【誤訳訂正書】
【提出日】平成22年12月9日(2010.12.9)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【書類名】  明細書
【発明の名称】  サポート・ベクタ・マシン及び変数選択を使用する方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類における改善に関する。本発明は、銀行券またはコインなどの通貨または価値のアイテムの分類に特に適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、その内容が参照によって本明細書に組み込まれる同時係属出願ＥＰ１２１７５８９ＡおよびＥＰ１５１６２９３Ａに関する。
【０００３】
以下において、ＳＶＭは、サポート・ベクタ・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ）を表し、ＦＶＳは、特徴ベクタ選択（Ｆｅａｔｕｒｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）（上述されたＥＰ１５１６２９３Ａを参照）を表し、かつ用語ビルウエイ（ｂｉｌｌｗａｙ）は、一方向の鑑別機における紙幣の供給を表す。したがって、通貨の種類毎に４つのビルウエイが存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】同時係属出願ＥＰ１２１７５８９Ａ
【特許文献２】同時係属出願ＥＰ１５１６２９３Ａ
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｖａｐｎｉｋ Ｖ．、「Ｔｈｅ Ｎａｔｕｒｅ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ、１９９５年
【非特許文献２】Ｆｕｋｕｎａｇａ Ｋ．、「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，ＩＮＣ、２ｎｄｅｄ．１９９０年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
輸送手段、センサ手段、メモリ、および処理手段を備える紙幣受容機において、多くのセンサおよび多くの波長を用いる文書の走査は、文書を識別しかつ認証するため、かつ銀行券受容機の場合に紙幣を通貨単位ごとに表すために使用されることができるメモリ内に格納された大量の多変数データを結果として生じる。このプロセスが高速であることが望ましく、データのサブセットが、より良好な結果を達成するために十分であり得ることが知られている。この応用は、データを表す変数の最適なサブセットを見出すことに関連する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様は、添付の請求項に示される。
【０００８】
この新規な通貨の種類のアルゴリズムは、ＳＶＭ（サポート・ベクタ・マシン）アルゴリズムに与えられた入力データの選択を扱う。
【０００９】
変数選択の目的は、分類目的のために無関係またはほぼ関係の無い変数を除去し、かつ同時に高い分離性能を維持することである。着想は、全ての変数でトレーニングされたとき、ＳＶＭで得られた分離ベクタ上に射影されたデータと高い相関性を有する一組の変数を見出すことである。
【００１０】
プロセスは、クラスを含む事前に規定された紙幣のセットから紙幣を通貨単位ごとに表すために使用する紙幣鑑別機のためのデータ入力を生成するために使用されることができる。クラスは、単一の通貨の種類および／または他の通貨の種類の４つのビルウエイであり得る。選択された変数およびプロセスによって生成された識別軸が、鑑別機のメモリ内にロードされることができる。それらは、クラスの１つのメンバであるとして、ユニットに提示される新たなサンプルを後で鑑別するために鑑別機によって使用される。
【００１１】
本発明の実施形態は、紙幣の通貨の種類に関連して記載されるが、プロセスは、例えば紙幣鑑別に関連する認証問題を含む、変数選択の任意の問題に広範に適用されることができる。
【００１２】
本発明の実施形態が、添付の図面を参照して記載される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】銀行券検知システムの概略図である。
【図２】図１の検知システムのセンサ・アレイの上部から見た平面図である。
【図３】図１の検知システムの光源アレイの下部から見た平面図である。
【図４】分類を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施形態による銀行券検知システムは、図１に概略的に示される。システムは、銀行券輸送経路の一方側に配置された光源アレイ２と、光源アレイ２とは反対側の銀行券輸送経路の他方側に配置された光センサ・アレイ４とを含む。システムは、光源アレイ２と光センサ・アレイ４との間の輸送経路に沿って銀行券８を輸送するために、４つの組のローラ６の形態の銀行券輸送手段を含む。光源アレイ４は、プロセッサ１０に接続され、システムは、コントローラ１２によって制御される。光源アレイ２から放出される光を拡散しかつ混合する拡散器１４が、光源アレイ２と銀行券輸送経路との間に配置される。
【００１５】
図２は、光源アレイ２の下部から見た平面図である。示されるように、光源アレイは、複数の光源９の線形アレイである。アレイは、６個の光源のグループ１１に配置され、グループの各光源は、通常は青および赤の種類である、適用に適切なように選択された異なる波長の光を放出する。各波長の光源が、輸送経路を横切って配置されるように、複数のそのようなグループ１１は、輸送経路を横切って線形に配置される。
【００１６】
図３は、光センサ・アレイ４の上部から見た平面図である。示されるように、光センサ・アレイは、輸送経路を横切るラインに配置された８個の円形光センサを含む。センサは、７ｍｍの直径であり、センサが並ぶように、中心は、ラインにおいて７ｍｍ離間される。
【００１７】
図２および図３は、同一縮尺ではなく、光源および光センサ・アレイは、ほぼ同じサイズである。
【００１８】
動作において、銀行券は、光源アレイ２とセンサ・アレイ４との間の輸送経路に沿って、コントローラ１２の制御下でローラ６によって輸送される。銀行券は、所定の距離だけ輸送され、次いで停止される。１つの波長の全て光源が動作され、銀行券の幅にわたって均一に光を広げるために拡散器１４内の光を混合した後、光は、銀行券に当たる。銀行券を透過する光は、センサ・アレイ４によって検知され、信号が、各センサに対応する銀行券上の各測定スポットについてセンサから得られる。同様に全ての他の波長の光源は、連続して同様に動作され、測定値が、対応するラインについて各波長についてセンサから得られる。
【００１９】
次に、ローラ６は、事前決定された距離だけ再び銀行券を移動するために作動され、銀行券を照明しかつ各センサについて各波長で測定値を取るシーケンスが繰り返される。
【００２０】
ラインずつ銀行券の長さにわたって上記ステップを繰り返すことによって、測定値が、銀行券が移動される事前決定された距離によって決定される、銀行券の各ラインに対して各センサについて６個の各波長で得られる。
【００２１】
上述のように、文書は、幅および長さにおける事前規定された走査解像度で複数の波長について文書上の複数のスポットを測定する、線形センサ・アレイによって走査される。文書は、異なる寸法を有することがあるので、完全な走査は、異なるサイズのデータ・セットを技術的に生じる。識別アルゴリズムは、共通サイズであるべき測定値ベクタを使用して対象物を比較することによって作用する。原理的に、文書は異なるサイズを有することができるので、たとえ公差の理由だけがあるとしても、通貨の種類のために全てのサイズに共通である走査最大領域が画定される。この共通サイズは、目標の紙幣セットとともに変化する。
【００２２】
ＳＶＭ分類機は、設計によって２つのクラスで動作する。識別および変数選択は、２つのクラスを使用して実行され、第１のクラスは、参照クラスであり、第２のクラスは、クラス１以外の全ての紙幣を含む。通貨の種類の場合および実際の目的のために、クラス２で使用される文書は、それらの寸法にしたがってクラス１の文書に近い。これは、それらが、クラス１の長さおよび幅試験を通過することを意味する（それは、そうでなければ、異なる寸法の文書を分離するために些細なことである）。ＳＶＭ分類機のさらなる詳細は、従来技術の文献に見出されることができる。
【００２３】
基準クラスおよび第２のクラスのための試験サンプルは、上述のセンサ・アレイを使用して測定され、測定された値は、低減された変数のセットを用いてＳＶＭを生成するために、以下に記載されるように処理される。
【００２４】
Ｘが、データのセットＸ＝ｘｉｊ、ｉ＝１・・・Ｍ、ｊ＝１・・・Ｎであるとする。ここで、Ｍは、紙幣の数であり、Ｎは、変数の数である。変数は、所定のスポット位置および所定の波長である。換言すれば、各紙幣ｉについて、１つのベクタｘｉｊ、ｊ＝１・・・Ｎにおける全ての変数（長さ×幅×波長）。所定の紙幣ｉについて、変数ｊは、関連する波長において４つのトラックの平均を減算することによって、正規化を受ける。
【００２５】
より詳細には、正規化のために使用されるスポットは、４つのトラックによって画定される。４つのトラックの平均は、各波長について計算され、かつ例えば６個の波長についてベクタ｛ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６｝に格納される。次に、関連する波長ｋの各測定値ｘｉｊは、ｍｋを減算することによって正規化される。
【００２６】
便宜のために、データの全体セットは、変数選択アルゴリズムを適用する前に正規化される。
【００２７】
上記正規化は、各変数から、紙または埃または経時変化などの紙幣の全体的効果を取り除く。他方、スケーリング・プロセスは、紙幣の全体セットの分散を扱う。データのセットＸは、２つのセットからなり、基準クラス１に関連するデータと、クラス２の関連するデータであり、Ｘ＝（Ｘ１、Ｘ２）である。データの２つのセットは、平均およびクラス１の標準分散を使用してスケーリングされる。スケーリングは、
【００２８】
【数１】
2009545049.tif 000001
によって与えられ、ここで、
【００２９】
【数２】
2009545049.tif 000002
および
【００３０】
【数３】
2009545049.tif 000003
である。
【００３１】
線形ＳＶＭは、全ての変数Ｘを用いてトレーニングされ、結果として生じる識別軸Ｗ１は、Ｗ１＝ＳＶｓ１ｔ＊Ａｌｐｈａ１によって与えられ、ここで、ＳＶｓ１は、Ｌ個のサポート・ベクタのマトリクス（Ｌ、Ｎ）であり、Ａｌｐｈａ１は、サイズＬのラグランジェ乗算器のベクタである。さらなる詳細について、Ｖａｐｎｉｋ Ｖ．、「Ｔｈｅ Ｎａｔｕｒｅ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ、１９９５年を参照されたい。データは、Ｗ１上に射影される。目標は、識別軸Ｗ１上に射影されたデータとともに高く相関する変数を見出すことである。
【００３２】
この実施形態において、最良のＳ変数を見出す問題は、フォワード・シーケンシャル選択によって解決される。アルゴリズムは、変数の空のセットで開始し、Ｓ変数が選択されるまで変数を追加する。適合基準は、既に選択された変数と現在の変数を組み合わせる変数のセットについて評価される。最大適合性を与えるものは、選択された変数のセットに追加される。
【００３３】
フォワード・シーケンシャル選択は、バックワードまたはステップ状選択などの使用されることができる多くの選択アルゴリズムのまさに１つであることに留意されたい。選択アルゴリズムに関するさらなる詳細は、例えば、Ｆｕｋｕｎａｇａ Ｋ．、「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，ＩＮＣ、２ｎｄｅｄ．１９９０年を参照されたい。
【００３４】
識別軸をＷ１と通貨の種類し、クラス１およびクラス２の射影データ
【００３５】
【数４】
2009545049.tif 000004
、およびＳ＝｛ｓ１、・・・、ｓｒ｝の選択された変数ＸＳを有するデータのセットは、
Ｐ＝Ｘ＊Ｗ１ （４）
ＸＳ＝（ｘｉｊ）ｉ＝１・・・Ｍ，ｊ＝ｓ１、・・・、ｓｒである。
【００３６】
まず第１に、射影ＰおよびデータのセットＸが、それらの平均を減算することによって中心に集められる。
Ｐ＝Ｐ−ｍｅａｎ（Ｐ） （５）
Ｘ＝Ｘ−ｍｅａｎ（Ｘ） （６）
次に、ベクタＰは、スケーリングされる。
Ｐ＝Ｐ／ｎｏｒｍ（Ｐ） （７）
【００３７】
既にＳ＝｛ｓ１、・・・、ｓｒ｝変数が選択され、かつまだ取られていない変数ｊ
【００３８】
【数５】
2009545049.tif 000005
の相関性を評価すると仮定する。適合性は、Ｓｊ＝Ｓ∪｛ｊ｝とＰとの間の一種の相関性を規定する。
【００３９】
【数６】
2009545049.tif 000006
ここで、
【００４０】
【数７】
2009545049.tif 000007
である。
【００４１】
最良の適合性を与える変数が、選択された変数のセットに追加される。適合性が所定の値（０．９９８）に達するとき、または変数の選択された事前に規定された数を有するなら、変数の選択を停止する。
【００４２】
アルゴリズムのステップは、以下に示すように要約されることができる。
１．正規化された変数の全体のセットを構築する。
２．次に、（３）にしたがってデータをスケーリングする。
３．ＳＶＭを変数の全体のセットを用いてトレーニングする。ＳＶＭは、識別ベクタＷ１を構築するために使用されるサポート・ベクタを戻す。
４．Ｗ１に全てのデータを射影する。Ｐ＝Ｘ＊Ｗ１
５．（５）にしたがってベクタＰを中心に集める。
６．その基準を使用してベクタＰをスケーリングする。Ｐ＝Ｐ／ｎｏｒｍ（Ｐ）
７．（６）にしたがってＸをスケーリングする。
８．選択を初期化する。Ｒ＝｛１・・・Ｎ｝、Ｓ＝｛｝
９．選択された変数の数または適合性が、所定値に到達するまで、以下を繰り返す。
ａ）Ｒにおける全ての残る変数について、変数ｊの適合性基準
【００４３】
【数８】
2009545049.tif 000008
を評価する。Ｆは、全ての適合性のリストである。
【００４４】
【数９】
2009545049.tif 000009
ｂ）適合性を最大化する最良の変数を見出す。ｂｅｓｔ＝ａｒｇｍａｘｊ（Ｆ）
ｃ）変数ｂｅｓｔを、選択された変数のセットに追加する。Ｓ＝Ｓ∪｛ｂｅｓｔ｝
ｄ）変数の残るリストから変数ｂｅｓｔを除去する。Ｒ＝｛１・・・、ｂｅｓｔ−１、ｂｅｓｔ＋１、・・・Ｎ｝
１０．選択された変数を有するＳＶＭを維持し、最終識別機としてＷ２＝ＳＶｓ２ｔ＊Ａｌｐｈａ２によって与えられる識別軸Ｗ２を維持する。ＳＶｓ２およびＡｌｐｈａ２は、サポート・ベクタおよびＳＶＭの第２のランのラグランジェ乗算器である。
【００４５】
上述の議論は、銀行券試験機で使用されるべき変数のサブセットを選択することに関する。選択された変数および識別軸を表すパラメータは、銀行券試験機のメモリに格納され、以降の試験（認証、通貨の種類など）のために使用される。
【００４６】
より詳細には、銀行券を試験するために、銀行券は、センサ・アレイによって検知され、選択された変数について測定値は、ＳＶＭによって処理される。測定値は、識別ベクタＷ２上に射影された試験ベクタを構築するために使用される。これは、１つ以上の閾値と比較されることができるスカラー値を結果として生じる。例えば、スカラー値が、所定の閾値より小さいまたは大きいなら、基準クラスに属するまたはそうでないと処理されることができる。同様に、２つの閾値について。スカラー値が、２つの閾値の間にあるなら、基準クラスに属するまたはそうでないとして処理されることができる。
【００４７】
変数のサブセットおよび識別軸を得る処理は、銀行券試験機自体において、または別個のデバイスにおいて実行されることができ、選択された変数および識別軸を表すパラメータは、後の使用のために銀行券試験機のメモリ内にその後に格納される。
【００４８】
上述のように、このアプローチは、元の数Ｎの変数を使用するが、より少ない処理およびしたがってより高速の結果であるように、より少ない変数を実際に使用して、性能に関して同様の結果を与える。
【００４９】
Ｐを基準にせず、適合性基準について他の範囲を使用することも可能である。適合性の値がより高いと、射影されたデータの再構築はより良好である。この値を、数値の問題を避けるために１より小さな所定のレベル、例えば０．９９８に固定し、この値が到達されるとき選択を停止することが便利である。
【００５０】
様々な通貨の種類のための紙幣鑑別機における実際の試験は、いくつかの他の変数が、より多い、例えば６４個の変数などを必要とするとき、ほぼ２０から４０の変数が、より高い性能を維持するのに十分であることを示した。
【００５１】
図４は、全ての変数、この場合３５７個の変数（上部）および１６個の変数（下部）で２つの特定の通貨の種類の通貨の種類のためのＳＶＭの結果を示す。
【００５２】
この場合に、全ての２番目のクラスの対象物が、基準クラスの一方側にあり、クラスは、単一の閾値によって分離されることができることが理解され得る。代わりに、基準クラスは、外部の対象物が、基準クラスの他方側に分類されることがある可能性を包含するために、許容ウインドウを規定する２つの値間に囲まれることができる。
【００５３】
実施形態において、変数のサブセットは、ＳＶＭ分類機を使用して選択され、次に選択された変数のサブセットは、他のＳＶＭ分類機を使用する分類のために使用される。しかしながら、一旦、元の変数を表しかつ入力データに対応する相関変数が選択されると、任意の適切なタイプの分類が、当業者に知られているように、ＬＤＡ（線形識別解析）またはＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離または類似物などの相関変数を使用して実行されることができる。代表的なサブセットは、変数の数を低減するように選択され、一方、選択された変数が元の変数をおよび対応するデータを表すように、分類に関して適切な性能を維持する。これは、上述の適合関数を使用するなどの様々な方法で評価されることができる。
【００５４】
銀行券に対する参照は、クーポン、チケットなどの他の類似するタイプの価値のあるシートを含み、かつそのような文書の本物の実施例および偽物の実施例を含む。システムは、例えば、輸送方向および／またはセンサ・アレイまたは固定ポイントに対する銀行券のスキューおよびオフセットなどの方位を検出するための、縁部検出器などの手段の使用を伴うことができる。代わりにシステムは、縁部が、輸送方向に平行、または輸送方向および／またはセンサ・アレイに対して所望の角度の状態で、輸送経路に沿って紙幣の長さなどの所望の方位に銀行券を位置付けるための手段を含むことができる。
【００５５】
記載された実施形態は、銀行券試験機である。しかしながら、本発明は、コイン試験機などの他のタイプの通貨試験機に適用されることもできる。例えば、コインを横切る連続するポイントで、材料などのコイン特徴の測定値を取るコイン試験機からの信号は、コインを横切る特徴を表す信号を生成するために挿入されることができる。
【００５６】
用語「コイン」が、任意のコイン（有効であるまたは偽物である）、トークン、スラッグ、ワッシャまたは他の金属対象物あるいはアイテム、および特に、コインで動作するデバイスまたはシステムを動作する試みで個々に使用されることができる任意の金属対象物またはアイテムを意味するために用いられる。「有効なコイン」は、認証コイン、トークンなど、または特に、そのシステム内で、コインで動作するデバイスまたはシステムが動作することが意図される貨幣システムの認証コイン、およびそのシステムとともに、そのようなコインで動作するデバイスまたはシステムが、価値のアイテムとして選択的に受容しかつ処理することが意図される通貨の種類の認証コインであると考慮される。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】請求項１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【請求項１８】
正規化された変数の全体のセットを構築するステップと、（３）にしたがって該データをスケーリングするステップと、ＳＶＭ分類機を実質的に該変数の全体のセットを用いてトレーニングするステップと、識別ベクタＷ１を構築するステップと、Ｐ＝Ｘ＊Ｗ１であるようにＷ１に全ての該データを実質的に投影するステップと、（５）にしたがって該ベクタＰを中心に集めるステップと、Ｐ＝Ｐ／ｎｏｒｍ（Ｐ）であるようにそのノルムを使用して該ベクタＰをスケーリングするステップと、（６）にしたがってＸをスケーリングするステップと、該変数を初期化するＲ＝｛１・・・Ｎ｝、Ｓ＝｛｝ステップと、シーケンスを、該選択された変数の数または該適合性が、所定値に到達するまで、
（ａ）  Ｒにおける全ての残る変数について、変数ｊの適合性基準
【数２】
2009545049.tif 000010
を評価し、Ｆは、全ての適合性のリストであり、
【数３】
2009545049.tif 000011
（ｂ）  該適合性を最大化する最良の変数を見出し、ｂｅｓｔ＝ａｒｇｍａｘｊ（Ｆ）、
（ｃ）  変数ｂｅｓｔを、選択された変数の該セットＳ＝Ｓ∪｛ｂｅｓｔ｝に追加し、
（ｄ）  変数の残るリストＲ＝｛１・・・、ｂｅｓｔ−１、ｂｅｓｔ＋１、・・・Ｎ｝から変数ｂｅｓｔを除去することを繰り返し、
選択された変数を有する該ＳＶＭを維持し、最終識別機としてＷ２＝ＳＶｓ２ｔ＊Ａｌｐｈａ２によって与えられる該識別軸Ｗ２を維持するステップとを含み、ここで、ＳＶｓ２およびＡｌｐｈａ２は、該サポート・ベクタおよびＳＶＭの第２のランのラグランジェ乗算器である請求項１乃至１７の何れか１項に記載の方法。