2009 Fiscal Year Annual Research Report
音響・画像情報を融合した知的処理による官能検査法と紙幣識別の高度自動化
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20360178
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
大松 繁 Osaka Prefecture University, 工学研究科, 教授 (30035662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 理文 大阪府立大学, 工学研究科, 准教授 (70285302)
藤中 透 広島大学, 大学院・教育学研究科, 教授 (90190058)
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| Keywords | イメージハルシネーション / 低解像度画像 / 高解像度画像 / ニューラルネットワーク / 局所特徴量 / キャニーフィルタ / ダウンサンプリング / アップサンプリング |
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| Research Abstract |
本研究の目的は,音響検査の高度自動化技術の改善を図り,音響検査における音響情報のみならず目視検査における画像情報を用いた視聴覚融合による官能検査の高度自動化を推進し,そこで開発された検査技術を紙幣識別機に実装化してその性能評価を行うとともに,その技術を有価証券や小切手などの真偽判定や手書き認証文字の真偽判定へ応用し,事務処理の自動化および高機能化を図ることである.
本年度は紙幣音響信号の特徴量に加えて,画像ハルシネーションの高速化法によって得られた高精細紙幣画像を用いた紙幣の金種識別,真偽判定のための特徴量をあわせて,紙幣識別の高機能化を図り,それを紙幣識別機に搭載してその性能評価を行った.具体的には以下の項目について研究した.まず,紙幣の新旧識別のための音響信号の特徴量抽出を行った.新札,流通札,疲弊札という3種類の新旧紙幣に対して,前年度に抽出した紙幣音響信号のパワースペクトルを用い,新旧紙幣の特徴を示す周波数領域を遺伝的アルゴリズムによる最適化手法で求め,紙幣音響信号の特徴量とした.
つぎに,高精細画像による紙幣の真偽判定の特徴量抽出を行った.ここでは,識別された紙幣金種ごとに,上記で求めた高精細紙幣画像から,紙幣に含まれている極細線画像やマイクロ文字などを含む特定箇所を真券と偽券の画像と比較し,その差異を示す特性を遺伝的アルゴリズムで探索し,真券の特徴量とした.
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