教師ありＳＯＭを用いた紙幣音響特徴に基づく疲弊度推定

• 寺西 大

  広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科

• 大松 繁

  大阪府立大学大学院 工学研究科

• 小坂 利壽

  グローリー工業 技術開発部

書誌事項

タイトル別名

• Fatigue Level Estimation of Bill Based on Acoustic Signal Feature by Supervised SOM
• キョウシ アリ SOM オ モチイタ シヘイ オンキョウ トクチョウ ニ モトズク ヒヘイド スイテイ

抄録

Fatigued bills have harmful influence on daily operation of Automated Teller Machine(ATM). To make the fatigued bills classification more efficient, development of an automatic fatigued bill classification method is desired. We propose a new method to estimate bending rigidity of bill from acoustic signal feature of banking machines. The estimated bending rigidities are used as continuous fatigue level for classification of fatigued bill. By using the supervised Self-Organizing Map(supervised SOM), we estimate the bending rigidity from only the acoustic energy pattern effectively. The experimental result with real bill samples shows the effectiveness of the proposed method.

収録刊行物

• 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）

  電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 128 (12), 1804-1810, 2008

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• 教師ありSOM
• パターン分類
• ニューラルネットワーク
• 疲弊札選別
• 音響信号処理

詳細情報

• CRID: 1390001204604399744
• NII論文ID: 10024501200
• NII書誌ID: AN10065950
• DOI: 10.1541/ieejeiss.128.1804
• ISSN: 13488155
• ISSN: 03854221
• NDL書誌ID: 9731212
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I9731212
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/128/12/128_12_1804/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可