| 研究概要 |
本研究は,ニューラルネットワークのパターン認識能力を活用することによって,貨幣(紙幣およびコイン)の自動識別を人間とほぼ同精度でしかも人間より高速に行い,高度情報化社会におけるOA化の進展に寄与することを目的としている。とくに,本研究では,ニューラルネットワークの学習能力を向上させるために,ニューラルネットワーク構造の最適化および入力画像の特徴抽出を自動的に行うモジュール化を行い,人間が行うパターン認識精度に近い貨幣識別技術を提案し,処理速度の高速化,システムのコンパクト化,低価格化を実現するために,本研究で構成されるシステムのハードウェア化を図り,高度情報化社会の基盤技術を確立することを研究目的として,以下の研究を行った。
(1) 識別手法のモジュール化:
前年度に設計された1つの大規模ニューラルネットワークではなく,様々な機能を分担するモジュール構造のネットワークが有用である。そこで,真偽判定のために必要となるネットワークのモジュールを構築し,それらのモジュール構造を自律的に統合した真偽判定および貨幣識別のためのネットワークを構築した。
(2) 貨幣識別手法のハードウエア化と実用化検討:
(1)で構築された貨幣識別システムの処理速度の高速化,コンパクト化、低価格化を図るために,ディジタルシグナルプロセッサ(DSP)を用いたニュラルネットワークのハードウエア化および貨幣識別機への搭載を図り,実用技術としての検証を行った。
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