JP2007034380A - Identity determination method and identity determination system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、判定対象の同一性を判定する同一性判定方法及び同一性判定システムに関するものである。 The present invention relates to an identity determination method and an identity determination system for determining identity of a determination target.
例えば有価証券、証明書及び機密文書などの紙に印刷された文書が偽造されて使用されることを防止するために、印刷された文書が原本であるか否かを判定する技術が求められている。
この種の判定を行う装置として、被検査紙を形成する植物繊維が作り出すランダムな繊維パターンを観測し、観測領域から得られるパターン画像の特徴量(特徴ベクトル)と予め記憶された特徴量との距離に応じて、被検査紙が原本の紙であるか否かを判定するものは公知である(特許文献1参照)。
For example, in order to prevent documents printed on paper such as securities, certificates, and confidential documents from being forged, there is a need for a technique for determining whether a printed document is an original document. Yes.
As an apparatus for performing this type of determination, a random fiber pattern created by the plant fibers forming the test paper is observed, and a feature amount (feature vector) of a pattern image obtained from the observation region and a prestored feature amount A device that determines whether or not the inspection paper is the original paper according to the distance is known (see Patent Document 1).
しかしながら、上記従来例においては、被検査紙を形成する植物繊維の太さに対して、パターン画像を区切ったメッシュの大きさが適切に設定されなければ、被検査紙が原本の紙であるか否かを判定する精度が上がらないという問題があった。また、上記従来例においては、パターン画像を区切ったメッシュの適切な大きさを設定する方法について、何ら開示されていない。 However, in the above conventional example, if the size of the mesh dividing the pattern image is not appropriately set with respect to the thickness of the plant fiber forming the test paper, is the test paper the original paper? There was a problem that the accuracy of determining whether or not to increase. In the above conventional example, there is no disclosure about a method for setting an appropriate size of a mesh that divides a pattern image.
そこで、本発明は、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象の同一性を精度よく判定することができる同一性判定方法及び同一性判定システムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide an identity determination method and an identity determination system that can accurately determine the identity of a determination target in which different feature quantities are randomly distributed.
上記目的を達成するため、本発明の第1の特徴とするところは、未知の判定対象に対して照合用の特徴量の分布を示す1つ以上の照合用パターンを生成し、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象に対して生成された基準となる特徴量の分布を示す基準パターンと前記照合用パターンとの相関により判定対象の同一性を判定する同一性判定方法において、少なくとも前記基準パターン及び前記照合用パターンのいずれかは、判定対象における異なる特徴量の平均分布間隔に基づいて、パターンを構成する要素のサイズが設定されている同一性判定方法にある。即ち、ランダムに分布する特徴量が変化する周期に基づいて、パターンを構成する要素のサイズが設定されるので、パターンによって特徴量の変化を十分に表現することができ、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象の同一性を精度よく判定することができる。 In order to achieve the above object, the first feature of the present invention is that one or more matching patterns indicating a distribution of matching feature values are generated for an unknown determination target, and different feature values are generated. In the identity determination method for determining the identity of a determination target based on a correlation between a reference pattern indicating a distribution of a reference feature quantity generated for a determination target that is randomly distributed and the matching pattern, at least the reference pattern One of the verification patterns is an identity determination method in which the sizes of elements constituting the pattern are set based on an average distribution interval of different feature amounts in the determination target. In other words, since the size of the elements that make up the pattern is set based on the period at which the randomly distributed feature quantity changes, the change in the feature quantity can be sufficiently expressed by the pattern, and different feature quantities can be randomly represented. It is possible to accurately determine the identity of distributed determination targets.
また、本発明の第2の特徴とするところは、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象に対して生成された基準となる特徴量の分布を示す基準パターンに対して、未知の判定対象における前記基準パターンに対応すべき照合基準領域を含む探索領域を特定し、特定した探索領域内で選択可能な前記照合基準領域と略同じ面積を有する1つ以上の照合用領域に対して、照合用の特徴量の分布を示す1つ以上の照合用パターンを生成し、前記基準パターンに対する前記照合用パターンの相関値の最大値に基づいて判定対象の同一性を判定する同一性判定方法において、少なくとも前記基準パターン及び前記照合用パターンのいずれかは、判定対象における異なる特徴量の平均分布間隔に基づいて、パターンを構成する要素のサイズが設定されている同一性判定方法にある。即ち、基準パターンに対する照合用パターンの相関値の最大値に基づいて判定対象の同一性を判定する閾値を設定することが可能になるので、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象の同一性を精度よく判定することができる。 In addition, the second feature of the present invention is that an unknown determination target is compared with a reference pattern indicating a distribution of reference feature values generated for a determination target in which different feature amounts are randomly distributed. A search region including a reference region to be matched with the reference pattern is specified, and one or more verification regions having substantially the same area as the reference region that can be selected in the specified search region are used for verification. In the identity determination method of generating one or more matching patterns indicating the distribution of the feature amount of the pattern and determining the identity of the determination target based on the maximum correlation value of the matching pattern with respect to the reference pattern, at least One of the reference pattern and the matching pattern has a size of an element constituting the pattern set based on an average distribution interval of different feature amounts in the determination target. That is in the identity determination method. That is, since it becomes possible to set a threshold value for determining the identity of the determination target based on the maximum correlation value of the matching pattern with respect to the reference pattern, the identity of the determination target in which different feature quantities are randomly distributed can be set. It can be determined with high accuracy.
また、本発明の第3の特徴とするところは、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象に対して生成された基準となる特徴量の分布を示す基準パターンに対して、未知の判定対象における前記基準パターンに対応すべき照合基準領域を含む探索領域を特定し、特定した探索領域内で選択可能な前記照合基準領域と略同じ面積を有する1つ以上の照合用領域に対して、照合用の特徴量の分布を示す1つ以上の照合用パターンを生成し、前記基準パターンに対する前記照合用パターンの相関値の最大値、及び相関値の最大値を正規化した値に基づいて判定対象の同一性を判定する同一性判定方法において、少なくとも前記基準パターン及び前記照合用パターンのいずれかは、判定対象における異なる特徴量の平均分布間隔に基づいて、パターンを構成する要素のサイズが設定されている同一性判定方法にある。即ち、基準パターンに対する照合用パターンの相関値の最大値、及び相関値の最大値を正規化した値に基づいて判定対象の同一性を判定する2つの閾値を設定することが可能になるので、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象の同一性を精度よく判定することができる。 Further, the third feature of the present invention is that an unknown determination target is compared with a reference pattern indicating a distribution of reference feature values generated for a determination target in which different feature amounts are randomly distributed. A search region including a reference region to be matched with the reference pattern is specified, and one or more verification regions having substantially the same area as the reference region that can be selected in the specified search region are used for verification. Generating one or more matching patterns indicating the distribution of the feature quantity of the reference pattern, and determining the maximum correlation value of the matching pattern with respect to the reference pattern and a value obtained by normalizing the maximum correlation value In the identity determination method for determining identity, at least one of the reference pattern and the matching pattern is a pattern based on an average distribution interval of different feature amounts in the determination target. The size of the elements constituting at the same determination method is set. That is, since it is possible to set two threshold values for determining the identity of the determination target based on the maximum value of the correlation value of the matching pattern with respect to the reference pattern and the value obtained by normalizing the maximum value of the correlation value. It is possible to accurately determine the identity of a determination target in which different feature amounts are randomly distributed.
好適には、前記要素は、少なくとも一辺の長さが前記平均分布間隔の10倍以下に設定された四角形である。 Preferably, the element is a quadrangle whose length of at least one side is set to 10 times or less of the average distribution interval.
また、好適には、前記要素は、少なくとも一辺の長さが前記平均分布間隔の5分の1以上に設定された四角形である。 Preferably, the element is a quadrangle whose length of at least one side is set to one fifth or more of the average distribution interval.
また、好適には、前記基準パターン及び前記照合用パターンは、直交する方向それぞれに前記要素を16以上有するパターンである。 Preferably, the reference pattern and the verification pattern are patterns having 16 or more elements in each orthogonal direction.
また、本発明の第4の特徴とするところは、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象に対して基準となる特徴量の分布を示す基準パターンを生成するパターン生成手段と、このパターン生成手段が生成した基準パターンを記憶する記憶手段とを有し、前記パターン生成手段が生成した基準パターン、及び基準パターンと照合される未知の判定対象に対する照合用パターンの少なくともいずれかは、判定対象における異なる特徴量の平均分布間隔に基づいて、パターンを構成する要素のサイズが設定されている同一性判定システムにある。 Further, the fourth feature of the present invention is that a pattern generation unit that generates a reference pattern indicating a distribution of a feature amount serving as a reference for a determination target in which different feature amounts are randomly distributed, and the pattern generation unit Storing at least one of a reference pattern generated by the pattern generation unit and a matching pattern for an unknown determination target to be compared with the reference pattern is different in the determination target. In the identity determination system, the size of the elements constituting the pattern is set based on the average distribution interval of the feature amount.
また、本発明の第5の特徴とするところは、未知の判定対象に対して照合用の特徴量の分布を示す1つ以上の照合用パターンを生成するパターン生成手段と、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象に対して基準となる特徴量の分布を示す基準パターンと前記パターン生成手段が生成した照合用パターンとの相関により判定対象の同一性を判定する判定手段とを有し、前記パターン生成手段が生成した照合用パターン及び基準パターンの少なくともいずれかは、判定対象における異なる特徴量の平均分布間隔に基づいて、パターンを構成する要素のサイズが設定されている同一性判定システムにある。 The fifth feature of the present invention is that pattern generating means for generating one or more matching patterns indicating a distribution of matching feature values for an unknown determination target, and different feature values are randomly selected. Determination means for determining the identity of the determination target based on the correlation between the reference pattern indicating the distribution of the feature amount serving as a reference for the determination target distributed in the pattern generation unit and the matching pattern generated by the pattern generation unit, At least one of the verification pattern and the reference pattern generated by the pattern generation unit is in the identity determination system in which the size of the elements constituting the pattern is set based on the average distribution interval of different feature quantities in the determination target. .
本発明によれば、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象の同一性を精度よく判定することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately determine the identity of a determination target in which different feature amounts are randomly distributed.
次に本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図1において、本発明の実施形態に係る同一性判定システム1の概要が示されている。同一性判定システム1は、印刷装置2及び判定装置本体3を有する。印刷装置2は、例えば電子写真方式の画像形成部を有し、判定装置本体3の制御に応じて文書画像を用紙20に印刷する。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
In FIG. 1, the outline | summary of the identity determination system 1 which concerns on embodiment of this invention is shown. The identity determination system 1 includes a
判定装置本体3は、例えば通信部30、記憶部32、ユーザインターフェイス(UI)部34、小型読取り装置36及び制御部38から構成される。通信部30は、インターネットなどのネットワークに接続されている。記憶部32は、制御部38が実行するプログラム及び画像データなどを記憶する。また、記憶部32は、例えばCD−ROMなどの記憶媒体320からプログラムを供給することができるようにされている。UI部34は、入力装置及び表示装置を有する。
The determination apparatus main body 3 includes, for example, a
小型読取り装置36は、例えば用紙20などの判定対象表面の少なくとも一部を覆うことができるように形成された読取り装置本体360を有し、この読取り装置本体360に撮像素子362、窓部364及び読込みスイッチ366などが設けられており、例えば用紙20を形成する植物繊維がランダムに絡みあった状態を撮像素子362により撮像し(読取り)、画像データを制御部38に対して出力する。
The
撮像素子362は、例えば640×480(約30万画素)の有効画素を有する白黒タイプのCCDであり、有効画素が占める領域全体に対し、用紙20上の7.7mm×5.7mmの領域が図示しない光学系(レンズ)によって結像するようにされている。つまり、1画素当たりの用紙20上の観測領域は、約12μm×12μm(7.7mm/640≒12μm、5.7mm/480≒12μm)となっている。例えば撮像素子362が1/3インチCCDであり、画素のサイズが8.4μm×8.4μmの正方格子(CCDの有効画面サイズが5.4mm×4.0mm)である場合、光学系(レンズ)の倍率は約0.7倍(5.4mm/7.7mm≒0.7、4.0mm/5.7mm≒0.7)に設定される。
The
また、撮像素子362は、例えば367×291(約11万画素)の有効画素を有する8ビット(256階調)の白黒のCMOSセンサであり、有効画素が占める領域全体に対し、用紙20上の7.3mm×5.8mmの領域が図示しない光学系(レンズ)によって結像するようにされていてもよい。つまり、撮像素子362は、1画素当たりの用紙20上の観測領域が約20μm×20μm(7.3mm/367≒20μm、5.8mm/291≒20μm)となっているものでもよい。例えば撮像素子362が1/7インチ型のCMOSセンサであり、画素のサイズが5.6μm×5.6μmの正方格子(CMOSセンサの有効画面サイズが2.1mm×1.6mm)である場合、光学系(レンズ)の倍率は約0.3倍(2.1mm/7.3mm≒0.3、1.6mm/5.8mm≒0.3)に設定される。
The
窓部364は、ユーザが小型読取り装置36によって読取ろうとする用紙20上の領域を確認することができるようにされている。読込みスイッチ366は、小型読取り装置36が用紙20上の所定の領域を読取るように、ユーザが操作するためのスイッチである。
The
制御部38は、CPU380及びメモリ382などを含み、同一性判定システム1を構成する各部を制御する。例えば、判定装置本体3は、PC(パーソナルコンピュータ)、及びPCにUSBケーブルを介して接続された小型読取り装置36から構成される。なお、制御部38及び記憶部32は、通信部30を介して外部のサーバ(図示せず)に配置されてもよい。
The
次に、同一性判定システム1が用紙20などの判定対象の同一性を判定する方法について説明する。
図2において、小型読取り装置36が読取る用紙20上の読取り領域例が示されている。小型読取り装置36は、上述したように撮像素子362によって用紙20上の7.7mm×5.7mmの領域を読取り、制御部38に対して出力する。例えば図2に破線で示したように、まず、小型読取り装置36は、ユーザの操作によって用紙20の左下から所定距離の位置にある領域を基準パターン登録時の読取り領域4として撮像し、撮像した画像データを制御部38に対して出力する。
Next, a method by which the identity determination system 1 determines the identity of a determination target such as the
FIG. 2 shows an example of a reading area on the
制御部38は、小型読取り装置36から受入れた画像データの一部を基準パターン40として採取し、記憶部32に記憶させる。基準パターン40は、例えば図3に示すように、x方向及びy方向にそれぞれ16画素分の独立した濃度を示す四角形の画像である要素400を有する画像パターンである。基準パターン40は、用紙20を形成する植物繊維がランダムに絡み合うことに由来する画像の濃度差を256個の独立した濃度の要素400によって示すものであり、異なる特徴量(特徴ベクトル)がランダムに分布するパターンの基準とされる。
以下、基準パターン40に対応する用紙20上の領域を照合基準領域Aとする。
The
Hereinafter, an area on the
同一性判定システム1は、用紙20の同一性、即ち原本であるか否かを判定する場合、ユーザの操作に応じて、同一性が未知である用紙20上の照合基準領域Aに対応する領域を含む領域を小型読取り装置36によって照合用パターンの探索領域5(図2)として撮像することにより特定し、特定した探索領域5から基準パターン40と類似度の高い画像パターンを生成可能か否かに基づいて、基準パターン40を採取した用紙20に対する未知の用紙20の同一性を判定する。
なお、探索領域5は、同一性が未知である用紙20において、照合基準領域Aに対応する領域を含むように特定されればよく、例えば用紙20の外形に対する照合基準領域Aの位置が予めユーザに知らされていてもよいし、照合基準領域Aの位置をユーザが大まかに把握できるように記号などが用紙20に印刷されていてもよい。
When the identity determination system 1 determines the identity of the
The search area 5 may be specified so as to include an area corresponding to the collation reference area A in the
探索領域5が特定されると、制御部38は、図4に示すように、照合基準領域Aと略同じ面積を有する照合用領域B(観測領域)を探索領域5内に設定し、照合用領域Bに対して特徴量の分布を示す照合用パターン50(図3)を生成する。また、制御部38は、探索領域5内でx方向又はy方向に1画素分ずつ照合用領域Bをずらして設定し、設定した照合用領域Bそれぞれに対して特徴量の分布を示す照合用パターン50を生成する。
When the search area 5 is specified, the
そして、制御部38は、探索領域5から生成した照合用パターン50それぞれの基準パターン40に対する相関値を算出し、相関値の最大値、及び相関値の最大値を正規化した値(ノーマライズドスコア)に応じて基準パターン40と類似度の高い画像パターンが生成されたか否かを判定することにより、用紙20の同一性を判定する。つまり、制御部38は、特定した探索領域5内で選択可能な照合基準領域Aと略同じ面積を有する照合用領域Bそれぞれに対して照合用パターン50を生成することにより、探索領域5から基準パターン40と類似度の高い画像パターンが生成されるか否かを探索する。ここで、照合用パターン50の左上の画素が探索領域5においてx方向にi番目、y方向にj番目の画素となるように照合用領域Bが位置する場合の相関値(i,j)をrijとすると、ノーマライズドスコアnsijは、下式1のように表される。
Then, the
図5は、同一性判定システム1が用紙20などの判定対象の同一性を判定する処理(S10)を示すフローチャートである。
図5に示すように、ステップ100(S100)において、同一性判定システム1は、ユーザの操作に応じて、同一性が未知である用紙20上の照合基準領域Aに対応する領域を含む領域を小型読取り装置36によって照合用パターンの探索領域5(図2)として撮像することにより特定する。
FIG. 5 is a flowchart showing a process (S10) in which the identity determination system 1 determines the identity of a determination target such as the
As shown in FIG. 5, in step 100 (S100), the identity determination system 1 determines an area including an area corresponding to the matching reference area A on the
ステップ102(S102)において、制御部38は、探索領域5内で照合用領域Bを設定し、設定した照合用領域Bに対して特徴量の分布を示す照合用パターン50を生成する。
In step 102 (S102), the
ステップ104(S104)において、制御部38は、特定した探索領域5内で選択可能な照合用領域B(観測領域)を全て探索することを終了したか否かを判定し、終了していない場合にはS106の処理に進み、終了した場合にはS108の処理に進む。
In step 104 (S104), the
ステップ106(S106)において、制御部38は、探索領域5内で照合用領域Bをx方向又はy方向に1画素分ずらして(シフトさせて)設定する。
In step 106 (S106), the
ステップ108(S108)において、制御部38は、探索領域5から生成した照合用パターン50それぞれの基準パターン40に対する相関値を算出し、相関値の最大値を抽出する。
In step 108 (S108), the
ステップ110(S110)において、制御部38は、照合用パターン50のノーマライズドスコアを算出する。
In step 110 (S110), the
ステップ112(S112)において、制御部38は、照合用パターン50の相関値の最大値及び相関値の最大値のノーマライズドスコアに基づいて、用紙20の同一性を判定する。
In step 112 (S112), the
ステップ114(S114)において、UI部34は、用紙20の同一性の判定結果を表示(出力)する。
In step 114 (S114), the
次に、基準パターン40及び照合用パターン50を構成する要素400と、判定対象の同一性の判定精度との関係について説明する。
同一性判定システム1は、上述したように用紙20を形成する植物繊維の絡み具合によって、小型読取り装置36が用紙20を撮像した画像データに濃度差が生じることに注目して用紙20の同一性を判定する。用紙20は、植物繊維の幅を単位に特徴量が変化している。また、植物繊維の幅は、一般に4〜70μmである。
Next, the relationship between the elements 400 constituting the
The identity determination system 1 pays attention to the fact that the density of the image data obtained by capturing the
例えば用紙20を形成する植物繊維の幅が平均20μmである場合、撮像素子362の1画素当たりの観測領域の一辺(要素400の一辺)が4μm未満の場合、フィブリル(繊維の損傷により内部のフィブリルが露出した状態)等の不安定なランダムパターンを観測することになり、基準パターン40と照合用パターン50との照合の精度が下がってしまう。
一方、撮像素子362の1画素当たりの観測領域の一辺(要素400の一辺)が200μmを超える場合、植物繊維の絡み具合によって生じる観測領域内の画像データ上の濃度が平均化されてしまい、特徴量の差が生じにくくなってしまう。
For example, when the average width of the plant fibers forming the
On the other hand, when one side of the observation area per pixel of the image sensor 362 (one side of the element 400) exceeds 200 μm, the density on the image data in the observation area caused by the entanglement of the plant fibers is averaged, which is a feature. Differences in amount are less likely to occur.
図6において、異なる用紙20を照合した場合、及び同一の用紙20を照合した場合における基準パターン40に対する照合用パターン50の類似度と、照合用パターン50を正規化した頻度との関係が示されている。
用紙20の同一性を判定する場合、同一の用紙20を異なる用紙20と判定する誤りと、異なる用紙20を同一の用紙20とする誤りとが発生し得る。同一性判定システム1は、同一の用紙20を異なる用紙20と判定する誤り率(FRR:False Reject Ratio)、及び異なる用紙20を同一の用紙20とする誤り率(FRR:False Accept Ratio)が共に略0になるように閾値Thを設定されることが好ましい。つまり、同一性判定システム1は、図6に示すように、類似度に対する閾値Thによって用紙20の同一性を判定する場合、FRRに対応する分布hFRRとFARに対応する分布hFARがそれぞれ0になるように設定されることが好ましい。
FIG. 6 shows the relationship between the similarity of the
When determining the identity of the
図7において、同一性判定システム1が異なる解像度で基準パターン40及び照合用パターン50を生成した場合における相関値の最大値及びノーマライズドスコアと、同一性を判定する精度との関係を示した実験結果が示されている。なお、図7に示した実験結果においては、標準偏差が10に対応するように変換されている。
In FIG. 7, an experiment showing the relationship between the maximum correlation value and the normalized score when the identity determination system 1 generates the
実験に用いた用紙は、広葉樹(植物繊維の幅が10〜50μm)及び針葉樹(植物繊維の幅が20〜70μm)から作られた普通紙である。図7(A)〜図7(G)は、解像度が順に100,200,300,400,600,800,1200dpiとなっている。つまり、図7(A)〜図7(G)それぞれにおける1画素当たりの観測領域の一辺(要素400の一辺)は、254,127,85,64,42,32,21μmである。図7において、領域aはFARが0であってもFRRが0でない領域を示し、領域bはFAR及びFRRが共に0である領域を示し、領域cはFRRが0であってもFARが0でない領域を示しており、領域bが広いほど同一性の判定精度が高い設定であることが示されている。 The paper used in the experiment is plain paper made from hardwood (plant fiber width 10-50 μm) and conifer (plant fiber width 20-70 μm). In FIGS. 7A to 7G, the resolution is 100, 200, 300, 400, 600, 800, 1200 dpi in order. That is, one side of the observation area per pixel (one side of the element 400) in each of FIGS. 7A to 7G is 254, 127, 85, 64, 42, 32, and 21 μm. In FIG. 7, a region a indicates a region where FRR is 0 even if FAR is 0, a region b indicates a region where both FAR and FRR are 0, and a region c indicates that FAR is 0 even if FRR is 0. It is shown that the area is not set, and the larger the area b, the higher the determination accuracy of the identity.
図7(A)に示した比較例(100dpi:要素400の一辺が254μm)においては、同一性の判定精度を高くすることが困難であることが示されている。また、解像度が高くなり(要素400の一辺が小さくなり)すぎても、狭い面積を詳細に観測していることとなり、同一性の判定精度を高くすることが困難になる傾向があることが示されている。 In the comparative example (100 dpi: one side of the element 400 is 254 μm) shown in FIG. 7A, it is shown that it is difficult to increase the accuracy of identity determination. In addition, even if the resolution becomes too high (one side of the element 400 becomes too small), it means that a narrow area is observed in detail, and it becomes difficult to increase the accuracy of identity determination. Has been.
このように、植物繊維の絡み合いに由来するランダムパターンの平均周期、即ち植物繊維の幅と、1画素当たりの観測領域(要素400のサイズ)との間には、同一性の判定精度を高くするために適切な関係があり、要素400の一辺の長さをpとし、判定対象にランダムに分布する異なる特徴量の平均分布間隔(植物繊維の平均幅など)をwとすると、下式2の関係が成り立つ場合に、判定対象の同一性を判定するために必要十分な情報が基準パターン40及び照合用パターン50から得られることがわかる。
As described above, the accuracy of determining the identity is increased between the average period of the random pattern derived from the entanglement of the plant fibers, that is, the width of the plant fibers and the observation area (the size of the element 400) per pixel. Therefore, when the length of one side of the element 400 is p, and the average distribution interval (such as the average width of plant fibers) of different feature quantities randomly distributed on the determination target is w, When the relationship is established, it can be seen that information necessary and sufficient for determining the identity of the determination target can be obtained from the
10w≧p≧w/5 ・・・(2) 10w ≧ p ≧ w / 5 (2)
また、基準パターン40及び照合用パターン50は、要素400(画素)の数をdとし、各画素それぞれの濃度レベルをqとすると、記述可能なパターン数がqのd乗通りとなる。用紙を形成する植物繊維の幅が4〜70μmであるため、解像度を2400dpiとすると、要素400の一辺の長さが11μmとなり、照合基準領域A及び照合用領域Bが狭く設定される場合、基準パターン40及び照合用パターン50は、ごく少数の植物繊維に由来する特徴量の分布を反映することとなり、同一性の判定精度を高くすることが困難である。例えば基準パターン40及び照合用パターン50が8×8の要素400(画素)から構成される場合、照合基準領域A及び照合用領域Bは、約85μm×85μmの面積となり、数本の植物繊維しか存在しないことが考えられる。したがって、十分な判定精度を得るために、基準パターン40及び照合用パターン50は、直交する方向それぞれに要素400を16以上有するパターンであることが好ましい。
Further, in the
但し、基準パターン40及び照合用パターン50を構成する要素400の数が多くなると、同一性を判定するために必要な演算量が多くなるので、基準パターン40及び照合用パターン50は、16×16〜256×256の要素400から構成されることが好ましい。解像度が高い場合には、基準パターン40及び照合用パターン50が多くの要素400から構成されなければ同一性の判定精度を上げることができない。よって、判定対象が用紙の場合には、要素400の一辺の長さが42〜85μm(600〜300dpi)であり、要素400の数が32×32〜256×256であることが好ましい。
However, if the number of elements 400 constituting the
また、撮像素子362の解像度が高く、1画素当たりの観測領域の一辺の長さが4μm未満である場合には、制御部38が受入れた画像データを標本化(モザイク処理など)することによって、要素400の一辺の長さが4μm以上になるようにしてもよい。
Further, when the resolution of the
なお、本実施形態においては、判定対象が用紙である場合を例に説明したが、これに限定されることなく、同一性判定システム1は、異なる特徴量がランダムに分布する判定対象であれば、判定対象の同一性を精度よく判定することができる。例えば、判定対象が不織布の一種であるフェルトの場合、フェルトの繊維である羊の毛(ウール)の太さが18〜25μmであり、繊維の平均径を20μmとすると、上記実施形態と同様に、要素400の一辺の長さを4μm〜200μmの範囲内に設定することが好ましい。 In the present embodiment, the case where the determination target is a sheet has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and the identity determination system 1 may be a determination target in which different feature amounts are randomly distributed. The identity of the determination target can be determined with high accuracy. For example, in the case where the determination target is a felt which is a kind of non-woven fabric, the thickness of the wool that is a felt fiber is 18 to 25 μm, and the average diameter of the fiber is 20 μm, as in the above embodiment. The length of one side of the element 400 is preferably set in the range of 4 μm to 200 μm.
また、画像形成装置によって用紙に定着させたトナーによるパターンの周辺において、トナーのパターン周辺のランダムなトナーの飛散りを観測する場合、トナー粒子(数μm〜10μm)の凝集等を考慮して、要素400の一辺の長さを4μm〜200μmの範囲内に設定することが好ましい。 Further, when observing random scattering of toner around the toner pattern around the pattern of the toner fixed on the paper by the image forming apparatus, considering aggregation of toner particles (several μm to 10 μm), etc. It is preferable to set the length of one side of the element 400 within the range of 4 μm to 200 μm.
また、金属光沢塗装面などの塗料に分散された金属粒子の平均粒子径は15〜30μmであるため、金属光沢塗装面の同一性を判定する場合にも、要素400の一辺の長さを4μm〜200μmの範囲内に設定することが好ましい。 In addition, since the average particle diameter of the metal particles dispersed in the paint such as the glossy painted surface is 15 to 30 μm, the length of one side of the element 400 is set to 4 μm even when determining the identity of the glossy painted surface. It is preferable to set within a range of ~ 200 μm.
1・・・同一性判定システム
2・・・印刷装置
20・・・用紙
3・・・文書処理装置本体
32・・・記憶部
34・・・UI部
36・・・小型読取り装置
360・・・読取り装置本体
362・・・撮像素子
364・・・窓部
366・・・読込みスイッチ
38・・・制御部
380・・・CPU
382・・・メモリ
4・・・読取り領域
40・・・基準パターン
400・・・要素
5・・・探索領域
50・・・照合用パターン
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ...
360 ... Reading device body
362 ... Image sensor
364 ... Window
366 ... Reading
380 ... CPU
382 ... Memory 4 ... Reading
400 ... element 5 ...
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