를 선택한 경우에는 좌표 공간에 지폐의 특성값을 매핑하게 되므로 제어부(30)는 분류기를 통해서 정사 판단의 기준면을 결정한다.
특히, 본 실시예에서 제어부(30)는 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선을 결정한다. 구체적으로 SVM 분류기를 통해서 데이터를 분류하는 기준선을 결정하는 기술은 이미 공지된 기술이므로 구체적인 구현 방법에 대한 설명은 생략하기로 한다.
SVM 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선을 결정할 때, 제어부(30)는 오수락율(False Acceptance Rate, FAR)과 오거부율(False Rejection Rate)이 일치하는 시점의 에러율을 나타내는 동일 오류율(Equal Error Rate, EER)을 반영하여 정사 판단의 기준선을 결정할 수 있다.
즉, 폐기해야 하는 지폐를 정상인 지폐로 판단하는 오류율과, 정상인 지폐를 폐기해야 하는 지폐로 판단하는 오류율이 동일한 시점의 동일 오류율을 통해서 정사 판단의 기준선을 결정함으로써, 정사 판단시의 에러 확률을 최소화할 수 있다.
전술한 과정을 통해서 제어부(30)는 지폐의 정사를 판단하는 기준이 되는 기준선을 결정할 수 있으므로, 특정 지폐가 투입되었을 때 결정된 기준선에 근거하여 지폐의 정사 판단을 정확하게 할 수 있다.
구체적으로 살펴보면, 특정 지폐가 투입되면 제어부(30)는 해당 지폐로부터 관심 영역을 추출한다. 전술한 바와 같이 관심 영역은 지폐의 권종이나 투입되는 방향 등에 따라 달라지므로 제어부(30)는 센서부(20)를 통한 감지값 등에 기초하여 투입되는 지폐에 해당하는 관심 영역을 추출한다.
그리고 제어부(30)는 웨이블릿 변환을 통해서 관심 영역의 밝기에 대한 평균과 표준편차의 8개의 특성 정보를 추출하고, 전술한 과정에서 선택한 2개의 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 좌표 평면에 매핑한다.
전술한 바와 같이 좌표 평면에는 정사 판단을 위한 기준선이 결정되어 있으므로 제어부(30)는 기준선으로 분할되는 좌표 평면상에 매핑된 특성값의 위치에 따라서 지폐의 정사를 판단할 수 있다.
메모리부(40)는 지폐의 권종이나 투입되는 방향, 투입되는 면에 대응하여 배경 무늬만이 존재하는 영역의 위치 정보를 저장하고 있으므로, 제어부(30)는 지폐가 투입되면 권종, 투입되는 방향, 투입되는 면을 인식하고 메모리부(40)로부터 그에 대응하는 위치 정보를 읽어들임으로써 지폐의 관심 영역을 추출할 수 있다.
출력부(50)는 제어부(30)의 제어에 따라 지폐의 정사를 판단한 결과를 출력할 수 있다. 출력부(50)는 문자나 영상을 통해서 투입되는 지폐가 사용 가능한 지폐인지 또는 폐기해야 하는 지폐인지를 출력할 수 있고, 단순하게 폐기해야 하는 지폐에 대해서 경고를 출력하는 것도 가능하다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 통해서 지폐의 정사 판단의 기준선을 결정하는 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 통해서 지폐의 정사를 판단하는 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 통해 지폐의 정사 판단의 기준선을 결정하는 과정을 살펴보면, 먼저 제어부(30)는 지폐로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출한다(S100).
구체적으로 제어부(30)는 지폐의 배경 무늬만이 존재하는 영역을 관심 영역으로 추출할 수 있다. 즉, 본 실시예에서 제어부(30)는 지폐를 식별할 수 있도록 하는 문자나 그림 등이 존재하지 않는 배경 무늬 영역을 관심 영역으로 추출함으로써, 문자나 그림의 색상 등으로 인해서 지폐의 정사 판단이 잘못될 수 있는 가능성을 최소화한다.
그리고 제어부(30)는 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출한다(S200).
특히, 본 실시예에서 제어부(30)는 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추출하는데, 구체적으로 웨이블릿 변환을 통해 변환된 데이터의 평균 및 표준편차를 추출한다.
본 실시예에서는 1레벨의 웨이블릿 변환 결과에 기초하여 추출한 특성 정보를 예로 들기로 한다. 따라서 웨이블릿 변환을 거친 관심 영역의 밝기에 대한 데이터에는, LL 이미지의 평균, 표준편차, HL 이미지의 평균, 표준편차, LH 이미지의 평균, 표준편차, HH 이미지의 평균, 표준편차를 포함하는 총 8개의 특성 정보가 포함된다.
이어서 제어부(30)는 추출된 8개의 특성 정보 중에서 지폐의 정사를 판별하기 위한 기준 특성 정보를 선택한다(S300). 구체적으로 제어부(30)는 선형 회귀 분석을 통해서 기준 특성 정보를 선택한다.
즉, 전술한 8개의 특성 정보에 따라서 지폐 이미지의 실제 밝기의 평균이나 표준편차와 유사한 경향을 나타내는 특성 정보도 있을 수 있지만, 유사하지 않은 경향을 나타내는 특성 정보도 있을 수 있으므로 제어부(30)는 선형 회귀 분석을 통해서 복수의 특성 정보의 경향을 분석한다.
특히, 제어부(30)는 선형 회귀 분석을 통해서 관심 영역의 밝기에 대한 평균과 표준편차를 추정한 회귀선의 결정계수(R-squared)값이 상대적으로 더 큰 2개의 특성 정보를 기준 특성 정보로 선택한다.
그리고 제어부(30)는 선택된 2개의 기준 특성 정보를 각각의 좌표 축으로 하는 좌표 평면 상에, 상기 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 매핑한다(S400).
다음으로 제어부(30)는 매핑된 지폐의 특성값 개수가 미리 설정된 기준치에 도달할 때까지(S500), 전술한 단계(S100 내지 S400)를 반복 수행한다.
그리고 매핑된 지폐의 특성값 개수가 기준치에 도달하면 제어부(30)는 SVM 분류기를 통해서 정사 판단을 위한 정사 판단 기준선을 결정한다(S600).
전술한 과정(S300 내지 S600)에서는 2개의 기준 특성 정보를 선택하고, 2개의 기준 특성 정보를 좌표 평면의 좌표 축에 할당하고, 좌표 평면에서 특성값에 기초하여 정사 판단을 위한 기준선을 결정하는 예를 통해 본 실시예의 구현 과정을 살펴 보았다.
그러나 본 실시예는 이에 한정되는 것은 아니므로 3개 이상의 기준 특성 정보를 선택한 경우에, 각각의 기준 특성 정보를 좌표 공간의 좌표 축에 할당하고, 좌표 공간에서의 정사 판단을 위한 기준면을 결정하는 것도 가능하다.
본 실시예에서 제어부(30)는 전술한 단계(S100 내지 S600)를 수행하면서 복수의 지폐의 특성값을 통한 학습으로 지폐의 정사를 판단하기 위한 기준선이나 기준면을 결정할 수 있다.
이하에서는 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 지폐의 정사 판단 방법을 통해서 지폐의 정사를 판단하는 과정을 살펴 보면, 제어부(30)는 투입되는 지폐로부터 관심 영역을 추출한다(S610).
이 때, 관심 영역은 투입되는 지폐의 권종이나 투입 방향 등에 따라 달라지고, 추출되는 관심 영역에 따라서 지폐의 정사를 판단하는 기준선 또한 달라지므로 제어부(30)는 우선 투입되는 지폐의 권종이나 투입 방향, 투입 면 등을 감지할 수 있다.
그리고 제어부(30)는 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하되(S620), 구체적으로 웨이블릿 변환을 통해서 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추출한다.
이어서, 제어부(30)는 추출된 평균 및 표준편차 중에서, 전술한 단계(S300)에서 선택된 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을, 해당 기준 특성 정보를 좌표 축으로 생성된 좌표 평면에 매핑한다(S630).
제어부(30)는 해당 좌표 평면에 대해, 전술한 단계(S600)에서 결정된 기준선 정보를 인지하고 있고, 해당 기준선으로 인해서 좌표 평면은 분할되어 있다. 따라서 제어부(30)는 분할된 좌표 평면 상에서의, 매핑된 특성값의 위치에 기초하여 지폐의 정사를 판단할 수 있다(S640).
본 실시예에 따르면, 선형 회귀 분석을 통해서 지폐의 정사 판단의 정확성을 높일 수 있는 지폐의 특성을 선택할 수 있으며, 특히 웨이블릿 변환을 통해 추출되는 지폐의 정보를 이용하므로 정사 판단의 정확성을 더욱 높일 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
10: 광원부
20: 센서부
30: 제어부
40: 메모리부
50: 출력부

Claims (12)

  1. 제어부가 지폐로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 제1단계;
    상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계;
    상기 추출된 복수의 특성 정보 중에서 지폐의 정사를 판별하기 위한, 미리 설정된 수의 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계;
    상기 선택된 기준 특성 정보를 각각의 좌표 축으로 하는 좌표 평면 또는 공간 상에, 상기 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 매핑하는 제4단계;
    매핑된 특성값의 개수가 미리 설정된 기준치에 도달할 때까지 상기 제1단계 내지 제4단계를 반복 수행하는 제5단계; 및
    매핑된 복수의 특성값의 위치에 기초하여 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계
    를 포함하는 지폐의 정사 판단 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 관심 영역을 추출하는 제1단계는, 상기 지폐에 대한 가시광선, 적외선 또는 자외선 투과 이미지로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 단계; 및
    상기 지폐에 대한 가시광선, 적외선 또는 자외선 반사 이미지로부터 미리 설정된 관심 영역을 추출하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 관심 영역을 추출하는 제1단계에서, 상기 제어부는 상기 지폐의 배경 무늬(Background Pattern)만이 존재하는 영역을 관심 영역으로 추출하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계에서, 상기 제어부는 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 상기 특성 정보로 추출하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 제2단계에서, 상기 제어부는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 통해 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추출하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계에서, 상기 제어부는 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)을 통해서 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차 중에서 미리 설정된 수의 기준 특성 정보를 선택하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 기준 특성 정보를 선택하는 제3단계에서, 상기 제어부는 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추정한 회귀선의 결정계수(R-squared)값이 상대적으로 더 큰 특성 정보를 상기 기준 특성 정보로 선택하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계에서, 상기 제어부는 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해서 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정하는 제6단계에서, 상기 제어부는 상기 SVM 분류기에 의해서 미리 결정된 기준선 또는 기준면에 기초하여 상기 좌표 평면 또는 좌표 공간을 분할하고, 상기 분할된 좌표 평면 또는 좌표 공간 상에서의 상기 매핑된 특성값의 위치에 기초하여 상기 지폐의 정사를 판단하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 정사 판단의 기준선 또는 기준면을 결정한 이후에, 제어부가 투입되는 지폐로부터 관심 영역을 추출하는 단계;
    상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 단계;
    상기 제3단계에서 선택된 기준 특성 정보에서의 지폐의 특성값을 상기 좌표 평면 또는 좌표 공간 상에 매핑하는 단계; 및
    상기 제6단계에서 결정된 정사 판단의 기준선 또는 기준면에 기초하여 지폐의 정사를 판단하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 상기 특성 정보로 추출하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 관심 영역에 대한 복수의 특성 정보를 추출하는 단계에서, 상기 제어부는 웨이블릿 변환을 통해 상기 관심 영역의 밝기에 대한 평균 및 표준편차를 추출하는 것을 특징으로 하는 지폐의 정사 판단 방법.
KR1020140033013A 2014-03-20 2014-03-20 지폐의 정사 판단 방법 KR101537809B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140033013A KR101537809B1 (ko) 2014-03-20 2014-03-20 지폐의 정사 판단 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140033013A KR101537809B1 (ko) 2014-03-20 2014-03-20 지폐의 정사 판단 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101537809B1 true KR101537809B1 (ko) 2015-07-23

Family

ID=53875506

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140033013A KR101537809B1 (ko) 2014-03-20 2014-03-20 지폐의 정사 판단 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101537809B1 (ko)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070093210A (ko) * 2006-03-13 2007-09-18 노틸러스효성 주식회사 웨이블렛 변환을 이용한 권종인식방법
JP2010039765A (ja) * 2008-08-05 2010-02-18 Toshiba Corp 汚損判定装置、紙葉類処理装置、および、汚損判定方法
KR20120084944A (ko) * 2011-01-21 2012-07-31 노틸러스효성 주식회사 베이시안 접근법을 이용한 권종 인식 방법
KR20140032042A (ko) * 2012-09-03 2014-03-14 기산전자 주식회사 화폐 식별 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070093210A (ko) * 2006-03-13 2007-09-18 노틸러스효성 주식회사 웨이블렛 변환을 이용한 권종인식방법
JP2010039765A (ja) * 2008-08-05 2010-02-18 Toshiba Corp 汚損判定装置、紙葉類処理装置、および、汚損判定方法
KR20120084944A (ko) * 2011-01-21 2012-07-31 노틸러스효성 주식회사 베이시안 접근법을 이용한 권종 인식 방법
KR20140032042A (ko) * 2012-09-03 2014-03-14 기산전자 주식회사 화폐 식별 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1490828B1 (en) Currency verification
JP5108018B2 (ja) 紙葉類識別装置及び紙葉類識別方法
EP2645339B1 (en) Stain detection
JP4979757B2 (ja) 紙葉類識別装置、自動取引装置及び紙葉類識別方法
CN104318257A (zh) 纸币识别方法与系统
CN1685373B (zh) 钞票的识别方法和识别装置
US9734649B2 (en) Banknote processing apparatus
CN106952393B (zh) 纸币识别方法和装置、电子设备和存储介质
CN102324134A (zh) 有价文件鉴别方法及其鉴别装置
CN107103683A (zh) 纸币识别方法和装置、电子设备和存储介质
KR20160007804A (ko) 매체 인식 장치 및 방법, 그리고 금융기기
EP1324283A1 (en) Document authenticity discriminating apparatus and method therefor
CN106447897A (zh) 一种检测纸币磁性特征的方法及装置
WO2011086665A1 (ja) 紙葉類識別装置および紙葉類識別方法
US9852568B2 (en) Apparatus and method for checking value documents, in particular bank notes, and value-document processing system
KR101397722B1 (ko) 매체 진위 판별 방법 및 장치, 그리고 이의 자동화기기
CN106447908B (zh) 一种纸币鉴伪方法及装置
KR101388551B1 (ko) 화폐의 정사 판단 방법
CN109767543B (zh) 一种纸币检测方法和系统
KR101537809B1 (ko) 지폐의 정사 판단 방법
CN111462392A (zh) 基于多光谱图像相似性算法进行纸币鉴别的方法和装置
CN106296975A (zh) 一种美元纸币面值的识别方法及装置
KR20170017268A (ko) 지폐 식별 장치 및 이를 이용한 지폐 식별 방법
KR101385358B1 (ko) 매체 인식장치 및 방법, 그리고 이의 자동화기기
KR102273720B1 (ko) 지폐 감별 장치

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180713

Year of fee payment: 4