2010 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 大阪工業大学, 工学部, 教授 (30035662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤村 真生 大阪工業大学, 工学部, 准教授 (80319574)
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| Keywords | 超解像 / 音響・画像統合化 / 3次元画像 / ハルシネーション / 紙幣識別 |
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| Research Abstract |
本年が研究の最終年度であり,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.さらに,紙幣以外の有価証券や署名の高精度識別などへ応用可能性について検討した.
1. 高精細画像による紙幣の真偽判定の特徴量抽出
識別された紙幣金種ごとに,これまでの研究で求められ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.
2. 高精細画像による金種識別の特徴量抽出
高解像度画像から,得られた高精細紙幣画像の金種ごとに競合型ニューラルネットワークのSOMによって,大まかにクラスタリングを行い,クラスタリングごとに主成分分析で特徴量を選択した.紙幣ごとにこれらの特徴量をすべてのクラスタでまとめ,紙幣の特徴量とした.この特徴量によって,異なる金種間の誤り確率が10-12以下となるように,競合層のニューロン数を調整した.
3. 視聴覚融合による高機能紙幣識別システムの構築
紙幣の新旧識別を行うために2.で求めた紙幣音響信号の特徴量と紙幣の金種識別のために1.で求めた紙幣画像の特徴量,紙幣の真偽識別のために2.で求めた紙幣特徴量を合わせたものを紙幣特徴量とし,新旧・金種・真偽の識別を行った.また,高機能紙幣識別機の試作と評価および種々の識別技術への応用の可能性について検討した.
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[Presentation] Neuro-PID Control for Electic Vehicle2010
Author(s)
Sigeru Omatu, Toru Fujinaka, Michifumi Yoshioka
Organizer
Joint 5^<th> International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11^<th> International Symposium on Advanced Intelligent Systems
Place of Presentation
岡山コンベンションセンター(岡山市)(招待講演)
Year and Date
2010-12-10
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