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J-GLOBAL ID：201702235411229948   整理番号：17A1275224

畳込みニューラルネットワークを用いた紙幣ポートレート検出【Powered by NICT】

Banknote portrait detection using convolutional neural network

著者 (7件)： Kitagawa Ryutaro (Waseda University, Department of Computer Science and Engineering) ,  Mochizuki Yoshihiko (Waseda University, Department of Computer Science and Engineering) ,  Iizuka Satoshi (Waseda University, Department of Computer Science and Engineering) ,  Simo-Serra Edgar (Waseda University, Department of Computer Science and Engineering) ,  Matsuki Hiroshi (Toshiba Corporation, Energy Systems & Solutions Company, Japan) ,  Natori Naotake (Toshiba Corporation, Energy Systems & Solutions Company, Japan) ,  Ishikawa Hiroshi (Waseda University, Department of Computer Science and Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 440-443  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 紙幣は一般的にそれらの種類に応じて異なる設計を有していた。,各設計の特性を認識することができるならば,それらは名称による紙幣分類に用いることができる。紙幣の肖像は分類に用いることができることをそのような1つの特性である。紙幣の分類システムは,各紙幣のポートレートを認識し,それに応じてそれを分類を設計することができた。本論文では,著者らの目的は試料紙幣のポートレートを自動的に検出による仕分けシステムの構成を自動化することである,アリが新しい目標国に設置され迅速にできるようにした。畳込みニューラルネットワークは,それらを示した方法で変動に対してロバストである紙幣の全く新しいセットのポートレートを検出する,サイズと顔の方向のような。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動化 ,  *畳込み ,  ロバスト性 ,  *ニューラルネットワーク ,  改変

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  紙幣 ,  ポートレート