| 研究責任者 |
大松 繁 大阪工業大学, 工学部 電子情報通信工学科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2012
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| 概要 | 本研究では、紙幣が識別機を通過する際に生じる紙幣音を用いた紙幣の新旧識別の高度自動化手法を提案し、紙幣の新旧識別の高度自動化を実現した。新旧紙幣に対する紙幣音の特徴量を適応フィルタで抽出し、ニューラルネットワークで高精度かつ高速に疲弊札、流通札、新札へ分類する手法を提案し、それを実機に搭載して有用性を定量的に検証した。その結果、疲弊札の検出率100%、新札99%と流通札99%の検出率(新札と流通札の間で1%の誤識別率)を実現するという目標は達成された。 今後は、実機を製作する段階でどのような回路設計が良いかについて、価格と性能と処理時間の観点から検討することが必要である。
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