JP3963826B2

JP3963826B2 - 書類真偽判別装置およびその方法

Info

Publication number: JP3963826B2
Application number: JP2002349499A
Authority: JP
Inventors: 真幸山田; 欣也戸田; 敏也濱崎; 徹藤井
Original assignee: Hitachi Omron Terminal Solutions Corp
Current assignee: Hitachi Omron Terminal Solutions Corp
Priority date: 2001-12-13
Filing date: 2002-12-02
Publication date: 2007-08-22
Anticipated expiration: 2022-12-02
Also published as: JP2003244434A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば身分証明書、免許証等の書類を照合確認する書類真偽判別装置に関し、さらに詳しくは書類の本物度情報を正確に読取って真偽判別する高判別性能を有する書類真偽判別装置および書類真偽判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、この種の書類真偽判別装置は、例えば自動契約機等に組み込まれて、利用者が提示した身分証明書等の書類の記載内容を光学的に読取って照合確認している。
【０００３】
この場合、書類の真偽判別に際しては書類を可視光線で撮影し、その撮影した画像データをオペレータが見て本物の書類か偽造書類かを判断している。
【０００４】
しかし、このような書類は、近年、ＯＡ機器の技術進展に伴い高性能化したカラーコピー機やプリンタなどを用いて容易に偽造されてしまい、正規の書類と偽造された書類との区別がつかない程、精巧に複製できることから不正が誘起されやすくなっている。
【０００５】
このような不正を防止するためにも高精度の識別機能を備えた書類真偽判別装置の開発が望まれている。
【０００６】
このため、一例として複数の光源毎に読取った全画面の濃淡画像から特徴データを抽出し、この特徴データより求めた頻度分布と基準の頻度分布とを比較して、紙葉類の種類と真偽とを認識する紙葉類認識装置が知られている(例えば特許文献１参照。)。
【０００７】
ところが、この場合は全体的な画像データから紙葉類を認識するため、機器や紙葉類のバラツキの影響を受けやすく、データ精度の信頼性が低くなっていた。また、紙葉類を照合判定するための全体的な照合判定データを要して、多くのデータ記憶量を備える必要があった。
【０００８】
また、波長の異なる複数種類の光源で複数種類の光線を用いて書類を撮影し、これとサンプル画像とを比較して、本物度を照合する書類照合装置が知られている(例えば特許文献２参照。)。
【０００９】
この場合は、多数の偽造サンプルの収集や、その解析を要していた。また、このためにサンプル画像のデータ記憶量を多く備える必要があった。
【００１０】
【特許文献１】
特開平０６−４４４３７号公報、
【特許文献２】
特開２００１−７６２０３号公報。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
そこでこの発明は、提示された書類の真偽判別に際して、光の透過率や反射率に関する波長特性を利用して画像を取得し、この取得した画像を数値化して書類の特徴量を求めることにより、本物と偽物との真偽判別が高精度に実現できる書類真偽判別装置および書類真偽判別方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明は、書類の真偽を判別する書類真偽判別装置であって、波長の異なる複数種類の光源と、前記複数種類の光源の光が書類を透過する透過光および書類に照射して反射する反射光との双方を受光してこれらの受光種別に書類を撮像する撮像手段と、前記撮像手段を用いて撮像した前記光源別及び受光種別の撮像画像から被判別書類の予め指定された複数の部位の特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段を用いて算出した基準となる書類の基準特徴量から求めた本物度抽出用の特徴関数を記憶する記憶手段と、前記算出手段を用いて算出した被判別書類の特徴量と前記記憶手段に予め記憶された特徴関数とから確率値である本物度を光源別かつ受光種別にそれぞれ数値化して算出し、その算出した本物度数を全て乗算して本物度を抽出する本物度抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
ここで書類とは、身分証明書や免許証、その他の特定情報を表す証書類などである。
【００１４】
前記撮像手段とは、画像を取得する例えばＣＣＤカメラなどの光学式撮像機器で構成することができる。
【００１５】
前記算出手段および本物度抽出手段とは、制御回路部のＲＡＭ等に組み込まれているプログラムによる演算によって求められ、装置に備えられる制御系の演算部で構成することができる。
【００１６】
前記記憶手段とは、装置に備えられるハードディスクまたはそれに代わる記憶装置、もしくは制御回路部に備えられるＲＡＭ等の記憶部で構成することができる。
【００１７】
前記光源とは、可視光線、赤外線、紫外線のような波長の異なる複数の単色光線を光源に用いる。
【００１８】
この光源の光が書類を透過したときの透過光、もしくは光源の光が書類に照射して反射したときの反射光を画像データとして撮像する。例えば、専用の印刷機で印刷された本物の証書と、ＯＡ機器で複製された偽造証書とでは、インクや書面の特性が違うことから光の透過率や反射率に差が生じる。この生じた差は光の波長依存性があるため波長によって、この差がかなり大きくなるような特徴的な部位が存在する。
【００１９】
そこで、このような部位の画像データを用いて透過率や反射率に関する特徴を求めることができ、この特徴を求めて数値化したものを特徴量として定義する。この数値化した特徴量について、その特徴量を有する書類（の部位）が本物である確率を本物度と定義し、その特徴量と確率との対応関係を特徴関数として表すことができる。
【００２０】
前記特徴関数は、本物度を算出するためのデータであり、予め本物の基準特徴量のデータを解析して記憶しておく。この本物度を予め設定するときは本物の書類の予め指定された複数の部位毎の基準特徴量から求めた本物度抽出用の特徴関数からそれぞれ本物度を求め、それらを全て掛け合わせた数値を、その書類の最終的な本物度とすることができる。
【００２１】
このように数値化して求めた本物度は、その抽出過程で数値を掛け合せる程に本物では１付近に留まるものの、偽物では０に近くなるため、これらの数値結果から真偽を正確に判別することができる。特に、多くの部位の特徴量を設定する程、真偽判別データは高精度化し、信頼性の高い判別結果が得られる。
【００２２】
ことに、特徴関数を求める場合に、本物の書類のデータのみから求めるものであり、多数の偽物サンプルの収集やその解析をいちいち要していた既存の判別手法とは異なるため、簡単に高判別処理機能を構築できる。
【００２３】
また、多くの本物の撮像画像から特徴量を求め、その本物の特徴量の分布から特徴関数を定め、そうして定めた複数の特徴関数から本物度を求めるという統計的手法を用いた演算処理を実現できることから、機器や書類のバラツキから受ける影響が小さく、書類の真偽を正確に判別することができる。
【００２４】
さらに、この場合に記憶しておく特徴関数のデータ量は、既存の判別手法に用いられるサンプル画像のデータ記憶量より格段に少ないため記憶容量が少なくて済む。
【００２５】
また、光源の種類を増やせば、判別性能を一層向上させることができる。この場合は、追加した光源を用いて取得した画像から新たな特徴量を求め、その特徴関数を設定するだけでよく、特徴関数は独立しているため、それまでの特徴関数をそのまま有効に使用できる。このため、数値を掛け合せるだけで利用できるなど拡張が容易である。
【００２６】
したがって、特徴量の求め方と基準データとを全て設定し直すような手間がかからなくなる。このほかにも独立した特徴関数を、異なったパターンで組合せることが可能であり、様々な判別基準を設けることができる。
【００２７】
上述の特徴量は、撮像手段により撮像された画像から捉えるものであり、例えば免許証の場合であれば、その写真部分、あるいは文字の特定部分に限定し、その輝度平均値の分布関数から求めるものであり、免許証の表示面全体の輝度分布から求めるものではないので前記のような効果が生じる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施の形態を以下図面に基づいて詳述する。
図面は運転免許証などの書類の真偽を判別する書類真偽判別装置を示し、図1に示すように、この書類真偽判別装置１１は長方体に設けられた装置本体１２の上面に運転免許証(以下免許証と称す)などの書類の載置面１３を設け、その上面に片開き式の開閉蓋１４を開閉可能に配設している。
【００２９】
前記載置面１３は、透過光と反射光を用いて光学的に表示データを検出することにより、免許証の真偽判別用の画像データを取得する画像取得機能を有している。
【００３０】
前記画像を取得するために、平面的なガラス面を設け、上記ガラスの上面に免許証の表面を下向きにして載せ、その部分を画像取得位置に設定する。
【００３１】
図２は上述の画像取得機能を有する書類真偽判別装置１１の内部構造を示す。この書類真偽判別装置１１に用いられる光源としては、前記開閉蓋１４の下面側に配設した透過用光源１５と、装置本体１２の内方に配設した反射用光源１６とを用いる。
【００３２】
そして、前記両光源からの光を載置面１３に導いて、載置面１３上に平面的にセットされた図３に示すような免許証１７の画像を部分的に取得する。
【００３３】
透過用光源１５には、可視光線の発光素子１５ａと赤外線の発光素子１５ｂとの２種類の波長の異なる発光素子１５ａ，１５ｂを用いる。
【００３４】
そして、透過時には載置面１３上に載せられた免許証１７の裏面側から表面側に向けて、透過光１５ｃを開閉蓋１４から真下に透過させる。
【００３５】
このとき、免許証１７を真下に透過した透過光１５ｃは、その下方の位置に傾斜配設された反射鏡１８に当って垂直方向から水平方向へと略直角に屈折し、略水平方向に向きを変えて、側方に対向するＣＣＤカメラ１９へと導かれる。ここで、免許証１７を透過した透過画像が取得される。
【００３６】
一方、反射用光源１６は、同様に可視光線の発光素子１６ａと赤外線の発光素子１６ｂとの２種類の波長の異なる発光素子１６ａ，１６ｂを用いる。そして、反射時には載置面１３上に載せられた免許証１７の表面側に向けて斜め下方から反射光１６ｃを照射する。
【００３７】
このとき、免許証１７を斜め下方より斜め上方に向けて照射した照射光は、免許証１７の下向きの表示面に当って略真下に反射する。その反射光１６ｃは下方の位置に傾斜配設された反射鏡１８に当って垂直方向から水平方向へと屈折し、略水平方向に向きを変えて、側方に対向するＣＣＤカメラ１９に導かれ、ここで免許証１７より反射した反射画像が取得される。
【００３８】
ＣＣＤカメラ１９が取得した画像信号はＡ／Ｄ(アナログ／デジタル)変換部２０によってデジタルデータに変換し、画像データとして記憶部２１にて記憶する。この画像データは演算部２２で演算処理した後、その演算結果を表示部２３で表示する。さらに、演算部２２には光源制御部２４を接続しており、光源１５，１６別の画像取得の制御や光量制御などを行う。
【００３９】
このように構成された書類真偽判別装置１１の画像取込み動作を図４のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
先ず、書類真偽判別装置１１の開閉蓋１４を開け、その載置面１３上に免許証１７の写真面(表面)側を下向きにして定位置にセットし、その後、開閉蓋１４を閉じて利用者によるセットが完了する。このセット完了後に、画像取得信号が入力されると、光源制御部２４は反射用光源１６のみを点灯させて、免許証１７より反射した反射光１６ｃによる反射画像をＣＣＤカメラ１９より取込む(ステップｎ１〜ｎ２)。
【００４１】
この反射画像の取込みに続いて光源制御部２４は、透過用光源１５のみを点灯させて、載置面１３上より免許証１７を透過させる。その透過光１５ｃによる透過画像をＣＣＤカメラ１９より取込む(ステップｎ３〜ｎ４)。
【００４２】
画像取込み後は、演算部２２において本物の書類か偽造書類かどうかを真偽判別して求める。その求めた結果を表示部２３に表示出力する(ステップｎ５)。
【００４３】
上述の真偽判別に際しては、光源の光が免許証１７を透過したときの透過光、もしくは光源の光が免許証１７より反射したときの反射光を画像データとして取得することにより、真偽判別するための特徴量を求めることができる。
【００４４】
すなわち、専用の印刷機で印刷された本物の免許証１７と、ＯＡ機器で複製された偽造の免許証とでは、インクや書面の特性が違うことから光の透過率や反射率に差が生じる。さらに、この差は光の波長依存性があるため波長によって、この差がかなり大きくなる特徴的な部位が存在する。
【００４５】
そこで、このような部位の画像データを用いて透過率や反射率に関する特徴を求めることができ、この特徴を求めて数値化したものを特徴量として定義する。さらに、数値化した特徴量について、その特徴量を有する書類（の部位）が本物である確率を本物度と定義し、その特徴量と確率との対応関係を特徴関数として表すことができる。
【００４６】
前記特徴関数は、本物度を算出するためのデータであり、予め本物の基準特徴量のデータを解析して記憶しておく。この本物度を予め設定するときは、本物の免許証１７の予め指定された複数の部位(写真部分、文字部分、境界部分など)毎の基準特徴量から求めた特徴関数からそれぞれ本物度を求める。それらを全て掛け合わせた数値を、その免許証１７の最終的な本物度とすることができる。
【００４７】
このように数値化して求めた本物度は、その抽出過程で数値を掛け合せる程に本物では１付近に留まるものの、偽物では０に近くなるため、これらの数値結果から真偽を正確に判別することができる。特に、多くの部位の基準特徴量を設定する程、真偽判別データは高精度化し、信頼性の高い判別結果が得られる。
【００４８】
ことに、特徴関数を求める場合に、本物の免許証１７のデータのみから求めるものであり、多数の偽物サンプルやその解析を要しないため、簡単に真偽判別機能を構築できる。
【００４９】
次に、免許証１７の真偽判別時の演算処理内容について説明する。
この真偽判別処理の基になるデータは、ＣＣＤカメラ１９が取得した反射画像および透過画像であり、これらから本物と偽物とが異なる部分の特徴量を抽出することである。
【００５０】
例えば、反射用光源１６に赤外線を用いた場合は、可視光線に比べて画像データに濃度差が生じる場合があることから特徴量として写真部分の輝度平均値を選ぶことができる。そして、この特徴量に対する本物度との関係を、予め特徴関数として求めておく。
【００５１】
図５は代表的な特徴関数として表される形状例を示す。この特徴関数は、本物の基準特徴量のデータを取得することで実験的に求めることができる。
【００５２】
例えば、赤外線を用いて取得した反射画像における写真部分の輝度平均値を特徴量とした場合、特徴関数は、図５(Ａ)に示すように、特徴量、すなわち輝度平均値が所定の値域においては、その増大に比例して本物度が高まるような形状になる。
【００５３】
また、透過画像における、ある領域の輝度平均値を特徴量とした場合、特徴関数は、図５(Ｂ)に示すように、特徴量が高くなくても高精度の本物度が得られる形状になる。
【００５４】
さらに、例えば赤外線による反射画像における文字部分の輝度平均値を特徴量とした場合、特徴関数は、図５(Ｃ)に示すように、特徴量が低くても高精度の本物度が得られる形状になる。
このような特徴関数から本物度を算出する方法を次に示す。また、そのときの本物度の算出による真偽判別処理動作を図６のフローチャートを参照して説明する。
【００５５】
演算部２２は、赤外線、可視光線等、波長の異なる複数の光源の反射光で撮像した反射画像における特徴量をａ１，ａ２，…，ａｍとし、そのときの各特徴量に対応する特徴関数をｆ１，ｆ２，…，ｆｍとする(ステップｎ１１)。
【００５６】
また、赤外線、可視光線等、波長の異なる複数の光源の透過光で撮像した透過画像における特徴量をｂ１，ｂ２，…，ｂｎとし、そのときの各特徴量に対応する特徴関数をｇ１，ｇ２，…，ｇｎとすると(ステップｎ１２)、
反射画像の各特徴量に対する本物度は、ｆ１(ａ１)，ｆ２(ａ２)，…，ｆｍ(ａｍ)で表すことができ、
透過画像の各特徴量に対する本物度は、ｇ１(ｂ１)，ｇ２(ｂ２)，…，ｇｎ(ｂｎ)で表すことができる(ステップｎ１３)。
【００５７】
この結果、最終的な免許証の本物度Ｇrを、これら全ての積として次式のように定義することができる(ステップｎ１４)。
【００５８】
【数１】

また、免許証の本物度は単色光のみ本物度で判定してもよいし、また波長の異なる複数種類の光源での本物度で判定してもよい。
【００５９】
この本物度Ｇrは本物で１に、偽物で０に近い値となるので、あるしきい値を設定し(ステップｎ１５)、
この設定したしきい値により真偽を判定する。このときは本物度がしきい値より大きいとき、本物と判定し(ステップｎ１６)、
そうでないとき偽物と判定することができる(ステップｎ１７)。
【００６０】
また、このようなしきい値を設定せずに本物度を結果として表示し、この値に基づいてオペレータが真偽を判定するようにしてもよい。
【００６１】
前記[数１]によって本物度を求める方法では、各特徴量に対する本物度は他に対して完全に独立であり、またそれぞれが対等であるので、特徴量を増やして判別性能の向上を図る場合、その特徴量に対する特徴関数のみ定めて新たに掛け合せれば求めることができるため、拡張性に優れる利点がある。
【００６２】
このような方法により、複写機による免許証の複写や、スキャナで取込んだ免許証の画像を出力してプリントアウトした印刷物、または本物の免許証に文字や写真を貼り付けたものを、偽物として判別することができる。
【００６３】
上述のように、本物の撮像画像から特徴量を求め、その本物の特徴量の分布から特徴関数を定める。そうして定めた複数の特徴関数から本物度を求めるという統計的手法を用いた演算処理を実現できることから、機器や免許証のバラツキから受ける影響が小さく、免許証の真偽を正確に判別することができる。
【００６４】
この発明と、上述の一実施の形態の構成との対応において、
この発明の書類は、実施の形態の免許証１７に対応し、
以下同様に、
光源は、透過用光源１５と反射用光源１６とに対応し、
撮影手段は、ＣＣＤカメラ１９に対応し、
算出手段および本物度抽出手段は、演算部２２に対応し、
記憶手段は、記憶部２１に対応し、
出力手段は、表示部２３に対応するも、
この発明は、請求項に示される技術思想に基づいて応用することができ、上述の一実施の形態の構成のみに限定されるものではない。
【発明の効果】
この発明によれば、高精度に真偽判別できる特徴関数を見出したことにより、信頼性の高い安定した真偽判別ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の書類真偽判別装置の外観斜視図。
【図２】この発明の書類真偽判別装置の概略構成図。
【図３】この発明の書類真偽判別装置に用いた免許証を示す概略平面図。
【図４】この発明の書類真偽判別装置の画像取込み処理動作を示すフローチャート。
【図５】この発明の赤外光における特徴関数の形状例を示す説明図。
【図６】この発明の波長の異なる複数種類の光源における真偽判別処理動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
１１…書類真偽判別装置
１５…透過用光源
１６…反射用光源
１７…免許証
１９…ＣＣＤカメラ
２１…記憶部
２２…演算部
２３…表示部

Claims

書類の真偽を判別する書類真偽判別装置であって、
波長の異なる複数種類の光源と、
前記複数種類の光源の光が書類を透過する透過光および書類に照射して反射する反射光との双方を受光してこれらの受光種別に書類を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段を用いて撮像した前記光源別及び受光種別の撮像画像から被判別書類の予め指定された複数の部位の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段を用いて算出した基準となる書類の基準特徴量から求めた本物度抽出用の特徴関数を記憶する記憶手段と、
前記算出手段を用いて算出した被判別書類の特徴量と前記記憶手段に予め記憶された特徴関数とから確率値である本物度を光源別かつ受光種別にそれぞれ数値化して算出し、その算出した本物度数を全て乗算して本物度を抽出する本物度抽出手段と、
を備えた書類真偽判別装置。
前記特徴関数は、基準となる複数の異なる書類から求めた基準特徴量の分布を集計して構成したことを特徴とする
請求項１記載の書類真偽判別装置。
前記被判別書類の特徴量と、予め記憶された前記特徴関数から算出した前記本物度を、前記記憶手段に記憶されている基準特徴量から設定されたしきい値と比較し、この比較して求めた真偽判別結果を出力する出力手段を備えた
請求項２記載の書類真偽判別装置。
書類の真偽を判別する書類真偽判別方法であって、
波長の異なる複数種類の光源と、
前記複数種類の光源の光が書類を透過する透過光および書類に照射して反射する反射光との双方を受光してこれらの受光種別に書類を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップで撮像した前記光源別及び受光種別の撮像画像から被判別書類の予め指定された複数の部位の特徴量を算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出した基準となる書類の基準特徴量から求めた本物度抽出用の特徴関数を記憶する記憶ステップと、
前記算出ステップで算出した被判別書類の特徴量と前記記憶ステップに予め記憶された特徴関数とから確率値である本物度を光源別かつ受光種別にそれぞれ数値化して算出し、その算出した本物度数を全て乗算して被判別書類の本物度を抽出する本物度抽出ステップと、
を備えた書類真偽判別方法。