音響信号情報を用いた疲弊紙幣の選別に関する研究

利用声信号信息分拣废钞的研究

基本信息

批准号：
11750343
负责人：
寺西大
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Nara National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

昨年度までの研究の結果、バンクマシンの音響信号情報を用いた疲弊札の判別手法としては、音響エネルギーパターンによる疲弊札の判別が最も有効であるとの結論を得た。本年度は同手法の実用化に向けて、3疲弊度紙幣に対する識別性能改善を目的に、次の2つの改善手法について研究を行った。1.特徴量の選択・強調による識別性能改善2.帯域音響エネルギーパターンを用いた識別性能改善項目1では、音響エネルギーパターンに含まれる、識別に有効な特徴量を部分的に選択して強調することで、疲弊札の識別を高精度化する。最適な特徴量の選択および強調方法を短時間で探索するために、遺伝アルゴリズムを導入した。実測データを用いた識別シミュレーションの結果より、特徴量の選択・強調により、音響エネルギーパターンを用いた識別法の高精度化が図れ、識別用のパターンサイズも縮小でき、識別の高速化が図れることが明らかとなった。これらの成果を国際会議IJCNN2000にて発表した。また項目2では、従来、紙幣音の全周波数帯域に対して計算されていた音響エネルギーパターンを、帯域分割された信号について求めた帯域音響エネルギーパターンに置き換えることで、音響エネルギーパターンに周波数成分情報をある程度付加して識別性能の高精度化を図った。識別シミュレーションの結果より、3つの帯域に分割した帯域音響エネルギーパターンを導入することで、疲弊札識別法の高精度化が図れることが明らかとなった。これらの成果を、電気学会論文誌上にて発表した。上記2手法について、大量実測データに対する識別シミュレーションおよび遺伝アルゴリズムを高速に実行するために、パーソナルコンピュータおよび数値計算ソフトウェアを購入して紙幣音識別シミュレーションシステムを構築した。

直到去年的研究得出的结论是，作为使用银行机器的声学信号信息区分耗尽卡的一种方法，根据声学能量模式区分耗尽卡是最有效的。为了准备实际使用这种方法，我们对以下两种改进方法进行了研究，目的是提高三耗尽的钞票的识别性能。 1。通过选择和强调特征量2的改进识别性能2。使用频带声能模式在项目1中提高识别性能，通过部分选择和突出显示在声学能量模式中包含的识别的特征量来提高耗尽标签的识别。引入了一种遗传算法，以快速寻找最佳特征选择和强调方法。从使用实际测量数据的识别模拟结果中，已经表明，选择和对特征数量的重视可以使用声学能量模式更高的识别方法准确性，从而减少了识别模式的大小，并加快了识别。这些结果是在国际会议IJCNN2000上提出的。此外，在项目2中，先前针对所有比尔声音的频带计算的声能模式被带到带有频段划分信号的带声能模式取代，并在一定程度上将频率成分信息添加到声学能量图案中，以提高识别性能。识别模拟的结果表明，通过引入频带声能模式分为三个频段，可以改善疲劳标签识别方法以提高准确性。这些结果发表在电气工程师研究所的论文中。关于上述两种方法，购买了个人计算机和数值计算软件来构建钞票声音识别模拟系统，以便快速执行大量实际数据和遗传算法的识别模拟。