KR20150008752A

KR20150008752A - 위조 카드 검출 방법

Info

Publication number: KR20150008752A
Application number: KR1020130083112A
Authority: KR
Inventors: 이중; 강태이; 변준석
Original assignee: 대한민국(관리부서:행정안전부 국립과학수사연구원장)
Priority date: 2013-07-15
Filing date: 2013-07-15
Publication date: 2015-01-23
Also published as: KR101503485B1

Abstract

본 발명은 제어부(310), 상기 제어부(310)에 연결되어 제어부(310)로부터의 제어 명령에 의하여 이미지를 디스플레이하는 표시부(350), 상기 제어부(310)에 연결되며 복수의 개별 카드 이미지와 위조 카드 검출 프로그램이 저장된 저장부(330), 상기 제어부(310)에 연결되며 사용자가 명령을 입력하는 수단이 되는 입력부(350)로 이루어진 장치에서 실행되는 위조 카드 검출 방법에 있어서; 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀에 대한 연산에 의하여 평균 영상 이미지가 생성되어 저장되는 평균 영상 추출 단계(ST-210)와, 평균 영상 이미지를 이루는 픽셀에 대한 연산에 의하여 차영상이 생성되어 저장되는 차영상 추출 단계(ST-220)로 이루어지는 자료 영상 추출 단계(ST-200)를 포함하는 위조 카드 검출 방법에 관한 것이다.

Description

위조 카드 검출 방법{A Method Of Detecting Forged Card}

본 발명은 위조 카드 검출 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카드 뒷면에 인쇄된 무늬의 패턴에 변형을 가하거나 명암을 달리하여 사기 도박에 사용되는 카드가 식별되는 위조 카드 검출 방법에 관한 것이다.

카드는 종이나 PVC로 제조되며, 전면부에 숫자, 잭, 퀸 또는 잭의 도안과 함께 스페이드, 클로버, 다이어몬드 또는 하트가 인쇄되어 있고, 후면에는 기하학적 문양이 인쇄되어 있다.

이하의 설명에서 숫자 2∼10, 'J', 'Q', 'K' 또는 'A' 문자(이하에서 숫자(2∼10), 문자(J, Q, K, A)를 포함하여 '기호'라고 한다) 중의 어느 하나가 인쇄되고 이와 함께 스페이드, 클로버, 다이아몬드 또는 하트 모양(이하에서 스페이드, 클로버, 다이아몬드, 하트 문양을 '카드 문양'이라고 한다)이 인쇄되는 면을 '전면'라고 하고, 동일한 형태의 문양이 인쇄되는 면을 '후면'이라고 한다. 이하에서 후면에 동일한 형태로 인쇄되는 문양을 '후면 문양'이라고 한다.

하나의 카드 전면에는 기호 중 어느 하나가 인쇄되고, 이와 함께 카드 문양 중 한 종류가 인쇄된다. 기호 중 숫자 2∼10 중 어느 하나가 인쇄되는 경우에 스페이드, 클로버, 다이어몬드 또는 하트 문양과 같은 카드 문양은 숫자와 일치된 개수가 인쇄되며, 기호 중 'A'가 인쇄되는 경우에는 크기가 큰 형태의 스페이드, 클로버, 다이어몬드 또는 하트 문양이 한 개 인쇄된다. 그리고 'J', 'Q' 또는 'K'가 인쇄되는 경우 왕이나 여왕 모양의 문양이 함께 인쇄된다. 카드는 스페이드, 클로버, 다이아몬드, 하트 문양이 위와 같이 인쇄된 각각의 13장으로, 52장의 카드가 한 벌의 카드를 이룬다.

52장의 카드의 후면에는 동일한 형태의 문양이 인쇄된다. 후면에 동일한 형태의 문양이 인쇄되어야 사용시 상대방이 카드를 구별할 수 없기 때문이다.

도 1은 카트를 제조하는 공정의 예를 설명하기 위하여 도시한 순서도이며, 도 2는 후면 문양이 위조된 카드의 일부를 나타낸 사진이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 카드는 일반적으로 롤 형태로 감겨져 있는 백색의 PVC 재질의 시트상 원단을 풀어 공급하면서 전면에 숫자나 문자를 인쇄하는 전면 인쇄공정(ST-10)과, 후면에 동일한 문양을 인쇄하는 후면 인쇄공정(ST-10)과, UV 코팅공정(ST-10)과, 인쇄된 후 개별 카드로 절단하는 절단공정(ST-10)으로 이루어진다. 상기에서 전면 인쇄공정(제1 공정)과 후면 인쇄공정(제2 공정)은 동시에 진행되기도 하며, 후면의 문양을 먼저 인쇄하고 전면을 인쇄하기도 한다. UV 코팅공정(제3 공정)은 인쇄가 완료된 카드의 전, 후면에 UV코팅 처리(Ultra Violet Coating)를 함으로써 카드의 손상을 방지하고 품질을 향상시키는 공정이다.

후면 인쇄공정(제2 공정)에서 인쇄할 때, 카드의 후면은 동일한 문양이 인쇄되어야 하나, 현재 사기도박에서 사용되는 카드는 제조할 때 카드 후면에 인쇄되는 문양의 일부의 명암이나 형태를 카드별로 다르게 하거나, 문양의 패턴에 미세한 변형을 가하여 제조 사용하였다. 또는 동일한 형태로 인쇄된 후면 문양에 명암 등의 변형을 가하여 사용하였다.

도 2에 도시한 바와 같이, 반복되는 문양의 패턴에서 일부분의 명암을 다른 부분보다 밝게 인쇄(또는 인쇄 후 변형)되도록 하여 사기 도박에 이용하였다. 도 2에서 'A'와 'B'로 표시한 부분인 가로와 세로의 두 번째 패턴의 명암이 다른 패턴보다 상대적으로 더 밝다. 사기 도박에서는 이렇게 반복되는 패턴에서 명암이 밝은 패턴이 가로, 세로에서 각각 몇 번째 인가를 식별함으로써 상대방 카드의 무늬(스페이드, 클로버, 다이아몬드, 하트)와 숫자(A, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, J, Q, K)를 판단하였다. 도 2에서와 같이 가로로 두 번째 문양의 명암이 밝으면 클로버이고, 세로로 두 번째 문양이 밝으면 숫자 '2'로서 도 2에 도시한 카드는 클로버 '2'인 카드가 된다.

기존의 수사과정에서는 이러한 사기 도박용 카드를 식별하기 위해서는 사람의 수작업으로 일일이 카드 뒷면을 확대 관찰하여 사기 여부를 감정해야 했다. 이러한 감정방법은 인력과 시간이 들고 수사현장에서 즉시 위조 여부를 판단하기에 어렵기 때문에 보다 정확하고 신속한 감정방법이 요구되었다.

대한민국 특허공개 제10-2007-0113167호 공개특허공보

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 도박 현장에서 즉시 카드의 위조 여부를 식별할 수 있는 자료(근거)를 제공할 수 있는 위조 카드 검출 방법를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 위하여 본 발명은 제어부, 상기 제어부에 연결되어 제어부로부터의 제어 명령에 의하여 이미지를 디스플레이하는 표시부, 상기 제어부에 연결되며 복수의 개별 카드 이미지와 위조 카드 검출 프로그램이 저장된 저장부, 상기 제어부에 연결되며 사용자가 명령을 입력하는 수단이 되는 입력부로 이루어진 장치에서 실행되는 위조 카드 검출 방법에 있어서; 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀에 대한 연산에 의하여 평균 영상 이미지가 생성되어 저장되는 평균 영상 추출 단계와, 평균 영상 이미지를 이루는 픽셀에 대한 연산에 의하여 차영상이 생성되어 저장되는 차영상 추출 단계로 이루어지는 자료 영상 추출 단계를 포함하는 위조 카드 검출 방법을 제공한다.

상기에서, 평균 영상 추출 단계는 복수의 개별 카드 이미지에서 카드 문양이 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 카드문양별 평균 영상이 생성되어 저장되는 무늬별 평균 영상 추출 단계와; 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 평균 영상 추출 단계는 복수의 개별 카드 이미지에서 기호가 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 숫자별 평균 영상이 생성되어 저장되는 숫자별 평균 영상 추출 단계와; 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 평균 영상 추출 단계는 복수의 개별 카드 이미지에서 카드 문양이 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 카드문양별 평균 영상이 생성되어 저장되는 무늬별 평균 영상 추출 단계와; 복수의 개별 카드 이미지에서 기호가 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 숫자별 평균 영상이 생성되어 저장되는 숫자별 평균 영상 추출 단계와; 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 차영상 추출 단계는 무늬별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제1 차영상이 생성되어 저장되는 제1 차영상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 차영상 추출 단계는 숫자별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제2 차영상이 생성되어 저장되는 제2 차영상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 차영상 추출 단계는 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제3 차영상이 생성되어 저장되는 제3 차영상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 차영상 추출 단계는 무늬별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제1 차영상이 생성되어 저장되는 제1 차영상 추출 단계와; 숫자별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제2 차영상이 생성되어 저장되는 제2 차영상 추출 단계와; 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제3 차영상이 생성되어 저장되는 제3 차영상 추출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 자료 영상 추출 단계 전에 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 위치에서 동일한 부분을 나타내는 픽셀을 동일한 픽셀 위치가 되도록 하는 전처리 단계를 더 포함하고; 상기 전처리 단계는 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 색상 값을 0 또는 255로 변환시키는 이진화 단계, 카드 영역의 테두리를 이루는 픽셀들의 좌표값이 추출되어 저장되는 테두리 픽셀 추출 단계, 카드 영역의 테두리의 꼭지점을 이루는 픽셀들의 좌표값이 추출되어 저장되는 꼭지점 픽셀 추출 단계, 변환 단계로 이루어지며; 상기 변환 단계는 복수의 개별 카드 이미지 중 어느 하나의 개별 카드 이미지가 기준 개별 카드 이미지로 선택되고 나머지 개별 카드 이미지에 대하여 아래 식에 따른 연산에 의하여 나머지 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀 위치가 기준 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀 위치로 이동되는 것을 특징으로 한다.

,

위 식에서 (xk, yk)는 기준 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 좌표값이고, (uk, vk)는 나머지 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 좌표값임.

상기에서, 테두리 픽셀 추출 단계에서는 y 좌표값 1을 가지는 픽셀에 대하여 x 좌표값 1인 픽셀부터 x 좌표값이 xmax인 픽셀 들 중에서 그레이스케일이 0인 픽셀들이 추출되고, 이중 각 y 좌표값에 대하여 x 좌표값이 최소인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)와 x 좌표값이 최대인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장되며, y 좌표값이 1씩 증가되어 ymax까지 추출되고 비교 연산되어 각 y 좌표값에 대하여 그레이스케일이 0인 픽셀 중 한 x 좌표값이 최소인 픽셀의 위치와 x 좌표값이 최대인 픽셀의 위치가 저장부에 저장되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 꼭지점 픽셀 추출 단계에서는 저장부에 저장된 복수의 픽셀 위치(x 좌표값, y 좌표값)들에 대하여 x 좌표값과 y 좌표값이 비교 연산되어 최대 x 좌표값과 최소 x 좌표값, 그리고 최대 y 좌표값과 최소 y 좌표값을 가지는 픽셀의 위치가 추출되어 저장부에 저장되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 자료 영상 추출 단계 후에 차영상에서 노이즈가 제거되는 노이즈 제거 단계가 더 포함되며; 상기 노이즈 제거 단계에서 가로 세로 픽셀 수가 N(여기서 N은 3, 5 또는 7임)인 정사각형의 마스크 영역이 설정되며, 마스크 영역을 이루는 픽셀의 색상 값인 그레이스케일의 합(제1 기준값)이 연산되어 저장되고, 마스크 영역을 이루는 픽셀의 수에 255를 곱한 값(제2 기준값)이 연산되어 저장되고, 제1 기준값을 제2 기준값으로 나눈 값(제3 기준값)이 연산되어 저장되며, 제3 기준값이 임계값보다 크면 마스크 영역을 이루는 중심 픽셀의 그레이스케일이 255로 변환되어 저장되고 임계값보다 크면 마스크 영역을 이루는 중심 픽셀의 그레이스케일이 0으로 변환되어 저장되며; 마스크 영역은 x 좌표값 또는 y 좌표값이 1씩 증가되어 설정되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 임계값은 0.3인 것을 특징으로 한다.

상기에서, 무늬별로 연산된 제1 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 연산되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 숫자별로 연산된 제2 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 연산되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 개별 카드 이미지에 대한 제3 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 연산되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 무늬별로 연산된 제1 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들과, 숫자별로 연산된 제2 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들과, 개별 카드 이미지에 대한 제3 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 각각 연산되는 것을 특징으로 한다.

본 발명 위조 카드 검출 방법에 의하면, 촬영되어 저장된 카드 후면 문양 이미지로부터 간단하게 후면 문양의 동일성 여부를 판단할 수 있는 자료를 제공할 수 있으며, 사기 도박용을 변형 인쇄되었는지에 대한 판단 자료를 제공할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 카드 제조 공정을 설명하기 위한 순서도이며,
도 2는 위조된 카드의 후면 이미지의 일부를 도시한 것이며,
도 3은 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법 프로그램이 수행되는 장치를 도시한 개략적인 구조도이며,
도 4은 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법을 이루는 과정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며,
도 5 및 도 6은 카드의 후면 이미지에서 외곽 픽셀이 추출되는 과정을 설명하기 위하여 도시한 개략적인 후면 이미지이며,
도 7은 본 발명 위조 카드 검출 방법을 이루는 전처리 공정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며,
도 8은 본 발명 위조 카드 검출 방법을 이루는 평균 영상 추출 공정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며,
도 9는 본 발명 위조 카드 검출 방법을 이루는 차 영상 추출 공정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며,
도 10은 차 영상 추출 공정을 설명하기 위하여 도시한 픽셀의 개략도이며,
도 11은 추출된 차 영상을 설명하기 위하여 예시한 사진이며,
도 12는 추출된 차 영상의 편집 과정을 설명하기 위하여 도시한 개략적인 픽셀 예시도이며,
도 13은 노이즈 제거 전 후의 차영상의 예를 비교 도시한 것이다.

이하에서 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법 및 위조 카드 검출 방법 프로그램이 수행되는 장치에 대하여 상세하게 설명한다.

도 3은 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법 프로그램이 수행되는 장치를 도시한 개략적인 구조도이며, 도 4은 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법을 이루는 과정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며, 도 5 및 도 6은 카드의 후면 이미지에서 외곽 픽셀이 추출되는 과정을 설명하기 위하여 도시한 개략적인 후면 이미지이며, 도 7은 본 발명 위조 카드 검출 방법을 이루는 전처리 공정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며, 도 8은 본 발명 위조 카드 검출 방법을 이루는 평균 영상 추출 공정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며, 도 9는 본 발명 위조 카드 검출 방법을 이루는 차 영상 추출 공정을 설명하기 위하여 도시한 순서도이며, 도 10은 차 영상 추출 공정을 설명하기 위하여 도시한 픽셀의 개략도이며, 도 11은 추출된 차 영상을 설명하기 위하여 예시한 사진이며, 도 12는 추출된 차 영상의 편집 과정을 설명하기 위하여 도시한 개략적인 픽셀 예시도이며, 도 13은 노이즈 제거 전 후의 차영상의 예를 비교 도시한 것이다.

본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법이 수행되는 프로그램이 로딩된 장치(300)는 도 3에 도시된 바와 같이 제어부(310)와, 상기 제어부(310)에 연결되는 촬영부(320)와, 상기 제어부(310)에 연결되며 촬영부(320)에서 촬영된 이미지가 저장되는 저장부(330)와, 상기 저장부(330)에 저장된 촬영된 이미지나 촬영부(320)의 렌즈를 통해서 입력되는 촬영될 이미지가 디스플레이되는 표시부(360)와, 상기 제어부(310)에 연결되어 동작에 필요한 전원의 공급원이 되는 전원부(340)와, 사용자의 입력 신호가 입력되는 입력부(350)로 이루어진다.

상기 저장부(330)에는 이하에서 설명하는 위조 카드 검출 방법이 수행되는 프로그램이 저장되어, 위조 카드 검출 방법 프로그램은 제어부를 통하여 동작된다. 상기 저장부(330)에는 위조 카드 검출 방법 프로그램이 수행되어 생성되는 평균 영상 및 차 영상도 저장된다.

상기 표시부(360)는 터치 스크린으로 이루어질 수 있으며, 입력부(350)는 활성화된 터치 스크린일 수 있다. 활성화된 터치 스크린의 특정 영역을 터치하면 터치 신호와 터치 영역에 대한 정보가 제어부(310)로 전달되고, 제어부(310)로부터 제어신호가 각 구성으로 출력되어 동작이 이루어진다.

도 3에는 도시하지 않았으나, 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법이 수행되는 프로그램이 로딩되어 작동되는 장치(300)는 형태를 이루는 본체를 구비하여, 상기 제어부(310), 촬영부(320), 표시부(360), 입력부(350), 저장부(330)는 본체에 구비된다. 상기 저장부(330)는 SD카드나 외장 메모리로 구성하는 것도 가능하다.

이하에서 상기 저장부에 저장되어 제어부를 통하여 수행되는 프로그램인 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법에 대하여 설명한다.

본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법(프로그램)은 촬영부(320)에서 촬영된 카드 후면 이미지를 처리하여 카드의 후면이 위조된 카드인지 여부를 판단할 수 있는 자료를 제공하는 것으로 프로그램으로 코딩되어 저장부(330)에 저장되며 제어부(310)로부터의 제어 명령에 의하여 수행된다. 촬영부(320)에서 촬영된 이미지 뿐만이 아니라, 별도의 카메라나 다른 스마트폰과 같은 촬영부를 가지는 장치에서 촬영되어 유무선 인터페이스 수단을 통하여 전송되어 저장부(330)에 저장된 카드 후면 이미지에 대해서도 후면이 위조된 카드인지 여부를 판단할 수 있는 자료를 제공하는 것이 가능하다.

본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법(프로그램)은 도 4에 도시된 바와 같이 자료 영상 추출 단계(ST-200)로 이루어지며, 이에 더하여 전처리 단계(ST-100)와 노이즈 제거 단계(ST-300)를 더 포함할 수 있다.

상기 자료 영상 추출 단계(ST-200)는 촬영되어 저장된 복수의 카드 후면 이미지(이하에서 각각의 카드 후면 이미지를 '개별 카드 이미지'라고 한다)의 픽셀 정보가 연산되어 평균 영상(이미지)가 추출되는 단계(평균 영상 추출 단계, ST-210)와, 평균 영상 이미지의 픽셀 정보와 각 개별 카드 이미지의 픽셀 정보가 연산되어 차 영상(이미지)가 추출되는 단계(차 영상 추출 단계, ST-220)로 이루어진다.

카드 문양(스페이드, 클로버, 다이아몬드, 하트)과 기호(숫자(2∼10), 문자(J, Q, K, A))에 따라 각 카드에 대한 후면 이미지인 개별 카드 이미지가 복수개 마련된다. 도박 현장 등에서 수거된 카드의 개별 카드 이미지가 마련되므로 한 벌의 카드가 모두 수거된 경우 52개의 개별 카드 이미지가 마련된다. 개별 카드 이미지는 반드시 52개가 마련되어야만 하는 것은 아니며, 수거된 카드 숫자만큼의 복수의 개별 카드 이미지가 마련된다. 개별 카드 이미지는 카메라나 스마트폰과 같은 촬영 장치를 구비한 기구를 통해서 카드의 후면이 촬영 저장됨으로써 마련된다.

개별 카드 이미지의 촬영 저장 시 전면에 인쇄된 카드 문양이나 기호가 식별되도록 파일 이름을 지정하여 저장되도록 하는 것이 바람직하다. 예를 들면 스페이드 A인 경우 'SA'로, 스페이드 2인 경우 'S2'로, 스페이드 3인 경우 'S3'으로 저장되도록 파일 이름을 부여한다. 그리고 하트 A인 경우에는 'HA'로 파일 이름을 부여할 수 있다. 이와 같은 방법을 카드 문양이나 기호에 맞추어 서로 구별되도록 각각의 개별 카드 이미지가 저장될 수 있다.

개별 카드 이미지가 저장부에 저장되면, 각 개별 카드 이미지의 픽셀 정보가 연산되어 평균 영상이 추출된다(평균 영상 추출 단계, ST-210). 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀은 픽셀의 위치 정보와 색상 정보를 가진다. 평균 영상 추출 단계(ST-210) 전에, 연산량을 감소시키기 위하여 개별 카드 이미지가 칼라 이미지인 경우 흑백 이미지로 변환되는 단계(이미지 변환 단계)가 더 포함될 수 있다.

칼라 이미지가 흑백 이미지로 변환되는 이미지 변환 단계에서 칼라인 개별 카드 이미지를 이루는 각 픽셀의 RGB값(픽셀의 색상 정보)으로부터 예를 들면 아래의 연산식에 의하여 변환될 수 있다.

위 식에서 L은 흑백 변환 후 해당 픽셀의 그레이스케일을 나타낸다.

평균 영상 추출 단계(ST-210)에서는 도 8에 도시된 바와 같이, 수거된 카드에 있어서 카드 문양인 무늬별 평균 영상이 마련되고(무늬별 평균 영상 추출 단계, ST-211), 기호별 평균 영상이 마련되고(숫자별 영상 추출 단계, ST-213), 수거된 카드 전체에 대한 전체 평균 영상이 마련된다(전체 평균 영상 추출 단계, ST-215).

무늬별 평균 영상 추출 단계(ST-211)에서는 촬영되어 저장된 복수의 개별 이미지가 카드 문양(스페이드, 클로버, 다이아몬드, 하트)에 따라 프로그램 실행에 의하여 호출(선택)되고, 호출된 복수의 개별 카드 이미지로부터 각 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 위치(x, y 픽셀 좌표)에 대한 색상 정보(색상 값)가 연산되어 무늬별 평균 영상 이미지가 마련된다. 개별 카드 이미지가 저장될 때 파일 이름 지정시 스페이드 문양의 카드는 'S'로, 클로버 문양의 카드는 'C'로, 다이아몬드 문양의 카드는 'D'로, 하트 문양의 카드는 'H'로 분류되어 저장될 수 있으므로, 분류되어 저장된 개별 카드 이미지가 파일 이름에 따라 분류되어 카드 문양별로 호출되고, 호출된 각 문양별로 개별 카드 이미지로부터 픽셀의 위치 정보에 따른 색상 정보(색상 값)가 연산된다.

본 발명에 따르는 장치의 입력부를 통해서 저장부에 저장되어 있는 복수의 개별 카드 이미지 중에서 카드 문양이 같은 복수의 개별 카드 이미지가 장치 사용자에 의하여 선택되고 연산 명령이 입력되면, 선택된 개별 카드 이미지의 픽셀의 위치 정보에 따른 색상 정보(색상 값)가 연산되어 각 카드 문양의 무늬별 평균 영상이 마련된다(ST-211).

카드 문양이 같은 N개의 개별 카드 이미지의 동일한 위치의 N개 픽셀의 색상 값의 합이 N으로 나누어져 해당 위치의 픽셀의 평균 색상 값이 마련된다. 52장의 카드가 모두 수거되면 각 카드 문양에 대한 N은 13이 된다. 위와 같은 방식으로 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 각 위치의 픽셀들에 대하여 픽셀의 색상 값이 연산되어 각 픽셀 위치에 대한 평균 색상 값이 마련되고 평균 색상 값은 각 위치와 함께 저장부에 저장된다. 따라서 4개의 무늬별 평균 영상(이미지)가 마련되어 저장부에 저장된다.

개별 카드 이미지가 칼라 이미지인 경우 위와 같은 과정을 거쳐, 칼라인 4개의 무늬별 평균 영상(이미지)이 마련된다. 칼라 이미지인 경우 색상 값은 R, G, B값을 가지므로 평균 영상은 R, G, B값에 대하여 각각 연산되어 마련된다. 칼라의 평균 이미지 정보로부터 위에 예를 들어 기재한 수학식 1에 따라 연산되어 흑백의 평균 이미지가 마련될 수 있다.

숫자별 평균 영상 추출 단계(ST-213)에서는 촬영되어 저장된 복수의 개별 이미지가 기호(숫자(2∼10), 문자(J, K, Q, A))에 따라 프로그램 실행에 의하여 호출(선택)되고, 호출된 복수의 개별 카드 이미지로부터 각 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 위치에 따른 색상 정보(색상 값)가 연산되어 기호별 평균 영상 이미지가 마련된다. 개별 카드 이미지가 저장될 때 파일 이름 지정시 스페이드 문양이며 숫자 2인 'S2'로, 숫자 3인 카드는 'S3'으로, 그리고 계속해서 문자 'A'인 카드는 'SA'로 파일 이름을 지정하여 저장할 수 있으며, 나머지 문자나 숫자도 이와 같은 방식으로 파일 이름이 부여되어 저장될 수 있다. 그리고 나머지 기호에 대해서도 통일성 있는 파일 이름이 부여되어 저장될 수 있다. 카드 문양 및 기호에 따라 분류되어 저장된 개별 카드 이미지가 파일 이름에 따라 호출되고, 호출된 개별 카드 이미지로부터 픽셀의 위치 정보에 따른 색상 정보가 연산된다.

본 발명에 따르는 장치의 입력부를 통해서 저장부에 저장되어 있는 복수의 개별 카드 이미지 중에서 기호가 같은 복수의 개별 카드 이미지가 선택되면 선택된 개별 카드 이미지의 픽셀의 위치 정보에 따른 색상 정보(색상 값)가 연산되어 각 기호에 대한 숫자별 평균 영상이 마련될 수도 있다.

기호(숫자나 문자)가 같은 M개의 개별 카드 이미지의 동일한 위치의 각각의 픽셀의 색상 값의 합이 M으로 나누어져 해당 위치의 픽셀의 평균 색상 값이 마련된다. 52장의 카드가 모두 수거되면 각 기호에 대한 M은 4가 된다. 위와 같은 방식으로 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 각 위치의 픽셀들에 대하여 픽셀의 색상 값이 연산되어 각 픽셀 위치에 대한 평균 색상 값이 마련되고 평균 색상 정보는 각 픽셀의 위치와 함께 저장부에 저장된다. 따라서 13개의 숫자별 평균 영상(이미지)가 마련되어 저장부에 저장된다(ST-213).

개별 카드 이미지가 칼라 이미지인 경우 위와 같은 과정을 거쳐, 칼라인 13개의 숫자별 평균 영상(이미지)이 마련된다. 칼라 이미지인 경우 색상 정보는 R, G, B값을 가지므로 평균 영상은 R, G, B에 대하여 각각 연산되어 마련된다. 칼라 평균 이미지 정보로부터 위에 예를 들어 기재한 수학식 1에 따라 연산되어 흑백의 평균 이미지가 마련될 수 있다.

전체 평균 영상 추출 단계(ST-215)에서는 촬영되어 저장된 전체 복수의 개별 이미지에서 각 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 위치에 대한 색상 정보(색상값)가 연산되어 전체 평균 영상 이미지가 마련된다. 촬영되어 저장되거나 다른 촬영 기구에 의하여 촬영되고 전송되어 저장부(330)에 저장된 카드들의 전체 개별 이미지가 각각 호출되고, 호출된 개별 카드 이미지로부터 픽셀의 위치 정보에 따른 색상 정보가 연산되며, 연산된 위치에 따른 색상값이 저장부(330)에 저장된다.

본 발명에 따르는 장치의 입력부를 통해서 저장부에 저장되어 있는 복수의 개별 카드 이미지가 선택되면 선택된 개별 카드 이미지의 픽셀의 위치 정보에 따른 색상 정보(색상 값)가 연산되고 저장부(330)에 저장되어 전체 평균 영상이 마련된다(ST-213).

전체 개별 카드 이미지에서 동일한 위치의 각각의 픽셀의 색상 값의 합이 전체 카드 숫자로 나누어져 해당 위치의 픽셀의 평균 색상 값이 마련된다. 52장의 카드가 모두 수거되면 52장에 대한 개별 카드 이미지의 동일한 위치의 픽셀의 색상값의 합이 연산되고, 연산된 픽셀의 색상 값의 합이 개별 카드 이미지의 숫자인 52로 나누어져 연산된다. 위와 같은 방식으로 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 각 위치의 픽셀들에 대하여 픽셀의 색상 값이 연산되어 각 픽셀 위치에 대한 평균 색상 값이 마련되고 평균 색상 정보는 각 픽셀의 위치와 함께 저장부에 저장된다. 따라서 1개의 전체 평균 영상(이미지)이 마련되어 저장부에 저장된다(ST-215).

개별 카드 이미지가 칼라 이미지인 경우 위와 같은 과정을 거쳐, 칼라인 1개의 전체 평균 영상(이미지)이 마련된다. 칼라 이미지인 경우 색상 정보는 R, G, B값을 가지므로 평균 영상은 R, G, B에 대하여 각각 연산되어 마련된다. 칼라 평균 이미지 정보로부터 위에 예를 들어 기재한 수학식 1에 따라 연산되어 흑백의 평균 이미지가 마련될 수 있다.

제어부(310)에 의한 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법이 실행되는 프로그램의 작동에 의하여 차영상 추출 단계(ST-220)에서는 평균 영상에 대한 픽셀 정보(색상 값)이 연산되며, 제1 차영상 추출단계(ST-221), 제2 차영상 추출단계(ST-223), 제3 차영상 추출단계(ST-225)를 포함한다.

제1 차영상 추출단계에서는 전체 평균 영상 추출 단계에서 연산되어 저장된 전체 평균 영상(이미지)와 무늬별 평균 영상 추출 단계(ST-211)에서 연산되어 저장된 4개의 무늬별 평균 영상(이미지)의 픽셀 값들에 대하여 각각 연산되어, 제1 차영상이 마련되어 저장부(330)에 저장된다.

도 10을 참조하여 설명하면, 전체 평균 영상(이미지)(210)를 이루는 픽셀의 위치에 따른 픽셀 정보(색상 값)과 무늬별 평균 영상(이미지)(220)를 이루는 픽셀의 위치에 따른 픽셀 정보(색상 값)의 차이의 절대값이 연산된다.

위 수학식 2에 따라 전체 평균 영상(이미지)(210)를 이루는 픽셀과 무늬별 평균 영상(이미지)(220)를 이루는 픽셀에서 같은 위치의 픽셀의 색상 값의 차이(절대값)가 연산되어 그 픽셀 위치와 함께 저장된다. 위와 같은 방법으로 모든 픽셀에 대하여 연산되어 픽셀 위치와 함께 픽셀 위치에 따른 연산된 값을 픽셀의 색상값으로 가지는 제1 차영상(230)이 마련되어 저장부(330)에 저장된다(ST-221).

무늬별 평균 영상(이미지)(220)는 4개의 각 카드 문양에 대하여 연산되어 저장되므로, 제1 차영상(230)은 4개의 각 문양에 대하여 4개의 이미지가 저장된다.

제1 차영상(230)이 마련되는 방법과 같이, 전체 평균 영상(이미지)(210)를 이루는 픽셀의 위치에 따른 픽셀 정보(색상 값)과 숫자별 평균 영상(이미지)를 이루는 픽셀의 위치에 따른 픽셀 정보(색상 값)의 차이의 절대값이 연산되고, 모든 픽셀에 대하여 연산되어 픽셀 위치와 함께 픽셀 위치에 따른 연산된 값을 픽셀의 색상값으로 가지는 제2 차영상이 마련되어 저장부(330)에 저장된다(ST-223).

숫자별 평균 영상(이미지)는 13개의 각 기호 대하여 연산되어 저장되므로, 제2 차영상은 13개의 기호에 대하여 13개의 이미지로 저장된다.

제어부(310)의 제어 명령에 의하여 본 발명에 따르는 위조 카드 검출 방법이 실행되는 프로그램에 의하여 제1 차영상 추출 단계(ST-221)에서 카드 문양에 따라 4개의 제1 차영상이 추출되어 저장부(330)에 저장되고, 제2 차영상 추출 단계(ST-223)에서 기호에 따라 13개의 제2 차영상이 추출되어 저장부(330)에 저장된다.

도 11은 제1 차영상을 예시적으로 설명하기 위하여 도시한 것으로, 도 11에 도시된 바와 같이, 전체 평균 영상(이미지)(210)의 픽셀 정보(색상 값)과 무늬별 평균 영상(이미지)(220)를 이루는 픽셀 정보(색상 값)의 차이 값(절대 값)이 동일 위치 픽셀에 대하여 연산되고, 모든 픽셀에 대한 연산된 픽셀 정보(색상 값)가 픽셀 위치와 함께 저장되며, 저장된 각 픽셀 위치의 픽셀 정보(색상 값)에 따라 제어부(310)에 의하여 표시부(360)에 디스플레이된 다이아몬드 카드 문양에 대한 제1 차영상(230)을 도시한 것이다.

도 11에 도시된 바와 같이 육안으로 전체 평균 이미지(210)와 다이아몬드에 대하여 연산된 다이아몬드 카드 문양 평균 이미지(220) 사이의 차이점은 육안으로 용이하게 식별되지 않으나, 연산되어 추출되며 표시부(360)에 디스플레이되는 다이아몬드에 대한 제1 차영상(230)은 전체 바탕이 검정색(L=0)이고 좌측 하부와 우측 상부 부근에 백색(L=255) 색상 값을 가지는 하나 이상의 픽셀이 점으로 나타나게 되는 바와 같이 제1 차영상(230)으로부터 위조 카드인지 여부를 용이하게 판단할 수 있게 된다. 마찬가지로 위조 카드인 경우 제2 차영상도 전체 바탕이 검정색(L=0)이고 백색(L=255) 색상 값을 가지는 하나 이상의 픽셀이 점으로 나타나게 되는 것을 확인할 수 있었다.

제1 차영상(230)이나 제2 차영상이 마련되는 방법과 같이, 전체 평균 영상(이미지)(210)를 이루는 픽셀의 위치에 따른 픽셀 정보(색상 값)과 수거된 카드의 각 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 위치에 따른 픽셀 정보(색상 값)의 차이의 절대값이 연산되고, 모든 픽셀에 대하여 연산되어 픽셀 위치와 함께 픽셀 위치에 따른 연산된 값을 픽셀의 색상 값으로 가지는 제3 차영상이 마련되어 저장부(330)에 저장된다(ST-225). 한벌의 카드가 모두 수거되는 경우, 개별 카드 이미지는 52개가 되므로 제3 차영상은 52개의 이미지가 저장되고, 입력부(350)를 통하여 사용자가 선택하여 표시부(360)에 디스플레이될 수 있다.

위에서 설명한 제1 차영상(이미지), 제2 차영상(이미지) 및 제3 차영상 이미지는 위에서 설명한 바와 같이 카드 문양에 따라 그리고 기호에 따라 통일성 있게 저장된다.

예를 들어, 다이아몬드 제1 차영상(이미지)는 'DD'로, 크로바 제1 차영상(이미지)는 'CD'로, 스페이드 제1 차영상(이미지)는 'SD'로, 하트 제1 차영상(이미지)는 'HD'로 저장될 수 있다. 그리고 기호 2에 대한 제2 차영상(이미지)는 '2D'로, 기호 3에 대한 제2 차영상(이미지)는 '3D'로, 계속해서 기호 K에 대한 제2 차영상(이미지)는 'KD'로 저장될 수 있다. 프로그램의 실행에 의하여 각 제1 차영상(이미지) 및 제2 차영상(이미지)가 생성된 후 사용자에게 파일 이름을 지정하게 할 수도 있고 위와 같은 방법으로 자동으로 파일 이름이 지정되도록 하는 것도 가능하다.

가로를 기호 순으로 순서에 따라, 세로를 카드 문양에 따라 카드가 배열되어 제3 차영상이 표시부(360)에 디스플레이되도록 하여, 사용자가 나열된 카드의 제3 차영상의 규칙을 관찰할 수 있도록 하는 것도 가능하다.

수거된 카드를 촬영할 때 수거 현장에서 촬영하는 경우나, 카드의 촬영 위치와 카드와 카메라와 같은 촬영수단과의 거리를 일정하게 유지할 수 없는 경우에는 촬영된 개별 카드 이미지에서 카드 부분의 크기와 위치가 복수의 개별 카드 이미지에서 동일하게 유지되지 않게 된다.

따라서, 자료 영상 추출 단계(ST-200)에서 연산되는 개별 카드 이미지 사이에서 동일한 부분을 나타내는 픽셀 위치가 일치되지 않게 되므로, 자료 영상 추출 단계(ST-200) 전에 동일한 부분을 나타내는 픽셀의 위치가 서로 일치되도록 하는 전처리 단계(ST-100)가 필요하게 된다.

자료 영상 추출 단계(ST-200) 전에 실행되는 전처리 단계(ST-100)는 도 8에 도시된 바와 같이 이진화 단계(ST-110), 테두리 픽셀 추출 단계(ST-120), 꼭지점 픽셀 추출 단계(ST-130), 변환 단계(ST-140)로 이루어진다.

상기 전처리 단계(ST-100)와, 전처리 단계(ST-100)를 이루는 단계들은 본 발명 위조 카드 검출 방법이 실행되는 프로그램을 이룬다.

이진화 단계(ST-110)는 수거되고 촬영부(320)에서 촬영되어 저장부(330)에 저장된 개별 카드 이미지를 이진화하는 단계이다. 이진화는 개별 카드 이미지에서 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 색상 값인 그레이스케일(L)을 0 또는 255로 바꾸는 것으로, 간단하게 중심값인 128을 임계값으로 하여 픽셀의 그레이스케일(L)이 128 이상이면 그레이스케일(L)이 255가 되고, 128보다 작으면 0이 되도록 하여 모든 픽셀에 대한 색상 값이 변환되어 저장부(330)에 저장된다.

그리고 Otsu's Method(Otsu 알고리즘)를 채택하여 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀들의 그레이스케일(L)에 대한 히스토그램이 연산되고, 쌍봉형 히스토그램의 중간 변곡점이 임계값으로 선정되어 픽셀의 그레이스케일(L)이 이 임계값보다 크면 당해 픽셀의 그레이스케일이 255가 되도록 하고, 임계값 이하이면 0이 되도록 하여 모든 픽셀에 대한 그레이스케일이 변환되어 저장부(330)에 저장된다.

수거된 카드에 대한 개별 카드 이미지에 대한 이진화가 수행되어 각 개별 카드 이미지가 이진화된 개별 카드 이미지로 저장부(330)에 저장되면, 이진화된 각 개별 카드 이미지를 이루는 테두리 픽셀이 추출되어 저장부(330)에 저장된다(ST-120).

도 5는 수거되고 촬영되어 이진화된 개별 카드 이미지(110)를 도식적으로 도시한 것이다. 복수의 사각형은 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀을 나타내며, 빗금친 픽셀은 그레이스케일(L)이 0인 픽셀을, 흰색 픽셀은 그레이스케일이 255인 픽셀을 나타낸다. 그리고 설명의 편의를 위하여 가로축을 x축으로, 세로축을 y축으로 하여 설명한다. 촬영되어 저장된 카드 후면 이미지인 개별 카드 이미지에서 카드 부분의 경계가 되는 테두리 픽셀이 추출된다.

도 5 및 도 6을 참조하면, y 좌표값 1을 가지는 픽셀에 대하여 x 좌표값 1인 픽셀부터 x 좌표값이 10인 10개의 픽셀 들 중에서 그레이스케일이 0인 픽셀들이 추출되고, 이중 각 y 좌표값에 대하여 x 좌표값이 최소인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)와 x 좌표값이 최대인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장된다. 위와 같은 과정을 따라 y 좌표값이 1씩 증가되어 9까지 추출되고 비교 연산되어 각 y 좌표값에 대하여 그레이스케일이 0인 픽셀 중 한 x 좌표값이 최소인 픽셀의 위치와 x 좌표값이 최대인 픽셀의 위치가 저장부(330)에 저장된다(테두리 픽셀 추출).

도 5와 같은 개별 카드 이미지에서는 y 좌표값 1∼9 사이에서 그레이스케일이 0인 픽셀들 중 x 좌표값이 최소인 픽셀은 8개, x 좌표값이 최대인 픽셀은 8개로 16개의 픽셀 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장된다. 도 5에서 각 y 좌표값에 대하여 x 좌표값이 최소인 픽셀로서 ①, ②, ③, ④, ⑤, ⑫, ⑬, ⑭ 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장된다. 그리고 ⑤, ⑥, ⑦, ⑧, ⑨, ⑩, ⑪, ⑫ 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장된다.

x 좌표값에 대하여 추출되는 것도 가능하며, 도 5를 참조하면, x 좌표값 1을 가지는 픽셀에 대하여 y 좌표값 1인 픽셀부터 y 좌표값이 9인 9개의 픽셀 들 중에서 그레이스케일이 0인 픽셀들이 추출되고, 이중 각 x 좌표값에 대하여 y 좌표값이 최소인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)와 y 좌표값이 최대인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장된다. 위와 같은 과정을 따라 x 좌표값이 1씩 증가되어 10까지 추출되고 비교 연산되어 각 x 좌표값에 대하여 그레이스케일이 0인 픽셀 중 한 y 좌표값이 최소인 픽셀의 위치와 y 좌표값이 최대인 픽셀의 위치가 저장부(330)에 저장된다

위와 같은 과정을 거쳐 각 y 좌표값에 대하여 그레이스케일이 0인 픽셀의 x 좌표값 중 최대와 최소가 되는 픽셀들의 위치가 저장되고, 각 x 좌표값에 대하여 그레이스케일이 0인 픽셀의 y 좌표값 중 최대와 최소가 되는 픽셀들의 위치가 저장된다.

저장된 복수의 픽셀 위치(x 좌표값, y 좌표값)들에 대하여 x 좌표값이 비교 연산되어 최대 x 좌표값과 최소 x 좌표값, 그리고 최대 y 좌표값과 최소 y 좌표값을 가지는 픽셀의 위치가 추출되어 저장부(330)에 저장된다. 즉 (xmin, ya), (xmax, yb), (xa, ymin), (xb, ymax) 네 개의 픽셀 위치가 추출되어 저장부(330)에 저장된다. 이 네 개의 픽셀 위치가 개별 카드 이미지에서 카드 부분의 꼭지점으로 되어 이하에서 설명하는 변환의 기초 데이터가 된다. 위에서 'xmin'은 x 좌표값들 중 최소 x 좌표값을, ya는 최소 x 좌표값을 가지는 픽셀의 y 좌표값을, 'xmax'는 x 좌표값들 중 최대 x 좌표값을, yb는 최대 x 좌표값을 가지는 픽셀의 y 좌표값을, 'ymin'은 y 좌표값들 중 최소 y 좌표값을, xa는 최소 y 좌표값을 가지는 픽셀의 x 좌표값을, 'yman'는 y 좌표값들 중 최대 y 좌표값을, xb는 최대 y 좌표값을 가지는 픽셀의 x 좌표값을 나타낸다.

위와 같은 과정을 따라 모든 개별 카드 이미지에 대한 꼭지점 좌표가 추출되어 저장부(330)에 저장된다.

모든 개별 카드 이미지들의 꼭지점 좌표가 추출되어 저장되면, 이 중 어느 하나의 개별 카드 이미지가 기준 개별 카드 이미지가 되고 기준 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표가 기준 꼭지점 좌표가 되고, 나머지 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표에 대하여 아래와 같은 과정을 통하여 연산되어 동일한 부분을 나타내는 픽셀의 위치가 기준 개별 카드 이미지의 픽셀 위치와 일치된다. 개별 카드 이미지에서 카드 부분 영역이 최대인 개별 카드 이미지가 기준 개별 카드 이미지로 된다. 개별 카드 이미지에서 꼭지점의 좌표가 추출되어 저장되어 있으므로, 꼭지점의 좌표를 카드의 꼭지점의 좌표하여 카드 부분 영역이 연산되어 각 카드 개별 이미지와 함께 저장되고, 저장된 카드 부분 영역 중 최대 크기를 가지는 개별 카드 이미지가 선택된다. 카드 부분 영역은 위에서 추출된 테두리 영역과 테두리 영역 내의 픽셀 갯수로 하여 저장부에 저장될 수 있다.

기준 개별 카드 이미지가 선정되면, 기준 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표와 변환시키려는 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표로부터 변환 변수들이 연산된다.

기준 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표를 (xk, yk)라고 하고, 변환시키려는 개별 카드 이미지(이하에서 '변환 개별 카드 이미지'라 한다) 의 꼭지점 좌표를 (uk, vk)라고 하여 설명한다. 꼭지점은 4개이므로 k=1, 2, 3, 4이다.

기준 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표와 변환 개별 카드 이미지의 꼭지점 좌표는 아래와 같은 관계를 가지는 것으로 정리할 수 있었다.

(xk, yk, 1)=(uk, vk, 1)

이를 식으로 풀어 쓰면, 아래의 수학식 3 및 4와 같이 된다.

꼭지점이 4개이므로 수학식 3, 4에 4개의 꼭지점을 각각 입력하면 8개의 방정식이 마련되고, 미지수는 a, b, c, d, e, f, g, h로 8개이므로 8개의 미지수가 연산되어 저장부(330)에 저장된다.

8개의 미지수가 연산되어 저장부에 저장되면, 변환 개별 카드 이미지의 4개의 꼭지점 좌표(uk, uk)가 수학식 3과 4에 각각 입력되어 변환 꼭지점 좌표(xk, yk)로 연산되고, 변환 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀들의 좌표도 위의 수학식 3 및 4에 uk와 vk로 입력되고 변환된 픽셀 위치 좌표로 연산되어 저장부(330)에 저장되어, 변환된 개별 카드 이미지가 마련되어 저장부(330)에 저장된다. 위와 같은 과정을 따라 연산되어 동일한 부분을 나타내는 변환된 개별 카드 이미지의 픽셀 위치는 기준 개별 카드 이미지의 픽셀 위치와 일치되게 된다. 위와 같은 과정을 거쳐 나머지 개별 카드 이미지도 변환되어 저장부(330)에 저장된다.

카드의 동일한 부분을 나타내는 픽셀 위치가 복수의 개별 카드 이미지에서 서로 일치되므로, 수거 현장에서 촬영된 개별 카드 이미지들은 위와 같은 전처리 단계(ST-100)가 실행된 후, 자료 영상 추출 단계(ST-200)가 실행된다.

개별 카드 이미지의 픽셀 값들이 연산되어 자료 영상 추출 단계(ST-200)를 이루는 평균 영상 추출 단계에서 무늬별 평균 영상과, 숫자별 평균 영상과, 전체 평균 영상의 픽셀 값이 마련되어 저장부(330)에 저장되며, 이들 및 개별 카드 이미지의 픽셀 값들이 연산되어 차영상으로 저장부(330)에 저장된다.

차영상은 위에서 설명한 바와 같이 제1 차영상, 제2 차영상, 제3 차영상 픽셀 값들이 저장부(330)에 저장되어, 제어부(310)를 통하여 제어 명령에 의하여 표시부(360)에 디스플레이된다.

카드 후면의 명암이나 패턴에 위조가 있는 경우, 도 12에 도시된 바와 같이 차영상은 그레이스케일이 255인 픽셀을 가지게 되어 백색 영역을 가지는 이미지로 표시부(360)에 디스플레이된다.

표시부(360)에 디스플레이된 차영상으로부터 위조 여부가 육안으로 구분되기는 하지만 잡음(1개 픽셀로 이루어진 백색 영역 또는 2개의 인접한 픽셀로 이루어진 백색 영역)이 존재하여 이를 제거하는 과정(노이즈 제거 단계, ST-300)이 필요하였다.

노이즈 제거 단계(ST-300)는 차영상(이하에서 제1 차영상, 제2 차영상, 제3 차영상을 포함하는 의미로 '차영상'이라고 한다)을 이루는 픽셀의 위치와 색상 값으로부터 연산되어 이루어진다.

노이즈 제거 단계(ST-300)에서는 먼저 N×N의 정사각형 마스크가 마련된다. N은 각각 가로와 세로의 픽셀 개수를 나타낸다. N은 3 또는 5로 될 수 있다. 도 12에 도시된 바와 같이 x 좌표값이 xi이고 y 좌표값이 yj인 위치의 픽셀을 중심 픽셀로 하여 예를 들어 3×3인 마스크 영역이 설정된다. 즉 x 좌표값이 xi-1, xi, xi+1이고 y 좌표값이 yj-1, yj, yj+1까지 되는 영역[픽셀 위치 (xi-1, yj-1), (xi-1, yj), (xi-1, yj+1), (xi, yj-1), (xi, yj), (xi, yj+1), (xi+1, yj-1), (xi+1, yj), (xi+1, yj+1)인 9개의 픽셀]이 마스크 영역이 된다.

그 마스크 영역을 이루는 픽셀의 색상 값(그레이스케일)의 합(제1 기준값)이 연산되어 저장되고, 마스크 영역을 이루는 픽셀의 수에 255를 곱한 값(제2 기준값, 예 3×255＝2295)이 연산되어 저장되고, 제1 기준값을 제2 기준값으로 나눈 값(제3 기준값)이 연산되어 저장된다. 그리고 제3 기준값이 임계값보다 크면 중심 픽셀의 그레이스케일은 0으로 되어 저장되고, 임계값보다 작으면 마스크 영역을 이루는 중심 픽셀의 그레이스케일을 255로 되어 저장된다. 본 발명의 발명자는 임계값을 0.3으로 하여 실행되도록 하고 노이즈가 제거된 차영상을 확인한 결과 차영상의 이미지가 명확하게 되었다(도 13 참조).

위에서 x 좌표값 또는 y 좌표값을 1씩 증가시켜 새로운 마스크 영역이 설정되고 노이즈가 제거되어 차영상 전체 픽셀에 대하여 노이즈가 제거되고, 노이즈가 제거된 차영상은 저장부에 저장된다.

위에서와 같이 차영상(제1 차영상, 제2 차영상, 제3 차영상) 이미지가 마련되면, 무늬별로 연산된 4개의 제1 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값이 저장부(330)에 저장되고, 숫자별로 연산된 13개의 2차 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값이 추출되어 저장부(330)에 저장된다. 그리고 개별 카드 이미지에 대하여 연산된 제3 차영상에서 무늬별 및 숫자별로 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값이 저장부(330)에 저장된다. 상기 각 차영상에 대한 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들을 1개의 그룹으로 하고, 각 그룹에 대하여 상관계수가 연산되고 저장되며 제어부(310)를 통하여 명령에 의하여 표시부(360)에 디스플레이된다.

110: 개별 카드 이미지 210: 전체 평균 이미지
220: 무늬별 평균 이미지 230: 제1 차영상(이미지)
300: 본 발명 위조 카드 검출 방법 프로그램이 실행되는 장치
310: 제어부 320: 촬영부
330: 저장부 340: 전원부
350: 입력부 360: 표시부

Claims

제어부(310), 상기 제어부(310)에 연결되어 제어부(310)로부터의 제어 명령에 의하여 이미지를 디스플레이하는 표시부(350), 상기 제어부(310)에 연결되며 복수의 개별 카드 이미지와 위조 카드 검출 프로그램이 저장된 저장부(330), 상기 제어부(310)에 연결되며 사용자가 명령을 입력하는 수단이 되는 입력부(350)로 이루어진 장치에서 실행되는 위조 카드 검출 방법에 있어서; 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀에 대한 연산에 의하여 평균 영상 이미지가 생성되어 저장되는 평균 영상 추출 단계(ST-210)와, 평균 영상 이미지를 이루는 픽셀에 대한 연산에 의하여 차영상이 생성되어 저장되는 차영상 추출 단계(ST-220)로 이루어지는 자료 영상 추출 단계(ST-200)를 포함하는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제1 항에 있어서, 상기 평균 영상 추출 단계(ST-210)는 복수의 개별 카드 이미지에서 카드 문양이 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 카드문양별 평균 영상이 생성되어 저장되는 무늬별 평균 영상 추출 단계(ST-211)와; 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계(ST-215)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제1 항에 있어서, 상기 평균 영상 추출 단계(ST-210)는 복수의 개별 카드 이미지에서 기호가 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 숫자별 평균 영상이 생성되어 저장되는 숫자별 평균 영상 추출 단계(ST-213)와; 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계(ST-215)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제1 항에 있어서, 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계(ST-215)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제1 항에 있어서, 상기 평균 영상 추출 단계(ST-210)는 복수의 개별 카드 이미지에서 카드 문양이 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 카드문양별 평균 영상이 생성되어 저장되는 무늬별 평균 영상 추출 단계(ST-211)와; 복수의 개별 카드 이미지에서 기호가 같은 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어서 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 숫자별 평균 영상이 생성되어 저장되는 숫자별 평균 영상 추출 단계(ST-213)와; 복수의 개별 카드 이미지의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값이 합산되고 합산된 개별 카드 이미지 개수로 나누어 연산된 픽셀 값을 그 픽셀 위치에서 가지는 전체 평균 영상이 생성되어 저장되는 전체 평균 연상 추출 단계(ST-215)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제2 항에 있어서, 차영상 추출 단계(ST-220)는 무늬별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제1 차영상이 생성되어 저장되는 제1 차영상 추출 단계(ST-221)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제3 항에 있어서, 차영상 추출 단계(ST-220)는 숫자별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제2 차영상이 생성되어 저장되는 제2 차영상 추출 단계(ST-223)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제4 항에 있어서, 차영상 추출 단계(ST-220)는 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제3 차영상이 생성되어 저장되는 제3 차영상 추출 단계(ST-225)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제5 항에 있어서, 차영상 추출 단계(ST-220)는 무늬별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제1 차영상이 생성되어 저장되는 제1 차영상 추출 단계(ST-221)와; 숫자별 평균 영상을 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제2 차영상이 생성되어 저장되는 제2 차영상 추출 단계(ST-223)와; 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀과 전체 평균 영상을 이루는 픽셀의 픽셀 위치에 따른 픽셀 색상 값의 차의 절대값을 그 위치에서 픽셀 값으로 가지는 제3 차영상이 생성되어 저장되는 제3 차영상 추출 단계(ST-225)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제2 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 자료 영상 추출 단계(ST-200) 전에 복수의 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 위치에서 동일한 부분을 나타내는 픽셀을 동일한 픽셀 위치가 되도록 하는 전처리 단계(ST-100)를 더 포함하고; 상기 전처리 단계(ST-100)는 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 색상 값을 0 또는 255로 변환시키는 이진화 단계(ST-110), 카드 영역의 테두리를 이루는 픽셀들의 좌표값이 추출되어 저장되는 테두리 픽셀 추출 단계(ST-120), 카드 영역의 테두리의 꼭지점을 이루는 픽셀들의 좌표값이 추출되어 저장되는 꼭지점 픽셀 추출 단계(ST-130), 변환 단계(ST-140)로 이루어지며; 상기 변환 단계(ST-140)는 복수의 개별 카드 이미지 중 어느 하나의 개별 카드 이미지가 기준 개별 카드 이미지로 선택되고 나머지 개별 카드 이미지에 대하여 아래 식에 따른 연산에 의하여 나머지 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀 위치가 기준 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀 위치로 이동되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.

,

위 식에서 (xk, yk)는 기준 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 좌표값이고, (uk, vk)는 나머지 개별 카드 이미지를 이루는 픽셀의 좌표값임
제10 항에 있어서, 상기 테두리 픽셀 추출 단계(ST-120)에서는 y 좌표값 1을 가지는 픽셀에 대하여 x 좌표값 1인 픽셀부터 x 좌표값이 xmax인 픽셀 들 중에서 그레이스케일이 0인 픽셀들이 추출되고, 이중 각 y 좌표값에 대하여 x 좌표값이 최소인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)와 x 좌표값이 최대인 픽셀의 위치(x 좌표값, y 좌표값)가 저장부(330)에 저장되며, y 좌표값이 1씩 증가되어 ymax까지 추출되고 비교 연산되어 각 y 좌표값에 대하여 그레이스케일이 0인 픽셀 중 한 x 좌표값이 최소인 픽셀의 위치와 x 좌표값이 최대인 픽셀의 위치가 저장부(330)에 저장되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제11 항에 있어서, 상기 꼭지점 픽셀 추출 단계(ST-130)에서는 저장부에 저장된 복수의 픽셀 위치(x 좌표값, y 좌표값)들에 대하여 x 좌표값과 y 좌표값이 비교 연산되어 최대 x 좌표값과 최소 x 좌표값, 그리고 최대 y 좌표값과 최소 y 좌표값을 가지는 픽셀의 위치가 추출되어 저장부(330)에 저장되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제2 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 자료 영상 추출 단계(ST-200) 후에 차영상에서 노이즈가 제거되는 노이즈 제거 단계(ST-300)가 더 포함되며; 상기 노이즈 제거 단계(ST-300)에서 가로 세로 픽셀 수가 N(여기서 N은 3, 5 또는 7임)인 정사각형의 마스크 영역이 설정되며, 마스크 영역을 이루는 픽셀의 색상 값인 그레이스케일의 합(제1 기준값)이 연산되어 저장되고, 마스크 영역을 이루는 픽셀의 수에 255를 곱한 값(제2 기준값)이 연산되어 저장되고, 제1 기준값을 제2 기준값으로 나눈 값(제3 기준값)이 연산되어 저장되며, 제3 기준값이 임계값보다 크면 마스크 영역을 이루는 중심 픽셀의 그레이스케일이 255로 변환되어 저장되고 임계값보다 크면 마스크 영역을 이루는 중심 픽셀의 그레이스케일이 0으로 변환되어 저장되며; 마스크 영역은 x 좌표값 또는 y 좌표값이 1씩 증가되어 설정되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제13 항에서, 상기 임계값은 0.3인 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제6 항에 있어서, 무늬별로 연산된 제1 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 연산되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제7 항에 있어서, 숫자별로 연산된 제2 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 연산되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제8 항에 있어서, 개별 카드 이미지에 대한 제3 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 연산되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.
제9 항에 있어서, 무늬별로 연산된 제1 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들과, 숫자별로 연산된 제2 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들과, 개별 카드 이미지에 대한 제3 차영상에서 그레이스케일이 255인 픽셀들의 좌표값들에 대한 상관계수가 각각 연산되는 것을 특징으로 하는 위조 카드 검출 방법.