JPH0210993B2 - - Google Patents
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- JPH0210993B2 JPH0210993B2 JP61220057A JP22005786A JPH0210993B2 JP H0210993 B2 JPH0210993 B2 JP H0210993B2 JP 61220057 A JP61220057 A JP 61220057A JP 22005786 A JP22005786 A JP 22005786A JP H0210993 B2 JPH0210993 B2 JP H0210993B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- group
- paper sheet
- database
- discriminant function
- Prior art date
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- Expired - Lifetime
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- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔概要〕
紙幣を含む紙葉類についてのデータを収集して
おき、当該紙葉類に対する鑑別機を開発するに当
たつての各種処理を行う紙葉類鑑別機開発装置に
おいて、鑑別論理の作成に要する時間及び精度を
改善するため、判別関数用の辞書をデータ・ベー
スより作成し、かつ、前記判別関数の各グループ
ごとの頻度表をデータ・ベースより作成して、こ
の表により閾値を決定するようにし、これによ
り、所望の鑑別率を有する鑑別論理の作成を自動
に行うようにしたことが開示されている。
おき、当該紙葉類に対する鑑別機を開発するに当
たつての各種処理を行う紙葉類鑑別機開発装置に
おいて、鑑別論理の作成に要する時間及び精度を
改善するため、判別関数用の辞書をデータ・ベー
スより作成し、かつ、前記判別関数の各グループ
ごとの頻度表をデータ・ベースより作成して、こ
の表により閾値を決定するようにし、これによ
り、所望の鑑別率を有する鑑別論理の作成を自動
に行うようにしたことが開示されている。
〔産業上の利用分野〕
本発明は、紙葉類鑑別機開発装置、特に、任意
のデータを収集して紙葉類のデータ・ベースを作
成し、前記データ・ベース上のデータより自動的
に鑑別論理を構成ならびに評価するようにした紙
葉類鑑別機開発装置に用いる紙葉類鑑別機開発装
置に関するものである。
のデータを収集して紙葉類のデータ・ベースを作
成し、前記データ・ベース上のデータより自動的
に鑑別論理を構成ならびに評価するようにした紙
葉類鑑別機開発装置に用いる紙葉類鑑別機開発装
置に関するものである。
従来から、紙幣を含む紙葉類に対する鑑別機
が、開発されている。そして当該鑑別機による鑑
別率を調べるに当つて、従来の技術の場合には、
第２図図示の如く、鑑別対象となる紙葉類１００
から、当該開発中の鑑別機が鑑別に用いるものと
同じようなデータを、データ収集器１０１やデー
タ編集器１０２を介して、データ・ベース１０３
上に大量に収集しておき次いでグループ別辞書テ
ーブル１０４をつくり、当該開発中の鑑別機に対
応する判別論理と閾値テーブル１０５とを用いて
当該鑑別機がどの程度正しく紙葉類を鑑別できる
か判定部１０６で調べるようにしていた。
が、開発されている。そして当該鑑別機による鑑
別率を調べるに当つて、従来の技術の場合には、
第２図図示の如く、鑑別対象となる紙葉類１００
から、当該開発中の鑑別機が鑑別に用いるものと
同じようなデータを、データ収集器１０１やデー
タ編集器１０２を介して、データ・ベース１０３
上に大量に収集しておき次いでグループ別辞書テ
ーブル１０４をつくり、当該開発中の鑑別機に対
応する判別論理と閾値テーブル１０５とを用いて
当該鑑別機がどの程度正しく紙葉類を鑑別できる
か判定部１０６で調べるようにしていた。
上記の事柄を更に具体的に述べれば、例えば次
の如き判定が行われていた。
の如き判定が行われていた。
(i) 先ず「無作為に抽出した標本」についてその
標本の表裏からサンプルされる枡目（ゾーン／
トラツク）におけるデータα（色、色別反射量、
色別透過量、磁気量etc.）から、標本ごとに定
めたカテゴリ（金種、投入方向等）に応じてグ
ループ別辞書テーブル（グループ別の平均と分
散）を作成する。
標本の表裏からサンプルされる枡目（ゾーン／
トラツク）におけるデータα（色、色別反射量、
色別透過量、磁気量etc.）から、標本ごとに定
めたカテゴリ（金種、投入方向等）に応じてグ
ループ別辞書テーブル（グループ別の平均と分
散）を作成する。
(ii) 上記のように作成したグループ別辞書テーブ
ルの値を「予め定めたグループ別の判別関数」
に適して、判別関数の係数を算出する。
ルの値を「予め定めたグループ別の判別関数」
に適して、判別関数の係数を算出する。
(iii) 鑑別すべき全紙幣毎に枡目のデータαを読取
り、その時のカテゴリに従うグループ対応の判
別関数値を算出して出現度数を求め、度数分布
に応じて定めた閾値を用いて鑑別率の良／不良
を測定する。
り、その時のカテゴリに従うグループ対応の判
別関数値を算出して出現度数を求め、度数分布
に応じて定めた閾値を用いて鑑別率の良／不良
を測定する。
即ち、いわば好ましいであろう鑑別態様を「予
め」設定しておいて当該鑑別態様がどの程度正し
く鑑別可能かを調べる形が多く採用されていた。
言い換えると、予め任意の小標本を用いて判定論
理を作成しておき、これに大量の収集データを流
して、鑑別率／誤鑑別率の測定を行い性能の確
認、性能劣化の原因追跡を行つていた。なお第２
図において１１０はデータ処理装置に対応してい
る。
め」設定しておいて当該鑑別態様がどの程度正し
く鑑別可能かを調べる形が多く採用されていた。
言い換えると、予め任意の小標本を用いて判定論
理を作成しておき、これに大量の収集データを流
して、鑑別率／誤鑑別率の測定を行い性能の確
認、性能劣化の原因追跡を行つていた。なお第２
図において１１０はデータ処理装置に対応してい
る。
従来の鑑別論理の作成は、データ・ベースか
ら、無作為抽出した小標本により判別関数を導出
し、これを全データ・ベースに用いて頻度表を作
成し、この頻度表から、所望の鑑別率となる値を
閾値として鑑別論理を作成していた。即ち上述の
如く無作為に抽出したサンプルを用いてグループ
別辞書テーブルを作成し、そのテーブルの内容に
もとづいて判別関数の係数を算出し、その係数を
根拠に鑑別率の良／不良を測定していたために、
鑑別率の結果が思わしくない場合には、標本を再
抽出することが必要であり、（当然に、辞書テー
ブルが更新され、グループ別判別関数の再算出を
必要）、または閾値を変更するなどして反復試行
錯誤することにならざるを得なかつた。このため
小標本の作成と判別関数の導出と閾値の決定とが
それぞれ独立した作業となり、時間がかかるとい
う問題がある。また小標本を用いて判別関数を導
出するために、データ・ベースと同等な精度をも
つているという保障のない小標本が利用されるこ
ととなり、このために不正確な判別関数が導出さ
れるという問題が生じていた。
ら、無作為抽出した小標本により判別関数を導出
し、これを全データ・ベースに用いて頻度表を作
成し、この頻度表から、所望の鑑別率となる値を
閾値として鑑別論理を作成していた。即ち上述の
如く無作為に抽出したサンプルを用いてグループ
別辞書テーブルを作成し、そのテーブルの内容に
もとづいて判別関数の係数を算出し、その係数を
根拠に鑑別率の良／不良を測定していたために、
鑑別率の結果が思わしくない場合には、標本を再
抽出することが必要であり、（当然に、辞書テー
ブルが更新され、グループ別判別関数の再算出を
必要）、または閾値を変更するなどして反復試行
錯誤することにならざるを得なかつた。このため
小標本の作成と判別関数の導出と閾値の決定とが
それぞれ独立した作業となり、時間がかかるとい
う問題がある。また小標本を用いて判別関数を導
出するために、データ・ベースと同等な精度をも
つているという保障のない小標本が利用されるこ
ととなり、このために不正確な判別関数が導出さ
れるという問題が生じていた。
本願発明者は先に、例えば特開昭60−180086
号、特願昭60−180087号、特願昭60−181446号、
特願昭60−181447号、特願昭60−230702号などに
おいて紙葉類鑑別機を開発するに当つて、各種の
鑑別機処理動作をシミユレートすることができる
ようにすることを考慮して、紙葉類鑑別機開発シ
ステムを提案している。
号、特願昭60−180087号、特願昭60−181446号、
特願昭60−181447号、特願昭60−230702号などに
おいて紙葉類鑑別機を開発するに当つて、各種の
鑑別機処理動作をシミユレートすることができる
ようにすることを考慮して、紙葉類鑑別機開発シ
ステムを提案している。
当該紙葉類鑑別機開発システムは、紙葉類上の
各面位置におけるデータを大量に収集しておき、
収集したデータから非所望な値をもつデータを自
動的に除外し、開発しようとする鑑別機が読取る
であろうデータ群を抽出生成し、種々のシミユレ
ーシヨンを行い得るようにしている。
各面位置におけるデータを大量に収集しておき、
収集したデータから非所望な値をもつデータを自
動的に除外し、開発しようとする鑑別機が読取る
であろうデータ群を抽出生成し、種々のシミユレ
ーシヨンを行い得るようにしている。
上記の如き紙葉類鑑別機開発システムにおいて
も、上記不正確な判別関数、及び群分割となる非
所望な問題を解決しておくことが望まれる。
も、上記不正確な判別関数、及び群分割となる非
所望な問題を解決しておくことが望まれる。
本発明は上記の点を解決しており、データ・ベ
ースを得る間に、人為的な判断や操作を加えるこ
となく、自動的にかつ適正に選定されたグループ
に対応して、所定の鑑別率を得る処理を行い、所
望する判別関数の導出と閾値の決定とを行い得る
ようにしている。
ースを得る間に、人為的な判断や操作を加えるこ
となく、自動的にかつ適正に選定されたグループ
に対応して、所定の鑑別率を得る処理を行い、所
望する判別関数の導出と閾値の決定とを行い得る
ようにしている。
第１図は、本発明の原理図を示す。図中の符号
１は、紙幣を含む紙葉類を表す。２は、データ収
集器であつて、セツトされた紙葉類について複数
のセンサによつて情報を読み取る機能を持つてい
る。３は、データ編集器であつて、データ収集器
のセンサで読み取れない情報（紙葉類をデータ収
集器２にセツトした際のセツト方向、種類、ロツ
ト、周囲環境等）を、データ収集器２で読み取つ
たデータに付加する機能を持つている。４は、デ
ータ・ベースであつて、データ処理装置１１０で
処理される紙葉類のデータが格納される。
１は、紙幣を含む紙葉類を表す。２は、データ収
集器であつて、セツトされた紙葉類について複数
のセンサによつて情報を読み取る機能を持つてい
る。３は、データ編集器であつて、データ収集器
のセンサで読み取れない情報（紙葉類をデータ収
集器２にセツトした際のセツト方向、種類、ロツ
ト、周囲環境等）を、データ収集器２で読み取つ
たデータに付加する機能を持つている。４は、デ
ータ・ベースであつて、データ処理装置１１０で
処理される紙葉類のデータが格納される。
５は、原始辞書作成部であつて、データ・ベー
ス上の紙葉類のデータに付加されている情報に基
づいて、各付加情報別のセンサ・データに基づい
た原始辞書を作成する機能を持つている。なお当
該原始辞書は第７図に後述されており、紙葉類上
の個々のメツシユに対応する情報を、大量の紙葉
類に関して収集した結果の情報を蓄えている。
ス上の紙葉類のデータに付加されている情報に基
づいて、各付加情報別のセンサ・データに基づい
た原始辞書を作成する機能を持つている。なお当
該原始辞書は第７図に後述されており、紙葉類上
の個々のメツシユに対応する情報を、大量の紙葉
類に関して収集した結果の情報を蓄えている。
７は、グループ変換テーブルであつて、付加さ
れた情報（紙葉用のセツト方向、種類など）か
ら、属するグループを導出するテーブルである。
れた情報（紙葉用のセツト方向、種類など）か
ら、属するグループを導出するテーブルである。
６は、グループ別辞書作成部であつて、グルー
プ変換テーブル７を用いて、原始辞書作成部５に
よつて作成された原始辞書からグループ別辞書を
合成する機能を持つている。
プ変換テーブル７を用いて、原始辞書作成部５に
よつて作成された原始辞書からグループ別辞書を
合成する機能を持つている。
なお上記５，６，７によつて辞書作成部１２０
が構成されている。
が構成されている。
８は、判別関数頻度表作成部で、データ・ベー
ス上の紙葉類の属するグループ別に各判別関数の
頻度表を作成する機能を持つている。１０は、設
定値であつて、所望の鑑別率を指示する。９は、
閾値作成部であつて、設定された値の鑑別率を達
成する閾値を導出する機能を持つている。なお上
記８，９によつて閾値作成処理部１３０が構成さ
れている。
ス上の紙葉類の属するグループ別に各判別関数の
頻度表を作成する機能を持つている。１０は、設
定値であつて、所望の鑑別率を指示する。９は、
閾値作成部であつて、設定された値の鑑別率を達
成する閾値を導出する機能を持つている。なお上
記８，９によつて閾値作成処理部１３０が構成さ
れている。
１１は、閾値テーブルであつて、各グループ別
の、各鑑別率に対応する判別関数の閾値が格納さ
れる。
の、各鑑別率に対応する判別関数の閾値が格納さ
れる。
データ処理装置１１０においては、全データ・
ベース（４の内容）を用いて辞書を作成し、その
後連続して、各グループ毎の、各鑑別率に対応す
る判別関数の閾値作成を設定値１０によつて指示
して決定する。このため、小標本に基づいて鑑別
論理をつくつていた従来の問題を解決し、かつ、
連続動作なので処理時間が短縮される。
ベース（４の内容）を用いて辞書を作成し、その
後連続して、各グループ毎の、各鑑別率に対応す
る判別関数の閾値作成を設定値１０によつて指示
して決定する。このため、小標本に基づいて鑑別
論理をつくつていた従来の問題を解決し、かつ、
連続動作なので処理時間が短縮される。
以下実施例について説明するが、当該説明中の
鑑別率と誤鑑別率とは 鑑別率＝（グループｘと判別された数）／（グループｘ
の総数） 誤鑑別率＝（グループｘ以外のグループと判別された数
）／（グループｘの総数） を意味する（なおここでｘ：任意のグループ）。
鑑別率と誤鑑別率とは 鑑別率＝（グループｘと判別された数）／（グループｘ
の総数） 誤鑑別率＝（グループｘ以外のグループと判別された数
）／（グループｘの総数） を意味する（なおここでｘ：任意のグループ）。
第３図は紙幣データ収集器の一実施例構成を示
し、第３図Ａは側面図、第３図Ｂは平面図、第３
図Ｃはローラの構成図を示す。図中の符号１４は
繰出部であつて紙幣１８が挿入されるとき当該紙
幣をデータ収集部１５に供給する。データ収集部
１５には、第３図Ｂ，Ｃ図示の如く、ローラ１９
がもうけられ、紙幣１８′が搬送路２０上を図示
矢印の如く搬送される。搬送路２０は、第３図Ｂ
図示の如く、紙幣１８′の長手方向の距離にくら
べて十分に大きい幅をもつている。搬送路２０上
には、紙幣進入検知センサS1，S2，２１と、通過
検知センサ２２がもうけられると共に、データ収
集用センサ２３が第３図Ｂ図示上下中央線に対し
て線対称に配置されている。また図示の如くトラ
ツク検知センサ２４がもうけられている。
し、第３図Ａは側面図、第３図Ｂは平面図、第３
図Ｃはローラの構成図を示す。図中の符号１４は
繰出部であつて紙幣１８が挿入されるとき当該紙
幣をデータ収集部１５に供給する。データ収集部
１５には、第３図Ｂ，Ｃ図示の如く、ローラ１９
がもうけられ、紙幣１８′が搬送路２０上を図示
矢印の如く搬送される。搬送路２０は、第３図Ｂ
図示の如く、紙幣１８′の長手方向の距離にくら
べて十分に大きい幅をもつている。搬送路２０上
には、紙幣進入検知センサS1，S2，２１と、通過
検知センサ２２がもうけられると共に、データ収
集用センサ２３が第３図Ｂ図示上下中央線に対し
て線対称に配置されている。また図示の如くトラ
ツク検知センサ２４がもうけられている。
上述の如く、紙幣１８′の長手方向の長さにく
らべて搬送路２０の幅が十分に大となつているた
めに、紙幣１８′の上端が第３図Ｂ図示の搬送路
２０の上端に接するようにセツトされて搬送され
る状態から、紙幣１８′の下端が第３図Ｂ図示の
搬送路２０の下端に接するようにセツトされて搬
送される状態まで、任意の位置に紙幣１８′をセ
ツトすることが可能である。そして、これらのセ
ツト位置に対応して、データ収集用センサ２３が
紙幣１８′におけるどの位置をセンスするかが決
まつてしまう。
らべて搬送路２０の幅が十分に大となつているた
めに、紙幣１８′の上端が第３図Ｂ図示の搬送路
２０の上端に接するようにセツトされて搬送され
る状態から、紙幣１８′の下端が第３図Ｂ図示の
搬送路２０の下端に接するようにセツトされて搬
送される状態まで、任意の位置に紙幣１８′をセ
ツトすることが可能である。そして、これらのセ
ツト位置に対応して、データ収集用センサ２３が
紙幣１８′におけるどの位置をセンスするかが決
まつてしまう。
紙幣１８′上を第４図に示す如く、ｍ×ｎ個の
枡目領域２５に区分し、第４図図示水平方向に並
ぶ枡目領域群をトラツクTi，Ti+1，…の如く定
め、第４図図示垂直方向に並ぶ枡目領域群をゾー
ンZ1，Z2，Z3…の如く定めたとすると、上記搬送
路２０上に紙幣１８′がセツトされる位置に対応
して、紙幣１８′が搬送される間、データ収集用
センサ２３が上下２つのトラツク上での枡目領域
のデータを収集する形となる。そして、紙幣１
８′を搬送路２０上にセツトする位置を変化させ
ることによつて、紙幣１８′上の所定の範囲内で
の全枡目領域２５について、夫々当該枡目領域２
５のデータを収集することができる。また第４図
図示斜線を付した枡目領域２５のデータは、セン
サ２３の１つがトラツクTi+1に沿つてデータを収
集している間であつてゾーンZ2に対応する搬送タ
イミング時に抽出される。このとき、センサ２３
がどのトラツクに対応するかは、紙幣１８′の端
がトラツク検知センサ２４のどの位置を通るかで
判明される。
枡目領域２５に区分し、第４図図示水平方向に並
ぶ枡目領域群をトラツクTi，Ti+1，…の如く定
め、第４図図示垂直方向に並ぶ枡目領域群をゾー
ンZ1，Z2，Z3…の如く定めたとすると、上記搬送
路２０上に紙幣１８′がセツトされる位置に対応
して、紙幣１８′が搬送される間、データ収集用
センサ２３が上下２つのトラツク上での枡目領域
のデータを収集する形となる。そして、紙幣１
８′を搬送路２０上にセツトする位置を変化させ
ることによつて、紙幣１８′上の所定の範囲内で
の全枡目領域２５について、夫々当該枡目領域２
５のデータを収集することができる。また第４図
図示斜線を付した枡目領域２５のデータは、セン
サ２３の１つがトラツクTi+1に沿つてデータを収
集している間であつてゾーンZ2に対応する搬送タ
イミング時に抽出される。このとき、センサ２３
がどのトラツクに対応するかは、紙幣１８′の端
がトラツク検知センサ２４のどの位置を通るかで
判明される。
データ収集部１５を搬送され終わつた紙幣は図
示収納部１６内に図示紙幣１８″の如く収納され
る。そして、上記搬送の間に収集されたデータ
は、制御部１７から、第１図図示のデータ編集器
３に転送される。
示収納部１６内に図示紙幣１８″の如く収納され
る。そして、上記搬送の間に収集されたデータ
は、制御部１７から、第１図図示のデータ編集器
３に転送される。
第５図はデータ編集装置の一実施例構成を示し
ている。図中の符号２６は制御部（プロセツサ）、
２７はデータ伝送手段であつてデータ収集器から
のデータを受信するものを表す。２８はデータ入
力部であつて、上記データ収集器２から転送され
てくる各データに対応して、(i)紙幣１８′がどの
ような金種に対応するもののデータであるが、
(ii)紙幣１８′がどの方向にセツトされた場合（セ
ツト方向は、表面について２通り、裏面について
２通りある）に対応するもののデータであるか
、(iii)データ収集時にどのような環境条件であつ
たか、(iv)紙幣１８′がどの紙幣製造ロツトに対
応するもののデータであるかなど、が付加され
るが、これらの付加データが当該データ入力部２
８から入力される。
ている。図中の符号２６は制御部（プロセツサ）、
２７はデータ伝送手段であつてデータ収集器から
のデータを受信するものを表す。２８はデータ入
力部であつて、上記データ収集器２から転送され
てくる各データに対応して、(i)紙幣１８′がどの
ような金種に対応するもののデータであるが、
(ii)紙幣１８′がどの方向にセツトされた場合（セ
ツト方向は、表面について２通り、裏面について
２通りある）に対応するもののデータであるか
、(iii)データ収集時にどのような環境条件であつ
たか、(iv)紙幣１８′がどの紙幣製造ロツトに対
応するもののデータであるかなど、が付加され
るが、これらの付加データが当該データ入力部２
８から入力される。
２９はデータ表示部、３０はROM書込器、３
１はデータ・ストア部（フロツピイ・デイスク４
に対応する）を表している。
１はデータ・ストア部（フロツピイ・デイスク４
に対応する）を表している。
データ収集器２から転送されてくるデータ３２
は、第６図図示上段に示す如く (i) 斜行量およびセツト方向情報、 (ii) データ３２の長さ情報、 (iii) 紙幣１８′の搬送速度情報、 (iv) トラツク位置情報、 (v) センス・データ、 を有するデータ・フオーマツトをもつている。そ
して、第５図図示データ入力部２８から、当該デ
ータ３２に対して、上述の如く付加データ
が付加され、全体の情報３３がフロツピイ・デ
イスク（図示せず）上に格納され、データ処理装
置１１０上のデータ・ベース４に格能される。
は、第６図図示上段に示す如く (i) 斜行量およびセツト方向情報、 (ii) データ３２の長さ情報、 (iii) 紙幣１８′の搬送速度情報、 (iv) トラツク位置情報、 (v) センス・データ、 を有するデータ・フオーマツトをもつている。そ
して、第５図図示データ入力部２８から、当該デ
ータ３２に対して、上述の如く付加データ
が付加され、全体の情報３３がフロツピイ・デ
イスク（図示せず）上に格納され、データ処理装
置１１０上のデータ・ベース４に格能される。
データ処理装置１１０内の原始辞書作成部５
は、データ・ベース４上の紙葉類のデータを一枚
づつ読み取り、データ上の付加情報とトラツク位
置情報とに基づいて当該データを区分し、その最
小区分単位（ユニツト…第４図に示す斜線域２
５）毎に、第７図に示すような、各ゾーンについ
てのデータ数Ｎ、各ゾーン毎の累積和ΣX、各ゾ
ーン毎のデータの累積＝乗和ΣX2をテーブル上に
保持する。
は、データ・ベース４上の紙葉類のデータを一枚
づつ読み取り、データ上の付加情報とトラツク位
置情報とに基づいて当該データを区分し、その最
小区分単位（ユニツト…第４図に示す斜線域２
５）毎に、第７図に示すような、各ゾーンについ
てのデータ数Ｎ、各ゾーン毎の累積和ΣX、各ゾ
ーン毎のデータの累積＝乗和ΣX2をテーブル上に
保持する。
グループ別辞書作成部６は、第８図に示すよう
な、付加情報及びトラツク位置情報とそれに対応
して決められるグループ番号との対応を表すグル
ープ変換テーブル７を用いて、グループ別の各ゾ
ーン毎の平均値Ｍと分散値Ｖとを計算し、第９図
に示す如きグループ別辞書テーブルに格納する。
なお、上記の如く付加情報及びトラツク信号情報
とに対応してグループ番号G1，G1，…Glを付与
するに当たつては、次の如く行われる。即ち第７
図図示の原始辞書テーブルの内容を調べ、例えば
第７図図示に第１枚目のテーブルの内容について
の各ゾーン毎の平均値と第７図図示の第２枚目の
テーブルの内容についての各ゾーン毎の平均値と
が、いわばすべてのゾーンにわたつて近似してい
る傾向をもつ場合、上記第１枚目のテーブルと第
２枚目のテーブルとは、同じグループG1に属す
るものとして扱うようにする。このようなグルー
プ番号付与に当たつては、人手によつて感覚的に
近似しているものを集める形で行つてもよく、ま
た適宜用意された判別関数を用いて近似する内容
をもつテーブルを同じグループにまとめるように
してもよい。
な、付加情報及びトラツク位置情報とそれに対応
して決められるグループ番号との対応を表すグル
ープ変換テーブル７を用いて、グループ別の各ゾ
ーン毎の平均値Ｍと分散値Ｖとを計算し、第９図
に示す如きグループ別辞書テーブルに格納する。
なお、上記の如く付加情報及びトラツク信号情報
とに対応してグループ番号G1，G1，…Glを付与
するに当たつては、次の如く行われる。即ち第７
図図示の原始辞書テーブルの内容を調べ、例えば
第７図図示に第１枚目のテーブルの内容について
の各ゾーン毎の平均値と第７図図示の第２枚目の
テーブルの内容についての各ゾーン毎の平均値と
が、いわばすべてのゾーンにわたつて近似してい
る傾向をもつ場合、上記第１枚目のテーブルと第
２枚目のテーブルとは、同じグループG1に属す
るものとして扱うようにする。このようなグルー
プ番号付与に当たつては、人手によつて感覚的に
近似しているものを集める形で行つてもよく、ま
た適宜用意された判別関数を用いて近似する内容
をもつテーブルを同じグループにまとめるように
してもよい。
この時の平均値Ｍと分散値Ｖとの導出は下記に
よる。
よる。
N1：金種１、方向１、トラツクT1の時のデータ
数、 x1：金種１、方向１、トラツクT1の時のデータ
値、 N1′：金種１、方向１、トラツクT2の時のデータ
数、 x1′：金種１、方向１、トラツクT2の時のデータ
値 M11＝１／N1＋N1′＋……・（N1 〓 X1＋N1′ 〓 X1′＋…） V11＝１／N1＋N1′＋…… ・（N1 〓 X1 2＋N1′ 〓 X1′2＋…）−M11 2 判別関数頻度表作成部８は、あらかじめ用意さ
れている 判別式Fa（Ma1、Ma2、…、Man、Va1、Va2、
…、Van、X1、X2、…、Xn） にグループ別辞書の値を代入して、グループ別判
別関数を作成する。例えば、グループG1の関数
f1は f1＝F1（M11、M12、…、M1n、V11、V12、…、
V1n、X1、X2、…、Xn） （ここでX1〜Xnは、１〜ｍゾーンのセンサ・デ
ータ） となる。上記関数Faの形としては、例えばマハ
ラノビス距離を利用する場合には、 Ｆ＝（X1−Ma1）2／（γVa1）2＋（X2−Ma
2）2／（γVa2）2＋……＋（Xo−Mao）2／（γVao）2−
１ の如きものとなる。なお、上式においてγは閾値
を表わしている。またユークリツド距離を利用す
る場合には、もつと簡単に Ｆ＝（X1−Ma1）2／γ2＋（X2−Ma2）2／
γ2＋……＋（Xo−Mao）2／γ2−１ の如きものとなる。
数、 x1：金種１、方向１、トラツクT1の時のデータ
値、 N1′：金種１、方向１、トラツクT2の時のデータ
数、 x1′：金種１、方向１、トラツクT2の時のデータ
値 M11＝１／N1＋N1′＋……・（N1 〓 X1＋N1′ 〓 X1′＋…） V11＝１／N1＋N1′＋…… ・（N1 〓 X1 2＋N1′ 〓 X1′2＋…）−M11 2 判別関数頻度表作成部８は、あらかじめ用意さ
れている 判別式Fa（Ma1、Ma2、…、Man、Va1、Va2、
…、Van、X1、X2、…、Xn） にグループ別辞書の値を代入して、グループ別判
別関数を作成する。例えば、グループG1の関数
f1は f1＝F1（M11、M12、…、M1n、V11、V12、…、
V1n、X1、X2、…、Xn） （ここでX1〜Xnは、１〜ｍゾーンのセンサ・デ
ータ） となる。上記関数Faの形としては、例えばマハ
ラノビス距離を利用する場合には、 Ｆ＝（X1−Ma1）2／（γVa1）2＋（X2−Ma
2）2／（γVa2）2＋……＋（Xo−Mao）2／（γVao）2−
１ の如きものとなる。なお、上式においてγは閾値
を表わしている。またユークリツド距離を利用す
る場合には、もつと簡単に Ｆ＝（X1−Ma1）2／γ2＋（X2−Ma2）2／
γ2＋……＋（Xo−Mao）2／γ2−１ の如きものとなる。
次に、第１０図に示すように、データ・ベース
４上のデータを一枚づつ読み取りグループ変換テ
ーブル（第８図）で示されるグループについて、
当該グループの判別関数を計算し、その結果で頻
度表で示される値のデータ数を＋１し、データ・
ベース全体のデータに対し同一処理を行つて頻度
表を作成する。
４上のデータを一枚づつ読み取りグループ変換テ
ーブル（第８図）で示されるグループについて、
当該グループの判別関数を計算し、その結果で頻
度表で示される値のデータ数を＋１し、データ・
ベース全体のデータに対し同一処理を行つて頻度
表を作成する。
閾値作成部９は、各判別関数毎の頻度表と外部
よりの鑑別率を指示する設定値（Ｓ）とから、下
記の条件を満たす閾値をグループ別に導出し、閾
値テーブル１１に格納する。
よりの鑑別率を指示する設定値（Ｓ）とから、下
記の条件を満たす閾値をグループ別に導出し、閾
値テーブル１１に格納する。
設定値Ｓの場合におけるグループ１の判別関数
の閾値K1は、 Ｓ（K1 〓k=1 f1k）／（h 〓k=1 f1k） を満足するものとして決定される。
の閾値K1は、 Ｓ（K1 〓k=1 f1k）／（h 〓k=1 f1k） を満足するものとして決定される。
以上のように構成したことにより、鑑別論理に
必要な、判別関数及び、所望の鑑別率を得る閾値
が、データ・ベースを作成する際に導出される。
必要な、判別関数及び、所望の鑑別率を得る閾値
が、データ・ベースを作成する際に導出される。
本発明によれば、データ・ベース全体に基づい
ているために、信頼性の高い鑑別論理が得られ
る。また、閾値作成までが一連の連続動作のため
短時間で鑑別論理が作成でき、外部設定に応じた
鑑別率の鑑別論理が得られる。
ているために、信頼性の高い鑑別論理が得られ
る。また、閾値作成までが一連の連続動作のため
短時間で鑑別論理が作成でき、外部設定に応じた
鑑別率の鑑別論理が得られる。
第１図は本発明の原理を説明する図、第２図は
従来例を説明する図、第３図ないし第６図はデー
タ収集からデータ・ベースを作成するまでの一実
施例を示す図、第７図は原始辞書テーブルを説明
する図、第８図はグループ変換テーブルを説明す
る図、第９図はグループ別辞書テーブルを説明す
る図、第１０図は頻度表を作成する説明図を示
す。 図中、１は紙葉類、２はデータ収集器、３はデ
ータ編集器、４はデータ・ベース、５は原始辞書
作成部、７はグループ変換テーブル、８は判別関
数頻度表作成部、９は閾値作成部、１０は設定
値、１１は閾値テーブルを表す。
従来例を説明する図、第３図ないし第６図はデー
タ収集からデータ・ベースを作成するまでの一実
施例を示す図、第７図は原始辞書テーブルを説明
する図、第８図はグループ変換テーブルを説明す
る図、第９図はグループ別辞書テーブルを説明す
る図、第１０図は頻度表を作成する説明図を示
す。 図中、１は紙葉類、２はデータ収集器、３はデ
ータ編集器、４はデータ・ベース、５は原始辞書
作成部、７はグループ変換テーブル、８は判別関
数頻度表作成部、９は閾値作成部、１０は設定
値、１１は閾値テーブルを表す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ セツトされた紙幣を含む紙葉類１について複
数のセンサによつて情報を読み取るデータ収集器
２と、 該データ収集器２によつて読み取られたデータ
に対して、当該データに関する付加データを付加
するデータ編集装置３と、 該データ編集装置３によつて編集された情報を
保持するデータ・ベース４をそなえるとともに、 当該データ・ベース４内の情報を処理する情報
処理機能部をそなえたデータ処理装置１１０を少
なくともそなえ、 上記情報処理機能部が、上記データ・ベース４
の内容を用いて、開発対象である紙葉類鑑別機の
動作に対応するシミユレーシヨンを行なう紙葉類
鑑別機開発装置において、 上記情報処理機能部は、上記シミユレーシヨン
を行う機能を持つと共に、少なくとも、 上記紙葉類が属すべきＮ個（Ｎは２以上の整
数）のグループＧ１，Ｇ２，…の夫々について、
各グループ毎に抽出したグループ特徴を保持する
辞書を作成するグループ別辞書作成部６をそなえ
るとともに、 上記、辞書に基づいて、上記データ・ベース内
の各々の紙葉類のデータが、上記Ｎ個のグループ
のいずれに属するかを判別する判別関数を持ち、 かつ前記判別関数の上記データ・ベース内の
各々のグループの紙葉類がとる値の頻度表を作成
する判別関数頻度表作成部８を有してなり、 上記情報処理機能部が、グループ化されたグル
ープにもとづいて、判別関数の閾値を求めて、上
記シミユレーシヨンを行うようにした ことを特徴とする紙葉類鑑別機開発装置。」。 ２ 上記情報処理機能部は、上記作成された頻度
表を用いて、所定の鑑別率となる各判別関数の閾
値を求める閾値作成部９を持ち、 自動的に、所定の鑑別率となる鑑別論理を作成
することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
の紙葉類鑑別機開発装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61220057A JPS6375893A (ja) | 1986-09-18 | 1986-09-18 | 紙葉類鑑別機開発装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61220057A JPS6375893A (ja) | 1986-09-18 | 1986-09-18 | 紙葉類鑑別機開発装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6375893A JPS6375893A (ja) | 1988-04-06 |
| JPH0210993B2 true JPH0210993B2 (ja) | 1990-03-12 |
Family
ID=16745258
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61220057A Granted JPS6375893A (ja) | 1986-09-18 | 1986-09-18 | 紙葉類鑑別機開発装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6375893A (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5829085A (ja) * | 1981-07-24 | 1983-02-21 | 富士通株式会社 | 紙幣鑑別方式 |
| JPS61105690A (ja) * | 1984-10-29 | 1986-05-23 | 富士通株式会社 | 紙葉類の自動特徴抽出装置およびその自動特徴抽出方法 |
-
1986
- 1986-09-18 JP JP61220057A patent/JPS6375893A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6375893A (ja) | 1988-04-06 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |