RU2280284C2 - Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот - Google Patents
Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот Download PDFInfo
- Publication number
- RU2280284C2 RU2280284C2 RU2004122940/09A RU2004122940A RU2280284C2 RU 2280284 C2 RU2280284 C2 RU 2280284C2 RU 2004122940/09 A RU2004122940/09 A RU 2004122940/09A RU 2004122940 A RU2004122940 A RU 2004122940A RU 2280284 C2 RU2280284 C2 RU 2280284C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- banknotes
- banknote
- serial numbers
- spectrum
- fake
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способам сортировки и определения неплатежных банкнот и может быть применен на машинах пересчета и сортировки банкнот. Технический результат заключается в определении в режиме реального времени неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот с известными серийными номерами. Сущность предлагаемого изобретения заключается в том, что в заявленном способе банкноту сканируют в видимом и/или инфракрасном, ультрафиолетовом спектре, полученное изображение передают в компьютер, обрабатывают с применением программы оптического распознавания символов, сравнивают серийные номера частей банкноты, в случае совпадения серийных номеров производят поиск в базе данных фальшивых банкнот. 2 з.п. ф-лы, 2 ил.
Description
Изобретение относится к способам для сортировки и определения неплатежных банкнот. Предлагаемый способ может быть использован в устройствах, обеспечивающих автоматизацию обработки наличности в режиме реального времени, а именно для определения и сортировки неплатежных банкнот, полученных склеиванием частей различных банкнот, фальшивых банкнот с известными серийными номерами.
Предлагаемый способ может быть применен на машинах пересчета и сортировки банкнот, предназначенных для использования в организациях, сферой деятельности которых является обработка денежной наличности: в банках, финансовых компаниях, расчетно-кассовых центрах.
Известен способ [1] определения неплатежных банкнот, основанный на следующих действиях. Банкноту сканируют при помощи сканирующих устройств, получают полные изображения банкноты в видимой зоне спектра, инфракрасной зоне спектра и индуцированное изображение в результате освещения в ультрафиолетовой зоне спектра, передают изображения в вычислительный блок и сравнивают изображения анализируемой банкноты с эталоном. При полном несовпадении изображений принимают решение о сомнении в подлинности банкноты. При частичном несовпадении изображений проверяют наличие или отсутствие рисунка в зонах защиты на банкноте, при несовпадении зон защиты принимают решение о сомнении в подлинности банкноты.
Известны другие способы [2], основанные на анализе следующих признаков: наличие или отсутствие магнитной краски, магнитной ленты, металлической ленты. Однако существующие способы не позволяют определять банкноты, полученные склеиванием различных частей банкнот, идентифицировать фальшивые банкноты с известными серийными номерами с последующей их сортировкой.
Технический результат изобретения заключается в обеспечении возможности определения и сортировки неплатежных банкнот, полученных склеиванием частей различных банкнот и фальшивых банкнот с известными серийными номерами.
Организация обработки наличных денег является одним из основных факторов, определяющих качество работы банка. При поступлении в банк банкноты должны быть тщательно обработаны: безошибочно пересчитаны, проверены на подлинность, отсортированы по номиналам с отбраковкой ветхих и неплатежных банкнот. При этом как прием, так и выдача наличности должны осуществляться в максимально короткое время. В связи с этим очень остро стоит вопрос об автоматизации процесса ввода данных в машину и, безусловно, о качественном и безошибочном определении годных и неплатежных банкнот. Как правило, фальшивая банкнота отбраковывается по нескольким машиночитаемым признакам, которые может определить конкретная машина, предназначенная для этих целей. Поэтому очевидным следствием повышения надежности идентификации платежных документов является увеличение количества машиночитаемых признаков способных распознаваться данной конкретной машиной. Одним из таких признаков является идентичность серийных номеров банкноты.
С другой стороны, известны случаи так называемых "суперподделок", когда в полном объеме воспроизведен технологический процесс производства подлинных банкнот, использованы, в основном, те же материалы, и воспроизведены практически все предусмотренные в них элементы защиты. В этом случае неплатежная банкнота может быть отсортирована на основании сравнения серийного номера банкноты с имеющейся базой данных серийных номеров фальшивых банкнот.
Задачей данного изобретения является разработка способа, позволяющего определить неплатежные банкноты, полученные посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот с известными серийными номерами.
Сущность предлагаемого способа заключается в том, что банкноту сканируют в видимом и/или инфракрасном, и/или ультрафиолетовом спектре, затем полученное изображение передают в компьютер и обрабатывают с применением программы Оптического Распознавания Символов/Optical Character Recognition (OPC/OCR). Полученная информация используется для принятия решения о неплатежности банкноты.
В отличие от известного способа [1] определения неплатежных банкнот в предлагаемом способе производится распознавание серийных номеров банкноты с помощью метода Оптического Распознавания Символов (ОРС). В случае несовпадения серийных номеров банкноты принимается решение о неплатежности банкноты. В случае совпадения серийных номеров банкноты производится поиск текущего серийного номера в базе данных фальшивых банкнот. При обнаружении распознанного серийного номера в базе данных принимается решение о неплатежности банкноты. В противном случае принимается решение, что банкнота по данным признакам годная.
На поддельных банкнотах часто наблюдаются различия в форме букв, цифр, шрифте. Анализ этих особенностей с использованием метода Оптического Распознавания Символов также позволяет классифицировать банкноту как фальшивую. В отличие от классического метода Оптического Распознавания Символов, предлагаемый способ подразумевает считывание и работу не только в видимой зоне спектра, а также в инфракрасной и ультрафиолетовой зонах спектра.
Анализ изображения в нескольких спектрах позволяет значительно улучшить точность распознавания. Метод Оптического Распознавания Символов известен и применяется в промышленности [3]. Отличительной особенностью применения ОРС в данном способе является возможность в реальном времени производить считывание серийного номера и на основании полученных результатов производить сортировку банкнот на основании принятого решения.
Известно, что существуют банкноты, в которых при печати серийных номеров применяются соответствующая краска, позволяющая "увидеть" изображение серийного номера не только в видимой части спектра, а также в инфракрасной части спектра и индуцированные изображения (люминесцентное и/или флуоресцентное) в результате освещения в ультрафиолетовой зоне спектра.
В предлагаемом способе изображения серийного номера банкноты в видимой зоне спектра, инфракрасной и ультрафиолетовой зонах спектра поступают для распознавания в модуль Оптического Распознавания Символов. Последовательно происходит распознавание изображений в различных зонах спектра текущего серийного номера. При распознавании каждого изображения оценивается вероятность распознавания символа, соответствующего позиции серийного номера. Далее происходит анализ полученных вероятностей и наиболее правдоподобное значение считается кодом распознанного символа. Совершенно естественным следствием увеличения входящей информации является увеличение вероятности распознавания.
Использование изображений, полученных в инфракрасной и ультрафиолетовой частях спектра, оправдано еще и тем, что серийный номер банкноты, как и другой участок банкноты в процессе обращения может быть искажен (немного стерт, подправлен, иметь на поверхности грязь, надписи и т.д.). Как правило, такого типа искажения не видны в инфракрасной или ультрафиолетовой части спектра, и тем самым повышается устойчивость алгоритма распознавания к шумам изображения.
Таким образом, анализ изображения в нескольких спектрах позволяет значительно повысить достоверность распознавания.
На Фиг.1 представлена структурная схема машины БАРС, на которой реализуется предлагаемый способ, где:
1 - сканирующее устройство для ввода изображения в видимом, инфракрасном, ультрафиолетовом спектрах;
2 - вычислительный модуль для обработки изображения и принятия решения о платежеспособности банкноты;
3 - фидер;
4 - транспортная система;
5 - диверторы для направления банкнот;
6 - приемные бункера.
На Фиг.2 представлена блок-схема алгоритма определения неплатежных банкнот.
Предлагаемый способ реализуется в машине пересчета и сортировки банкнот БАРС [1]. Данное устройство включает в себя блок поштучной подачи денежных билетов, транспортную систему для подачи банкнот к детекторам и сканирующим устройствам, узел разделения потока денежных билетов для направления банкнот в зависимости от решения принятого модулем определения подлинности и неплатежности банкнот, три или более приемных бункера для складывания рассортированных банкнот.
Машина работает следующим образом. Пачка банкнот закладывается в фидер 3, из которого банкноты по одной поступают в транспортную систему 4, транспортная система подает банкноту к сканирующим устройствам 1, сканирующие устройства передают изображение банкноты в видимом, инфракрасном и ультрафиолетовых спектрах в вычислительный модуль 2. С помощью метода Оптического Распознавания Символов производится анализ поступающих изображений и распознавание серийных номеров банкноты. Анализ изображения в нескольких спектрах позволяет значительно увеличить точность распознавания на основании выбора наиболее правдоподобного результата. В соответствии с блок-схемой алгоритма (Фиг.2) принимается решение о неплатежности банкноты.
В случае несовпадения серийных номеров банкноты принимается решение о неплатежности банкноты. Несовпадение номеров может быть следствием склеивания банкноты из частей различных банкнот, браком печати печатной фабрики. В случае совпадения серийных номеров банкноты производится поиск распознанного серийного номера в базе данных фальшивых банкнот. Подобные базы находящихся в обращении фальшивых банкнот существуют и постоянно пополняются соответствующими организациями. В случае обнаружения текущего серийного номера банкноты принимается решение о неплатежности банкноты. В противном случае принимается решение, что банкнота по данному признаку платежная. Известно, что существуют фальшивые банкноты, отличающиеся от подлинных формой букв, цифр, шрифтом. Анализ этих особенностей производится также с использованием метода Оптического Распознавания Символов. При несовпадении характеристик шрифта анализируемой банкноты с эталонным изображением принимается решение о неплатежности банкноты. В противном случае принимается решение, что банкнота по данному признаку годная.
На основании принятого решения соответствующий сигнал подается на дивертор 5, и банкнота направляется в соответствующий бункер. Тем самым в реальном времени производится сортировка банкнот на основании анализа серийных номеров банкноты.
Таким образом, предлагаемый способ дает возможность:
- определения и сортировки неплатежных банкнот, полученных склеиванием частей различных банкнот в режиме реального времени;
- идентификации фальшивых банкнот с известными серийными номерами.
Литература
1. Патент Российской Федерации RU 2158443 С1.
2. BARS GmbH, рекламный проспект.
3. Программа для ЭВМ "FineReader" фирмы ABBYY, http://www.abbyy.ru.
Claims (3)
1. Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот, основанный на анализе изображения, полученного в результате сканирования банкноты, отличающийся тем, что банкноту сканируют в видимом, и/или инфракрасном, и/или ультрафиолетовом спектрах, изображение обрабатывают в реальном времени с применением программы оптического распознавания символов, определяют серийные номера, на основании сравнения серийных номеров частей банкноты принимают решение о неплатежности банкноты, полученной склеиванием частей различных банкнот, в случае совпадения серийных номеров производят поиск распознанного серийного номера в базе данных фальшивых банкнот, при обнаружении указанного серийного номера принимают решение о неплатежности банкноты и на основании полученных результатов производят сортировку банкнот.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что при использовании программы оптического распознавания символов анализируют изображения, полученные не только в видимой части спектра, а также полученные в инфракрасной части спектра, индуцированные изображения (люминесцентное и/или флуоресцентное) в результате освещения в ультрафиолетовой зоне спектра.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что при определении неплатежной банкноты при использовании программы оптического распознавания символов анализируют различия в форме букв и цифр и другие характерные признаки шрифта серийного номера.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004122940/09A RU2280284C2 (ru) | 2004-07-26 | 2004-07-26 | Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004122940/09A RU2280284C2 (ru) | 2004-07-26 | 2004-07-26 | Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2004122940A RU2004122940A (ru) | 2006-01-20 |
| RU2280284C2 true RU2280284C2 (ru) | 2006-07-20 |
Family
ID=35873027
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004122940/09A RU2280284C2 (ru) | 2004-07-26 | 2004-07-26 | Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2280284C2 (ru) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2452993C1 (ru) * | 2008-09-22 | 2012-06-10 | Глори Лтд. | Устройство управления листами бумаги, способ управления листами бумаги и программа управления листами бумаги |
| RU2469405C2 (ru) * | 2007-03-30 | 2012-12-10 | Гизеке Унд Девриент Гмбх | Способ и устройство для проверки ценных документов |
| RU2471242C2 (ru) * | 2008-08-08 | 2012-12-27 | Глори Лтд. | Система манипулирования листом бумаги, устройство распознавания листа бумаги, устройство манипулирования листом бумаги, способ манипулирования листом бумаги и программа манипулирования листом бумаги |
| RU2498409C1 (ru) * | 2008-09-22 | 2013-11-10 | Глори Лтд. | Устройство управления листами бумаги и способ управления листами бумаги |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111524268B (zh) * | 2019-01-16 | 2022-08-30 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币粘贴物的检测方法、装置及设备 |
| CN111833511A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-10-27 | 武汉卓目科技有限公司 | 一种基于多通道合成技术提升冠字号识别率的方法及装置 |
-
2004
- 2004-07-26 RU RU2004122940/09A patent/RU2280284C2/ru active
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2469405C2 (ru) * | 2007-03-30 | 2012-12-10 | Гизеке Унд Девриент Гмбх | Способ и устройство для проверки ценных документов |
| RU2471242C2 (ru) * | 2008-08-08 | 2012-12-27 | Глори Лтд. | Система манипулирования листом бумаги, устройство распознавания листа бумаги, устройство манипулирования листом бумаги, способ манипулирования листом бумаги и программа манипулирования листом бумаги |
| RU2452993C1 (ru) * | 2008-09-22 | 2012-06-10 | Глори Лтд. | Устройство управления листами бумаги, способ управления листами бумаги и программа управления листами бумаги |
| RU2498409C1 (ru) * | 2008-09-22 | 2013-11-10 | Глори Лтд. | Устройство управления листами бумаги и способ управления листами бумаги |
| US8649590B2 (en) | 2008-09-22 | 2014-02-11 | Glory Ltd. | Paper sheet management apparatus, paper sheet management method, and paper sheet management program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2004122940A (ru) | 2006-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8204293B2 (en) | Document imaging and processing system | |
| US8118216B2 (en) | Method and system for discovering significant subsets in collection of documents | |
| US7602956B2 (en) | Document processing system using full image scanning | |
| US20040247168A1 (en) | System and method for automatic selection of templates for image-based fraud detection | |
| US7903863B2 (en) | Currency bill tracking system | |
| WO2010016144A1 (ja) | 紙葉類管理システム、紙葉類識別装置、紙葉類管理装置、紙葉類管理方法及び紙葉類管理プログラム | |
| KR20130050562A (ko) | 지폐일련번호 인식을 통한 금융자동화기기의 지폐관리방법 및 그 방법이 적용된 금융자동화기기 | |
| JP5502111B2 (ja) | 紙葉類識別装置および紙葉類識別方法 | |
| RU2280284C2 (ru) | Способ определения неплатежных банкнот, полученных посредством склеивания частей различных банкнот и фальшивых банкнот | |
| Halder et al. | Analysis of fluorescent paper pulps for detecting counterfeit Indian paper money | |
| Sarkar et al. | Detecting counterfeit currency and identifying its source | |
| US10296800B2 (en) | Media validation processing | |
| US10475846B2 (en) | Media security validation | |
| JP2016118925A (ja) | 紙幣識別装置、紙幣処理装置および紙幣識別方法 | |
| KR102639183B1 (ko) | 금융자동화기기의 자기잉크문자 인식 방법 | |
| US11475727B2 (en) | Method and system for determining if paper currency has numismatic value | |
| JPH0562045A (ja) | 紙葉類認識装置 | |
| CN116092230A (zh) | 一种票证鉴伪方法及系统 | |
| WO2010035346A1 (ja) | 紙幣処理システムおよび紙幣処理方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PC4A | Invention patent assignment |
Effective date: 20100128 |