| 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も高速に行い、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。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エア化を図り、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) ニューラルネットワークによる紙幣の真偽識別手法の提案
申請者らがこれまでに開発してきた紙幣識別技法で、残されてきた真偽識別を可能とするパターン認識手法として、ニューラルネットワークによる真偽判定ならびに紙幣識別を同時に行う手法について考察した。
(2) ニューラルネットワークのダウンサイジングと進化機能の創出
本研究では、できるだけネットワークの規模が小さくしかも認識能力が低下しない構造を決定し、従来のニューラルネットワークが有していた局所最適解へのトラップを防ぐために、遺伝的プログラミングを適用する進化型ネットワーク構築手法を提案した。
(3) 知的コイン識別手法の開発
本研究ではコイン画像すべてを取り扱うのではなく、コイン画像に含まれている特徴的な部分に着目し、その特徴点のパターンマッチングを行う手法を提案した。
(4) 貨幣識別手法のハードウエア化と実用的検討:
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を行った。
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