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音響ウェーブレット成分を用いた疲弊紙幣のニューロ識別

音響ウェーブレット成分を用いた疲弊紙幣のニューロ識別

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カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-2

グループ名: 【C】平成16年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2004/09/02

タイトル(英語): Neuro-Classification of Bill Fatigue Level based on Acoustic Wavelet Components

著者名: 寺西 大(奈良教育大学),池本 良(グローリー工業),大松 繁(大阪府立大学),小坂 利壽(グローリー工業)

著者名(英語): Masaru Teranishi(Nara University of Education),Ryo Ikemoto(Glory Ltd.),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University),Toshihisa Kosaka(Glory Ltd.)

キーワード: 音響信号処理|パターン認識|ニューラルネットワーク|学習ベクトル量子化|Acoustic Signal Processing|Pattern Recognition|Neural Network|LVQ

要約(日本語):  近年、現金自動預け払い機(ATM)などの運用長時間化に伴い、これらへの疲弊紙幣の投入が引き起こす動作不良が問題となっており、疲弊紙幣の自動識別法の開発が望まれている。本報告では、バンクマシンに実装可能な疲弊紙幣の自動識別法として、音響ウェーブレット成分を用いた紙幣の疲弊識別法を提案する。提案手法では、バンクマシン内で発生する紙幣音から、ウェーブレット変換により紙幣の疲弊度を反映する音響特徴量を抽出し、競合型ニューラルネットワークを用いて紙幣の疲弊度に識別する。また、提案手法では、識別性能を向上させるため、新たに2つの識別結果決定法を提案する。最後に、提案手法の有効性を実測データの識別実験により検証する。

PDFファイルサイズ: 5,554 Kバイト

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