人民幣圖像信息識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)規(guī)模日益發(fā)展壯大，金融清分設(shè)備的應(yīng)用日趨廣泛，在取代人工勞動(dòng)和服務(wù)群眾方面發(fā)揮了巨大的作用。目前國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)品的技術(shù)水平相較于國外仍然有很大的落后，亟需提高性能并降低成本。人民幣圖像信息識(shí)別算法作為金融清分設(shè)備的核心技術(shù)，對(duì)其進(jìn)行研究有著重大的理論和實(shí)踐意義。人民幣圖像信息識(shí)別算法研究的主要目的是根據(jù)人民幣圖像的特點(diǎn)，深入研究面值識(shí)別、面向識(shí)別、殘損檢測和新舊分類等問題，圓滿的完成預(yù)期的要求。
　　由于CIS傳感器采集的

2、人民幣圖像數(shù)據(jù)含有許多噪聲干擾，想要保證識(shí)別結(jié)果的精確性，首先需要做預(yù)處理操作，包括人民幣圖像校正、定位和特征區(qū)域子圖像的平滑。校正部分，本文采用邊緣取樣然后進(jìn)行直線擬合的方法檢測傾斜角，提高了傾斜角度的精度；定位部分，本文采用直線交點(diǎn)法求解角點(diǎn)位置，有效克服了缺角等情況的影響；平滑部分，本文采用高斯濾波方法，取得了良好的效果。完成預(yù)處理后，進(jìn)行面值識(shí)別與面向識(shí)別。本文把面值識(shí)別和面向識(shí)別一起處理，提高了算法的效率。通過選定適合的感興趣

3、特征區(qū)域，提取特征并與模板庫做匹配，確認(rèn)面值和面向信息，在實(shí)驗(yàn)中，在允許少量拒識(shí)的情況下，準(zhǔn)確率達(dá)到百分之百。完成面值和面向識(shí)別之后，根據(jù)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行殘損檢測。人民幣殘損包括缺損、磨損、破損和污損等情況，本文首先對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像采用二值化和形態(tài)學(xué)操作，然后分塊統(tǒng)計(jì)殘損面積進(jìn)行判斷，提高了算法準(zhǔn)確性和運(yùn)行效率。針對(duì)新舊人民幣圖像在模糊程度方面的差異，本文提出一種局部平均灰度差算子，并使用 SVM作為分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，為人民幣新舊分類提供了一種