JP3597097B2

JP3597097B2 - Seal verification method, seal verification system and seal verification device

Info

Publication number: JP3597097B2
Application number: JP2000009169A
Authority: JP
Inventors: 英二巻本; 司安江
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2000-01-18
Filing date: 2000-01-18
Publication date: 2004-12-02
Anticipated expiration: 2020-01-18
Also published as: JP2001202514A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は印鑑照合装置にかかり、特に印影の線分の太さの変動、あるいはかすれの影響を受けにくい印鑑照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印鑑照合装置は予め登録した印影画像（マスター印影画像）と、実際に使用された印鑑の印影をスキャナ等の入力装置により読み込んで得た画像（照合印影画像）を照合して照合率を算出する。そして、オペレータはこの照合率をもとにして前記印鑑の真偽を判定している。
【０００３】
照合率の算出に際しては、マスター画像と照合印影画像を画素単位でマッチングをとる比較マッチング法が知られている。また、特開平９−２４５１６７号公報には適切なカテゴリの代表ベクトルの生成を行い、それに基づいてパターン認識やベクトル量子化を行うことにより、画像パターンの背景に左右されない信号処理を行うことが示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記従来の方法では印影にかすれ、欠け、あるいは滲み等により印影の線分に太さの変動、あるいはかすれ等が存在すると、抽出した特徴量に変動が生じて類似印影との相違を正確に識別することは困難であった。
【０００５】
本発明は前記問題点に鑑みてなされたもので、印鑑の線分の太さの変動、あるいはかすれ等の影響を受けにくい印鑑照合装置を提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題を解決するために次のような手段を採用した。
【０００７】
予め登録した印影画像と、印影画像入力装置により読み込んだ照合印影画像とを照合する印鑑照合装置において、前記印影照合装置は、前記登録した印影画像の濃度勾配および濃度勾配の方向からなる濃度勾配ベクトル、並びに前記照合印影画像の濃度勾配および濃度勾配の方向からなる濃度勾配ベクトルを算出し、これらの濃度勾配ベクトルの距離に基づいて印鑑の照合率を算出する。
【０００８】
また、前記登録した印影画像および前記照合印影画像が２値画像である場合には、前記２値画像を多値画像に変換した後に照合率を計算する。また、照合率の演算に際しては印影画像を分割し、分割領域毎に所定の重みを付して計算することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図１ないし図８を用いて説明する。図１は本発明の実施形態にかかる印鑑照合装置を示す図である。図において、１０は印影照合装置である。１１は登録印影画像データベースであり、金融機関に届け出した預金者等の印鑑の印影が登録されている。１２はスキャナ等の登録印影画像入力装置であり、金融機関に持ち込まれた手形、小切手等に押印してある印影画像を取り込む。１３は印鑑照合装置の前処理部であり、取り込んだ印影画像に対して印影部分の切り出し処理等を行い照合印影画像を生成する。１４は印影照合処理部であり、前記照合印影画像と登録印影画像とを照合する。１５はディスプレイあるいはプリンタ等の出力装置であり、印影照合結果である前記照合印影画像と登録印影画像との重ね合わせ画像あるいは照合率等を表示する。オペレータは前記重ね合わせ画像あるいは照合率に基づいて前記押印された印影の真偽を判定する。
【００１０】
図２は印鑑照合装置の処理を説明するフローチャートである。まず、ステップ２１において、予め登録した印影画像すなわちマスター印影画像を登録印影画像データベースから読み込み、また実際に使用された印鑑の印影画像をスキャナ等の入力装置１２から読み込む。ステップ２２において、入力装置から読み込んだ印影画像に対して印影部分の切り出し処理等を行い照合印影画像を生成する。また、このとき枠線等のノイズを除去する処理を行う。ステップ２３において、マスター印影画像と照合印影画像の双方または一方を移動して、２つの印影の位置および回転角度を合わせる処理を行う。この処理の方式としては例えば、画素単位や固定エリア単位で画像を移動、回転するパターンマッチング法などがある。
【００１１】
次に、このようにして、位置および回転角度を合わせて正規化したマスター印影画像と照合印影画像を用いて照合率を算出する。まず、ステップ２４において、マスター印影画像あるいは照合印影画像が２値画像であれば、その２値画像を濃淡画像に変換する。２値画像を濃淡画像に変換するには平均値フィルターを使用することができる。ここで、図３は２値の印影画像を示す図、図４は前記２値の印影画像を濃淡画像に変換した例を示す図である。
【００１２】
ステップ２５において、マスター印影画像および照合印影画像の濃淡画像のそれぞれに対してロバートフィルタを適用し、濃淡画像の濃度値の曲面勾配の向きと強さを求める。すなわち、（１）式のように直交する２方向の差分値を合成することにより、その画素点での勾配の方向Ｇθ（ｉ，ｊ）と勾配の強度Ｇｆ（ｉ，ｊ）を求める。
【００１３】
【数１】

ここで、図５は図３に示す印影画像を処理して得られた濃度勾配の強度を示す図である。また、図６は図３に示す印影画像を処理して得られた濃度勾配の方向を示す図である。なお、図６において、向きが０（ｒａｄ）を最大輝度（白）、π（ｒａｄ）を最小輝度で表示したものである。ここでのｇ（Ｉ，ｊ）は画素点（ｉ，ｊ）での濃度値である。また、Δｕ＝０の時のθ（ｉ，ｊ）はΔｖ＞０ならπ／２、Δｖ＜０なら−π／２、Δｖ＝０なら０とし、その他は１６方向に量子化する。なお、ここでは、ロバートフィルタを用いた場合を説明したが、他のフィルタ、例えばソーベルフィルタを適用することも可能である。
【００１４】
ステップ２６において、マスター印影画像および照合印影画像のエリア（Ｘ、Ｙ）を細分割する。図７は照合印影画像のエリア（Ｘ、Ｙ）を（ｄｘ，ｄｙ）毎に細分割した例を示す図である。次いで、細分割したエリア毎にマスター印影画像および照合印影画像の濃度値の勾配の強度を前記（１）式に基づいて演算する。そして細分割したエリア毎にマスター印影画像および照合印影画像の濃度値の勾配の強度を勾配の方向別に足しあわせ、（細分割エリア×１６方向）次元のマスター印影画像の濃度勾配ベクトルＶｍおよび照合印影画像の濃度勾配ベクトルＶｓを作成する。
【００１５】
ステップ２７において、ベクトル化したマスター印影画像の濃度勾配ベクトルＶｍと照合印影画像の濃度勾配ベクトルＶｓとの距離を各エリア毎に求める。距離の演算には（２）式に示すユークリッド距離関数を用いて求める。
【００１６】
【数２】

ステップ２８において、前述したエリア毎に求めた距離に重み付を付与する。図８は重み付値を示す図である。図に色の濃さで示すように例えば、中心から［５４３２１］のように中心付近のエリアでの距離が照合率の演算に大きく寄与するように重み付ける。
【００１７】
ステップ２９において、前記重み付けした距離を照合率に変換し、最終結果である照合率を算出する。この変換式は実験的に求めたものを使用するとよい。なお、ここではユークリッド距離を用いたが、その他各種の距離関数を適用することもできる。
【００１８】
以上説明したように、本実施形態によれば、印影画像の濃度値の曲面勾配の向きと強さ（濃度勾配ベクトル）を演算するので、より詳細な印影画像の特徴量を抽出することがでる。また、前記ベクトルを用いて照合率を計算するので線分の太さ違いやかすれの影響を受け難くなり、類似印との判別精度が向上する。
【００１９】
さらに、マスター印影の入力画像あるいは照合印影画像が２値画像の場合でも濃淡画像に変換し、濃度勾配ベクトルを求めることができるので高い精度の照合率を算出できる。また、照合率算出演算の際に中心付近のエリアに重みをおくので印影枠欠け、かすれによる悪影響が少なくなり、高い精度の照合率を算出できる。
【００２０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、印影画像の濃度曲面勾配ベクトルを特徴量として照合率を演算するので印鑑の線分の太さの変動、あるいはかすれ等の影響を受けにくい印鑑照合装置を得ることができる。さらに入力画像が２値画像の場合でも濃淡画像と同様に照合率を演算することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかる印鑑照合装置を示す図である。
【図２】印鑑照合装置の処理を説明するフローチャートである。
【図３】２値の印影画像を示す図である。
【図４】２値の印影画像を濃淡画像に変換した例を示す図である。
【図５】印影画像を処理して得られた濃度勾配の強度を示す図である。
【図６】印影画像を処理して得られた濃度勾配の方向を示す図である。
【図７】照合印影画像のエリアを細分割した例を示す図である。
【図８】細分割したエリアの重み付値を示す図である。
【符号の説明】
１１登録印影画像のデータベース
１２登録印影画像入力装置
１３印鑑照合装置の前処理部
１４印鑑照合処理部
１５出力装置[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a seal verification apparatus, and more particularly to a seal verification apparatus that is not easily affected by variations in the thickness of seal line segments or blurring.
[0002]
[Prior art]
The seal stamp collation device collates a pre-registered seal image (master seal image) with an image (collation seal image) obtained by reading the seal image of an actually used seal by an input device such as a scanner, and calculates a collation rate. . Then, the operator determines the authenticity of the seal based on the collation rate.
[0003]
In calculating the matching ratio, a comparison matching method is known in which a master image and a matching imprint image are matched in pixel units. Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-245167 discloses that signal processing independent of the background of an image pattern is performed by generating a representative vector of an appropriate category and performing pattern recognition and vector quantization based on the representative vector. Have been.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described conventional method, if there is variation in the thickness or blurring of the line segment of the seal imprint due to blurring, chipping, or blurring of the seal imprint, the extracted feature amount fluctuates, and the difference from the similar seal imprint is accurately determined. It was difficult to identify.
[0005]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and provides a seal verification apparatus which is less susceptible to fluctuations in the thickness of line segments of a seal or fading.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The present invention employs the following means in order to solve the above problems.
[0007]
In a seal stamp collation device for collating a pre-registered seal image and a collation imprint image read by a seal image input device, the seal imprint collation device includes a density gradient vector including a density gradient of the registered seal image and a direction of the density gradient. , And a density gradient vector composed of the density gradient and the direction of the density gradient of the verification stamp image, and the verification rate of the seal is calculated based on the distance between these density gradient vectors.
[0008]
When the registered imprint image and the collation imprint image are binary images, the collation ratio is calculated after converting the binary image into a multi-valued image. In calculating the matching ratio, the imprint image can be divided and given a predetermined weight for each divided region.
[0009]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. FIG. 1 is a diagram showing a seal verification device according to an embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 10 denotes a seal imprint collation device. Reference numeral 11 denotes a registered imprint image database in which imprints of seals of depositors and the like registered with a financial institution are registered. Reference numeral 12 denotes a registered imprint image input device such as a scanner, which captures an imprint image stamped on a bill, a check, or the like brought to a financial institution. Reference numeral 13 denotes a pre-processing unit of the seal stamp collation device, which performs a process of cutting out the imprint portion from the captured imprint image to generate a collation imprint image. Reference numeral 14 denotes an imprint verification processing unit which verifies the verification imprint image and the registered imprint image. Reference numeral 15 denotes an output device such as a display or a printer, which displays a superimposed image of the collation imprint image and the registered imprint image, which is the imprint collation result, or a collation rate. An operator determines the authenticity of the imprinted seal based on the superimposed image or the collation rate.
[0010]
FIG. 2 is a flowchart illustrating the process of the seal verification device. First, in step 21, a pre-registered imprint image, that is, a master imprint image is read from a registered imprint image database, and an imprint image of an actually used seal is read from an input device 12 such as a scanner. In step 22, a seal imprint image is generated by performing a process of cutting out the imprint portion from the imprint image read from the input device. At this time, a process for removing noise such as a frame line is performed. In step 23, a process is performed in which both or one of the master imprint image and the collation imprint image is moved to adjust the positions and rotation angles of the two imprints. As a method of this processing, for example, there is a pattern matching method of moving and rotating an image in pixel units or fixed area units.
[0011]
Next, the collation rate is calculated using the master imprint image and the collation imprint image that have been normalized in accordance with the position and the rotation angle in this manner. First, in step 24, if the master imprint image or the collation imprint image is a binary image, the binary image is converted to a gray image. An average filter can be used to convert a binary image to a gray image. Here, FIG. 3 is a diagram illustrating a binary imprint image, and FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which the binary imprint image is converted into a grayscale image.
[0012]
In step 25, a Robert filter is applied to each of the master imprint image and the shaded image of the collation imprint image, and the direction and strength of the curved surface gradient of the density value of the shaded image are obtained. That is, by combining the difference values in two orthogonal directions as in equation (1), the gradient direction Gθ (i, j) and the gradient intensity Gf (i, j) at the pixel point are obtained.
[0013]
(Equation 1)

Here, FIG. 5 is a diagram showing the intensity of the density gradient obtained by processing the imprint image shown in FIG. FIG. 6 is a diagram showing the direction of the density gradient obtained by processing the imprint image shown in FIG. In FIG. 6, the direction 0 (rad) is displayed at the maximum luminance (white), and π (rad) is displayed at the minimum luminance. Here, g (I, j) is a density value at the pixel point (i, j). When Δu = 0, θ (i, j) is π / 2 if Δv> 0, −π / 2 if Δv <0, 0 if Δv = 0, and the other quantization is performed in 16 directions. Here, the case where the Robert filter is used has been described, but another filter, for example, a Sobel filter can be applied.
[0014]
In step 26, the area (X, Y) of the master seal image and the verification seal image is subdivided. FIG. 7 is a diagram showing an example in which the area (X, Y) of the collation imprint image is subdivided for each (dx, dy). Next, the gradient strength of the density value of the master imprint image and the collation imprint image is calculated for each of the subdivided areas based on the above equation (1). Then, for each of the subdivided areas, the intensity of the gradient of the density value of the master imprint image and the verification imprint image is added for each gradient direction, and the density gradient vector Vm of the (subdivision area × 16 directions) master imprint image and the verification imprint are compared. An image density gradient vector Vs is created.
[0015]
In step 27, the distance between the density gradient vector Vm of the vectorized master imprint image and the density gradient vector Vs of the collation imprint image is determined for each area. The distance is calculated using the Euclidean distance function shown in equation (2).
[0016]
(Equation 2)

In step 28, a weight is assigned to the distance obtained for each area described above. FIG. 8 is a diagram showing weight values. As shown by the color density in the figure, for example, weighting is performed such that the distance in the area near the center from the center, such as [5 4 3 2 1], greatly contributes to the calculation of the matching rate.
[0017]
In step 29, the weighted distance is converted into a collation rate, and a collation rate as a final result is calculated. This conversion formula may be obtained by experiment. Although the Euclidean distance is used here, various other distance functions can be applied.
[0018]
As described above, according to this embodiment, since the direction and strength (density gradient vector) of the curved surface gradient of the density value of the imprint image are calculated, more detailed feature values of the imprint image can be extracted. . In addition, since the matching ratio is calculated using the vector, it is less likely to be affected by differences in line segment thickness and blurring, and the accuracy of discrimination with similar marks is improved.
[0019]
Further, even when the input image of the master imprint or the collation imprint image is a binary image, it can be converted into a grayscale image and a density gradient vector can be obtained, so that a high-accuracy collation rate can be calculated. Further, since the area near the center is weighted at the time of the calculation of the collation rate, adverse effects due to lack of imprint frame and blurring are reduced, and a high precision collation rate can be calculated.
[0020]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, since the collation rate is calculated using the density surface gradient vector of the seal imprint image as a feature amount, a seal stamp collation device that is not easily affected by variations in the line segment thickness of the seal stamp, or blurring. Obtainable. Further, even when the input image is a binary image, the matching rate can be calculated in the same manner as the grayscale image.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a seal verification device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a process performed by the seal verification device.
FIG. 3 is a diagram showing a binary imprint image.
FIG. 4 is a diagram showing an example in which a binary imprint image is converted into a grayscale image.
FIG. 5 is a diagram showing the intensity of a density gradient obtained by processing an imprint image.
FIG. 6 is a diagram illustrating a direction of a density gradient obtained by processing a stamp image.
FIG. 7 is a diagram showing an example in which an area of a verification imprint image is subdivided.
FIG. 8 is a diagram showing weight values of subdivided areas.
[Explanation of symbols]
11 Database of Registered Imprint Image 12 Registered Imprint Image Input Device 13 Preprocessing Unit of Seal Verification Device 14 Seal Verification Processing Unit 15 Output Device

Claims

In a seal stamp collation method for collating a registered seal imprint binary image stored in a database with a collation imprint image read from an image input device,
A first calculating step of calculating a density gradient vector from the collation imprint image;
An obtaining step of obtaining a density gradient vector from the registered imprint binary image;
A density gradient vector of the collation imprint image calculated in the calculation step,
Have a second calculation step of calculating a matching ratio of the collation imprint image for the registered seal impression image using the gradient vector of the registered seal impression image,
In the second calculating step of calculating the matching ratio, an area near the center of the imprint image is weighted to be larger than that of the peripheral portion and calculated .

In a seal stamp collation device for collating a registered seal imprint binary image stored in a database with a collation imprint image read from an image input device,
A density gradient vector of the collation imprint image read by the image input device is calculated, and the calculated density gradient vector of the collation imprint image and the density gradient vector of the registered imprint binary image stored in the database are used. A seal stamp collation device, wherein a collation rate of the collation image with respect to a registered seal image is calculated by weighting an area near the center of the seal image with a greater weight than a peripheral part .

A database storing the registered imprint binary images,
An input device for reading a collation imprint image for collation,
In a seal stamp collation system having a seal stamp collation device for collating the registered seal imprint binary image with the collation imprint image,
The seal verification device calculates a density gradient vector of the verification imprint image read by the input device, and calculates a density gradient vector of the calculated verification imprint image and a density gradient of the registered seal imprint binary image stored in the database. A seal stamp collation system, wherein a vector is used to calculate a collation rate of the collation imprint image with respect to the registered seal imprint image by weighting an area near the center of the imprint image larger than a peripheral portion .