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公開番号2025133336
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-11
出願番号2024031227
出願日2024-03-01
発明の名称真非判別用の学習モデル作成方法、真非判別方法及びソフトウェア
出願人独立行政法人国立印刷局
代理人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250904BHJP(計算;計数)
要約【課題】非網点領域によるノイズの影響と読取装置の限定のない、真非判別用の学習モデル作成方法、真非判別方法及びソフトウェアを提供する。
【解決手段】学習モデル作成方法は、複数の真正品の画像と複数の非真正品の画像のそれぞれの画像データを取得する第一の画像データ取得工程と、複数の真正品の画像データと複数の非真正品の画像データに周波数変換を行い、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データを作成する第一の周波数画像変換工程と、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データに対して機械学習アルゴリズムを実行し、機械学習アルゴリズムに基づいて、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データのそれぞれの真非の類似度を導出して学習モデルを生成する学習モデル生成工程と、を用いて機械学習モデルを作成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の真正品の画像と複数の非真正品の画像のそれぞれの画像データを取得する第一の画像データ取得工程と、
前記複数の真正品の画像データと前記複数の非真正品の画像データに周波数変換を行い、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データを作成する第一の周波数画像変換工程と、
前記真正品の周波数変換画像データと前記非真正品の周波数変換画像データに対して機械学習アルゴリズムを実行し、前記機械学習アルゴリズムに基づいて、前記真正品の周波数変換画像データと前記非真正品の周波数変換画像データのそれぞれの真非の類似度を導出して学習モデルを生成する学習モデル生成工程を有することを特徴とする真非判別用の学習モデル作成方法。
続きを表示（約 520 文字）【請求項２】
前記真正品が、所定の規則性を有する要素が施された印刷物又は用紙であることを特徴とする請求項１記載の真非判別用の学習モデル作成方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２記載の学習モデル作成方法により作成された前記学習モデルを使用した真非判別方法であって、
判別対象品の少なくとも一部分の画像データを取得する第二の画像データ取得工程と、
前記判別対象品の前記画像データを周波数変換して前記判別対象品の周波数変換画像データを作成する第二の周波数画像変換工程と、
前記判別対象品の周波数変換画像データを前記学習モデルに対して入力し、周波数変換画像データの類似度を導出する類似度導出工程と、
前記類似度導出工程の結果に基づいて、前記判別対象品が真正品か非真正品であるかを判別する判別工程を有することを特徴とする真非判別方法。
【請求項４】
請求項１又は請求項２記載の学習モデル作成方法をコンピュータに実行させることを特徴とするソフトウェア。
【請求項５】
請求項３記載の真非判別方法をコンピュータに実行させることを特徴とするソフトウェア。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、偽造防止効果を必要とする銀行券、パスポート、有価証券、身分証明書、カード、通行券等のセキュリティ印刷物の真非の類似度を導出して真非判別用の学習モデルを作成する方法、真非判別方法、及びソフトウェアに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
銀行券、パスポ－ト、有価証券、身分証明書等に代表されるセキュリティ印刷物には、複製や偽造を防止するために、偽造防止技術が必要とされている。また、偽造防止技術の中でも、すかしやホログラム等に代表される、道具を必要とせず、印刷物を手にした全ての人が真偽判別に利用できる偽造防止技術が特に必要とされている。
【０００３】
その一例として、網点で構成された印刷媒体の表面画像を光学的に取得してその画像情報をフーリエ変換等の周波数解析手法を用いて解析し、算出された周波数成分のうち、画像を形成している網点の間隔Ｌと網点同士を結んで形成した直線の傾斜角度θに対応する周波数成分の位置情報を生成し、あらかじめ記憶手段に記憶されている正規の媒体の位置情報とを比較して真偽判別を行う技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００５－３１８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、網点領域のみで構成された印刷媒体の表面画像を光学的に取得して、その画像情報をフーリエ変換等の周波数解析手法を用いて解析する方法であり、網点領域だけでなく、画線により形成された非網点領域を有する印刷物においては、非網点領域によるノイズの影響が大きく、印刷媒体に対する周波数成分の位置情報の抽出が困難であるという問題があった。
【０００６】
また、真偽判別の際には、あらかじめ記憶した正規の媒体に対する位置情報を使用する必要があるが、印刷媒体の表面の画像を取得する読取装置の倍率及び読取角度（カメラと被写体との距離）をあらかじめ定めておく必要があり、読取装置が限られているという課題があった。
【０００７】
本発明は、上記課題の解決を目的とするものであり、非網点領域によるノイズの影響と読取装置の限定のない、真非の判別方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、複数の真正品の画像と複数の非真正品の画像のそれぞれの画像データを取得する第一の画像データ取得工程と、複数の真正品の画像データと複数の非真正品の画像データに周波数変換を行い、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データを作成する第一の周波数画像変換工程と、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データに対して機械学習アルゴリズムを実行し、機械学習アルゴリズムに基づいて、真正品の周波数変換画像データと非真正品の周波数変換画像データのそれぞれの真非の類似度を導出して学習モデルを生成する学習モデル生成工程を有することを特徴とする真非判別用の学習モデル作成方法である。
【０００９】
本発明は、学習モデル作成方法により作成された学習モデルを使用した真非判別方法であって、判別対象品の少なくとも一部分の画像データを取得する第二の画像データ取得工程と、判別対象品の画像データを周波数変換して判別対象品の周波数変換画像データを作成する第二の周波数画像変換工程と、判別対象品の周波数変換画像データを学習モデルに対して入力し、周波数変換画像データの類似度を導出する類似度導出工程と、類似度導出工程の結果に基づいて、判別対象品が真正品か非真正品であるかを判別する判別工程を有することを特徴とする真非判別方法である。
【００１０】
本発明は、真正品が、所定の規則性を有する要素が施された印刷物又は用紙であることを特徴とする真非判別用の学習モデル作成方法である。
（【００１１】以降は省略されています）

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