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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024134395
(43)【公開日】2024-10-03
(54)【発明の名称】判定装置、判定方法、および、判定装置用のプログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 7/60 20170101AFI20240926BHJP
B42D 25/30 20140101ALI20240926BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240926BHJP
【ＦＩ】
G06T7/60 300Z
B42D25/30
G06T7/00 510A
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023044669
(22)【出願日】2023-03-20
(71)【出願人】
【識別番号】000002897
【氏名又は名称】大日本印刷株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000958
【氏名又は名称】弁理士法人インテクト国際特許事務所
(74)【代理人】
【識別番号】100120189
【弁理士】
【氏名又は名称】奥 和幸
(72)【発明者】
【氏名】尾崎 泰孝
(72)【発明者】
【氏名】山本 拓人
(72)【発明者】
【氏名】平田 鷹志
【テーマコード（参考）】
2C005
5B043
5L096
【Ｆターム（参考）】
2C005HA02
2C005HB01
5B043AA10
5L096BA18
5L096DA02
5L096FA03
5L096FA33
5L096FA64
5L096KA04
(57)【要約】
【課題】本人確認カードに対する真贋の判定精度がより向上した判定装置等を提供する。
【解決手段】本人確認カード（３０）を、本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像４０を取得し（Ｓ１）、画像から直線の検出を行い（Ｓ３）、本人確認カードの定型パターンの情報から、本人確認カードの縁部に該当する直線４３、４４を特定し（Ｓ４、Ｓ５）、縁部に該当する直線４３、４４に交差する分割線４６により区分けされた部分画像を切り抜き（Ｓ６）、部分画像における本人確認カードの部分厚みを算出し（Ｓ７）、部分厚みに応じて、本人確認カードの真贋判定を行う（Ｓ８、Ｓ１０）。
【選択図】図４
【解決手段】本人確認カード（３０）を、本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像４０を取得し（Ｓ１）、画像から直線の検出を行い（Ｓ３）、本人確認カードの定型パターンの情報から、本人確認カードの縁部に該当する直線４３、４４を特定し（Ｓ４、Ｓ５）、縁部に該当する直線４３、４４に交差する分割線４６により区分けされた部分画像を切り抜き（Ｓ６）、部分画像における本人確認カードの部分厚みを算出し（Ｓ７）、部分厚みに応じて、本人確認カードの真贋判定を行う（Ｓ８、Ｓ１０）。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得手段と、
前記画像から直線の検出を行う直線検出手段と、
前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段と、
前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜手段と、
前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段と、
前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段と、
を備えることを特徴とする判定装置。
前記画像から直線の検出を行う直線検出手段と、
前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段と、
前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜手段と、
前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段と、
前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段と、
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項2】
請求項１に記載の判定装置において、
前記部分画像が、前記縁部の両端の部分を含まないことを特徴とする判定装置。
前記部分画像が、前記縁部の両端の部分を含まないことを特徴とする判定装置。
【請求項3】
請求項１または請求項２に記載の判定装置おいて、
前記判定手段が、前記縁部に該当する直線から算出される厚みと、前記部分厚みのばらつきと、に応じて、前記真贋判定を行うことを特徴とする判定装置。
前記判定手段が、前記縁部に該当する直線から算出される厚みと、前記部分厚みのばらつきと、に応じて、前記真贋判定を行うことを特徴とする判定装置。
【請求項4】
請求項３に記載の判定装置において、
前記判定手段が、前記部分厚みが所定範囲内で、かつ、前記部分厚みのばらつきが所定値以内の場合、前記本人確認カードは本物であると判定することを特徴とする判定装置。
前記判定手段が、前記部分厚みが所定範囲内で、かつ、前記部分厚みのばらつきが所定値以内の場合、前記本人確認カードは本物であると判定することを特徴とする判定装置。
【請求項5】
請求項３に記載の判定装置において、
前記判定手段が、前記部分画像を含む画像を入力データとした機械学習により判定される真贋判定の結果にも基づき、前記真贋判定を行うことを特徴とする判定装置。
前記判定手段が、前記部分画像を含む画像を入力データとした機械学習により判定される真贋判定の結果にも基づき、前記真贋判定を行うことを特徴とする判定装置。
【請求項6】
画像取得手段が、本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得ステップと、
直線検出手段が、前記画像から直線の検出を行う直線検出ステップと、
縁部特定手段が、前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定ステップと、
部分画像切抜手段が、前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜ステップと、
部分厚み算出手段が、前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出ステップと、
判定手段が、前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定ステップと、
を含むことを特徴とする判定方法。
直線検出手段が、前記画像から直線の検出を行う直線検出ステップと、
縁部特定手段が、前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定ステップと、
部分画像切抜手段が、前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜ステップと、
部分厚み算出手段が、前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出ステップと、
判定手段が、前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定ステップと、
を含むことを特徴とする判定方法。
【請求項7】
コンピュータを、
本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得手段、
前記画像から直線の検出を行う直線検出手段、
前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段、
前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜手段、
前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段、および、
前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段として機能させることを特徴とする判定装置用のプログラム。
本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得手段、
前記画像から直線の検出を行う直線検出手段、
前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段、
前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜手段、
前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段、および、
前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段として機能させることを特徴とする判定装置用のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、本人確認カードの真贋判定する判定装置、判定方法、および、判定装置用のプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ネットワークを介して申請を行う際に、本人であることを確認するため、本人確認書類の画像が提出され、本人確認が行われている。例えば、特許文献１には、本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部と、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び本人確認書類の判定基準領域における正規のルールを記憶する記憶部を参照し、データ取得部により取得された撮像データから、記憶部に記憶された書式レイアウト情報に基づき、判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部と、抽出部で抽出された判定対象データからルールを認識する認識部と、認識部で認識されたルールと、記憶部に記憶された判定基準領域における正規のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する判定部と、を備える偽造判定システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１４４４３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記従来の技術では、本人確認カードの偽造品が薄いカラーコピーの場合は、照明等との関係により、十分に偽物と判定できないことがあった。
【0005】
そこで、本発明は上記の問題点等に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、本人確認カードに対する真贋の判定精度がより向上した判定装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得手段と、前記画像から直線の検出を行う直線検出手段と、前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段と、前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜手段と、前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段と、前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段と、を備えることを特徴とする。
【0007】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の判定装置において、前記部分画像が、前記縁部の両端の部分を含まないことを特徴とする。
【0008】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の判定装置おいて、前記判定手段が、前記縁部に該当する直線から算出される厚みと、前記部分厚みのばらつきと、に応じて、前記真贋判定を行うことを特徴とする。
【0009】
また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の判定装置において、前記判定手段が、前記部分厚みが所定範囲内で、かつ、前記部分厚みのばらつきが所定値以内の場合、前記本人確認カードは本物であると判定することを特徴とする。
【0010】
また、請求項５に記載の発明は、請求項３に記載の判定装置において、前記判定手段が、前記部分画像を含む画像を入力データとした機械学習により判定される真贋判定の結果にも基づき、前記真贋判定を行うことを特徴とする。
【0011】
また、請求項６に記載の発明は、画像取得手段が、本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得ステップと、直線検出手段が、前記画像から直線の検出を行う直線検出ステップと、縁部特定手段が、前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定ステップと、部分画像切抜手段が、前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜ステップと、部分厚み算出手段が、前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出ステップと、判定手段が、前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【0012】
また、請求項７に記載の発明は、コンピュータを、本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得手段、前記画像から直線の検出を行う直線検出手段、前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段、前記縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜く部分画像切抜手段、前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段、および、前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【0013】
本発明によれば、本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像に対して、本人確認カードの縁部に該当する直線に交差する分割線により区分けされた部分画像を切り抜き、部分画像における本人確認カードの部分厚みに応じて、本人確認カードの厚みを判定するので、本人確認カードに対する真贋の判定精度がより向上する。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】本発明の実施形態に係るカード判定システムの概要構成例を示す模式図である。
【図2A】本人確認カードの表の面の一例を示す模式図である。
【図2B】本人確認カードの裏の面の一例を示す模式図である。
【図4】管理サーバ装置の動作を示すフローチャートである。
【図5】本人確認カードの一例を示す模式図である。
【図6A】本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。
【図6B】本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。
【図6C】本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。
【図7A】本人確認カードの画像に対する画像処理の一例を示す模式図である。
【図7B】本人確認カードの画像に対する画像処理の一例を示す模式図である。
【図7C】本人確認カードの画像に対する画像処理の一例を示す模式図である。
【図7D】本人確認カードの画像に対する画像処理の一例を示す模式図である。
【図8A】本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。
【図8B】本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、カード判定システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。
【0016】
［１．カード判定システムの構成および機能概要］
（１．１ カード判定システムの構成および機能）
まず、本発明の一実施形態に係るカード判定システムの構成および概要機能について、図１から図３を用いて説明する。
（１．１ カード判定システムの構成および機能）
まず、本発明の一実施形態に係るカード判定システムの構成および概要機能について、図１から図３を用いて説明する。
【0017】
【0018】
図１に示すように、カード判定システム１は、各種申請を受け付け、本人確認カードの判定を行う管理する管理サーバ装置１０と、各種申請を行う携帯端末装置２０と、を備えている。
【0019】
判定装置の一例である管理サーバ装置１０は、例えば、銀行の口座の開設や、クレジットカードの申請のための各種の申請書の受付業務の依頼を受けている会社が管理するサーバ装置である。管理サーバ装置１０には、申請書類を検査する検査端末装置（図示せず）が、ローカルエリアネットワーク等により、接続されている。
【0020】
携帯端末装置２０は、例えば、申請者本人が使用するスマートフォン、タブレットのような、カメラ付きの携帯端末装置である。携帯端末装置２０には、申請専用のアプリがインストールされている。
【0021】
本人確認カードは、運転免許証、運転経歴証明書、マイナンバーカード、カード式の健康保険証等である。本人確認カードは、プラスチック製等の所定の厚さを有するカードであることが好ましい。
【0022】
本人確認カードが運転免許証である場合、図２Ａに示すように、運転免許証３０の表の面には、本人の氏名３１、生年月日、住所、交付日、免許証番号、写真３２、発行元３３、発行元の公印３４の記載がある。これらの項目は、本人確認カードにおいて、所定の位置に記載されている。発行元３３の記載は、通常、赤色の文字で記載されている。公印３４は、通常、赤色で、角が取れた四角い赤枠の中に、赤色の文字で記載されている。発行元３３および公印３４は、発行元を示す記載の一例である。また、運転免許証３０は、長手方向の上辺３０ａ、下辺３０ｂ、短手方向の側辺３０ｃ等を有する。本人確認カードの縁部の一例である運転免許証３０の角３０ｄは、丸みを帯びている。
【0023】
また、図２Ｂに示すように、運転免許証３０の裏の面には、追記が可能な備考欄３５の記載がある。備考欄３５の中には、住所変更等があったときに、変更後の住所等が記載され、赤色の公印が押される。
【0024】
管理サーバ装置１０と各携帯端末装置２０とは、ネットワーク３を介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。各携帯端末装置２０は、例えば、移動体通信網の無線基地局５を介して、ネットワーク３に接続する。なお、ネットワーク３は、例えば、ローカルエリアネットワーク、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網、およびゲートウェイ等により構築されている。
【0025】
（１．２ 管理サーバ装置１０の構成および機能）
次に、管理サーバ装置１０の構成および機能について、図３を用いて説明する。
次に、管理サーバ装置１０の構成および機能について、図３を用いて説明する。
【0026】
図３は、管理サーバ装置１０の概要構成の一例を示すブロック図である。
【0027】
図３に示すように、コンピュータとして機能する管理サーバ装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、入出力インターフェース部１５と、制御部１６と、を備えている。そして、制御部１６と入出力インターフェース部１５とは、システムバス１７を介して接続されている。
【0028】
通信部１１は、ネットワーク３に接続して、各携帯端末装置２０との通信状態を制御するようになっている。
【0029】
記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ、シリコンディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラム等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワーク３を介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
【0030】
記憶部１２には、本人確認カード毎の記載のパターンの情報等の本人確認カード・データベース、申請用のアプリに関するデータベース、機械学習のデータベース、申請書の依頼の顧客を管理するためのデータベース、申請者を管理するためのデータベース等が構築されている。また、記憶部１２には、画像処理用やＯＣＲ（Optical Character Recognition）用の様々なプログラムが記憶されている。
【0031】
本人確認カード・データベースには、本人確認カードの種類毎に、記載のパターンの情報として、氏名、生年月日、住所、公印、備考欄等の各記載項目の本人確認カードにおける位置関係等のパターンの情報が記憶されている。
【0032】
運転免許証３０の場合、本人確認カード毎の記載のパターンの情報のデータベースには、本人の氏名３１、写真３２、発行元３３、発行元の公印３４等の記載欄の位置情報、運転免許証３０の厚さ、各辺の長さ等のサイズ情報等が記憶されている。
【0033】
本人確認カード・データベースには、様々のテンプレート画像が記憶されている。テンプレート画像として、記載事項が未記入である、運転免許証３０の表の面全体のテンプレート画像、裏の面全体のテンプレート画像、都道府県毎の発行元３３および公印３４等の発行元を示す記載のテンプレート画像、備考欄部分のテンプレート画像、備考欄の線分のみのテンプレート画像等が上げられる。本人確認カード・データベースには、都道府県毎の発行元３３のテキスト情報、おおよび、公印３４のテキスト情報が記憶されている。
【0034】
機械学習のデータベースには、学習済みのモデルが構築されている。機械学習として、多層ニューラルネットワーク構造を有する深層学習等が挙げられる。
【0035】
表示部１３は、例えば、液晶表示素子または有機ＥＬ（Electro Luminescence）素子等によって構成されている。操作部１４は、例えば、キーボードおよびマウス等によって構成されている。入出力インターフェース部１５は、通信部１１等と制御部１６との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【0036】
制御部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成されている。
【0037】
［２．カード判定システムの動作］
次に、本発明の１実施形態に係るカード判定システムの動作について図を用いて説明する。なお、運転免許証３０の厚みの検査の動作が、主に説明される。
次に、本発明の１実施形態に係るカード判定システムの動作について図を用いて説明する。なお、運転免許証３０の厚みの検査の動作が、主に説明される。
【0038】
図４は、管理サーバ装置１０の動作を示すフローチャートである。図５は、本人確認カードの一例を示す模式図である。図６は、本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。図７Ａ～図７Ｄは、本人確認カードの画像に対する画像処理の一例を示す模式図である。図８Ａから図８Ｃは、本人確認カードの画像の一例を示す模式図である。
【0039】
先ず、申請者は、予め申請専用のアプリを管理サーバ装置１０から携帯端末装置２０にダウンロードしておく。申請の際、携帯端末装置２０において、申請専用のアプリが起動される。起動したアプリの指示に従い、申請者は、氏名、生年月日、住所、電話番号等の申請事項を入力していく。
【0040】
本人確認の段階で、携帯端末装置２０のカメラが起動される。机等の平坦な場所に置かれた運転免許証３０が、携帯端末装置２０のカメラにより、アプリの指示に従って、複数の角度から撮影される。例えば、申請者は、携帯端末装置２０のカメラを使用して、運転免許証３０の表の面を、真上の正面からと、運転免許証３０の下辺３０ｂを手前にした斜め方向から撮影する。図５に示すように、運転免許証３０の上の面の法線に対して斜め方向から撮影されると、運転免許証３０の厚み方向の厚さｄの部分が撮影される。また、申請者は、携帯端末装置２０のカメラを使用して、運転免許証３０の裏の面も撮影する。例えば、図６に示すように、斜め方向から撮影された画像４０等が撮影される。
【0041】
また、携帯端末装置２０のカメラが起動して、アプリの指示に従って、自撮りで、複数の角度から自分の顔が撮影される。
【0042】
携帯端末装置２０は、撮影した運転免許証３０の画像データを、アプリの指示に応じた表の面、裏の面、撮影方向の情報と共に、管理サーバ装置１０に送信する。携帯端末装置２０は、申請事項の情報、顔の画像等も、管理サーバ装置１０に送信する。
【0043】
図４に示すように、管理サーバ装置１０は、画像を取得する（ステップＳ１）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、ネットワーク３を介して、携帯端末装置２０から、運転免許証３０の画像データを取得する。このように、管理サーバ装置１０は、プラスチック製の本人確認カードを、前記本人確認カードの面の法線に対して斜め方向から撮影した画像を取得する画像取得手段の一例として機能する。
【0044】
次に、管理サーバ装置１０は、取得した各画像に対して前処理を行う（ステップＳ２）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、取得した各画像の画像データに対してノイズ除去、傾き補正等の前処理を行う。ノイズ補正の処理の場合、制御部１６が、各画像の画像データに対して、ガウシアンフィルタ等によるフィルタ処理で高周波成分を除去する。傾き補正の処理の場合、制御部１６が、各画像の画像データに対して、例えば、画像処理により画像における運転免許証３０の外枠を検出し、射影変換により傾きを補正して、運転免許証３０は、長手方向の下辺３０ｂ等がｘ方向になるようにする。制御部１６が、各画像の画像データに対して、明るさや色調の補正を行ってもよい。
【0045】
次に、管理サーバ装置１０は、直線を検出する（ステップＳ３）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、運転免許証３０の下辺３０ｂを手前にした斜め方向から撮影された画像４０に対して、エッジ検出あるいは直線検出の画像処理により、図６Ｂに示すように、ｘ方向の直線４１、４２、４３、４４や、側辺３０ｃに対応する直線４５等を検出する。制御部１６は、画像４０に対してエッジ検出の処理をして、ハフ変換、ＬＳＤ（Line Segment Detector）等によって直線検出をしてもよい。このように、管理サーバ装置１０は、前記画像から直線の検出を行う直線検出手段の一例として機能する。
【0046】
次に、管理サーバ装置１０は、定型パターンを検出する（ステップＳ４）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、記憶部１２の本人確認カード・データベースを参照して、運転免許証３０における本人の氏名３１等の記載欄の位置の情報等に基づき、斜め方向から撮影された画像４０から、本人の氏名３１、生年月日、住所、交付日、免許証番号、写真３２、発行元３３、発行元の公印３４、備考欄３５、上辺３０ａ、下辺３０ｂ等の部分に対応する定型パターン部分を特定して検出する。なお、制御部１６が、水平方向の直線４１等と、直線４５とから、撮影方向を計算して、計算された撮影方向と、記載欄の位置の情報とに基づき、定型パターン部分を特定してもよい。
【0047】
次に、管理サーバ装置１０は、厚み部分の直線を検出する（ステップＳ５）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、ステップＳ３で検出した直線の候補の中から、角度が水平であるものを厚み部分の直線候補として残す。そして、制御部１６は、記憶部１２の本人確認カード・データベースを参照して、画像４０から定型部分（例えば、写真３２、発行元３３、公印３４）を特定し、それと直線候補との位置関係から、本人確認カードの縁部に該当する直線の一例として、図６Ｃに示すように、運転免許証３０の表の面の下辺３０ｂに対応する直線４３と、運転免許証３０の裏の面の下辺３０ｂに対応する直線４４とを選択する。このように、管理サーバ装置１０は、前記本人確認カードの定型パターンの情報から、前記本人確認カードの縁部に該当する前記直線を特定する縁部特定手段の一例として機能する。
【0048】
次に、制御部１６は、直線４３と直線４４との距離、すなわち、直線４３と直線４４との間におけるｙ方向の画素数を計算する。制御部１６は、直線４３と直線４４との距離から、画像４０の中における運転免許証３０のサイズ、撮影方向の情報等に基づき、運転免許証３０の厚みを計算する。この厚みは、運転免許証３０の下辺３０ｂ全体の厚みで、厚みの絶対値とする。
【0049】
【0050】
図７Ａに示すように、カラーコピー紙の場合、紙の厚さが薄いため、直線４３と直線４４との距離が短くなり、計算される厚みの絶対値が、下限の所定値より小さくなる。また、図７Ｂに示すように、カラーコピー紙の場合、うねりが生じやすいため、直線４３と直線４４との距離が、図７Ａに示した値よりも、厚みの絶対値が大きくなる。また、図７Ｃに示すように、撮影中に動いてしまう等の原因で、異常な厚みに写ってしまい、直線４３と直線４４との距離が長くなり、計算される厚みの絶対値が上限の所定値より大きくなる。また、図７Ｄに示すように、下辺３０ｂが何かで覆われている場合、直線４３と直線４４との距離が長くなり、厚みの絶対値が上限の所定値より大きくなる。申請された運転免許証３０の厚みの絶対値が所定値範囲なら、本物の運転免許証３０の厚みであると判定される。
【0051】
次に、管理サーバ装置１０は、部分画像に分割する（ステップＳ６）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、図８Ａに示すように、下辺３０ｂに対応する部分の画像を、ｙ方向の複数の分割線４６により、複数の部分画像に分割する。分割線４６は、縁部に該当する直線に交差する分割線の一例である。ここで、運転免許証３０の角３０ｄに対応する部分が、部分画像にならないように、両端の分割線４６が決定される。すなわち、部分画像が、縁部の両端の部分を含まないように、縁部に該当する直線に交差する分割線が決定される。
【0052】
直線４３は、複数の分割線４６によって複数の部分直線４３ａに分割される。直線４４は、複数の分割線４６によって複数の部分直線４４ａに分割される。
【0053】
複数の分割線４６のｘ方向の間隔は、等間隔、等間隔で無くてもよい。分割線４６の本数は、部分画像が真ん中辺りと、左右部分が生じるように３以上が好ましい。
【0054】
次に、管理サーバ装置１０は、各部分画像において厚み幅を算出する（ステップＳ７）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、部分直線４３ａと、対向する部分線分４４ａとの距離（画像４０の縦方向の画素数）に基づき、各部分画像において厚み幅（部分厚みの一例）を算出する。このように、管理サーバ装置１０は、前記部分画像における前記本人確認カードの部分厚みを算出する部分厚み算出手段の一例として機能する。
【0055】
図８Ｂに示すように、カラーコピー紙で、下辺部分にうねりがある場合、部分直線４３ａと対向する部分線分４４ａとの距離にばらつきが生じる。
【0056】
次に、管理サーバ装置１０は、部分画像における厚みのばらつきを算出する（ステップＳ８）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、各部分画像において各厚み幅から、分散、または、標準偏差等の厚みのばらつきを算出する。なお、図８Ａに示すような本物の運転免許証３０の場合、厚みのばらつきは、ほぼ零になる。しかし、図８Ｂに示すような場合、厚みのばらつきが所定値より大きくなる。申請された運転免許証３０の厚みのばらつきが所定値以下なら、本物の運転免許証３０の厚みであると判定される。
【0057】
次に、管理サーバ装置１０は、機械学習による厚みの外観を判定する（ステップＳ９）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、２本の直線４３、４４に挟まれた厚み部分を切り出した画像を、入力画像として、学習済み機械学習のモデルに入力し、真贋判定を行う。機械学習のモデルとしては、例えばニューラルネットワークやサポートベクトルマシンが挙げられる。なお、本物の運転免許証３０の画像において、運転免許証３０の厚み部分を切り出した画像が、機械学習のモデルに入力され、予め学習が行われる。また、主成分分析や判別分析等の統計モデルを用いて、厚みの外観の判定が行われてもよい。
【0058】
次に、管理サーバ装置１０は、判定結果を出力する（ステップＳ１０）。具体的には、管理サーバ装置１０の制御部１６は、厚みの絶対値による判定と、部分画像の厚みのばらつきによる判定と、機械学習による厚みの判定と、を組み合わせて、厚みの真贋判定を行う。より具体的には、申請された運転免許証３０の厚みの絶対値が所定値範囲で、部分画像の厚みのばらつきが所定値以下である場合、運転免許証３０の厚みに関して、管理サーバ装置１０は、運転免許証３０の厚みが適正であり、本物の本人確認カードであると判定する。管理サーバ装置１０は、判定結果を表示部１３等に出力する。
【0059】
このように、管理サーバ装置１０は、前記部分厚みに応じて、前記本人確認カードの真贋判定を行う判定手段の一例として機能する。また、管理サーバ装置１０は、前記厚みが所定範囲内で、かつ、前記部分厚みのばらつきが所定値以内の場合、前記本人確認カードは本物であると判定する判定手段の一例として機能する。また、管理サーバ装置１０は、前記部分画像を含む画像を入力データとした機械学習により判定される真贋判定の結果にも基づき、前記真贋判定を行うる判定手段の一例として機能する。
【0060】
さらに、管理サーバ装置１０は、運転免許証３０の表の面を真上から撮影した画像から、運転免許証３０の発行元３３および公印３４の発行元を示す記載が本物であるか否かを判定する。また、管理サーバ装置１０は、運転免許証３０の裏の面を真上から撮影した画像から、備考欄３５に関して、欠損があるか否か、住所・氏名の訂正等の追記事項がある否か等の判定を行う。
【0061】
さらに、管理サーバ装置１０は、運転免許証３０の発行番号が確認できるか、運転免許証３０の生年月日と申請項目の生年月日が一致しているか、運転免許証３０の氏名と申請項目の氏名が一致しているか、運転免許証３０の住所と申請項目の住所が一致しているか、申込日時を基準とし、運転免許証３０は有効期限内か、運転免許証３０の顔写真と自撮り画像は同一人物か否か等を判定する。これらの判定結果にも基づき、管理サーバ装置１０は、運転免許証３０の最終的な真贋判定を行う。
【0062】
以上、本実施形態によれば、本人確認カードの一例である運転免許証３０の面の法線に対して斜め方向から撮影した画像４０に対して、運転免許証３０の縁部の下辺３０ｂに該当する直線４３、４４に交差する分割線４６により区分けされた部分画像を切り抜き、部分画像における本人確認カードの部分厚みに応じて、本人確認カードの厚みを判定するので、運転免許証３０に対する真贋の判定精度がより向上する。
【0063】
また、部分画像が、縁部の両端の部分を含まない場合、運転免許証３０の角３０ｄ等の丸みを帯びている等による影響を受けにいため、部分厚みの精度が向上し、運転免許証３０に対する真贋の判定精度がより向上する。
【0064】
また、縁部の一例の辺３０ｂに該当する直線４３、４４から算出される厚みと、部分画像から算出される部分厚みのばらつきと、に応じて、真贋判定を行う場合、厚みの判定精度が向上し、運転免許証３０に対する真贋の判定精度がより向上する。
【0065】
また、厚みが所定範囲内で、かつ、部分厚みのばらつきが所定値以内の場合、運転免許証３０は本物であると判定する場合、厚みの判定精度が向上し、運転免許証３０に対する真贋の判定精度がより向上する。
【0066】
また、部分画像を含む画像を入力データとした機械学習により判定される真贋判定の結果にも基づき、真贋判定を行う場合、厚み部分の画像による判定が加わることで、厚みの判定精度が向上し、運転免許証３０に対する真贋の判定精度がより向上する。
【符号の説明】
【0067】
１・・・カード判定システム
１０・・・管理サーバ装置（判定装置）
２０・・・携帯端末装置
３０・・・運転免許証（本人確認カード）
４０・・・画像
４３、４４・・・直線（縁部に該当する直線）
４６・・・分割線
１０・・・管理サーバ装置（判定装置）
２０・・・携帯端末装置
３０・・・運転免許証（本人確認カード）
４０・・・画像
４３、４４・・・直線（縁部に該当する直線）
４６・・・分割線
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図7D】
【図8A】
【図8B】