文献

J-GLOBAL ID：200902212503835320   整理番号：08A1243001

教師ありSOMを用いた紙幣音響特徴に基づく疲弊度推定

Fatigue Level Estimation of Bill Based on Acoustic Signal Feature by Supervised SOM

著者 (3件)： 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)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 128  号： 12  ページ： 1804-1810 (J-STAGE)  発行年： 2008年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 紙幣の音響特徴から曲げ剛性を推定することで,紙幣の音響特徴のみを用いて疲弊度を連続値として推定する手法を提案した。これにより,選別境界が調整可能な選別機能を実装化できる。この提案手法では,教師あり自己組織化特徴マップ(SOM)を用いて紙幣の音響特徴から曲げ剛性の推定を行った。教師ありSOMを用いることにより,特徴マップ上に,紙幣の音響特徴と曲げ剛性の関係を構築する。特徴マップを用いることで,紙幣の音響特徴のみから,対応する曲げ剛性を推定できる。実サンプル紙幣を用いた曲げ剛性の推定実験を行い,提案手法の有効性を検証した。実験結果より,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の曲げ剛性推定手法の有効性が示された。

シソーラス用語： *自己組織化特徴マップ ,  *教師つき学習 ,  貨幣 ,  選別 ,  曲げ剛性 ,  推定 ,  *音響測定 ,  音響特性
準シソーラス用語： 音響特徴 ,  疲弊札選別 ,  疲弊度推定

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  音響測定  (BB03040R)

引用文献 (14件)：

• (1) M. Teranishi, S. Omatu, and T. Kosaka: “Classification of New and Used Bills Using Acoustic Energy Pattern of a Banking Machine”, T. IEE Japan, Vol. 118-C, No. 12, pp. 1745-1750 (1998-12) (in Japanese)
• 寺西 大・大松 繁・小坂利壽: 「音響エネルギーパターンを用いた紙幣の新旧識別」,電学論C,118, 12, pp. 1745-1750 (1998-12)
• (2) M. Teranishi, S. Omatu, and T. Kosaka: “Classification of New and Used Bills Using Acoustic Cepstrum of a Banking Machine by Neural Networks”, T. IEE Japan, Vol. 119-C, No. 8/9, pp. 955-961 (1999-8) (in Japanese)
• 寺西 大・大松 繁・小坂利壽: 「ニューラルネットワークによる音響ケプストラムを用いた紙幣の新旧識別」,電学論C,119, 8/9, pp. 955-961 (1999-8)
• (3) M. Teranishi, S. Omatu, and T. Kosaka: “Three-Level Classification of Bill Fatigue by Band-Limited Energy Patterns”, T. IEE Japan, Vol. 120-C, No. 11, pp. 1602-1608 (2000-11) (in Japanese)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  SOM ,  紙幣 ,  音響特徴 ,  推定