KR101650865B1 - Method and apparatus for comparing check by using image process - Google Patents

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KR101650865B1 KR1020140132062A KR20140132062A KR101650865B1 KR 101650865 B1 KR101650865 B1 KR 101650865B1 KR 1020140132062 A KR1020140132062 A KR 1020140132062A KR 20140132062 A KR20140132062 A KR 20140132062A KR 101650865 B1 KR101650865 B1 KR 101650865B1
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Abstract

본 발명은 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법에 관한 것으로, 수표에 대한 스캔 영상을 획득하는 단계, 스캔 영상 및 수표에 대응되는 기준 스캔 영상에서 관심 영역(Region Of Interest, ROI)을 각각 추출하는 단계, 각각의 관심 영역을 상기 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 서브 관심 영역으로 세분화하는 단계, 복수의 서브 관심 영역의 픽셀 정보에 기초하여 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계 및 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 단계를 포함한다.The present invention relates to a method of comparing checks by image processing, comprising the steps of acquiring a scan image for a check, extracting a region of interest (ROI) from a reference scan image corresponding to the scan image and check, , Subdividing each ROI into a plurality of sub-ROIs of a relatively smaller size than the ROI, aligning each ROI based on pixel information of the plurality of ROIs, And comparing the pixel information of the region.

Description

영상 처리를 통한 수표의 비교 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR COMPARING CHECK BY USING IMAGE PROCESS}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of comparing a check using image processing,

본 발명은 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자가 수표에 대한 현금 지급을 요청한 경우에 해당 수표가 발행 당시의 수표와 동일한 수표인지 여부를 판단할 수 있도록 수표에 대한 스캔 영상에 기초하여 비교 결과를 제공하는, 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a method and apparatus for comparing checks by image processing, and more particularly, to a method and apparatus for comparing checks by image processing, and more particularly, And provides a comparison result based on a scanned image for a check, and a method and apparatus for comparing a check through image processing.

수표는 발행인이 지급인(금융기관)에 대하여, 수취인 또는 기타 정당한 소지인에게 기재된 일정한 금액의 지급을 위탁하는 유가증권이다.Checks are securities in which the issuer entrusts a payment (financial institution) with a certain amount of payment to the recipient or other legitimate holder.

수표는 수취인의 지정방식에 따라서, 수취인의 명칭만이 기입되어 있는 기명식 수표, 수취인의 명칭 이외에 그 사람의 지명인에게 지불해달라는 뜻이 기재된 지시식 수표, 기명식 수표에 지명을 금지한다는 내용을 기재한 배서금지식 수표가 있으며, 아예 수취인을 기재하지 않고 수표의 소지인에게 지불해달라는 내용을 기입한 소지인출급식 수표, 수취인의 명칭을 기재하고 소지인에게도 지불해달라는 내용을 기입한 지명소지인출급식 수표 및 수취인의 명칭이나 소지인에게 지불해달라는 어떠한 내용도 적혀있지 않은 무기명식 수표 등이 있다.A check shall be made on the basis of the designated method of the addressee, the registered check in which only the name of the addressee is filled in, the indicative check indicating the payment of the person's name to the person other than the name of the addressee, A cashier's check, a cashier's check, a cashier's check, a cashier's check, a cashier's check, a cashier's check, a cashier's cashier's check, The name of the recipient and an undelivered check that does not contain any information to be paid to the bearer.

또한, 수표는 발행형식에 따라서, 발행인이 은행과 당좌거래계약을 체결하고 은행에 있는 수표자금의 범위 내에서 발행하는 당좌수표, 발행인 자신을 수취인으로 한 자기지시수표, 발행인 자신을 지불인으로 한 자기앞수표, 제3자가 지급자금을 제공하는 위탁수표 및 발행일자를 장래의 날짜로 기재하여 발행한 선일자수표 등이 있다.In addition, checks may be issued in accordance with the issuance format, such as a check, which is issued by the issuer within the scope of check funds in the bank, which has entered into a checking account contract with the bank, a self-check check by the issuer himself as the payee, A cashier's check, a fiduciary check provided by a third party to provide the funds to be paid, and a check on the date of the issuance of the date of issuance with a future date.

이와 같이 수표는 다양한 종류로 나뉘지만, 일반적으로 금융기관에서 발행된 수표를 돈으로 지급받기 위해서 수취인은 해당 수표를 금융기관에 제시해야 한다.In this way, the checks are divided into various types, but in general, the recipient must present the check to the financial institution in order to receive the check issued by the financial institution in money.

그리고 금융기관은 발행할 당시에 저장한 정보를 이용하여 해당 수표의 위조나 변조 여부를 확인하고, 이상이 없으면 해당 수표에 기재된 금액을 사용자에게 지급하는 방식으로 거래가 이루어진다.
The financial institution confirms whether the check is forged or altered using the information stored at the time of issuance, and if there is no abnormality, the transaction is made in such a way that the amount stated in the check is paid to the user.

본 발명과 관련된 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 10-2005-0057825 호(2005.06.16.공개, 발명의 명칭 : 수표업무처리시스템 및 이를 이용한 수표업무처리방법)가 있다.
Prior art relating to the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2005-0057825 (published on June 16, 2005, entitled "Inventory processing system and method of processing check service using the same).

기존의 방법을 통해 수표 거래를 할 경우에 금융 기관에서는 사람이 직접 육안으로 현금 지급 요청받은 수표가 위조되거나 변조되었는지 확인해야 했기 때문에, 해당 업무를 수행하는 사람의 능력에 따라서 위조나 변조를 검출하는 정확도에서 차이가 있다는 문제가 있었고, 금융기관 내부 직원의 모인이나 공모 등에 의한 수표 위변조의 경우 원천적으로 막을 수 없다는 문제가 있었다.In the case of a check transaction through an existing method, a financial institution has to check whether a check requested for cash payment by a person is falsified or altered. Therefore, forgery or alteration is detected according to the ability of the person performing the job There has been a problem that there is a difference in accuracy, and there is a problem in that, in the case of a check forgery or falsification by the gathering of employees or conspirators of a financial institution, it can not be prevented originally.

또한, 수표를 발행할 당시에 미리 저장된 해당 수표의 정보와 지급 요청받은 수표를 사람이 일일이 대조해야 하므로 시간이 오래 걸린다는 문제가 있었다.In addition, there is a problem that it takes a long time because a person has to collate the information of the check stored in advance at the time of issuing the check and the check requested to be paid.

따라서, 수표에 대한 현금을 지급할 때 보다 빠르고 정확하게 해당 거래를 진행할 수 있는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있었다.Therefore, there is a growing need for technology that allows the transaction to proceed faster and more accurately when paying cash for checks.

본 발명은 전술한 필요성에 따라 창안된 것으로서, 사용자가 수표에 대한 현금 지급을 요청한 경우에 해당 수표가 발행 당시의 수표와 동일한 수표인지 여부를 사람의 개입을 최소화하여 자동 시스템적으로 판단할 수 있도록 수표에 대한 스캔 영상에 기초하여 비교 결과를 제공하는, 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
The present invention has been made in view of the above-mentioned needs, and it is an object of the present invention to provide a system and method for automatically checking whether a check is the same as a check at the time of issuance, And provides a comparison result based on a scanned image for a check, and a method and apparatus for comparing a check through image processing.

본 발명의 일 측면에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법은 수표에 대한 스캔 영상을 획득하는 단계; 상기 스캔 영상 및 상기 수표에 대응되는 기준 스캔 영상에서 관심 영역(Region Of Interest, ROI)을 각각 추출하는 단계; 상기 각각의 관심 영역을 상기 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 서브 관심 영역으로 세분화하는 단계; 상기 복수의 서브 관심 영역의 픽셀 정보에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계; 및 상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of comparing a check through image processing, comprising: obtaining a scan image for a check; Extracting a region of interest (ROI) from the scan image and the reference scan image corresponding to the check, respectively; Subdividing each of the regions of interest into a plurality of sub-ROIs of a relatively smaller size than the ROI; Aligning the respective regions of interest based on pixel information of the plurality of sub-regions of interest; And comparing pixel information of each of the aligned ROIs.

본 발명은 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상에서 관심 영역을 추출하기 전에, 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상을 그레이 스케일(Gray scale) 영상으로 각각 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes converting the scan image and the reference scan image into a gray scale image before extracting the region of interest from the scan image and the reference scan image.

본 발명은 상기 수표에 대한 스캔 영상을 획득한 이후에, 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상이 비교가 가능한 영상인지 판단하는 단계를 더 포함하되, 비교가 가능한 스캔 영상이 획득된 경우에 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상에서 관심 영역을 각각 추출하는 것을 특징으로 한다.The method may further include determining whether the scan image and the reference scan image are comparable after acquiring the scan image for the check, wherein when the comparable scan image is acquired, And extracts the ROIs from the reference scan image.

본 발명에서상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계는, 상기 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트(Bit) 형식의 비트열로 변환하는 단계; 상기 복수의 서브 관심 영역 각각에 대해 상기 변환된 비트열의 유사도를 판단하는 단계; 및 상기 비트열의 유사도가 가장 높은 서브 관심 영역의 위치에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the step of aligning each of the ROIs may include: converting each pixel information included in the plurality of ROIs into a bit string of a bit format; Determining a degree of similarity of the converted bit stream for each of the plurality of sub-areas of interest; And aligning the respective ROIs based on positions of sub-ROIs having the highest degree of similarity of the bitstreams.

본 발명의 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계에서, 상기 픽셀 정보는 상기 픽셀의 그레이 스케일(Gray scale)값을 포함하고 상기 비트열은 각각의 픽셀의 그레이 스케일값의 대소에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 한다.In aligning the respective regions of interest of the present invention, the pixel information includes a gray scale value of the pixel and the bitstream is determined based on the magnitude of the gray scale value of each pixel .

본 발명은 상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교한 이후에, 상기 정렬된 각각의 관심 영역에 포함된 픽셀 정보의 비트열 차이를 연산하여 출력하는 단계를 더 포함하되, 상기 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상이면 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력하는 것을 특징으로 한다.The method may further include calculating and outputting a bit stream difference of pixel information included in each of the sorted ROIs after comparing the pixel information of each aligned ROI, Highlighting the sub-area of interest and outputting the highlighted sub-area of interest.

본 발명에서 상기 정렬된 각각의 관심 영역에 포함된 픽셀 정보의 비트열 차이를 연산하여 출력하는 단계는, 상기 서브 관심 영역을 상기 서브 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 제2서브 관심 영역으로 세분화하는 단계; 및 상기 복수의 제2서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 변환한 비트열 차이를 연산하는 단계를 포함하되, 상기 복수의 제2서브 관심 영역은 서로 오버랩(Overlap)되도록 세분화되는 것을 특징으로 한다.The step of calculating and outputting the bit stream difference of the pixel information included in each of the aligned ROIs may further include the step of converting the ROI into a plurality of second ROIs Subdividing; And calculating a difference of bit strings obtained by converting each pixel information included in the plurality of second sub-interest areas, wherein the plurality of second sub-interest areas are subdivided to overlap each other do.

본 발명은 상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하기 전에, 상기 정렬된 각각의 관심 영역을 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized by further comprising the step of normalizing each of the sorted ROIs before comparing pixel information of the aligned ROIs.

본 발명의 일 측면에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치는 수표에 대한 스캔 영상 및 상기 수표에 대응되는 기준 스캔 영상에서 관심 영역(Region Of Interest, ROI)을 추출하는 관심 영역 추출부; 상기 관심 영역을 상기 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 서브 관심 영역으로 세분화하는 서브 관심 영역 추출부; 상기 복수의 서브 관심 영역의 픽셀 정보에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 정렬부; 및 상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 제어부를 포함한다.An apparatus for comparing a check through an image processing according to an aspect of the present invention includes a region of interest extractor for extracting a region of interest (ROI) from a scan image for a check and a reference scan image corresponding to the check; A sub-ROI extractor for subdividing the ROI into a plurality of sub-ROIs of a size relatively smaller than the ROI; An alignment unit arranged to align the respective regions of interest based on pixel information of the plurality of sub-ROIs; And a controller for comparing pixel information of each of the aligned ROIs.

본 발명은 상기 수표에 대응되는 기준 스캔 영상이 저장된 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention is further characterized by a memory unit storing a reference scan image corresponding to the check.

본 발명은 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상을 그레이 스케일(Gray scale) 영상으로 각각 변환하는 영상 변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes an image converting unit for converting the scan image and the reference scan image into a gray scale image, respectively.

본 발명은 상기 스캔 영상 및 상기 기준 스캔 영상 중 적어도 하나 이상을 획득하는 입력부를 더 포함하고, 상기 입력부는 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상이 비교가 가능한 영상인지 추가로 판단하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes an input unit for obtaining at least one of the scan image and the reference scan image, and the input unit further determines whether the scan image and the reference scan image are comparable.

본 발명에서 상기 정렬부는 상기 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트(Bit) 형식의 비트열로 변환하고, 상기 복수의 서브 관심 영역에 대한 상기 변환된 비트열의 유사도를 각각 판단하며, 상기 비트열의 유사도가 가장 높은 서브 관심 영역의 위치에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the aligning unit converts each pixel information included in the plurality of sub-interest areas into a bit string in a bit format, and determines the similarities of the converted bit strings to the plurality of sub-ROIs And aligning the respective ROIs based on positions of sub-ROIs having the highest degree of similarity of the bitstreams.

본 발명에서 상기 픽셀 정보는 상기 픽셀의 그레이 스케일(Gray scale)값을 포함하고, 상기 정렬부는 각각의 픽셀의 그레이 스케일값의 대소에 기초하여 상기 비트열을 결정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the pixel information includes a gray scale value of the pixel, and the alignment unit determines the bit string based on the magnitude of the gray scale value of each pixel.

본 발명은 상기 제어부의 제어에 기초하여 상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교한 결과를 출력하는 출력부를 더 포함하되, 상기 제어부는 상기 픽셀 정보의 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상이면 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes an output unit for outputting a result of comparing the pixel information of each of the aligned ROIs based on the control of the controller, wherein when the bit stream difference of the pixel information is equal to or greater than a preset reference value Highlighting the sub-region of interest and outputting it.

본 발명에서 상기 제어부는 상기 서브 관심 영역 추출부를 통해서 상기 서브 관심 영역을 상기 서브 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 제2서브 관심 영역으로 세분화하고, 상기 복수의 제2서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 변환한 비트열 차이를 비교하되, 상기 복수의 제2서브 관심 영역은 서로 오버랩되도록 세분화되는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the controller may subdivide the sub-region of interest into a plurality of second sub-regions of interest that are relatively smaller than the sub-region of interest through the sub-region of interest extractor, And comparing the bit string difference obtained by converting each pixel information, wherein the plurality of second sub-ROIs are subdivided to overlap each other.

본 발명에서 상기 제어부는 상기 정렬부를 통해 정렬된 각각의 관심 영역을 정규화하고, 상기 정규화된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 것을 특징으로 한다.
In the present invention, the control unit may normalize each of the ROIs aligned through the ROI, and compare pixel information of each normalized ROI.

본 발명에 따르면, 금융기관에서 수표를 발행할 당시에 스캔한 영상과 해당 수표에 대한 현금을 지급할 당시의 스캔 영상에 대한 비교 결과를 빠르고 정확하게 제시하여 사용자가 해당 수표의 위조나 변조 여부를 용이하게 확인할 수 있도록 한다.According to the present invention, a financial institution can quickly and accurately present a scanned image at the time of issuing a check and a comparison result of a scanned image at the time of paying cash for the check, thereby prompting the user to easily forgive or alter the check So that it can be confirmed.

또한, 본 발명은 각각의 스캔 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환하고 정규화한 결과를 비교함으로써, 수표를 동종뿐만 아니라 이종의 영상 취득 장치들로 취득한 수표 영상인 경우에 발생할 수 있는 색상의 농도, 해상도 및 밝기 등의 차이로 인한 영향을 줄일 수 있다.
In addition, the present invention converts each scan image into a grayscale image and compares the results of the normalization to determine the color density, resolution, and color density that can occur when a check image is acquired by different types of image acquisition devices Brightness and the like can be reduced.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 비교가 불가능하게 스캔된 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치에 설정된 수표의 관심 영역을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치에서 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교한 결과를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법의 구현 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
1 is a block diagram of an apparatus for comparing checks by image processing according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an example of an image which can not be compared.
FIG. 3 is a diagram illustrating an area of interest of a check set in an apparatus for comparing checks by image processing according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a view showing a result of a comparison between a scan image and a reference scan image in an apparatus for comparing checks by image processing according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of comparing a check through image processing according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.

이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법 및 그 장치를 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.
Hereinafter, a method of comparing checks by image processing according to an embodiment of the present invention and its apparatus will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this process, the thicknesses of the lines and the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user, the operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of an apparatus for comparing checks by image processing according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치는 입력부(10), 영상 변환부(20), 관심 영역 추출부(40), 서브 관심 영역 추출부(50), 정렬부(60) 및 제어부(70)를 포함한다.1, the apparatus for comparing checks through image processing includes an input unit 10, an image converting unit 20, a ROI extracting unit 40, a ROI extracting unit 50, an aligning unit 60, (70).

입력부(10)는 수표에 대한 스캔 영상을 획득하는 구성이다. 입력부(10)로는 지폐, 수표, 유가증권 등의 매체의 이미지를 취득할 수 있는 기능을 구비한 다양한 매체 처리 기기가 채용될 수 있다.The input unit 10 is a configuration for acquiring a scan image for a check. As the input unit 10, various media processing apparatuses having a function of obtaining images of media such as banknotes, checks, and securities can be employed.

입력부(10)는 현금으로 지급하고자 하는 수표를 미리 설정된 기준 스캔 영상과 비교하기 위해서 해당 수표에 대한 스캔 영상을 획득하되, 구체적으로 스캐너(미도시)와 같은 장치를 포함하여 직접 수표에 대한 스캔 영상을 생성하거나 별도의 스캔 영상 취득부(미도시)로부터 스캔 영상을 수신받을 수 있다.The input unit 10 acquires a scanned image for the check to compare a check to be paid with cash to a predetermined reference scan image. Specifically, the input unit 10 includes a device such as a scanner (not shown) Or receive a scan image from a separate scan image acquisition unit (not shown).

이 때, 기준 스캔 영상이란 현금으로 지급하고자 하는 수표에 대응되는 스캔 영상으로 특정 수표를 발행할 당시에 미리 해당 수표를 스캔한 영상을 의미한다. 즉, 본 실시예에서는 현금 지급을 요청받은 경우에 수표를 스캔한 영상은 스캔 영상이라 호칭하고, 발행시에 수표를 스캔한 영상은 기준 스캔 영상이라 호칭하기로 한다.At this time, the reference scan image means an image scanned in advance at the time of issuing a specific check to a scan image corresponding to a check to be paid in cash. That is, in this embodiment, an image obtained by scanning a check when a cash payment is requested is referred to as a scan image, and an image obtained by scanning a check at the time of issuance is referred to as a reference scan image.

본 실시예에서는 사용자로부터 현금 지급을 요청받은 수표가 위·변조되거나 훼손되었는지에 대한 판단을 위한 기준을 제시하기 위해서, 현금 지급 요청을 받은 수표를 스캔한 영상과 수표를 지급할 당시에 스캔한 기준 스캔 영상을 비교한다.In this embodiment, in order to provide a criterion for judging whether a check requested to be paid by a user has been altered, corrupted, or damaged, a check is made to the cash payment request and a reference scan Compare images.

또한, 본 실시예에서 입력부(10)는 획득된 스캔 영상 및 기준 스캔 영상이 비교가 가능한 영상인지 판단한다. 즉, 너무 훼손이 많이된 수표는 스캔을 하더라도 정상적으로 비교가 불가능하고, 정상적인 수표를 스캔한 경우에도 많이 틀어진 상태로 스캔된 경우에는 비교가 불가능하다.Also, in the present embodiment, the input unit 10 determines whether the acquired scan image and reference scan image are comparable. In other words, a check which is too damaged is not normally compared even if it is scanned, and even when a normal check is scanned, it is impossible to compare the check if it is scanned with a lot of errors.

도 2는 비교가 불가능하게 스캔된 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.FIG. 2 is a diagram showing an example of an image which can not be compared.

도 2에 도시된 바와 같이 비스듬한 상태로 수표가 스캔된 경우에는 비교를 해야하는 수표의 영역이 서로 일치하지 않게 되므로 기준 스캔 영상과 비교한 결과를 신뢰할 수 없다.As shown in FIG. 2, when a check is scanned in an oblique state, areas of a check to be compared do not coincide with each other, so that the result of comparison with a reference scan image can not be relied upon.

따라서 입력부(10)는 스캔 영상에 포함된 수표 영역이 틀어진 기울기가 기준치를 초과하거나, 미리 설정된 영역 이상으로 수표가 훼손된 경우에는 해당 수표를 통해 비교가 불가능한 것으로 판단한다.Therefore, if the slope of the check area included in the scanned image exceeds the reference value or the check is damaged beyond the predetermined area, the input unit 10 determines that comparison is impossible through the check.

영상 변환부(20)는 입력부(10)를 통해 획득된 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 그레이 스케일(Gray scale) 영상으로 변환한다.The image converting unit 20 converts the scan image and the reference scan image acquired through the input unit 10 into a gray scale image.

전술한 바와 같이 본 실시예에서는 사용자로부터 현금 지급을 요청받은 수표에 대한 스캔 영상과 미리 저장된 해당 수표에 대한 기준 스캔 영상을 비교하는데 각 스캔 영상을 획득하는 시점이나 장소에 따라서 서로 다른 스캐너로 스캔 영상을 획득할 수도 있다.As described above, in this embodiment, a scan image for a check requested to be paid by a user is compared with a reference scan image for a previously stored check, and a scanned image is scanned with a different scanner May be obtained.

이 경우에 서로 다른 스캐너는 서로 다른 센서를 사용함에 따라 스캔 영상에 포함되는 색상의 농도, 밝기 또는 해상도 등의 광학적 특성이 다를 수 있다.In this case, as different scanners use different sensors, optical characteristics such as density, brightness, and resolution of colors included in the scanned image may be different.

따라서 본 실시예에서는 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환함으로써, 서로 다른 스캐너 사용으로 인한 색상의 농도, 밝기, 해상도 등의 차이로 인한 영향을 줄일 수 있다.Therefore, in this embodiment, by converting the scan image and the reference scan image into the grayscale image, it is possible to reduce the influence due to differences in color density, brightness, and resolution due to the use of different scanners.

메모리부(30)에는 수표 발행 당시에 해당 수표를 스캔한 기준 스캔 영상이 저장된다. 여기서, 메모리부(30)는 하나의 독립적 유닛인 메모리 디바이스로 구성될 수도 있고, 웹기반 서버와 같은 각종 서버나 데이터베이스나 클라우드 기반 데이터 저장부로 구성될 수도 있는 등 기준 스캔 영상 및 스캔 영상을 저장할 수 있는 것이면 어떠한 형태의 저장 수단이든지 포함하는 것을 의미한다.The memory unit 30 stores a reference scan image obtained by scanning the check at the time of the check issuance. Here, the memory unit 30 may be constituted by a memory device, which is an independent unit, or may be constituted by various servers such as a web-based server, a database, or a cloud-based data storage unit, Means to include any form of storage.

관심 영역 추출부(40)는 스캔 영상 및 기준 스캔 영상에서 관심 영역(Region Of Interest, ROI)을 추출한다.The ROI extracting unit 40 extracts ROIs from the scan image and the reference scan image.

즉, 수표의 모든 영역을 비교하는 것은 연산량이 너무 방대하여 결과를 산출하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있으므로, 본 실시예에서는 스캔 영상과 기준 스캔 영상에 대해서 미리 지정된 관심 영역만을 추출하여 비교한다.That is, comparing all the areas of the check may take a long time to calculate the result because the calculation amount is too large. Therefore, in the present embodiment, only the region of interest previously determined for the scan image and the reference scan image is extracted and compared.

따라서, 관심 영역은 특정 수표의 위·변조 또는 훼손 여부를 판단할 수 있는 정보가 포함된 영역을 의미하는 것으로, 은행에 따라서 특정 수표에 대한 관심 영역은 다르게 설정될 수 있다.Accordingly, the area of interest refers to an area including information for judging whether a particular check is struck, modulated or damaged. The area of interest for a specific check may be set differently according to the bank.

일례로 관심 영역은 자기 잉크로 인쇄된 문자인 MICR(Magnetic Ink Character Recognition), 수표 상단부의 시리얼 넘버, 금액, 로고, 수표 발행 날짜, 책임자 도장이 표시된 영역 등을 포함하여 설정될 수 있다.For example, the area of interest may be set to include MICR (Magnetic Ink Character Recognition) printed in magnetic ink, the serial number at the top of the check, the amount, the logo, the date of check issuance,

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치에 설정된 수표의 관심 영역을 나타내는 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating an area of interest of a check set in an apparatus for comparing checks by image processing according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, (a)는 시리얼 넘버, (b)는 은행 로고, (c)는 금액, (d)는 수표 발행 날짜, (e)는 책임자 도장, (f)는 MICR을 나타내며, 전술한 바와 같이 이러한 관심 영역은 하나의 예에 불과한 것이므로 더욱 다양한 영역을 포함하여 설정되는 것도 가능하다.3 shows the serial number, (b) the bank logo, (c) the amount, (d) the check issuance date, (e) the responsible person seal, (f) the MICR, As described above, since such an area of interest is only one example, it is possible to set it to include more various areas.

이와 같이, 본 실시예에서 관심 영역 추출부(40)는 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 효과적인 비교를 위해서, 스캔 영상과 기준 스캔 영상에서 미리 설정되어 있는 관심 영역을 추출한다.As described above, in the present embodiment, the ROI extracting unit 40 extracts a ROI that is preset in the scan image and the reference scan image for effective comparison between the scan image and the reference scan image.

서브 관심 영역 추출부(50)는 관심 영역 추출부(40)에서 추출된 관심 영역을, 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기를 갖는 복수의 서브 관심 영역으로 세분화한다.The sub-ROI extractor 50 subdivides the ROI extracted by the ROI extractor 40 into a plurality of sub-ROIs having a relatively smaller size than the ROI.

이와 같이, 본 실시예에서는 넓은 범위의 관심 영역을 기준으로 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교하는 것이 아니라, 더욱 세분화된 서브 관심 영역을 기준으로 후술하는 과정을 통해서 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교함으로써 보다 정확한 비교 결과를 얻을 수 있다.As described above, in the present embodiment, the scan image and the reference scan image are compared with each other based on a more detailed sub-area of interest instead of comparing the scan image and the reference scan image based on a wide range of interest regions, A more accurate comparison result can be obtained.

즉, 도 3에 도시된 은행 로고나 책임자 도장과 같은 관심 영역은 다른 관심 영역에 비해서 상대적으로 좁은 범위로 형성되지만, 금액이나 MICR과 같은 관심 영역은 넓은 범위로 형성되기 때문에 해당 관심 영역 전체를 기준으로 비교할 경우에 사소한 영역의 차이는 무시될 수 있어 비교 결과에 오차가 발생할 수 있다.That is, the interest area such as the bank logo or the responsible person's seal shown in FIG. 3 is formed in a relatively narrow range as compared with other interest areas, but since the interest areas such as the money amount and the MICR are formed in a wide range, In the case of comparison, the difference in the minor area can be ignored, and an error may occur in the comparison result.

따라서 본 실시예에서는 관심 영역을 더욱 세분화한 서브 관심 영역을 추출함으로써 비교 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.Therefore, in this embodiment, the reliability of the comparison result can be improved by extracting the sub-ROIs that further subdivide the ROIs.

더불어 본 실시예에서는 후술하는 정렬부(60)를 통해서 스캔 영상과 기준 스캔 영상에서 각각 추출된 관심 영역을 세분화한 세부 관심 영역을 비교함으로써 비교 대상이 되는 관심 영역의 위치가 일치하도록 정렬하기 위해서, 관심 영역을 서브 관심 영역으로 세분화한다. In addition, in the present embodiment, in order to align the regions of interest to be compared with each other by comparing the detailed region of interest extracted by subdividing the region of interest extracted from the scan image and the reference scan image through the arranging unit 60, Subdividing the region of interest into sub-regions of interest.

정렬부(60)는 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보에 기초하여 각각의 관심 영역을 정렬한다. 구체적으로 정렬부(60)는 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트(Bit) 형식의 비트열로 변환하고, 복수의 서브 관심 영역에 대한 변환된 비트열의 유사도를 각각 판단함으로써, 스캔 영상과 기준 스캔 영상 각각에서 어느 위치의 서브 관심 영역이 서로 가장 유사한지 결정할 수 있다.The alignment unit 60 aligns each of the ROIs based on the respective pixel information included in the plurality of sub-ROIs. Specifically, the aligning unit 60 converts each pixel information included in a plurality of sub-interest areas into a bit string of a bit format, and determines the similarity of the converted bit string to a plurality of sub- It can be determined which sub-region of interest is most similar in each of the scan image and the reference scan image.

수표에 대한 스캔 영상을 획득할 때 수표가 흔들리거나 접힌 상태로 스캔된 경우에는, 스캔 영상과 기준 스캔 영상에서 추출되는 각각의 관심 영역의 위치가 미세한 차이를 갖는다.When the check is waved or scrolled in a collapsed state when acquiring a scan image for a check, the positions of the respective regions of interest extracted from the scan image and the reference scan image are minutely different.

이와 같이, 스캔 영상에서 관심 영역이 차지하는 좌표의 범위와 기준 스캔 영상에서 관심 영역이 차지하는 좌표의 범위가 달라질 수 있기 때문에, 그 상태로 각각의 관심 영역이나 서브 관심 영역을 비교할 경우에는 비교 결과에 오차가 많이 발생할 수밖에 없다.In this way, since the range of coordinates occupied by the region of interest in the scanned image and the range of coordinates occupied by the region of interest in the reference scan image can be changed, when comparing each of the regions of interest or sub-region of interest, There is a lot of problems.

따라서 본 실시예에서는 서브 관심 영역 추출부(50)에서 세분화한 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트열로 변환하고, 각 비트열의 유사도에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역을 정렬한다.Therefore, in the present embodiment, each pixel information included in the sub-ROI extracted by the ROI extracting unit 50 is converted into a bit stream, and based on the similarity of each bit stream, .

즉, 정렬부(60)는 비트열의 유사도가 가장 유사하게 나타나는 각각의 서브 관심 영역의 위치 좌표에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역을 각각 정렬한다.That is, the aligning unit 60 arranges the scanned image and the region of interest of the reference scan image on the basis of the position coordinates of each sub-area of interest in which bit-stream similarity is most similar.

구체적으로 정렬부(60)는 픽셀의 그레이 스케일(Gray scale)값에 대한 정보를 비트열로 변환하는데, 특정 범위에 속하는 픽셀 중 기준 픽셀을 정하고 해당 픽셀을 기준으로 주변 픽셀과의 상대적인 그레이 스케일값의 대소 관계에 기초하여 서브 관심 영역에 포함된 모든 픽셀에 대한 정보를 비트열로 변환하는 방식을 이용할 수 있다.More specifically, the aligning unit 60 converts information on a gray scale value of a pixel into a bit string. A reference pixel is determined from among pixels belonging to a specific range, and a gray scale value The information on all the pixels included in the sub-region of interest may be converted into a bit stream based on the magnitude relationship of the sub-region of interest.

예를 들어, 9개의 픽셀 중 가운데 픽셀을 기준 픽셀로 정하고 기준 픽셀과 나머지 8개의 픽셀의 그레이 스케일값의 대소 관계에 기초하여, 기준 픽셀의 그레이 스케일값보다 큰 픽셀의 비트 정보는 1로, 기준 픽셀의 그레이 스케일값보다 작은 픽셀의 비트 정보는 0으로 설정하는 방식으로 간단하게 픽셀 정보를 비트열로 변환할 수 있다.For example, based on the magnitude relation between the reference pixel and the gray scale value of the remaining eight pixels, the bit information of the pixel larger than the gray scale value of the reference pixel is set to 1, The pixel information can be simply converted into the bit stream in such a manner that the bit information of the pixel smaller than the gray scale value of the pixel is set to zero.

이 때, 9개의 픽셀을 비트열로 변환한 경우에는 순차적으로 서브 관심 영역에 포함된 또 다른 9개의 픽셀을 비트열로 변환하는 방식으로 서브 관심 영역에 포함된 모든 픽셀 정보를 비트열로 변환할 수 있다.At this time, when nine pixels are converted into bit streams, all the pixel information included in the sub-region of interest is converted into bit streams by sequentially converting another nine pixels included in the sub-region of interest into bit streams .

그리고 정렬부(60)는 스캔 영상의 서브 관심 영역에 대응되는 비트열과 기준 스캔 영상의 서브 관심 영역에 대응되는 비트열의 유사도에 기초하여 관심 영역을 정렬한다.The alignment unit 60 aligns the region of interest based on the similarity between the bit stream corresponding to the sub-region of interest of the scan image and the bit stream corresponding to the sub-region of interest of the reference scan image.

구체적으로, 관심 영역은 복수의 서브 관심 영역으로 세분화되었기 때문에 정렬부(60)는 복수의 서브 관심 영역 수에 대응되는 복수의 비트열을 획득하게 되고, 스캔 영상과 기준 스캔 영상 각각에서 획득되는 비트열들이 얼마나 유사한지 판단할 수 있다.In particular, since the ROI is subdivided into a plurality of sub-ROIs, the aligner 60 acquires a plurality of bit streams corresponding to a plurality of sub-ROIs, You can judge how similar the rows are.

예를 들어, 관심 영역이 n개의 서브 관심 영역으로 세분화되었다고 가정했을 때, 정렬부(60)는 스캔 영상의 서브 관심 영역에 대한 n개의 비트열을 획득하고, 기준 스캔 영상의 서브 관심 영역에 대한 n개의 비트열을 획득하게 된다.For example, if it is assumed that the ROI is subdivided into n sub-ROIs, the aligner 60 obtains n bitstreams for the ROI of the scan image, thereby obtaining n bit strings.

따라서, 정렬부(60)는 스캔 영상의 서브 관심 영역에 대한 n개의 비트열과 기준 스캔 영상의 서브 관심 영역에 대한 n개의 비트열 각각을 비교하면서, 어떠한 비트열들이 서로 가장 유사한지 판단할 수 있다.Accordingly, the aligner 60 can compare the n bit strings of the sub-ROI of the scan image with the n bit strings of the ROI of the reference scan image to determine which bit strings are most similar to each other .

이 때, 비트열이 유사한지는 비트열에 포함된 비트 중 일치하는 비트수에 기초하여 판단할 수 있다. 즉, 일치하는 비트가 많을수록 비트열의 유사도가 높다고 할 수 있다.At this time, it is possible to judge whether the bit strings are similar based on the number of matched bits among the bits included in the bit string. That is, the more similar bits are, the higher the degree of similarity of bit strings is.

이러한 판단 결과, 가장 일치하는 한 쌍의 비트열을 찾으면 정렬부(60)는 스캔 영상에서 해당 비트열이 차지하는 위치 좌표와 기준 스캔 영상에서 해당 비트열이 차지하는 위치 좌표를 알 수 있으므로, 해당 위치 좌표의 차이에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역 범위가 일치하도록 관심 영역을 정렬할 수 있다.As a result of the determination, when the most matching pair of bit strings is found, the aligning unit 60 can know the position coordinates occupied by the corresponding bit string in the scan image and the position coordinates occupied by the corresponding bit string in the reference scan image, The region of interest may be aligned so that the range of interest of the scan image matches the range of interest of the reference scan image.

이와 같이, 본 실시예에서는 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교하기 전에, 비교 대상이 되는 각 영상의 관심 영역을 일치시킴으로써 실제 대응되는 영역을 비교할 수 있기 때문에 비교 결과에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.As described above, in the present embodiment, before the scan image and the reference scan image are compared, it is possible to compare the corresponding regions by matching the regions of interest of the respective images to be compared, thereby improving the reliability of the comparison result.

제어부(70)는 정렬된 스캔 영상의 관심 영역과 정렬된 기준 스캔 영상의 관심 영역에 포함된 픽셀 정보를 비교한다.The controller 70 compares the pixel information included in the ROI of the aligned reference scan image with the ROI of the aligned scan image.

즉, 본 실시예에서는 정렬부(60)를 통해서 비교 대상이 되는 각각의 관심 영역의 위치를 일치시켰기 때문에 제어부(70)는 동일한 위치의 비트가 서로 일치하는지 판단함으로써 관심 영역에 포함된 픽셀 정보의 비트열이 어느 정도 차이나는지 연산할 수 있다.That is, in this embodiment, since the positions of the ROIs to be compared are matched through the arranging unit 60, the controller 70 determines whether the bits at the same position coincide with each other, It is possible to calculate to what extent the bit string is different.

특히, 본 실시예에서 제어부(70)는 상기 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상이면 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력하도록 후술하는 출력부(80)를 제어할 수 있다.In particular, in this embodiment, the control unit 70 may control the output unit 80 described later so that the bit stream difference is greater than or equal to a preset reference value and the sub-region of interest is highlighted and output.

즉, 특정 서브 관심 영역에 포함된 픽셀 정보를 변환한 비트열에서 큰 차이가 난다는 것은 해당 서브 관심 영역은 위조되거나 변조되었을 가능성이 있음을 의미하므로, 제어부(70)는 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력함으로써 해당 위치에서 발행 당시의 수표와 많은 차이가 난다는 사실을 확인시킬 수 있다.In other words, a large difference in the bit stream converted from the pixel information included in the specific sub-area of interest indicates that the sub-area of interest may be falsified or altered. Therefore, the control unit 70 may highlight the sub- It can be confirmed that there is a large difference from the check at the time of issuance at the position.

구체적으로 제어부(70)는 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상인지를 판단할 때, 오수락율(False Acceptance Rate, FAR)과 오거부율(False Rejection Rate, FRR)이 일치하는 시점의 에러율을 나타내는 동일 에러율(Equal Error Rate, ERR)을 반영하여 기준 수치를 결정할 수 있다.Specifically, when determining whether the bit string difference is equal to or greater than a preset reference value, the controller 70 determines whether an error rate at a point of time when the False Acceptance Rate (FAR) and the False Rejection Rate (FRR) The reference value can be determined by reflecting the Equal Error Rate (ERR).

즉, 위·변조나 훼손되었음에도 정상으로 판단하는 오류율과, 정상인 지폐를 위·변조나 훼손된 것으로 판단하는 오류율이 동일한 시점의 동일 에러율을 통해서 기준 수치를 결정함으로써, 에러 확률을 최소화할 수 있다.That is, the error probability can be minimized by determining the reference value through the same error rate at the time when the error rate judged to be normal even though it has been stolen, altered or damaged, and the error rate at which the normal banknote is judged to be distorted, modulated or damaged.

다만, 이러한 기준 수치는 다양하게 설정이 가능한 것이므로 전술한 방식에 한정되는 것은 아니라고 할 것이다.However, since the reference value can be set in various ways, it is not limited to the above-described method.

또한, 본 실시예에서 제어부(70)는 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하기 전에, 정렬된 각각의 관심 영역을 정규화(Normalization)할 수 있다.In addition, in this embodiment, the controller 70 may normalize each aligned region of interest before comparing the pixel information of the region of interest of the scan image and the reference scan image.

정규화는 특정 대상을 일정한 규칙이나 기준에 따르는 정규적인 상태로 변경하는 것을 의미하는데, 전술한 바와 같이 수표를 발행할 당시와 현금 지급을 요청 받은 시기에 동일한 수표를 서로 다른 스캐너로 스캔하는 경우에는 색상의 농도 뿐만 아니라, 밝기 및 경계의 강조 여부 등도 다르게 나타날 수 있다.Normalization refers to changing a specific object to a regular state according to a certain rule or criterion. As described above, when the same check is scanned by a different scanner at the time of issuing the check and at the time of requesting the cash payment, As well as whether the brightness and boundary are emphasized can be different.

따라서 본 실시예에서 제어부(70)는 각각의 관심 영역을 정규화하고, 정규화된 픽셀 정보를 비교함으로써 보다 정확하게 각각의 관심 영역의 유사도를 판단한다. 그리고 이 때의 픽셀 정보도 그레이 스케일값으로 설정될 수 있다.Therefore, in this embodiment, the control unit 70 determines the similarity of each ROI more accurately by normalizing each ROI and comparing the normalized pixel information. The pixel information at this time can also be set to a gray scale value.

구체적으로 일례를 들어 설명하면, 제어부(70)는 아래의 수학식 1과 같이, z-score 방식을 이용해서 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 정규화하고, 각 픽셀 정보를 0~255 값으로 변환한다.To be more specific, the controller 70 normalizes the pixel information of each RO using the z-score method as shown in Equation 1 below, and converts each pixel information into values of 0 to 255 .

Figure 112014093765054-pat00001
Figure 112014093765054-pat00001

Figure 112014093765054-pat00002
(이 때, g(x,y)는 각 픽셀의 z-score 값, max와 min은 각 픽셀의 z-score 값의 최대값과 최소값을 의미함)
Figure 112014093765054-pat00002
(Where g (x, y) is the z-score value of each pixel, and max and min are the maximum and minimum values of the z-score value of each pixel)

이러한 과정을 통해서 서로 다른 스캐너로 스캔된 수표의 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 정규화시킴으로써, 스캔 과정에서 밝기 등이 다르게 스캔됨으로 인해서 발생하는 스캔 영상의 차이를 줄일 수 있다.In this way, the scanned image of the check scanned by the different scanners and the reference scan image are normalized, thereby reducing the difference in the scanned images caused by the different scans of the brightness during the scanning process.

다만, 본 실시예는 이에 한정되는 것은 아니므로 전술한 정규화 방법 이외에 기타 공지 또는 공지되지 않은 다양한 방법을 이용하여 정규화하는 것도 가능하다.However, the present embodiment is not limited to this, and it is also possible to perform normalization using various other known or unknown methods other than the normalization method described above.

더불어 본 실시예에서 제어부(70)는 서브 관심 영역 추출부(50)를 통해서 서브 관심 영역을, 서브 관심 영역보다 상대적으로 더 작은 크기의 복수의 제2서브 관심 영역으로 세분화하는데, 구체적으로 복수의 제2서브 관심 영역은 서로 오버랩(Overlap)되도록 세분화한다.In addition, in this embodiment, the control unit 70 sub-sub-populates the sub-region of interest into a plurality of second sub-regions of interest that are relatively smaller in size than the sub-region of interest through the sub-region of interest extraction unit 50, The second sub-region of interest is subdivided to overlap each other.

그리고 제어부(70)는 오버랩되는 제2서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교한다.Then, the controller 70 compares the scan image and the reference scan image based on the pixel information included in the overlapped second sub-area of interest.

즉, 제어부(70)는 관심 영역을 세분화한 서브 관심 영역에 포함된 픽셀 정보를 비교하여 전체 픽셀 수에 대해서 차이가 나는 픽셀 수의 비율에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상이 얼마나 다른지 판단하는데, 서브 관심 영역 전체에 비해서 작은 영역에 훼손이나 위·변조가 발생한 경우에 해당 영역의 중요도와는 무관하게 영역이 작기 때문에 스캔 영상에 문제가 없는 것으로 판단하게 된다.That is, the controller 70 compares the pixel information included in the sub-region of interest with subdivided regions of interest and determines how much the scan image differs from the reference scan image based on the ratio of the number of pixels with respect to the total number of pixels. In the case where a small area is damaged or staggered or modulated compared to the entire sub-area of interest, it is judged that there is no problem in the scan image because the area is small irrespective of the importance of the area.

따라서 본 실시예에서는 서브 관심 영역을 한번 더 세분화한 제2서브 관심 영역을 추출하되, 제2서브 관심 영역은 서로 겹쳐서 오버랩되도록 세분화한다.Accordingly, in this embodiment, the second sub-region of interest is subdivided so that the second sub-region of interest overlaps with the sub-region of interest.

즉, 서브 관심 영역간의 경계에 위·변조나 훼손이 있는 경우에는 해당 위·변조나 훼손 정보를 감지하지 못할 수 있으므로, 본 실시예에서는 제2서브 관심 영역이 서로 오버랩되도록 세분화함으로써 서브 관심 영역의 경계에 대해서도 픽셀 정보를 비교할 수 있도록 한다.In other words, when the boundary between the sub-interest areas is staggered, the modulation or the degradation may not be detected, the second sub-areas of interest may be overlapped with each other, So that the pixel information can be compared with respect to the boundary.

출력부(80)는 제어부(70)의 제어에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교한 결과를 출력한다.The output unit 80 outputs the result of the comparison of the pixel information of the region of interest of the scan image and the reference scan image under the control of the control unit 70.

특히, 본 실시예에서 출력부(80)는 각각의 관심 영역에 포함된 픽셀 정보를 비교하여 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상이면 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력함으로써, 어느 위치가 위·변조 또는 훼손되었는지 확인하도록 인지시킬 수 있다.In particular, in the present embodiment, the output unit 80 compares the pixel information included in each ROI, and when the bit string difference is equal to or greater than a predetermined reference value, the ROI unit highlights the ROI, Modulated, or tampered with.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치에서 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교한 결과를 나타내는 도면이다.4 is a view showing a result of a comparison between a scan image and a reference scan image in an apparatus for comparing checks by image processing according to an embodiment of the present invention.

도 4의 (A)는 출력부(80)가 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역을 비교한 결과에 기초하여 특정 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력한 경우의 도면이고, (B)는 기준 스캔 영상의 관심 영역을 나타내는 도면이고, (C)는 스캔 영상의 관심 영역을 나타내는 도면이다.4A is a view showing a case where the output unit 80 highlights a specific sub-region of interest based on a result of comparing the region of interest of the scan image and the reference scan image, (C) is a diagram showing a region of interest of a scanned image.

도 4의 (B)와 (C)를 비교한 결과 (B)의 관심 영역에는 5를 포함하는 금액이 스캔되었는데, (C)의 관심 영역에서 해당 위치에는 0이 스캔되어 차이가 있음을 확인할 수 있다. 따라서 본 실시예에서 출력부(80)는 (A)와 같이 차이가 나는 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력함으로써, 해당 위치의 차이를 확인할 수 있도록 한다. 그리고, 하이라이트 처리하여 출력하는 방식은 (A)처럼 사각형이나 원형이나 화살표 등의 도형으로 표시하는 방식을 포함해서, 해당 영역의 색상을 주변 영역보다 밝게 하는 등 색상을 달리해서 출력하는 방식, 해당 영역을 보다 확대해서 출력하는 방식 등 다양하게 변형하여 실시될 수 있다. 또한, 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 차이가 나는 정도를 점수화, 비율화, 도표화, 그래프화 하는 등의 방식으로 출력되게 할 수도 있다.
4 (B) and 4 (C), an amount of 5 was scanned in the region of interest in (B), and 0 was scanned in the region of interest in (C) have. Therefore, in this embodiment, the output unit 80 highlights the sub-interest area having a difference as shown in (A), and outputs the highlighted sub-area of interest, so that the difference between the corresponding positions can be confirmed. The method of highlighting and outputting is a method of outputting colors with different colors, such as a method of displaying the image in the form of a rectangle, a circle, or an arrow, as shown in (A) And a method of enlarging and outputting the image data. In addition, the degree of difference between the scan image and the reference scan image may be output in such a manner as scoring, scaling, tabulating, and graphing.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법의 구현 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of comparing a check through image processing according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법의 구현 과정을 살펴보면, 입력부(10)는 수표에 대한 스캔 영상을 획득하고(S10), 획득한 스캔 영상과 메모리부(30)에 저장된 기준 스캔 영상이 비교가 가능한 영상인지 판단한다(S20).5, an input unit 10 acquires a scan image for a check (S10), and acquires a scan image and a memory (S20) whether the reference scan image stored in the storage unit 30 is a comparable image.

즉, 너무 훼손이 많이된 수표는 스캔을 하더라도 정상적으로 비교가 불가능하고, 정상적인 수표를 스캔한 경우에도 많이 틀어진 상태로 스캔된 경우에는 비교가 불가능하기 때문에, 본 실시예에서는 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교하기 전에 우선 각 스캔 영상이 비교가 가능한 상태인지 판단한다.In other words, a check that is too damaged may not be normally compared even if it is scanned, and even when a normal check is scanned, it is impossible to compare the check if it is scanned in a much wrong state. Before comparison, it is first determined whether each scan image is in a state where comparison is possible.

판단 결과 비교가 가능하면, 영상 변환부(20)는 스캔 영상 및 기준 스캔 영상을 그레이 스케일 영상으로 각각 변환한다(S30).If it is determined that the comparison is possible, the image converting unit 20 converts the scan image and the reference scan image into a gray scale image (S30).

사용자로부터 현금 지급을 요청받은 수표에 대한 스캔 영상과 미리 저장된 해당 수표에 대한 기준 스캔 영상은 서로 다른 스캐너로 획득되었을 수 있고, 이 경우에 서로 다른 스캐너는 서로 다른 센서를 사용함에 따라 스캔 영상에 포함되는 색상의 농도나 밝기, 해상도 등이 다를 수 있다.The scanned image of the check requesting the cash payment from the user and the reference scan image of the stored check may be acquired by different scanners. In this case, different scanners may be included in the scanned image by using different sensors The density, brightness, resolution, and the like of the colors may be different.

따라서 본 실시예에서는 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환함으로써, 서로 다른 스캐너 사용으로 인한 색상의 농도나 해상도의 영향을 줄일 수 있다.Therefore, in this embodiment, by converting the scan image and the reference scan image into the grayscale image, it is possible to reduce the influence of the color density or resolution due to the use of different scanners.

그리고 관심 영역 추출부(40)는 스캔 영상 및 기준 스캔 영상에서 미리 설정된 위치의 관심 영역을 각각 추출한다(S40).Then, the ROI extractor 40 extracts the ROIs of the predetermined positions in the scan image and the reference scan image, respectively (S40).

즉, 수표의 모든 영역을 비교하는 것은 연산량이 너무 방대하여 결과가 산출되는데 오랜 시간이 걸릴 수 있으므로, 본 실시예에서는 스캔 영상과 기준 스캔 영상에 대해서 미리 지정된 관심 영역만을 추출하여 비교한다.That is, comparing all the areas of the check may take a long time to calculate the result because the calculation amount is too large. Therefore, in the present embodiment, only the region of interest previously determined for the scan image and the reference scan image is extracted and compared.

따라서, 관심 영역은 특정 수표의 위·변조 또는 훼손 여부를 판단할 수 있는 정보가 포함된 영역을 의미하는 것으로, 은행에 따라서 특정 수표에 대한 관심 영역은 다르게 설정될 수 있다.Accordingly, the area of interest refers to an area including information for judging whether a particular check is struck, modulated or damaged. The area of interest for a specific check may be set differently according to the bank.

이어서 서브 관심 영역 추출부(50)는 각각의 관심 영역을, 관심 영역보다 상대적으로 더 작은 크기의 복수의 서브 관심 영역으로 세분화한다(S50).Then, the sub-ROI extracting unit 50 subdivides each ROI into a plurality of sub-ROIs of a size that is relatively smaller than the ROI (S50).

즉, 본 실시예에서는 넓은 범위의 관심 영역을 기준으로 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교하는 것이 아니라, 더욱 세분화된 서브 관심 영역을 기준으로 후술하는 과정을 통해서 스캔 영상과 기준 스캔 영상을 비교함으로써 보다 정확한 비교 결과를 얻을 수 있다.That is, instead of comparing the scan image with the reference scan image on the basis of a wide range of interest areas, the scan image and the reference scan image are compared with each other based on a subdivided interest area, Accurate comparison results can be obtained.

더불어 본 실시예에서는 세부 관심 영역의 비교를 통해서 비교 대상이 되는 관심 영역의 위치가 일치하도록 정렬시키기 위해서 관심 영역을 서브 관심 영역으로 세분화한다.In addition, in the present embodiment, the interest region is subdivided into sub-interest regions in order to align the positions of the ROIs to be compared through comparison of the ROIs.

그리고 정렬부(60)는 복수의 서브 관심 영역의 픽셀 정보에 기초하여 각각의 관심 영역을 정렬한다(S60).Then, the aligning unit 60 aligns the respective regions of interest based on the pixel information of the plurality of sub-regions of interest (S60).

구체적으로 본 실시예에서는 픽셀의 그레이 스케일값을 포함하는 픽셀 정보에 기초하여 관심 영역을 정렬하는데, 관심 영역을 정렬하는 과정을 살펴보면 아래와 같다.Specifically, in this embodiment, the region of interest is aligned based on the pixel information including the gray scale value of the pixel. The process of aligning the region of interest will be described below.

정렬부(60)는 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트 형식의 비트열로 변환하고(S62), 관심 영역 전체에 대해서 변환된 비트열의 유사도를 각각 판단하며(S64), 비트열의 유사도가 가장 높은 서브 관심 영역의 위치에 기초하여 각각의 관심 영역을 정렬한다(S66).The sorting unit 60 converts each pixel information included in the plurality of sub-interest areas into a bit string of bit format (S62), determines the similarity of the converted bit string to the entire ROI (S64) The respective regions of interest are aligned based on the positions of the sub-ROIs having the highest degree of similarity of the columns (S66).

수표에 대한 스캔 영상을 획득할 때 수표가 흔들리거나 접힌 상태로 스캔된 경우에는, 스캔 영상과 기준 스캔 영상에서 추출되는 각각의 관심 영역의 위치가 미세한 차이를 갖는다.When the check is waved or scrolled in a collapsed state when acquiring a scan image for a check, the positions of the respective regions of interest extracted from the scan image and the reference scan image are minutely different.

즉, 스캔 영상에서 관심 영역이 차지하는 좌표의 범위와 기준 스캔 영상에서 관심 영역이 차지하는 좌표의 범위가 달라질 수 있기 때문에, 그 상태로 각각의 관심 영역이나 서브 관심 영역을 비교할 경우에는 비교 결과에 오차가 많이 발생할 수밖에 없다.That is, since the range of the coordinates occupied by the region of interest in the scanned image and the range of the coordinates occupied by the region of interest in the reference scan image can be changed, when the respective regions of interest or sub-region of interest are compared, There is a lot to happen.

따라서 본 실시예에서는 서브 관심 영역 추출부(50)에서 세분화한 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트열로 변환하고, 각 비트열의 유사도에 기초하여 스캔 영상과 기준 스캔 영상의 관심 영역을 정렬한다.Therefore, in the present embodiment, each pixel information included in the sub-ROI extracted by the ROI extracting unit 50 is converted into a bit stream, and based on the similarity of each bit stream, .

이어서 제어부(70)는 전술한 단계(S60)를 통해서 정렬된 각각의 관심 영역을 정규화하고(S70), 정규화된 각각의 관심 영역을 비교하고 비교 결과를 출력부(80)를 통해서 출력한다(S80).Next, the control unit 70 normalizes each of the ROIs sorted in step S60, compares the normalized ROIs, and outputs the comparison result through the output unit 80 (S80 ).

전술한 바와 같이 수표를 발행할 당시와 현금 지급을 요청 받은 시기에 동일한 수표를 서로 다른 스캐너로 스캔하는 경우에 발생하는데, 이 경우에는 색상의 농도 뿐만 아니라, 밝기 및 경계의 강조 여부도 다르게 나타날 수 있다.As described above, this occurs when scanning the same check at the time of issuing the check and at the time of requesting the cash payment to different scanners. In this case, not only the color density but also the brightness and boundary emphasis may be different have.

따라서 본 실시예에서 제어부(70)는 각각의 관심 영역을 정규화하고, 정규화된 픽셀 정보를 비교함으로써 보다 정확하게 각각의 관심 영역의 유사도를 판단한다.Therefore, in this embodiment, the control unit 70 determines the similarity of each ROI more accurately by normalizing each ROI and comparing the normalized pixel information.

본 실시예에 따르면, 금융기관에서 수표를 발행할 당시에 스캔한 영상과 해당 수표에 대한 현금을 지급할 당시의 스캔 영상에 대한 비교 결과를 빠르고 정확하게 제시하여 사용자가 해당 수표의 위조나 변조 여부를 용이하게 확인할 수 있도록 한다.According to this embodiment, a financial institution can quickly and accurately present a scanned image at the time of issuing a check and a comparison result of the scanned image at the time of payment of cash for the check, thereby prompting the user to easily forgive or counterfeit the check .

또한, 본 실시예는 각각의 스캔 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환하고 정규화한 결과를 비교함으로써, 수표를 서로 다른 스캐너로 스캔한 경우에 발생할 수 있는 색상의 농도 및 밝기, 해상도 등의 영향을 줄일 수 있다.
In addition, in the present embodiment, each scan image is converted into a grayscale image and compared with the normalized result, it is possible to reduce the influence of color density, brightness, resolution, and the like which may occur when a check is scanned by different scanners have.

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.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, I will understand. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the following claims.

10: 입력부
20: 영상 변환부
30: 메모리부
40: 관심 영역 추출부
50: 서브 관심 영역 추출부
60: 정렬부
70: 제어부
80: 출력부
10: Input unit
20:
30: memory unit
40: ROI extracting unit
50: Sub-interest region extracting unit
60:
70:
80: Output section

Claims (17)

수표에 대한 스캔 영상을 획득하는 단계;
상기 스캔 영상 및 상기 수표에 대응되는 기준 스캔 영상에서 관심 영역(Region Of Interest, ROI)을 각각 추출하는 단계;
상기 각각의 관심 영역을 상기 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 서브 관심 영역으로 세분화하는 단계;
상기 복수의 서브 관심 영역의 픽셀 정보에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계; 및
상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 단계
를 포함하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
Obtaining a scanned image for a check;
Extracting a region of interest (ROI) from the scan image and the reference scan image corresponding to the check, respectively;
Subdividing each of the regions of interest into a plurality of sub-ROIs of a relatively smaller size than the ROI;
Aligning the respective regions of interest based on pixel information of the plurality of sub-regions of interest; And
Comparing pixel information of each of the aligned ROIs
A method of comparing a check through an image processing including the image processing.
제 1항에 있어서,
상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상에서 관심 영역을 추출하기 전에, 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상을 그레이 스케일(Gray scale) 영상으로 각각 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
The method according to claim 1,
And converting the scan image and the reference scan image into a gray scale image before extracting the ROI from the scan image and the reference scan image, Way.
제 1항에 있어서,
상기 수표에 대한 스캔 영상을 획득한 이후에, 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상이 비교가 가능한 영상인지 판단하는 단계를 더 포함하되, 비교가 가능한 스캔 영상이 획득된 경우에 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상에서 관심 영역을 각각 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
The method according to claim 1,
Determining whether the scan image and the reference scan image are comparable images after acquiring the scan image for the check, wherein when the comparable scan image is acquired, the scan image and the reference scan image Wherein the region of interest is extracted from the region of interest.
제 1항에 있어서,
상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계는, 상기 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트(Bit) 형식의 비트열로 변환하는 단계;
상기 복수의 서브 관심 영역 각각에 대해 상기 변환된 비트열의 유사도를 판단하는 단계; 및
상기 비트열의 유사도가 가장 높은 서브 관심 영역의 위치에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of aligning each of the ROIs includes: converting each pixel information included in the plurality of sub-ROIs into a bitstream of a Bit format;
Determining a degree of similarity of the converted bit stream for each of the plurality of sub-areas of interest; And
Aligning the respective ROIs based on positions of sub-ROIs having the highest degree of similarity of the bitstreams
And comparing the checks with image processing.
제 4항에 있어서,
상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 단계에서, 상기 픽셀 정보는 상기 픽셀의 그레이 스케일(Gray scale)값을 포함하고 상기 비트열은 각각의 픽셀의 그레이 스케일값의 대소에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
5. The method of claim 4,
Characterized in that in the step of aligning each of the areas of interest, the pixel information comprises a gray scale value of the pixel and the bit stream is determined based on the magnitude of the gray scale value of each pixel A comparison method of check through image processing.
제 5항에 있어서,
상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교한 이후에, 상기 정렬된 각각의 관심 영역에 포함된 픽셀 정보의 비트열 차이를 연산하여 출력하는 단계를 더 포함하되, 상기 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상이면 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
6. The method of claim 5,
Calculating and outputting a bit stream difference of pixel information included in each of the ordered ROIs after comparing the pixel information of each aligned ROI, Highlighting the sub-area of interest and outputting the highlighted sub-area of interest.
제 6항에 있어서,
상기 정렬된 각각의 관심 영역에 포함된 픽셀 정보의 비트열 차이를 연산하여 출력하는 단계는, 상기 서브 관심 영역을 상기 서브 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 제2서브 관심 영역으로 세분화하는 단계; 및
상기 복수의 제2서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 변환한 비트열 차이를 연산하는 단계를 포함하되, 상기 복수의 제2서브 관심 영역은 서로 오버랩(Overlap)되도록 세분화되는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
The method according to claim 6,
The step of calculating and outputting the bit stream difference of the pixel information included in each of the sorted ROIs may include subdividing the ROI into a plurality of second ROIs of a relatively smaller size than the ROI ; And
And calculating a bit string difference by converting each pixel information included in the plurality of second sub-ROIs, wherein the plurality of second sub-ROIs are subdivided to overlap each other A comparison method of check through image processing.
제 1항에 있어서,
상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하기 전에, 상기 정렬된 각각의 관심 영역을 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 방법.
The method according to claim 1,
Further comprising the step of normalizing each of the sorted ROIs before comparing the pixel information of the aligned ROIs.
수표에 대한 스캔 영상 및 상기 수표에 대응되는 기준 스캔 영상에서 관심 영역(Region Of Interest, ROI)을 추출하는 관심 영역 추출부;
상기 관심 영역을 상기 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 서브 관심 영역으로 세분화하는 서브 관심 영역 추출부;
상기 복수의 서브 관심 영역의 픽셀 정보에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 정렬부; 및
상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 제어부
를 포함하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
An ROI extracting unit that extracts a region of interest (ROI) from a scan image for a check and a reference scan image corresponding to the check;
A sub-ROI extractor for subdividing the ROI into a plurality of sub-ROIs of a size relatively smaller than the ROI;
An alignment unit arranged to align the respective regions of interest based on pixel information of the plurality of sub-ROIs; And
A controller for comparing pixel information of each of the aligned ROIs,
And a control unit for comparing the check through the image processing.
제 9항에 있어서,
상기 수표에 대응되는 기준 스캔 영상이 저장된 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
10. The method of claim 9,
Further comprising a memory unit for storing a reference scan image corresponding to the check.
제 9항에 있어서,
상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상을 그레이 스케일(Gray scale) 영상으로 각각 변환하는 영상 변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
10. The method of claim 9,
Further comprising an image converting unit for converting the scan image and the reference scan image into a gray scale image, respectively.
제 9항에 있어서,
상기 스캔 영상 및 상기 기준 스캔 영상 중 적어도 하나 이상을 획득하는 입력부를 더 포함하고,
상기 입력부는 상기 스캔 영상 및 기준 스캔 영상이 비교가 가능한 영상인지 추가로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
10. The method of claim 9,
And an input unit for acquiring at least one of the scan image and the reference scan image,
Wherein the input unit further determines whether the scan image and the reference scan image are comparable images.
제 9항에 있어서,
상기 정렬부는 상기 복수의 서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 비트(Bit) 형식의 비트열로 변환하고, 상기 복수의 서브 관심 영역에 대한 상기 변환된 비트열의 유사도를 각각 판단하며, 상기 비트열의 유사도가 가장 높은 서브 관심 영역의 위치에 기초하여 상기 각각의 관심 영역을 정렬하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
10. The method of claim 9,
The arrangement unit converts each pixel information included in the plurality of sub-interest areas into a bit string in a bit format, determines similarities between the converted bit strings for the plurality of sub-ROIs, And aligning the respective regions of interest based on the positions of the sub-ROIs having the highest degree of similarity of the columns.
제 13항에 있어서,
상기 픽셀 정보는 상기 픽셀의 그레이 스케일(Gray scale)값을 포함하고, 상기 정렬부는 각각의 픽셀의 그레이 스케일값의 대소에 기초하여 상기 비트열을 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
14. The method of claim 13,
Wherein the pixel information includes a gray scale value of the pixel and the sorting unit determines the bit string based on a magnitude of a gray scale value of each pixel. Device.
제 14항에 있어서,
상기 제어부의 제어에 기초하여 상기 정렬된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교한 결과를 출력하는 출력부를 더 포함하되, 상기 제어부는 상기 픽셀 정보의 비트열 차이가 기설정된 기준 수치 이상이면 해당 서브 관심 영역을 하이라이트처리하여 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
15. The method of claim 14,
Further comprising an output unit for outputting a result of comparing pixel information of each of the sorted ROIs based on the control of the controller, wherein if the bitstream difference of the pixel information is equal to or greater than a preset reference value, Area is highlighted and output. The device for comparing checks by image processing.
제 15항에 있어서,
상기 제어부는 상기 서브 관심 영역 추출부를 통해서 상기 서브 관심 영역을 상기 서브 관심 영역보다 상대적으로 작은 크기의 복수의 제2서브 관심 영역으로 세분화하고, 상기 복수의 제2서브 관심 영역에 포함된 각각의 픽셀 정보를 변환한 비트열 차이를 비교하되, 상기 복수의 제2서브 관심 영역은 서로 오버랩되도록 세분화되는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
16. The method of claim 15,
Wherein the controller sub-divides the sub-region of interest into a plurality of second sub-regions of interest that are relatively smaller in size than the sub-region of interest through the sub-region of interest extractor, and wherein each pixel included in the plurality of second sub- Wherein the second sub-interest areas are subdivided so as to overlap with each other, wherein the plurality of second sub-areas of interest are subdivided so as to overlap each other.
제 9항에 있어서,
상기 제어부는 상기 정렬부를 통해 정렬된 각각의 관심 영역을 정규화하고, 상기 정규화된 각각의 관심 영역의 픽셀 정보를 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리를 통한 수표의 비교 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the control unit normalizes each of the ROIs aligned through the ROI and compares pixel information of each of the ROIs with the ROI.
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