| 研究概要 |
本研究では、パターンマッチングのテンプレートをニューラルネットワークで構成し、識別数の制約の回避と識別パターンの追加の容易性を実現することを目的とします。さらに、提案手法を紙幣識別機などのリアルタイム性が必要な実験機に移植し、その性能における有効性と産業機器への展開の妥当性を検討します。第一ステップでは,シミュレーションによる手法の検討とこれをリアルタイムで動作させるためのハードウェアの研究を実施します。第二ステップでは,リアルタイム性を考慮したニューロ識別システムの開発を実施し、実際の多国籍紙幣を用いた実証実験を実施します。本研究成果により,従来、紙幣入金機,および,紙幣整理機などの単体機としての位置づけであった識別機を高機能金融情報端末機とすることができ、インーターネット等を利用した次世代金融情報産業へ展開させることが期待できます
12年度(初年度)はアルゴリズム開発およびDSPユニットの製作を実施しました。13年度からは、本格的な実時間処理での提案手法の性能面での検証実験を実施しました。さらに、提案手法を今後インターネットビジネスで必要となる個人認証技術およびマンマシンインターフェース技術に展開し、筆圧による個人認証と筋活動電位による手首挙動認識などに応用し、筆圧個人認証では企業との共同研究開発にて製品を展示会に出展(東京:ビッグサイト)するなどの成果を得ました。また、本アルゴリズムを用いた流下状態にある米の良否監査を実施するシステムへの応用も試み、その基本性能による実験により論文掲載に至っています。これも上述と同様に企業との共同研究として実用システムの研究開発として展開中です。平成12年度〜平成14年度研究成果:一般講演論文16件、国際会議論文7件論文4件
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