JPS61156389A

JPS61156389A - 鑑別論理構成方法

Info

Publication number: JPS61156389A
Application number: JP59281365A
Authority: JP
Inventors: 裕紀矢作; 井垣　誠吾; 中久喜　唯男; 淳尼子; 雄史稲垣
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1984-12-27
Filing date: 1984-12-27
Publication date: 1986-07-16

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕オフィス・オートメ−シコンの進展により、金融機関な
どにおいては、現金自動取引機が普及している。このよ
うな紙幣などの自動取引装置においては、その中の鑑別
部において、紙幣等の特徴を抽出することで正確かつ高
速に紙葉類番□鑑別して分類できることが必要である。

メーカにおいては、これらの要求を満た讐るようなシス
テム番製造しなければならない。本発明は、このように
紙葉類などを分類する装置において、分類を正確かつ効
率的に行えるようにするための鑑別論理構成方法に関す
る。

〔従来の技術〕　　　　　　　− 第７図は、紙幣を鑑別して各金種毎に分類する際の、分
類基準を示すグラフである。曲線１．２．３は、各紙幣
の特徴量を現すもので、曲線１は１万円札、２は５千円
札、′３は千円札とするり金種を識別するための特徴と
しては、各紙輌の大きさの違い、或いは印刷模様の違い
、ｍ鯛されている文字やその位置、磁気パターンやその
位置などが挙げられる。いまある特徴を数量的に表現す
る関数値Ｋが、Ｋ１からに２の間は、１万円札の曲線１
と５千円札の曲線２とが重なるため、両金種の間では、
正確に鑑別できないことが有り得る。同様に関数値かに
３からに４の間では、５千円札と千円札の曲線２と３が
重なるので、この間では、両金種を鑑別できないことが
有り得る。このように正確な鑑別を保障できない領域の
関数値では、鑑別不能と判定することが必要となる。な
お１万円札の曲線１と千円札の曲線３とは重ならないの
で、両金種はこの特徴の関数に関する限り、常に正確に
鑑別できることになる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところで関数値のどの領域を鑑別可能とし、あるいは鑑
別不能の領域と決定するかは、このように紙幣のカテゴ
リー（金種方向）毎の特徴量をグラフ化し、このグラフ
を人間が目で見て行なっている。そのために、この領域
の決定に当たって、人間の主観が入り、最良の特徴量を
決定するまでに幾多の試行錯誤を要する０例えば、Ｋ１
より小さいに１”とに２より大きいに２”間の領域を、
１万円札と５千円札との鑑別不能領域と決定すれば、１
万円札と５千円札との鑑別の信頼性は一層向上する。こ
のようにどの領域までを鑑別不能領域とするか、基準の
決定に困難を伴う。

本発明の技術的課題は、このように紙葉類などの鑑別に
必要な関数を抽出する方法において、総ての金種方向を
必ず弁別でき、最も弁別能力の高い関数で正確かつ効率
的な金種鑑別論理を構成できるようにすることにある。

更に鑑別論理構成を自動化可能とするものである。

〔問題点を解決するための手段〕

この問題点を解決するために講じた本発明による技術的
手段は、カテゴリー毎に分類するのに必要な複数の関数
のそれぞれについて、各カテゴリーごとの頻度分布の重
なり具合を調べ、ある特定のカテゴリーを基準にした場
合に、他のどのカテゴリー毎弁別できるかを計算し、続
いてそれらの関数を鑑別論理の構成関数の候補として順
次引用し、既に構成関数として選ばれた関数の各々と弁
別能力を比較してより弁別能力に優れた関数を採用し、
その結果によって鑑別論理を構成し、以下これを総ての
関数に適用していく方法を採っている。金種などの種類
を鑑別する検知器が複数有る場合は、それぞれの検知器
について、これらの鑑別論理構成を行う。

（作用〕説明の便宜上、鑑別対象が紙幣の金種方向の場合を例に
して、作用を説明する。この技術的手段によれば１．ま
ず紙幣などの金種方向毎に分類するのに必要な複数の関
数のそれぞれについて、各カテゴリー（金種方向）ごと
の頻度分布の重なり具合を調べ、分離度を算出する。そ
しである特定の金種を基準にした場合に、他のどの金種
と弁別できるかを計算し、分離度行列を作成する。続い
てそれらの関数を鑑別論理の構成関数の候補として順次
引用し、既に構成関数として選ばれた関数の各々と金種
弁別能力を比較してより弁別能力に優れた関数を採用し
、その結果によって鑑別論理を構成する。このような鑑
別論理構成方法を、総ての検知器につき、かつ総ての関
数について実施する。

このように各カテゴリーごとの分離度の高い関数のみで
金種鑑別を行うので、鑑別の信頼性が高まり、かつ関数
の包含関係を調べ、重複する関数や金種弁別能力の低い
関数を排除して鑑別論理を構成するので、鑑別動作が高
速化される。しかもこれらの鑑別論理構成の処理は、コ
ンピュータよって自動的に行なわれる。

〔実施例〕

次に本発明による鑑別論理構成方法が実際上どのように
具体化されるかを実施例で説明する。第２図は、ある１
種類の関数における各カテゴリーＡ、Ｂ、Ｃ・・・ごと
の一連の頻度分布を示したものである。この場合、各頻
度分布はそれぞれ正規分布と仮定する。その中の任意の
２つの正規分布、例えば金種ＡとＣの正規分布間での鑑
別の可能性を客観的に調べるために、第３図のように両
者の平均値と標準偏差とを用いて、次の分離度を計算す
る。

Ｎ＝　ｌ　　（ＭＩ　　Ｍ２　）　／　（σｌ＋σ２）
１（Ｎ：分離度、Ｍｌ　、Ｍ２　　：平均値、σ１、σ
２：標準偏差）分離度とは、金種を弁別できる度合であり、分離度が大
きいほど、金種弁別能力が大きい。この分離度計算を、
第２図における任意の２つの組み合わせについて行なっ
た結果をまとめると、第４図のようになる。この分離度
行列の各行は、対角成分の金種（図示例では金種Ｅ）と
、他の金種との間の分離度を示している。図示例では１
、分離度が３未満の場合は、“？”と表示されている。

分離度３以上の場合が鑑別可能とすると、関数１を金種
Ｅの鑑別に用いた場合に鑑別排除できるのは、金種Ｃ，
Ｄ、Ｇということになる。この分離度行列は各感知器Ｓ
ｔ　、ｓ２・・・Ｓｎごとに、かつ関数の種類の数ｍだ
け作成する。

いまここて、同一の感知器に属する関数をもとに、金種
Ｅの鑑別論理を組むことを考える。そのためには、ｍ通
りの分離度行列の各々において、金種Ｅと他の金種との
間の分離度を計算した行に着目する。この同じ行に属す
る分離度を関数順に並べたものが表、１である。金ＭＥ
の鑑別論理を構表、１成するに当たって、次の手順で、この表、１の内容を関
数ごとに順次、即ち上から１行ずつ調査していく。表、
１右欄は、調査した結果の金種Ｅｌｌｌｌｉ別論理を示
す。

（１）まず金種Ｅｌｌ別論理■に示すように、最初に来
た関数ｌは、無条件に金種Ｅの鑑別論理の構成関数とし
て採用することにする。

（２）次に関数２を構成関数の候補と見なし、（１）の
段階で選ばれた関数１との弁別能力の優劣比較を行なう
、即ち表、１の１行目（関数１）の内容と２行目（関数
２）の内容とを比較する訳である。ここで、優劣の判断
は、第５図のような包含関係を用いて行なう。ここでヴ
エン図は、ある関数において、金種Ｅとの間で分離度が
３以上になる金種の集合を示す。第５図（ａ）のように
、着目関数に他の関数Ｋが包含される場合は、判定は○
とする。

（ｂ）のように、着目関数と他の関数にとが部分的に共
通集合となる場合、或いは着目関数と他の関数にとの間
で共通集合が全（無い場合は、判定はΔとする。（Ｃ）
のように、着目関数が他の関数Ｋに包含される場合、或
いは着目関数と他の関数にとが完全に一致する場合は、
×と判定する。

すると関数１と２との間では、金種Ｇのみ分離度が３以
上で、共通集合となり、第５図（ｂ）により判定はΔに
なる。Δのときは、表、２の処理指針に従い、関数２も
鑑別論理に組み込まれ、表、１■の通りとなる。

（３）次に関数３に着目し、それと関数１．２の各々と
の間で、上記と同様の包含関係の調査をする。

すると関数１との間では、金１ｌｉＧのみ共通集合とな
り、関数２との間でも、金種Ｇのみ共通集合となる。従
っていずれの場合も、Δの判断が下され、関数３も構成
関数に採用されて、表、１■の通りとなる。

（４）更に関数４に着目し、関数１．２．３との間で包
金関係を調べる。すると関数１および２との間では、金
種Ｇのみが共通集合となり、関数３との間では金種Ｇ、
Ｄが共通集合となる。その結果関数４と２との間では、
第５図（ａ）のように、着目関数４に関数２が包含され
る関係となり、判定は○となる。これらをまとめると、
表、３のような結表、３果が出る。そして表、２に基づいて、Ｏの付いた関数２
は論理から除外され、１代わりに関数４が入り、表、１
■の通りとなる。

以上のようにして、最後の関数ｍまで、包含関係の調査
を行ない、０や×の付く関数は除外することで、必要最
小限の個数の関数によって、ある感知器Ｓ１における金
種Ｅの鑑別論理を構成する。

このような作業を、他の感知器Ｓ２・・・Ｓｎについて
も行なう６以上の手順をフローチャートにまとめたもの
が、第１図である。

第６図は鑑別論理構成システムのブロック図である。４
は特徴量を記憶する辞書メモリで、特徴量を読み出して
分離度計算回路５に入力される。

即ち特徴量の辞書メモリ４から、成る１つの関数のデー
タを分離度演算回路５に取り込み、そこで算出された分
離度データは、分離度行列の辞書メモリ６に格納される
。各金・種についての論理構成は、演算回路７を通じて
行なわれ、ここで包含関係の検査が行なわれ、採用され
た関数は論理の辞書メモリ８に取り込まれる。メモリ４
．６．８には、各検知器Ｓ１、Ｓ２・・・Ｓｎごとのデ
ータが記憶される。なお９′は中央処理装置（ＣＰＵ）
、１０はバスである。

このようにして鑑別論理を作成し、他の金種との弁別が
可能な関数のみを採用し、紙幣鑑別機を構成する０紙幣
鑑別機の場合は、紙幣の大きさや、印刷模様、印刷文字
の大きさや位置、磁気パターンなどによって弁別される
ので、それぞれについて検知器を設け、□総ての検知器
について、本発明による鑑別論理構成方法を適用する。

なお紙幣の金種を鑑別する例について説明したが、硬貨
の鑑別はもちろん、他の種別ごとに分類する装置におけ
る鑑別論理を構成する場合にも適用できることは言うま
でもない。

〔発明の効果〕

以上のように本発明によれば、従来法に比べ、正確に他
の金種と弁別できる関数のみを採用することで、客観的
に判定でき、鑑別の信頼性が向上し、しかも重複するよ
うな関数は除外することで、最小限の関数による迅速な
鑑別が可能となる。また鑑別論理構成処理は、コンピュ
ータで自動的に行なうことができる。

【図面の簡単な説明】第１図〜第６図は本発明の鑑別論理構成方法の実施例を
示すもので、第１図は鑑別論理構成方法をフローチャー
トにした図、第２図は金種ごとの頻度分布を示す図、第
３図は分離度計算法を示す図、第４図は各金種間の分離
度をまとめて示す図、第５図は鑑別論理に採用するかど
うかの判定基準を示す図、第６図は鑑別論理構成方法を
実施するシステムを示すブロック図、第７図は従来の紙
幣分類基準法を示す図である。図において、１は１万円札の特徴量を示す曲線、２は５
千円札の特徴量を示す曲線、３は千円札の特徴量を示す
曲線、Ａ、Ｂ、Ｃ・・・は各金種の特徴量を示す曲線を
それぞれ示す。特許出願人　　　　　　富士通株式会社代理人　弁理士
　　　　青　柳　　　稔Ｉｆ図Ｉｖｉ　　値 ○　　　　　く　　　　　　× 派

Claims

【特許請求の範囲】

カテゴリー毎に分類するのに必要な複数の関数のそれぞ
れについて、各カテゴリーごとの頻度分布の重なり具合
を調べ、ある特定のカテゴリーを基準にした場合に、他
のどのカテゴリーと弁別できるかを計算し、続いてそれ
らの関数を鑑別論理の構成関数の候補として順次引用し
、既に構成関数として選ばれた関数の各々と弁別能力を
比較してより弁別能力に優れた関数を採用し、その結果
によって鑑別論理を構成し、以下これを総ての関数に適
用していくことを特徴とする鑑別論理構成方法。