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紙張類識(shí)別裝置和紙張類識(shí)別方法

文檔序號(hào):6686520閱讀:292來源:國(guó)知局
專利名稱:紙張類識(shí)別裝置和紙張類識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及將票據(jù)的輸入圖像與多個(gè)票據(jù)的參考圖像進(jìn)行比對(duì),從而識(shí)別該輸入
圖像的票據(jù)的種類的票據(jù)識(shí)別裝置和紙張類識(shí)別方法,特別涉及即使是在成為判定對(duì)象的 紙張類的種類增加的情況下,也能夠高速、高精度且高效地識(shí)別紙張類的種類的紙張類識(shí) 別裝置和紙張類識(shí)別方法。
背景技術(shù)
以往,在銀行的ATM (Automatic Teller Machine :銀行自動(dòng)機(jī))等中,在接受紙幣 等時(shí)需要判定其種類,所以已知用于高精度地識(shí)別紙幣或有價(jià)證券等的紙張類的種類的紙 張類識(shí)別技術(shù)。 例如,在專利文獻(xiàn)1中,公開了如下的紙張類識(shí)別方法,即對(duì)兩種判定候選的每個(gè)
組合,從預(yù)定的多個(gè)讀取部位中提取兩個(gè)判定候選的基準(zhǔn)特征量分布之間的分布間距離最
大的有效讀取部位,并對(duì)兩種判定候選的每個(gè)組合所求出的有效讀取部位中的分布距離最
大的組合,分別求出其與僅從有效讀取部位獲得的檢查對(duì)象紙張類的特征量之距離,進(jìn)行
從判定候選中除去獲得的距離大的紙張類的種類的篩選處理,并對(duì)剩余的判定候選重復(fù)進(jìn)
行篩選處理,從而判定紙張類的種類。 專利文獻(xiàn)1 :特開2001-273541號(hào)公報(bào)

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明要解決的課題 但是,由于該專利文獻(xiàn)1的技術(shù)重復(fù)進(jìn)行將兩個(gè)判定候選中的一個(gè)留下的篩選處
理,所以若成為判定候選的紙張類的數(shù)N增多,則直到留下一個(gè)最終候選為止必須重復(fù)進(jìn)
行N-1次的識(shí)別處理,所以存在處理延遲成問題的可能性。例如在僅將日本國(guó)內(nèi)的紙幣限
定為判定候選的情況下,僅存在IOOO日元、2000日元、5000日元UOOOO日元的四種,但若將
海外紙幣也包含在識(shí)別對(duì)象中,則判定候選數(shù)成為龐大的數(shù),產(chǎn)生上述的問題。 因此,還考慮預(yù)先進(jìn)行其他處理,從而將判定候選確定為一個(gè)的前處理,并將通過
該前處理而確定的判定候選與成為判定對(duì)象的紙張類進(jìn)行比較,從而詳細(xì)判定兩者是否為
同一種類。 但是,若通過這樣的前處理而從多個(gè)判定候選中確定一個(gè)判定候選,則在判定為 該判定候選與成為判定對(duì)象的紙張類不是同一種類的情況下,必須除去該判定候選而再次 重復(fù)進(jìn)行相同的處理。其理由是,用于確定上述的判定候選的前處理并不限于進(jìn)行精細(xì)的 判定,存在引起錯(cuò)誤判定的可能性。 尤其是,在將紙幣設(shè)為識(shí)別對(duì)象的情況下,這樣的紙幣存在作為偽造方法而僅透 明部分等的一部分被小規(guī)模替換的情況也比較多,所以若通過上述的前處理而僅確定為一 個(gè)判定候選的話,不能否定結(jié)果會(huì)引起判定錯(cuò)誤的可能性。 由此,在成為判定對(duì)象的紙幣的種類增加的情況下,如何高速、高精度且高效地識(shí)別紙幣的種類成為重要的課題。另外,對(duì)于紙幣以外的有價(jià)證券等的紙張類也存在同樣的 課題。 本發(fā)明是鑒于上述而完成的,其目的在于,提供一種即使是在成為判定對(duì)象的紙 張類的種類增加的情況下,也能夠高速、高精度且高效地識(shí)別紙張類的種類的紙張類識(shí)別 裝置和紙張類識(shí)別方法。
用于解決課題的手段 為解決上述的課題并達(dá)到目的,本發(fā)明是將票據(jù)的輸入圖像與多個(gè)票據(jù)的參考圖
像進(jìn)行比對(duì),從而識(shí)別該輸入圖像的票據(jù)的種類的票據(jù)識(shí)別裝置,其特征在于,該票據(jù)識(shí)別
裝置包括候選選擇部件,基于所述輸入圖像和多個(gè)參考圖像分別被統(tǒng)一地分塊后的各個(gè)
塊的濃度特征和方向特征,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選;以及細(xì)節(jié)判定部件,根據(jù)與通過
所述候選選擇部件所選擇的各個(gè)票據(jù)種類對(duì)應(yīng)的參考圖像的特征,對(duì)所述輸入圖像進(jìn)行適
應(yīng)性分塊,并基于被分塊后的輸入圖像與參考圖像的塊之間的比對(duì)值,進(jìn)行細(xì)節(jié)判定。
此外,本發(fā)明的特征在于,在上述發(fā)明中,還包括特征量存儲(chǔ)部件,存儲(chǔ)每個(gè)票據(jù)
種類的參考圖像的特征量,其中,所述候選選擇部件包括第1分塊部件,在接受到所述輸
入圖像時(shí),對(duì)該輸入圖像統(tǒng)一進(jìn)行分塊;濃度特征計(jì)算部件,計(jì)算通過所述第1分塊部件進(jìn)
行了分塊的各個(gè)塊的濃度特征;方向特征計(jì)算部件,計(jì)算通過所述分塊部件進(jìn)行了分塊的
各個(gè)塊的方向特征;以及選擇部件,基于通過所述濃度特征計(jì)算部件計(jì)算的各個(gè)塊的濃度
特征、通過所述方向特征計(jì)算部件計(jì)算的各個(gè)塊的方向特征、以及由所述特征量存儲(chǔ)部件
存儲(chǔ)的各個(gè)參考圖像的特征量,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選。 此外,本發(fā)明的特征在于,在上述發(fā)明中,還包括存儲(chǔ)部件,按每個(gè)票據(jù)種類分別
存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)于各個(gè)票據(jù)種類的參考圖像的特征的分塊方式和通過該分塊方式對(duì)所述參考圖
像進(jìn)行了分塊的已分割參考圖像,其中,所述細(xì)節(jié)判定部件包括第2分塊部件,從所述存
儲(chǔ)部件讀出與通過所述候選選擇部件所選擇的各個(gè)票據(jù)種類的候選分別對(duì)應(yīng)的分塊方式
和已分割參考圖像,并通過讀出的各個(gè)分塊方式,對(duì)所述輸入圖像分別進(jìn)行分塊;細(xì)節(jié)比對(duì)
值計(jì)算部件,按各個(gè)票據(jù)種類的每個(gè)候選分別計(jì)算通過所述第2分塊部件進(jìn)行了分塊的輸
入圖像與已分割參考圖像的塊之間的細(xì)節(jié)比對(duì)值;以及確定部件,基于通過所述細(xì)節(jié)比對(duì)
值計(jì)算部件計(jì)算的各個(gè)細(xì)節(jié)比對(duì)值,確定對(duì)應(yīng)于所述輸入圖像的票據(jù)的種類。 此外,本發(fā)明的特征在于,在上述發(fā)明中,所述輸入圖像和參考圖像由拍攝了同一
個(gè)票據(jù)種類的紅外反射圖像、紅外透過圖像、可見反射圖像以及可見透過圖像構(gòu)成,所述候
選選擇部件在使用可見反射圖像的各個(gè)塊的濃度特征和方向特征進(jìn)行了所述票據(jù)種類的
暫時(shí)篩選之后,使用進(jìn)行了該暫時(shí)篩選的票據(jù)種類的紅外透過圖像、紅外反射圖像以及可
見透過圖像依次進(jìn)行篩選,從而從所述多個(gè)票據(jù)中選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選。 此外,本發(fā)明的特征在于,在上述發(fā)明中,即使是在各個(gè)紙張類的大小不同的情況
下,所述第1分塊部件也統(tǒng)一地分塊為同一個(gè)塊尺寸的塊。 此外,本發(fā)明的特征在于,在上述發(fā)明中,所述候選選擇部件還包括選擇數(shù)接受 部件,接受應(yīng)作為所述票據(jù)種類的候選而選擇的數(shù)量,其中,所述選擇部件選擇通過所述選 擇數(shù)接受部件接受的數(shù)量的票據(jù)種類的候選。 此外,本發(fā)明是將票據(jù)的輸入圖像與多個(gè)票據(jù)的參考圖像進(jìn)行比對(duì),從而識(shí)別該 輸入圖像的票據(jù)的種類的票據(jù)識(shí)別方法,其特征在于,該票據(jù)識(shí)別方法包括候選選擇步驟,基于所述輸入圖像和多個(gè)參考圖像分別被統(tǒng)一地分塊后的各個(gè)塊的濃度特征和方向特 征,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選;以及細(xì)節(jié)判定步驟,根據(jù)與通過所述候選選擇步驟所選 擇的各個(gè)票據(jù)種類對(duì)應(yīng)的參考圖像的特征,對(duì)所述輸入圖像進(jìn)行適應(yīng)性分塊,并基于被分 塊后的輸入圖像與參考圖像的塊之間的比對(duì)值,進(jìn)行細(xì)節(jié)判定。
發(fā)明效果 根據(jù)本發(fā)明,由于構(gòu)成為基于輸入圖像和多個(gè)參考圖像分別被統(tǒng)一地分塊后的各
個(gè)塊的濃度特征和方向特征,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選,根據(jù)與所選擇的各個(gè)票據(jù)種
類對(duì)應(yīng)的參考圖像的特征,對(duì)輸入圖像進(jìn)行適應(yīng)性分塊,并基于被分塊后的輸入圖像與參
考圖像的塊之間的比對(duì)值,進(jìn)行細(xì)節(jié)判定,因此能夠起到即使是在成為判定對(duì)象的紙張類
的種類增加的情況下,也能夠高速、高精度且高效地識(shí)別紙張類的種類的效果。 此外,根據(jù)本發(fā)明,由于構(gòu)成為預(yù)先存儲(chǔ)每個(gè)票據(jù)種類的參考圖像的特征量,并在
接受到輸入圖像時(shí),對(duì)該輸入圖像統(tǒng)一進(jìn)行分塊,計(jì)算進(jìn)行了分塊的各個(gè)塊的濃度特征以
及方向特征,基于計(jì)算出的各個(gè)塊的濃度特征、方向特征、以及預(yù)先存儲(chǔ)的各個(gè)參考圖像的
特征量,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選,所以能夠使用通過與票據(jù)識(shí)別裝置不同的裝置而
事先生成的各個(gè)參考圖像的特征量,高效率地選擇票據(jù)的候選。 此外,根據(jù)本發(fā)明,由于構(gòu)成為按每個(gè)票據(jù)種類分別存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)于各個(gè)票據(jù)種類的 參考圖像的特征的分塊方式和通過該分塊方式對(duì)參考圖像進(jìn)行了分塊的已分割參考圖像, 并讀出與選擇的各個(gè)票據(jù)種類的候選分別對(duì)應(yīng)的分塊方式和已分割參考圖像,并通過讀出 的各個(gè)分塊方式,對(duì)輸入圖像分別進(jìn)行分塊,按各個(gè)票據(jù)種類的每個(gè)候選分別計(jì)算進(jìn)行了 分塊的輸入圖像與已分割參考圖像的塊之間的細(xì)節(jié)比對(duì)值,并基于算出的各個(gè)細(xì)節(jié)比對(duì) 值,確定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的票據(jù)的種類,因此,由于僅對(duì)規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選進(jìn)行細(xì)節(jié) 判定即可,所以能夠高速地進(jìn)行細(xì)節(jié)判定。 此外,根據(jù)本發(fā)明,由于構(gòu)成為輸入圖像和參考圖像由拍攝了同一個(gè)票據(jù)種類的 紅外反射圖像、紅外透過圖像、可見反射圖像以及可見透過圖像構(gòu)成,在使用可見反射圖像 的各個(gè)塊的濃度特征和方向特征進(jìn)行了票據(jù)種類的候選的暫時(shí)篩選之后,使用進(jìn)行了該暫 時(shí)篩選的票據(jù)種類的候選的紅外透過圖像、紅外反射圖像以及可見透過圖像依次進(jìn)行篩 選,從而從多個(gè)票據(jù)中選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選,所以能夠通過階段性的篩選,實(shí)現(xiàn)處 理的更進(jìn)一步的高速化和效率化。尤其是,可見反射圖像在紙張類的種類判定中出現(xiàn)最大 的特征,所以通過將該可見反射圖像僅用于最初的篩選中,從而能夠?qū)崿F(xiàn)處理的更進(jìn)一步 的高速化和效率化。 此外,根據(jù)本發(fā)明,由于構(gòu)成為即使是在各個(gè)紙張類的大小不同的情況下,也統(tǒng)一 地分塊為同一個(gè)塊尺寸的塊,所以無需對(duì)每個(gè)紙張類改變塊尺寸,能實(shí)現(xiàn)處理的高速化。
此外,根據(jù)本發(fā)明,由于構(gòu)成為接受應(yīng)作為票據(jù)種類的候選而選擇的數(shù)量,選擇接 受的數(shù)量的票據(jù)種類的候選,所以在類似的參照?qǐng)D像多的情況或即使是犧牲處理時(shí)間也想 要防止遺漏候選的情況下增加選擇數(shù)量,在想要實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的高速化的情況下減小選擇數(shù) 等量,能夠進(jìn)行與操作者的需求對(duì)應(yīng)的處理。


圖1是表示本實(shí)施例的紙幣識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)的功能方框圖。
6
圖2是表示通過圖l所示的圖像輸入部分輸入的紅外透過圖像、紅外反射圖像、可 見透過圖像以及可見反射圖像的一例的圖。 圖3是用于說明圖1所示的切出處理部分的邊緣點(diǎn)的提取處理的說明圖。 圖4是用于說明圖1所示的切出處理部分的使用了霍夫(Hough)變換的紙幣部分
的角度計(jì)算的說明圖。 圖5是用于說明圖1所示的切出處理部分的紙幣部分的切出處理的說明圖。 圖6是用于說明圖1所示的候選篩選處理部分的分塊的說明圖。 圖7是用于說明通過圖1所示的候選篩選處理部分算出的濃度特征的說明圖。 圖8是用于說明通過圖1所示的候選篩選處理部分算出的方向特征的說明圖。 圖9是用于說明候選篩選處理部分算出的比對(duì)值的概念的說明圖。 圖10是用于說明圖1所示的細(xì)節(jié)判定處理部分的分塊的說明圖。 圖11是用于說明從平均參考圖像的塊位置(a,b)中提取部分圖像t(a,b)的說明圖。 圖12是用于說明將平均參考圖像的特定塊的部分圖像一邊在輸入圖像的對(duì)應(yīng)的 塊位置附近偏移一邊計(jì)算比對(duì)值(濃度差)的概念的說明圖。圖13是用于說明圖1所示的紙幣識(shí)別裝置的紙幣識(shí)別處理步驟的流程圖。圖14是表示圖13的步驟S102所示的紙幣部分切出處理步驟的流程圖。圖15是表示圖13的步驟S103所示的候選篩選處理步驟的流程圖。圖16是表示圖13的步驟S104所示的細(xì)節(jié)判定處理步驟的流程圖。標(biāo)號(hào)說明IO紙幣識(shí)別裝置11圖像輸入部分12切出處理部分13存儲(chǔ)部分13a特征量13b參考圖像數(shù)據(jù)14候選篩選處理部分14a分塊處理部分14b濃度特征提取部分14c方向特征提取部分14d比對(duì)值計(jì)算部分14e候選選擇部分15細(xì)節(jié)判定處理部分15a分塊處理部分15b細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì)算部分15c識(shí)別結(jié)果輸出部分
0060]21紅外透過圖像22紅外反射圖像23可見透過圖像
24可見反射圖像 31紅外透過部分圖像 32紅外反射部分圖像 33可見透過部分圖像 34可見反射部分圖像
具體實(shí)施例方式
以下,基于附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的紙張類識(shí)別裝置和紙張類識(shí)別方法的實(shí)施例。 在這里,將紙幣作為識(shí)別對(duì)象來識(shí)別紙幣的種類,并且設(shè)為在識(shí)別該紙幣時(shí)使用的參考圖 像的特征量等是將事先生成的量存儲(chǔ)在存儲(chǔ)部分中。
實(shí)施例〈紙幣識(shí)別裝置的概略結(jié)構(gòu)> 首先,說明本實(shí)施例的紙幣識(shí)別裝置10的結(jié)構(gòu)。圖1是表示本實(shí)施例的紙幣識(shí)別 裝置10的結(jié)構(gòu)的功能方框圖。如同圖所示的紙幣識(shí)別裝置10是如下裝置,即預(yù)先在裝置內(nèi) 部存儲(chǔ)各個(gè)紙幣的特征量(固有矢量和平均矢量)以及參考圖像數(shù)據(jù)(平均參考圖像和分 割方式),并在取得了輸入圖像的情況下,使用特征量,從多個(gè)紙幣種類中選擇規(guī)定數(shù)(以 下,例示"4個(gè)"的情況)的紙幣種類作為候選紙幣種類,之后對(duì)所選擇的候選紙幣種類進(jìn)行 使用了參考圖像數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)判定來確定一個(gè)紙幣種類,并將確定的紙幣種類作為紙幣識(shí)別 結(jié)果而輸出。 如圖l所示那樣,該紙幣識(shí)別裝置10包括圖像輸入部分11、切出處理部分12、存 儲(chǔ)部分13、候選篩選處理部分14、以及細(xì)節(jié)判定處理部分15。圖像輸入部分11是獲取紙幣 的圖像的線傳感器(line sensor),通過一次讀取操作,獲取如圖2所示那樣的紅外透過圖 像21、紅外反射圖像22、可見透過圖像23以及可見反射圖像24的4種圖像,并將獲取的各 個(gè)圖像轉(zhuǎn)交給切出處理部分12。 具體地說,對(duì)成為讀取對(duì)象的紙幣照射紅外光和可見光,并根據(jù)透過了紙幣的紅 外光的光接收結(jié)果而生成紅外透過圖像21,根據(jù)從紙幣反射的紅外光的光接收結(jié)果而生成 紅外反射圖像22,根據(jù)透過了紙幣的可見光的光接收結(jié)果而生成可見透過圖像23,根據(jù)從 紙幣反射的可見光的光接收結(jié)果而生成可見反射圖像24。 切出處理部分12是從圖像輸入部分11接受的4種圖像(紅外透過圖像21、紅外 反射圖像22、可見透過圖像23以及可見反射圖像24)中切出紙幣部分的處理部分。具體地 說,在該切出處理部分12中,首先使用紅外透過圖像21而求出紙幣部分的寬度、高度以及 斜率,并使用求出的寬度、高度以及斜率進(jìn)行各個(gè)圖像的旋轉(zhuǎn)處理和切出處理。
存儲(chǔ)部分13是按紙幣種類而存儲(chǔ)成為輸入圖像的比較對(duì)象的各個(gè)紙幣的特征量 (固有矢量、平均矢量)13a、參考圖像數(shù)據(jù)(平均參考圖像和分割方式)13b以及加權(quán)系數(shù) (入ab) 13c的存儲(chǔ)部分。這些特征量13a和參考圖像數(shù)據(jù)13b按紙幣的每個(gè)種類存儲(chǔ)是當(dāng) 然的,并且也對(duì)相同的紙幣種類存儲(chǔ)分別對(duì)應(yīng)于紅外透過圖像、紅外反射圖像、可見透過圖 像以及可見反射圖像的4種的特征量13a和參考圖像數(shù)據(jù)13b。 其中,存儲(chǔ)在該存儲(chǔ)部分13的每個(gè)紙幣種類的參考圖像的特征量(固有矢量、平 均矢量)13a是在通過候選篩選處理部分14篩選紙幣種類時(shí)利用。其詳細(xì)的說明在后面敘述,該特征量(固有矢量、平均矢量)13a是在與輸入圖像的情況相同地將多個(gè)(例如1000 張)參考圖像分別統(tǒng)一地分塊之后,求出每個(gè)塊的濃度特征和方向特征,并根據(jù)其分布而 求出固有矢量和平均矢量。 另一方面,存儲(chǔ)在該存儲(chǔ)部分13的每個(gè)紙幣種類的參考圖像數(shù)據(jù)(平均參考圖像 和分割步驟)13b是在通過細(xì)節(jié)判定處理部分15進(jìn)行細(xì)節(jié)判定時(shí)利用。其詳細(xì)的說明在后 面敘述,在這里所稱的分割方式是,用于根據(jù)該紙幣尺寸或特征部分而分割參考圖像的分 割方式,例如,規(guī)定了將某一紙幣具有特征的區(qū)域細(xì)密地分割,將沒有特征的區(qū)域粗略地分 割等的方式。此外,平均參考圖像是,對(duì)每個(gè)紙幣種類的多個(gè)參考圖像取像素平均之后的圖 像以上述分割方式進(jìn)行分塊的圖像。 候選篩選處理部分14是在接受到成為識(shí)別對(duì)象的輸入圖像時(shí),選擇對(duì)應(yīng)于該輸 入圖像的4個(gè)紙幣種類的候選(以下,稱為"候選紙幣種類")的處理部分,具體地說,與其 紙幣尺寸的大小無關(guān)地,對(duì)輸入圖像(紅外透過圖像21、紅外反射圖像22、可見透過圖像23 以及可見反射圖像24)統(tǒng)一進(jìn)行分塊,并基于各個(gè)塊的濃度特征和方向特征進(jìn)行4個(gè)候選 紙幣種類的選擇處理。 這樣,在該候選篩選處理部分14中,作為其前處理而進(jìn)行4個(gè)候選紙幣種類的選
擇處理,而不會(huì)如以往技術(shù)那樣直接且唯一地確定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的紙幣種類,最終,后述
的細(xì)節(jié)判定處理部分15從這4個(gè)候選紙幣種類中決定1個(gè)紙幣種類。 決定進(jìn)行這樣的事前處理的理由在于,若如以往技術(shù)那樣直接且唯一地判定紙幣
種類,則在之后的判定中判定為成為識(shí)別對(duì)象的紙幣與作為該判定結(jié)果而獲得的紙幣不一
致的情況下,必須除去該紙幣種類而再次重復(fù)進(jìn)行上述處理,獲得正確的識(shí)別結(jié)果為止花
費(fèi)時(shí)間。 另外,在本實(shí)施例中,說明了對(duì)4個(gè)候選紙幣種類進(jìn)行選擇處理的情況,但這樣的 應(yīng)進(jìn)行選擇處理的候選紙幣種類的數(shù),還能夠根據(jù)來自裝置內(nèi)部的操作部分或裝置外部的 指示輸入而變更。這樣,在紙幣種類之間其圖案類似的種類多的情況或即使是犧牲處理時(shí) 間也想要防止遺漏候選的情況下增加應(yīng)選擇的候選紙幣種類數(shù),在想要實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的高速 化的情況下減小候選紙幣種類數(shù),從而能夠進(jìn)行與操作者的需求對(duì)應(yīng)的處理。
細(xì)節(jié)判定處理部分15是進(jìn)行用于從通過候選篩選處理部分14所選擇的4個(gè)候選 紙幣種類中確定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的一個(gè)紙幣種類的細(xì)節(jié)判定的處理部分。具體地說,在該 細(xì)節(jié)判定處理部分15中,進(jìn)行如下處理,即從存儲(chǔ)部分13讀出對(duì)應(yīng)于各個(gè)候選紙幣種類的 參考圖像數(shù)據(jù)13b,并通過該參考圖像數(shù)據(jù)13b中的分割方式對(duì)輸入圖像進(jìn)行分塊之后,計(jì) 算被分塊的輸入圖像與平均參考圖像的塊之間的細(xì)節(jié)比對(duì)值,基于算出的細(xì)節(jié)比對(duì)值來確 定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的平均參考圖像,并輸出對(duì)應(yīng)于確定的平均參考圖像的紙幣種類。
另外,在這里使用功能框圖示出紙幣識(shí)別裝置10的結(jié)構(gòu),但實(shí)際上使用計(jì)算機(jī)來 實(shí)現(xiàn)的情況下,設(shè)置對(duì)應(yīng)于圖像輸入部分11的線傳感器和對(duì)應(yīng)于存儲(chǔ)部分13的硬盤裝置 等,并且將對(duì)應(yīng)于切出處理部分12、候選篩選處理部分14以及細(xì)節(jié)判定處理部分15的程序 存儲(chǔ)到非易失性存儲(chǔ)器等中,將該程序加載到CPU中執(zhí)行。
〈切出處理部分的細(xì)節(jié)〉 接著,使用圖3 圖5具體說明在圖1中示出的切出處理部分12的細(xì)節(jié)。圖3是 用于說明該切出處理部分12的邊緣點(diǎn)的提取處理的說明圖,圖4是用于說明該切出處理部分12的使用了霍夫(Hough)變換的紙幣部分的角度計(jì)算的說明圖,圖5是用于說明該切出 處理部分12的紙幣部分的切出處理的說明圖。 如圖3所示那樣,在該切出處理部分12中,首先從上方掃描輸入圖像的紅外透過 圖像21,并檢測(cè)具有規(guī)定閾值以上的像素值的像素作為邊緣(edge)點(diǎn)。之后,分別從下方、 左方、右方進(jìn)行同樣的處理而檢測(cè)邊緣點(diǎn),根據(jù)這些邊緣點(diǎn)而求出紙幣的邊緣部分的大致 的角度e 1。 之后,如圖4所示那樣,根據(jù)檢測(cè)出的邊緣點(diǎn)與其角度e 1進(jìn)行霍夫變換,求出上 邊、下邊、左邊和右邊的霍夫平面,并按各個(gè)霍夫平面,對(duì)斜率e進(jìn)行投票而生成4個(gè)直方 圖(對(duì)左邊和右邊,旋轉(zhuǎn)90度來進(jìn)行投票)。之后,將4個(gè)直方圖相加而求出相加的直方圖
的投票值最大的斜率e,并將求出的斜率e設(shè)為紙幣的斜率。之后,在上邊、下邊、左邊和 右邊的各個(gè)霍夫平面上求出對(duì)應(yīng)于斜率e的位置p,進(jìn)行將該p的值設(shè)為各邊的位置的 處理。 之后,如圖5所示那樣,根據(jù)獲得的各邊的位置(p )與斜率(e),切出紙幣部分并
對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理,取得從輸入圖像中切出了紙幣部分的部分圖像。另外,若使用紅外透過
圖像21檢測(cè)出紙幣的斜率9與各邊的位置p ,則從紅外透過圖像21、紅外反射圖像22、可 見透過圖像23以及可見反射圖像24使用相同值切出紙幣部分,取得如圖5所示的紅外透 過部分圖像31、紅外反射部分圖像32、可見透過部分圖像33以及可見反射部分圖像34。
這樣,在該切出處理部分12中,將從圖像輸入部分11接受的輸入圖像(紅外透過 圖像21、紅外反射圖像22、可見透過圖像23以及可見反射圖像24)中切出紙幣部分的部分 圖像(紅外透過部分圖像31、紅外反射部分圖像32、可見透過部分圖像33以及可見反射部 分圖像34)。〈候選篩選處理部分的細(xì)節(jié)> 接著,使用圖6 圖8具體說明在圖1中示出的候選篩選處理部分14的細(xì)節(jié)。圖 6是用于說明該候選篩選處理部分14的分塊的說明圖,圖7是用于說明通過該候選篩選處 理部分14算出的濃度特征的說明圖,圖8是用于說明通過該候選篩選處理部分14算出的 方向特征的說明圖。 如圖1所示那樣,該候選篩選處理部分14包括分塊處理部分14a、濃度特征提取 部分14b、方向特征提取部分14c、比對(duì)值計(jì)算部分14d、以及候選選擇部分14e。
分塊處理部分14a是,與該紙幣尺寸或特征部分無關(guān)地將輸入圖像統(tǒng)一地進(jìn)行分 塊的處理部分,在本實(shí)施例中,如圖6所示那樣,將輸入圖像分割為24像素X24像素的尺 寸的塊。其中,為了使相鄰的塊之間重合8像素,在獲得了某一塊之后偏移16像素而取得 下一個(gè)塊。這樣,將相鄰的塊的塊中心的距離設(shè)為16像素單位,并且,將相鄰的塊重合8像 素而分割為24像素X24像素的尺寸的塊。 這樣與紙幣的大小或特征部分無關(guān)地進(jìn)行統(tǒng)一分塊(塊尺寸固定)的理由在于, 在進(jìn)行作為前處理的篩選處理的階段中進(jìn)行花費(fèi)時(shí)間的自適應(yīng)性的處理的情況反而會(huì)成 為導(dǎo)致處理延遲的原因。且因認(rèn)為若在之后的細(xì)節(jié)判定處理部分15的細(xì)節(jié)判定中進(jìn)行加 入了紙幣的大小或特征部分的判定,則在該篩選處理中進(jìn)行自適應(yīng)性的分割處理的必要性 降低。 濃度特征提取部分14b是將通過分塊處理部分14a分割的各個(gè)塊進(jìn)一步4分割,求出各個(gè)分割區(qū)域內(nèi)的平均值而設(shè)為濃度特征的處理部分。例如,圖7的左上部的平均值 是78,右上部的平均值是113,左下部的平均值是125,右下部的平均值是134,所以此時(shí)的 濃度特征成為(78, 113, 125, 134)。 方向特征提取部分14c是對(duì)通過分塊處理部分14a分割的各個(gè)塊應(yīng)用伽柏過濾 (Gabor filter)(水平、垂直、斜右、斜左的4個(gè)方向),從而求出各個(gè)像素的方向特征量的 處理部分。另外,這樣的伽柏過濾應(yīng)該應(yīng)用于各個(gè)塊,但為便于說明,在圖8中示出應(yīng)用于 紙幣整體的情況。 這樣求出的各個(gè)像素的方向特征量進(jìn)行歸一化。例如,在求出的方向特征量為 (0. 7,0. 2,0. l,l. 2)的情況下,用各個(gè)要素的合計(jì)值即O. 7+0. 2+0. 1+1. 2 = 2. 2除以各個(gè)要 素得到的(0. 32,0.09,0.05,0. 55)成為歸一化后的方向特征量。
即,若將對(duì)各個(gè)塊應(yīng)用了伽柏過濾的塊的方向圖像的各個(gè)像素值設(shè)為如下
數(shù)學(xué)式1
v(c)2+(gr。g)2(其中,k = 0表示水平,k = 1表示斜左,k = 2表示垂直,k = 3表示斜右),則 歸一化后的各個(gè)像素的方向特征量gk'從以下式獲得。
數(shù)學(xué)式2
「0103, & 3 /- 并且,對(duì)各個(gè)像素的方向特征量gk' (4維)以塊為單位求出平均值,并設(shè)為各個(gè)塊 的方向特征量。由此,每一個(gè)圖像的方向特征量的維數(shù)為,塊數(shù)為32且各個(gè)塊為4維,且由 于有4種輸入圖像(紅外透過圖像21、紅外反射圖像22、可見透過圖像23以及可見反射圖 像24),所以最大成為32X4X4 = 512。 比對(duì)值計(jì)算部分14d是使用通過濃度特征提取部分14b求出的濃度特征和通過方 向特征提取部分14c求出的方向特征,計(jì)算輸入圖像與各個(gè)紙幣(的參考圖像)的比對(duì)值 的處理部分。 具體地說,預(yù)先對(duì)各個(gè)紙幣種類進(jìn)行1000次(對(duì)100張紙幣試行10次)用于求 出上述濃度特征和方向特征的處理,并求出其平均矢量Mi和協(xié)方差矩陣Ki的固有矢量后 作為特征量而存儲(chǔ)在存儲(chǔ)部分13。并且,若取得了輸入圖像,則對(duì)該輸入圖像進(jìn)行上述處理 而求出濃度特征和方向特征,并將在輸入圖像的特征量加上到固有矢量的投影距離的值設(shè) 為比對(duì)值。 圖9是用于說明候選篩選處理部分14算出的比對(duì)值的概念的說明圖。這里,為 便于說明,說明2維的情況。首先,若對(duì)某一紙幣種類事先進(jìn)行1000次的試行,則由于在 這樣獲得的濃度特征和方向特征中產(chǎn)生偏差,所以獲得平均矢量Mi與協(xié)方差矩陣Ki = E (Xi-Mi) (Xi-Mi)T的固有矢量。 g卩,該1000次的試行成為將圖9所示的平均矢量Mi作為中心、主軸設(shè)為①『副 軸設(shè)為①^的橢圓狀的分布。這里,若讀取輸入圖像而求出特征量Xi(濃度特征量和方向 特征量),則平均矢量Mi與特征量Xi之間的距離成為IIXi-Mi II (另外,llall表示a的歐幾里得范數(shù)(norm))。 另一方面,由于將輸入圖像的特征量Xi投影至主軸①n的地點(diǎn)到平均矢量Mi為 止的距離成為II①J(Xi-Mi) || ,所以可通過下式獲得從特征量Xi至主軸①n的投影距離 d(i)。這里,由于假設(shè)從主軸長(zhǎng)的起選擇了 5個(gè)的情況,所以取k = 1 5。
數(shù)學(xué)式3"(/)=|《-M,『-力(0)/(Z, -M,)}2 另外,在i = 1時(shí)表示紅外透過圖像的濃度特征128維,在i = 2時(shí)表示紅外反射 圖像的濃度特征128維,在i = 3時(shí)表示可見透過圖像的濃度特征128維,在i = 4時(shí)表示 可見反射圖像的濃度特征128維,在i = 5時(shí)表示紅外透過圖像的方向特征128維,在i = 6時(shí)表示紅外反射圖像的濃度特征128維,在i = 7時(shí)表示可見透過圖像的濃度特征128 維,在i = 8時(shí)表示可見反射圖像的濃度特征128維。 并且,要求出的比對(duì)值Z成為將這些相加的Z二E d(i)(其中,i = 1 8)。另夕卜, 為了縮短處理時(shí)間,在每次求出投影距離d(i)時(shí)根據(jù)該投影距離值進(jìn)行候選的篩選,并不 對(duì)全部參考圖像求出比對(duì)值Z。例如,進(jìn)行通過d(4)設(shè)為128候選,通過d(2)設(shè)為32候選 等篩選。這樣,例如能夠篩選為6候選 8候選左右的紙幣種類,并且能夠一并取得各個(gè)紙 幣種類的比對(duì)值。另外,由于可見反射圖像的d(4)在區(qū)分種類上最具有特征,所以期望最 開始進(jìn)行。 根據(jù)以上的情況,在本實(shí)施例中,需要事先對(duì)每個(gè)紙幣種類進(jìn)行上述一系列處理, 例如求出IOOO個(gè)圖案的濃度特征量和方向特征量,求出這些特征量(平均矢量和固有矢 量)13a,并按每個(gè)紙幣種類將其結(jié)果存儲(chǔ)在存儲(chǔ)部分13中。其中,該特征量(平均矢量和 固有矢量)的計(jì)算處理并不一定需要在該紙幣識(shí)別裝置io上進(jìn)行,只要將在其他裝置中進(jìn) 行的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)部分13中即可。 候選選擇部分14e是從通過比對(duì)值計(jì)算部分14d篩選出的紙幣種類中將其比對(duì)值 大者進(jìn)行規(guī)定數(shù)(這里是"4個(gè)")的選擇處理的處理部分。例如,若通過上述比對(duì)值計(jì)算部 分14d獲得6候選的比對(duì)值,則從該6候選中從比對(duì)值大者起選擇4候選。另外,如已說明 地那樣,選出的候選數(shù)能夠根據(jù)來自裝置內(nèi)部的操作部分或裝置外部的指示輸入而變更。
〈細(xì)節(jié)判定處理部分的細(xì)節(jié)〉 接著,使用圖10 圖12說明圖l所示的細(xì)節(jié)判定處理部分15的細(xì)節(jié)。圖10是 用于說明該細(xì)節(jié)判定處理部分15的分塊的說明圖,圖11是用于說明該細(xì)節(jié)判定處理部分 15的平均參考圖像的生成的說明圖,圖12是用于說明該細(xì)節(jié)判定處理部分15的比對(duì)值的 計(jì)算的說明圖。 如圖1所示那樣,該細(xì)節(jié)判定處理部分15包括分塊處理部分15a、細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì) 算部分15b以及識(shí)別結(jié)果輸出部分15c。分塊處理部分15a是,從存儲(chǔ)部分13讀出與通過 候選篩選處理部分14所選擇的4個(gè)候選紙幣種類分別對(duì)應(yīng)的參考圖像數(shù)據(jù)13b內(nèi)的分割 方式,并通過讀出的分割方式對(duì)輸入圖像進(jìn)行分塊的處理部分。 該分塊處理部分15a是按各個(gè)紙幣種類使塊位置和塊數(shù)不同地進(jìn)行輸入圖像的 分割處理,而并不是通過候選篩選處理部分14的分塊處理部分14a進(jìn)行的統(tǒng)一的分塊。這 是為了進(jìn)行分塊,以使構(gòu)成各個(gè)紙幣的特征的部分被特寫(close-up)。期望調(diào)整為塊數(shù)比分塊處理部分14a增加,且不會(huì)等間隔地包含空白。圖10中示出在水平方向上設(shè)置M個(gè)塊、
在垂直方向上設(shè)置N個(gè)塊的情況下,調(diào)整為在左端的塊中不包含紙幣部分以外的區(qū)域的狀
況,通過這樣調(diào)整為不包含紙幣部分以外的空白,計(jì)算有意義的比對(duì)值變得重要。 這里,具體說明塊位置的求法。首先,將紙幣的水平方向、垂直方向的紙幣長(zhǎng)度分
別設(shè)為lenX、 lenY,將紙幣的水平、垂直方向的塊數(shù)設(shè)為M、 N,將紙幣的水平、垂直方向的塊
間隔設(shè)為disX、disY,要求出的塊位置設(shè)為(Xa、Yb),則相對(duì)于紙幣長(zhǎng)度以8像素間隔,計(jì)算
水平方向、垂直方向的塊數(shù)。若將塊尺寸設(shè)為12像素X12像素,則成為 M = ((lenX-12)/8)+l N = ((lenY-12)/8)+l。 接著,根據(jù)塊數(shù)M、N,通過下式求出塊間隔(8像素以下)
disX = (lenX-12)/M
disY = (lenY-12)/N, 并使用求出的塊間隔disX、disY,通過以下的計(jì)算式求出水平方向第a個(gè)、垂直方 向第b個(gè)塊位置
Xa = disXXa
Yb = disYXb。 細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì)算部分15b是計(jì)算輸入圖像與平均參考圖像的各個(gè)塊之間的濃度 差分作為細(xì)節(jié)比對(duì)值的處理部分。更具體地說,若決定輸入圖像的某一個(gè)塊的塊切出位置 (a, b),則將該切出位置在水平方向上左右3像素、垂直方向上上下3像素依次進(jìn)行偏移的 同時(shí)切出(a±3, b±3)的49個(gè)塊。然后,求出該49個(gè)塊與從平均參考圖像的塊位置(a, b)中切出的塊之間的濃度差分。然后,從49個(gè)濃度差分中求出最小值,并將其設(shè)為該塊的 比對(duì)值。另外,在這里,說明了在水平方向上左右3像素、垂直方向上上下3像素進(jìn)行偏移 的情況,但這樣的偏移量并不限定于此。 這樣,不僅僅計(jì)算輸入圖像與平均參考圖像的各個(gè)塊切出位置(a, b)的濃度差 分,還一邊偏移輸入圖像的塊切出位置一邊求出與輸入圖像的49個(gè)塊之間的濃度差分的 理由在于,存在在輸入圖像中產(chǎn)生位置偏移的可能性。 進(jìn)一步詳細(xì)說明這一點(diǎn)。若決定輸入圖像的某一塊位置(a,b),并將該塊位置作為 中心的k個(gè)(例如49個(gè))圖像數(shù)據(jù)設(shè)為sk(a, b)(其中,1《k《49),將該塊位置(a, b) 的平均參考圖像的圖像數(shù)據(jù)設(shè)為t(a, b),則通過以下式求出在各個(gè)塊中的比對(duì)值Z"。該 式是求濃度差分的式,將在k = 1 49的49個(gè)濃度差分中最小值的濃度差分設(shè)為塊間的 比對(duì)值。若將ski(a,b)設(shè)為輸入圖像的某一塊圖像內(nèi)的第i個(gè)像素值,將ti(a,b)設(shè)為平 均參考圖像的某一塊圖像內(nèi)的第i個(gè)像素值,將n設(shè)為塊圖像內(nèi)的像素?cái)?shù),將Za,b設(shè)為各個(gè)
塊的比對(duì)值,則成為如下。
數(shù)學(xué)式4Z。力=m,[2] |& (a, 6) - (",
,=1 實(shí)際上,如圖ll所示那樣,首先,切出平均參考圖像的塊位置(a,b)的部分圖像之 后,如圖12所示那樣,將從平均參考圖像切出的部分圖像應(yīng)用到輸入圖像的相同的塊位置 (a,b)而求出濃度差分。之后,將該應(yīng)用位置在水平方向上士3像素、垂直方向上±3像素
13依次進(jìn)行偏移的同時(shí)分別求出濃度差分,并將其最小值設(shè)為該塊位置(a,b)的比對(duì)值。
若這樣求出各個(gè)塊的比對(duì)值,則如下式所示那樣將各個(gè)塊的比對(duì)值相加而求出與 特定的候選紙幣種類之間的細(xì)節(jié)比對(duì)值Z。另外,A"是從存儲(chǔ)部分13讀出的參數(shù),成為 各個(gè)塊的加權(quán)系數(shù)。對(duì)紙幣種類的特征性的塊,增大其加權(quán)系數(shù)A a,b,對(duì)不是特征性的部分 的塊,減小其加權(quán)系數(shù)Aa,b。例如,使用從多張真幣和其他幣種(其他國(guó)家紙幣、其他現(xiàn)金 種類)取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性判別分析,能夠?qū)⑵浣Y(jié)果設(shè)為加權(quán)系數(shù)Aa,b。
數(shù)學(xué)式5
Z=Z》aA-Z。6 識(shí)別結(jié)果輸出部分15c是,若細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì)算部分15b求出各個(gè)候選紙幣種類的 細(xì)節(jié)比對(duì)值,則將具有最大的細(xì)節(jié)比對(duì)值的紙幣種類作為紙幣識(shí)別結(jié)果而輸出的處理部 分。例如,該紙幣識(shí)別結(jié)果可以顯示在未圖示的顯示部分中,也可以通過未圖示的打印部分 打印?!醇垘抛R(shí)別裝置的紙幣識(shí)別處理步驟> 接著,說明圖1所示的紙幣識(shí)別裝置10的紙幣識(shí)別處理步驟。圖13是表示圖1 所示的紙幣識(shí)別裝置10的紙幣識(shí)別處理步驟的流程圖。這里,設(shè)為各個(gè)紙幣種類的特征量 (平均矢量、固有矢量)13a預(yù)先存儲(chǔ)在存儲(chǔ)部分13中。 如同圖所示那樣,在該紙幣識(shí)別裝置10中,首先進(jìn)行用于通過圖像輸入部分11獲 取成為識(shí)別對(duì)象的紙幣的輸入圖像的圖像輸入處理(步驟S101)。在該輸入圖像中,包含如 圖2所示的紅外透過圖像21、紅外反射圖像22、可見透過圖像23以及可見反射圖像24。
之后,通過切出處理部分12進(jìn)行從由圖像輸入部分ll接受的輸入圖像(4種圖 像)中分別切出紙幣部分的切出處理(步驟S102),并通過候選篩選處理部分14進(jìn)行選擇 對(duì)應(yīng)于該輸入圖像的4個(gè)候選紙幣種類的處理(步驟S103)。 之后,細(xì)節(jié)判定處理部分15進(jìn)行用于從通過候選篩選處理部分14所選擇的4個(gè) 候選紙幣種類中確定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的一個(gè)候選紙幣種類的細(xì)節(jié)判定(步驟S104)。通過 該細(xì)節(jié)判定處理,輸出對(duì)應(yīng)于輸入圖像的一個(gè)紙幣種類。 接著,進(jìn)一步詳細(xì)說明在上述步驟102中所示的紙幣部分切出處理步驟。圖14是 表示在圖13的步驟S102中所示的紙幣部分切出處理步驟的流程圖。 如同圖所示那樣,在該紙幣部分切出處理中,首先進(jìn)行用于檢測(cè)構(gòu)成輸入圖像的4 種紅外透過圖像21、紅外反射圖像22、可見透過圖像23以及可見反射圖像24各自在紙幣 部分外緣的邊緣點(diǎn)的邊緣點(diǎn)檢測(cè)處理(步驟S201),并使用檢測(cè)出的邊緣點(diǎn)求出構(gòu)成紙幣 部分的斜率的概略角度9 1(步驟S202)。具體地說,從圖3所示的上方開始進(jìn)行掃描,從而 從上下左右方向重復(fù)進(jìn)行找出具有規(guī)定值以上的像素值的邊緣點(diǎn)的處理而求出邊緣點(diǎn),取 得如同圖所示的角度9 1。 之后,如使用圖4說明地那樣,根據(jù)邊緣點(diǎn)和其角度9 l進(jìn)行霍夫變換而求出上 邊、下邊、左邊和右邊的霍夫平面(步驟S203),在各個(gè)邊的投票平面內(nèi)對(duì)每個(gè)角度求出最 大值,進(jìn)行4個(gè)邊都加上其最大值的直方圖加法處理(步驟S204)。將獲得的直方圖的取最
大值的角度設(shè)為紙幣的斜率e,從霍夫平面求出各個(gè)邊在該斜率e下的最大值,進(jìn)行將各
個(gè)邊的位置設(shè)為P時(shí)的角度計(jì)算處理(步驟S205)。
之后,如圖5所示那樣,根據(jù)獲得的各個(gè)邊的位置P和斜率e ,切出紙幣部分并 進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理(步驟S206),進(jìn)行從輸入圖像切出紙幣部分的紙幣部分切出處理(步驟 S207)。 接著,進(jìn)一步詳細(xì)說明如圖13的步驟103所示的候選篩選處理步驟。圖15是表 示如圖13的步驟S103所示的候選篩選處理步驟的流程圖。 如同圖所示那樣,首先進(jìn)行將輸入圖像統(tǒng)一地分塊的分塊處理(步驟S301)。具 體地說,如圖6所示那樣,將24像素X24像素的尺寸的塊以16像素X16像素單位進(jìn)行分 塊。 之后,進(jìn)行將通過分塊處理部分14a被分割的各個(gè)塊進(jìn)一步進(jìn)行4分割之后求其 平均值并將其設(shè)為濃度特征的濃度特征提取處理(步驟S302),并且對(duì)輸入圖像的各個(gè)塊 應(yīng)用伽柏過濾(水平、垂直、斜左、斜右的4個(gè)方向),從而求出各個(gè)像素的方向特征量(步 驟S303)。 之后,比對(duì)值計(jì)算部分14d使用通過濃度特征提取部分14b求出的濃度特征和通 過方向特征提取部分14c求出的方向特征,計(jì)算輸入圖像的各個(gè)紙幣種類的比對(duì)值(步驟 S304),且候選選擇部分14e進(jìn)行從比對(duì)值高的起選擇4候選的處理(步驟S305)。
接著,進(jìn)一步詳細(xì)說明圖13的步驟104所示的細(xì)節(jié)判定處理步驟。圖16是表示 圖13的步驟S104所示的細(xì)節(jié)判定處理步驟的流程圖。 如同圖所示那樣,首先,分塊處理部分15a通過與由候選篩選處理部分14所選擇 的4個(gè)候選紙幣種類分別對(duì)應(yīng)的分割方式,自適應(yīng)性地對(duì)輸入圖像進(jìn)行分塊(步驟S401)。 即,在該分塊處理部分15a中,按各個(gè)紙幣種類使塊位置和塊數(shù)不同地進(jìn)行分割處理,而并 不是通過候選篩選處理部分14的分塊處理部分14a進(jìn)行的統(tǒng)一的分塊。
之后,細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì)算部分15b求出輸入圖像與平均參考圖像的各個(gè)塊之間的濃 度差分,并且將各個(gè)塊的濃度差分(比對(duì)值)相加并將其作為細(xì)節(jié)比對(duì)值來計(jì)算(步驟 S402)。 若這樣求出各個(gè)候選紙幣種類的細(xì)節(jié)比對(duì)值,則識(shí)別結(jié)果輸出部分15c輸出細(xì)節(jié) 比對(duì)值最高的候選紙幣種類作為紙幣識(shí)別結(jié)果(步驟S403)。 如上所述那樣,由于在本實(shí)施例中構(gòu)成為,通過圖像輸入部分11進(jìn)行用于獲取成 為識(shí)別對(duì)象的紙幣的圖像作為輸入圖像的圖像輸入處理,通過切出處理部分12在從圖像 輸入部分ll接受的輸入圖像(4種圖像)中分別切出紙幣部分,候選篩選處理部分14選擇 對(duì)應(yīng)于輸入圖像的4個(gè)參考圖像,細(xì)節(jié)判定處理部分15進(jìn)行用于從通過候選篩選處理部分 14所選擇的4個(gè)候選參考圖像中確定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的一個(gè)候選參考圖像的細(xì)節(jié)判定,所 以即使在成為判定對(duì)象的紙張的種類的增加的情況下,也能夠高速、高精度且高效地識(shí)別 紙張類。 另外,在本實(shí)施例中,說明了預(yù)先通過其他裝置生成用于候選篩選處理的各個(gè)參
考圖像的特征量(固有矢量和平均矢量)以及用于細(xì)節(jié)判定處理的平均參考圖像之后存儲(chǔ)
在存儲(chǔ)部分13的情況,但本發(fā)明并不限定于此,也可以在該紙幣識(shí)別裝置10中事先生成這
些信息之后存儲(chǔ)在存儲(chǔ)部分13中,或者在接受到輸入圖像的時(shí)刻生成這些信息。 此外,在本實(shí)施例中,設(shè)為在細(xì)節(jié)判定處理部分15中使用事先生成的平均參考圖
像13b,但本發(fā)明并不限定于使用平均參考圖像的情況,也可以代替使用在理想的環(huán)境下獲取的參考圖像。 此外,在本實(shí)施例中,示出在細(xì)節(jié)判定處理部分15中使用濃度差分進(jìn)行細(xì)節(jié)判定
的情況,但本發(fā)明并不限定于這些,也可以使用其他方式進(jìn)行細(xì)節(jié)判定。 此外,在本實(shí)施例中,示出將本發(fā)明應(yīng)用于紙幣的識(shí)別的情況,但本發(fā)明并不限定
于這些,也可以應(yīng)用于將支票等其他紙張類設(shè)為識(shí)別對(duì)象的情況。 產(chǎn)業(yè)上的可利用性 如上所述那樣,本發(fā)明的紙張類識(shí)別裝置和紙張類識(shí)別方法在將票據(jù)的輸入圖像 與多個(gè)票據(jù)的參考圖像進(jìn)行比對(duì)而識(shí)別該輸入圖像的票據(jù)的種類的情況下有用,尤其適用 于在成為判定對(duì)象的紙張類的種類增加的情況下,也能夠高速、高精度且高效地識(shí)別紙張 類的種類的情況。
權(quán)利要求
一種紙張類識(shí)別裝置,是將票據(jù)的輸入圖像與多個(gè)票據(jù)的參考圖像進(jìn)行比對(duì),從而識(shí)別該輸入圖像的票據(jù)的種類的票據(jù)識(shí)別裝置,其特征在于,該紙張類識(shí)別裝置包括候選選擇部件,基于所述輸入圖像和多個(gè)參考圖像分別被統(tǒng)一地分塊后的各個(gè)塊的濃度特征和方向特征,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選;以及細(xì)節(jié)判定部件,根據(jù)與通過所述候選選擇部件所選擇的各個(gè)票據(jù)種類對(duì)應(yīng)的參考圖像的特征,對(duì)所述輸入圖像進(jìn)行適應(yīng)性分塊,并基于被分塊后的輸入圖像與參考圖像的塊之間的比對(duì)值,進(jìn)行細(xì)節(jié)判定。
2. 如權(quán)利要求1所述的紙張類識(shí)別裝置,其特征在于,還包括 特征量存儲(chǔ)部件,存儲(chǔ)每個(gè)票據(jù)種類的參考圖像的特征量,其中,所述候選選擇部件包括第1分塊部件,在接受到所述輸入圖像時(shí),對(duì)該輸入圖 像統(tǒng)一進(jìn)行分塊;濃度特征計(jì)算部件,計(jì)算通過所述第1分塊部件進(jìn)行了分塊的各個(gè)塊的 濃度特征;方向特征計(jì)算部件,計(jì)算通過所述分塊部件進(jìn)行了分塊的各個(gè)塊的方向特征; 以及選擇部件,基于通過所述濃度特征計(jì)算部件計(jì)算的各個(gè)塊的濃度特征、通過所述方向 特征計(jì)算部件計(jì)算的各個(gè)塊的方向特征、以及由所述特征量存儲(chǔ)部件存儲(chǔ)的各個(gè)參考圖像 的特征量,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的紙張類識(shí)別裝置,其特征在于,還包括存儲(chǔ)部件,按每個(gè)票據(jù)種類分別存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)于各個(gè)票據(jù)種類的參考圖像的特征的分塊方 式和通過該分塊方式對(duì)所述參考圖像進(jìn)行了分塊的已分割參考圖像,其中,所述細(xì)節(jié)判定部件包括第2分塊部件,從所述存儲(chǔ)部件讀出與通過所述候選選 擇部件所選擇的各個(gè)票據(jù)種類的候選分別對(duì)應(yīng)的分塊方式和已分割參考圖像,并通過讀出 的各個(gè)分塊方式,對(duì)所述輸入圖像分別進(jìn)行分塊;細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì)算部件,按各個(gè)票據(jù)種類的 每個(gè)候選分別計(jì)算通過所述第2分塊部件進(jìn)行了分塊的輸入圖像與已分割參考圖像的塊 之間的細(xì)節(jié)比對(duì)值;以及確定部件,基于通過所述細(xì)節(jié)比對(duì)值計(jì)算部件計(jì)算的各個(gè)細(xì)節(jié)比 對(duì)值,確定對(duì)應(yīng)于所述輸入圖像的票據(jù)的種類。
4. 如權(quán)利要求1或2所述的紙張類識(shí)別裝置,其特征在于,所述輸入圖像和參考圖像由拍攝了同一個(gè)票據(jù)種類的紅外反射圖像、紅外透過圖像、 可見反射圖像以及可見透過圖像構(gòu)成,所述候選選擇部件在使用可見反射圖像的各個(gè)塊的濃度特征和方向特征進(jìn)行了所述 票據(jù)種類的暫時(shí)篩選之后,使用進(jìn)行了該暫時(shí)篩選的票據(jù)種類的紅外透過圖像、紅外反射 圖像以及可見透過圖像依次進(jìn)行篩選,從而從所述多個(gè)票據(jù)中選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候 選。
5. 如權(quán)利要求2所述的紙張類識(shí)別裝置,其特征在于,即使是在各個(gè)紙張類的大小不同的情況下,所述第1分塊部件也統(tǒng)一地分塊為同一個(gè) 塊尺寸的塊。
6. 如權(quán)利要求2所述的紙張類識(shí)別裝置,其特征在于,所述候選選擇部件還包括選擇數(shù)接受部件,接受應(yīng)作為所述票據(jù)種類的候選而選擇 的數(shù)量,其中,所述選擇部件選擇通過所述選擇數(shù)接受部件接受的數(shù)量的票據(jù)種類的候選。
7. —種紙張類識(shí)別方法,是將票據(jù)的輸入圖像與多個(gè)票據(jù)的參考圖像進(jìn)行比對(duì),從而識(shí)別該輸入圖像的票據(jù)的種類的票據(jù)識(shí)別方法,其特征在于,該紙張類識(shí)別方法包括候選選擇步驟,基于所述輸入圖像和多個(gè)參考圖像分別被統(tǒng)一地分塊后的各個(gè)塊的濃度特征和方向特征,選擇規(guī)定數(shù)的票據(jù)種類的候選;以及細(xì)節(jié)判定步驟,根據(jù)與通過所述候選選擇步驟所選擇的各個(gè)票據(jù)種類對(duì)應(yīng)的參考圖像的特征,對(duì)所述輸入圖像進(jìn)行適應(yīng)性分塊,并基于被分塊后的輸入圖像與參考圖像的塊之間的比對(duì)值,進(jìn)行細(xì)節(jié)判定。
全文摘要
若從圖像輸入部分(11)取得成為識(shí)別對(duì)象的紙幣的輸入圖像,則通過切出處理部分(12)切出從圖像輸入部分(11)接受的輸入圖像的紙幣部分,候選篩選處理部分(14)選擇對(duì)應(yīng)于該輸入圖像的四個(gè)候選紙幣種類,細(xì)節(jié)判定處理部分(15)計(jì)算分別對(duì)應(yīng)于通過候選篩選處理部分(14)所選擇的四個(gè)候選紙幣種類的平均參考圖像與輸入圖像的細(xì)節(jié)比對(duì)值,最終確定對(duì)應(yīng)于輸入圖像的一個(gè)紙幣種類。
文檔編號(hào)G07D7/20GK101796550SQ20078010046
公開日2010年8月4日 申請(qǐng)日期2007年9月7日 優(yōu)先權(quán)日2007年9月7日
發(fā)明者大松和弘, 米澤亨, 龜山博史 申請(qǐng)人:光榮株式會(huì)社
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