教師ありSOMを用いた紙幣音響特徴に基づく疲弊度推定
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概要
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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.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2008-12-01
著者
-
大松 繁
大阪府立大学大学院工学研究科
-
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
徳島大学 工学部 知能情報工学科
-
小坂 利壽
グローリー(株)
-
大松 繁
大阪府立大学 大学院工学研究科 知能情報工学分野
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