| 研究概要 |
本年度は,バンクマシンの音響信号情報を用いた疲弊札判別システムの構築に向けて
1.明確な紙幣音響特徴量の算出方法
2.実時間処理を意識した判別アルゴリズムの確立
の2目的の完成を目指すとともに
3.組み込み型システムによる疲弊札判別ハードウェアの開発と実用試験
に着手した.
上記の1.および2.の目的を達成する手法として,研究初年度より開発を進めている教師あり自己組織化特徴マップ(教師ありSOM)を用いた音響エネルギーパターンからの紙幣疲弊度推定法に,疲弊度相関情報を用いた特徴選択手法を開発,導入した.
実紙幣サンプルを用いた実験結果から,同手法により,同等疲弊度を持つ紙幣サンプルの個体差を吸収でき,上記目標1.の疲弊度推定の精度・信頼度が改善されることが明らかとなった.同時に,特徴選択手法により音響特徴量のパターンサイズを削減することができるため,上記目標2.の実時間処理の高速化につながることが明らかとなった.
しかしながら,本年度の研究成果により1.および2.の達成に近づいたとはいえ,3.の実用試験に十分耐えうる疲弊度推定性能を達成できたとは言い難い.特に本年度の課題であった時変周波数成分にもとづく音響特徴量の高信頼度化に関する検討が課題として残された.
さらに本年度は,これらと並行して,3.の組み込み型システムによるハードウェア開発環境を整備した.
以上の成果を国内外学会にてその成果を発表するとともに,5編の論文にまとめ,掲載された.
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