紙幣音響データの独立成分分析による正損判別(パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
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概要
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現在流通している紙幣から毎年大量に疲弊紙幣が発生し,かつ腰の弱い疲弊紙幣による入出金マシンなどの紙詰まりを引き起こされている.このような疲弊紙幣は取り除く必要があり,その疲弊程度による高精度の新旧紙幣の識別手法が求められている.近年,多次元信号解析法として独立成分分析が注目されている.これは独立な信号が重なり合った観測データを独立な原信号へと分離することができるため,様々な分野での応用が期待されている.そこで本稿では,新紙幣と疲弊紙幣の独立成分を分離し,疲弊紙幣を正損判別することを目標とする.そして,実音響データによる紙幣の新旧判別実験を行い,本手法の有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-06
著者
-
宮城 隼夫
琉球大学工学部
-
宮城 雅夫
琉球大学工学部
-
上原 陵
琉球大学工学部情報工学科
-
Miyagi Hayao
The Faculty Of Engineering University Of The Ryukyus
-
姜 東植
琉球大学工学部情報工学科
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