| 研究概要 |
本研究の目的は,紙幣の金種を識別していた紙幣識別機で発生する紙幣固有の音に着目し,2段階適応ディジタルフィルタとニューラルネットワークで紙幣識別機で発生する音響データの解析によって,紙幣の疲弊度を推定し,紙幣の金種識別と新旧識別を同時に可能にするシステムを築究するために、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疲弊度の推定手法の提案:
紙幣識別機に装着したマイクロフォンから紙幣が識別機を通過するときに発生する音響データを計測し,それに含まれる紙幣音のみを2段階適応ディジタルフィルタで抽出し,抽出された信号に含まれる特徴量をニューラルネットワークに入力して,紙幣の疲弊度を推定した.紙幣が識別機を通過するときに発生する紙幣音には,紙幣識別機固有の振動者および紙幣搬送のバラツキなどによるノイズを除去するために,2段階適応ディジタルフィルタを構築し,紙幣音のスペクトルおよびケプストラムを求めて,ニューラルネットワークの入力とした.
(2)紙幣音の特徴量の抽出法の改善とネットワーク最適化の検討:
(1)の研究で必要になる紙幣音の特徴量として,スペクトルおよびケプストラムを用いると,ニューラルネットワークの規模が拡大し,学習の収束性およびニューラルネットワークの汎化能力などの点で好ましくない.そこで,遺伝的アルゴリズムの最適化能力を用いて,ニューラルネットワークの入力として使用する紙幣音の特徴量の選択法および規模の決定を行った.
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