バンクマシン音響信号特徴に基づく教師ありSOMを用いた紙幣疲弊度推定の高精度化

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-9

グループ名: 【C】平成21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: 2009/09/03

タイトル(英語): Improvement of Fatigue Level Estimation of Bill based on Acoustic Signal Feature of Banking Machine by using Supervised SOM

著者名: 寺西 大(広島工業大学),大松 繁(大阪府立大学),本沖 大樹(大阪府立大学),小坂 利壽(グローリー)

著者名(英語): Masaru Teranishi(Hiroshima Institute of Technology),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University),Taiki Motooki(Osaka Prefecture University),Toshihisa Kosaka(Glory Ltd.)

キーワード: 疲弊度推定|ニューラルネットワーク|信号処理|音響診断|教師ありSOM|Fatigue Level Estimation|Neural Network|Signal Processing|Acoustic Diagnostics|Supervised SOM

要約(日本語): 近年、現金自動預け払い機（ATM）などの動作障害となる疲弊札の選別作業の効率化のために、バンクマシンへの疲弊札自動選別機能の実装化が要望されている。本報告では、バンクマシンの動作音響信号特徴に基づいた紙幣の疲弊度推定手法を提案する。提案手法では、バンクマシン音響信号特徴と、紙幣の疲弊度の結合情報を教師ありSOMを用いて学習することにより、疲弊度を推定する。また、疲弊度推定の高精度化のための特徴選択法について検討する。

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