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J-GLOBAL ID：201902254372538861   整理番号：19A0222191

深層学習を利用した中国紙幣のシリアルナンバー識別

著者 (4件)： 中浦大貴 (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  木下浩二 (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  中浦一浩 (システムエルエスアイ) ,  井村孝 (システムエルエスアイ)
資料名： ViEWビジョン技術の実利用ワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (ViEW講演論文集(CD-ROM))
巻： 2018 (Web)  ページ： ROMBUNNO.IS2-C9  発行年： 2018年 
JST資料番号： L4705C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 中国国内においては,未だに偽札が横行しているという問題があり,その対策が必要である。そこで,紙幣を適切に管理するために,記載されているシリアルナンバーを正確に記録することが重要となる。本稿では,画像処理でシリアルナンバー領域を抽出し,深層学習で作成したConvolutional Neural Networkアーキテクチャで文字の切り出しと識別を行うことで,中国紙幣の画像からシリアルナンバーを自動で識別する手法を提案する。また,本手法がアメリカドルやイギリスポンド,ユーロなどの外貨紙幣に対しても,有効であることを実証実験により示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  貨幣 ,  中華人民共和国 ,  画像認識 ,  セグメンテーション ,  物体認識 ,  *深層学習 ,  画像セグメンテーション ,  製造番号
準シソーラス用語： 紙幣 ,  シリアルナンバー ,  中国

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  中国 ,  紙幣 ,  シリアルナンバー ,  識別