• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

音響信号情報を用いた疲弊紙幣の選別に関する研究

Research Project

Project/Area Number 11750343
Research Category

Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field 情報通信工学
Research InstitutionNara National College of Technology

Principal Investigator

寺西 大  奈良工業高等専門学校, 電気工学科, 助手 (50237004)

Project Period (FY) 2000 – 2001
Project Status Completed (Fiscal Year 2000)
Budget Amount *help
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2000: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 1999: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Keywords音響信号処理 / パターン認識 / ニューラルネットワーク / 音響エネルギー / LVQ / 遺伝アルゴリズム / ケプストラム分析
Research Abstract

昨年度までの研究の結果、バンクマシンの音響信号情報を用いた疲弊札の判別手法としては、音響エネルギーパターンによる疲弊札の判別が最も有効であるとの結論を得た。本年度は同手法の実用化に向けて、3疲弊度紙幣に対する識別性能改善を目的に、次の2つの改善手法について研究を行った。
1.特徴量の選択・強調による識別性能改善
2.帯域音響エネルギーパターンを用いた識別性能改善
項目1では、音響エネルギーパターンに含まれる、識別に有効な特徴量を部分的に選択して強調することで、疲弊札の識別を高精度化する。最適な特徴量の選択および強調方法を短時間で探索するために、遺伝アルゴリズムを導入した。実測データを用いた識別シミュレーションの結果より、特徴量の選択・強調により、音響エネルギーパターンを用いた識別法の高精度化が図れ、識別用のパターンサイズも縮小でき、識別の高速化が図れることが明らかとなった。これらの成果を国際会議IJCNN2000にて発表した。
また項目2では、従来、紙幣音の全周波数帯域に対して計算されていた音響エネルギーパターンを、帯域分割された信号について求めた帯域音響エネルギーパターンに置き換えることで、音響エネルギーパターンに周波数成分情報をある程度付加して識別性能の高精度化を図った。識別シミュレーションの結果より、3つの帯域に分割した帯域音響エネルギーパターンを導入することで、疲弊札識別法の高精度化が図れることが明らかとなった。これらの成果を、電気学会論文誌上にて発表した。
上記2手法について、大量実測データに対する識別シミュレーションおよび遺伝アルゴリズムを高速に実行するために、パーソナルコンピュータおよび数値計算ソフトウェアを購入して紙幣音識別シミュレーションシステムを構築した。

Report

(2 results)
  • 2000 Annual Research Report
  • 1999 Annual Research Report
  • Research Products

    (5 results)

All Other

All Publications (5 results)

  • [Publications] M.Teranishi: "Classification of Bill Fatigue Levels by Feature-Selected Acoustic Energy Pattern Using Competitive Neural Network"Proceedings of International Joint Conference of Neural Networks 2000. Vol.VI. 249-252 (2000)

    • Related Report
      2000 Annual Research Report
  • [Publications] 寺西大: "帯域音響エネルギーパターンを用いた紙幣の3疲弊度識別"電気学会論文誌C. Vol.120-C・No.11. 1602-1608 (2000)

    • Related Report
      2000 Annual Research Report
  • [Publications] M. Teranishi: "New and used bills classification for cepstrum patterns"Proceedings of IJCNN'99. Vol. 1. 788 (1999)

    • Related Report
      1999 Annual Research Report
  • [Publications] 寺西大: "ニューラルネットワークによる音響ケプストラムを用いた紙幣の新旧識別"電気学会論文誌C. Vol.119-C No.8/9. 955-961 (1999)

    • Related Report
      1999 Annual Research Report
  • [Publications] M. Teranishi: "Neuro-Classification of Currency Fatigue Levels Based on Acoustic Cepstrum Patterns"International Journal of Advanced Computational Intelligence. (掲載決定).

    • Related Report
      1999 Annual Research Report

URL: 

Published: 1999-04-01   Modified: 2016-04-21  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi