纸币清分图像识别算法研究

针对国产纸币清分机在图像识别技术上,存在挑残能力弱和分类一致性差的缺点,提出了3种基于图像识别技术的算法。通过对采集的图像数据,采用五线找点算法对纸币大小进行判定纸币的面额;根据加权灰度值提取纸币图像的特征区域判正反;采用网格划分法统计背景点与纸币图像点的数量关系判定纸币的残缺率。     

纸币CIS图像模糊增强与边界检测

根据纸币CIS图像特点,先采用模糊集理论对纸币进行初次增强,提高目标区域对比度,然后扫描纸币边缘像素,采用最小二乘法拟合得到纸币亚像素边缘,拟合过程中,采用误差阈值法剔除噪声点,根据边缘角度对纸币进行倾斜校正并提取纸币区域,最后对提取后图像再一次进行模糊增强。实验表明,该方法通用性好,能有效地提高图像特征区域的对比度,在边缘磨损和缺角等情况下都能有效地提取纸币区域,并且增强后的图像有利于后续的纸币识别。     

一种纸币倾斜角度校正方法

清分机在高速采集纸币图像过程中,送入的纸币会不可避免地存在各种倾斜,导致采集的纸币图像存在不同程度倾斜.在对纸币进行识别之前,为不影响图像的识别效果,需要对采集获得的图像进行倾斜度校正预处理.本文研究一种首先利用Sobel算子找到纸币的边缘界线,再利用Hough变换方法计算出纸币边缘线倾斜角,进而完成对纸币倾斜度校正的方法.实验证明了本方法的有效性.     

纸币冠字号识别系统设计研究

纸币是人们日常生活交易必不可少的部分,假币交易纠纷和暴力抢劫等事件在社会上屡次发生,纸币冠字号识别是我国纸币鉴别技术标准之一。结合现代嵌入式系统开发技术的发展,笔者提出了嵌入式纸币冠字号识别系统设计方案,该方案包括整体设计思路、主要功能模块设计和系统软件流程设计。     

结合Prewitt算子和旋转投影的纸币图像倾斜校正法

纸币图像的倾斜会严重影响其中字符识别的精度,为此需要在字符识别前对纸币图像进行倾斜校正.基于Prewitt算子和旋转投影提出一种新的纸币图像倾斜校正法.该方法采用水平边缘检测、垂直边缘检测以及旋转投影求取纸币图像的水平倾斜角度和垂直倾斜角度,然后对水平倾斜的纸币图像进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的纸币图像进行双线性插值错位偏移校正.另外,考虑到实际应用中获取的纸币图像的倾斜情况,为保证方法的实时性,水平倾斜角和垂直倾斜角均限定在10°以内.校正结果表明此方法效果较为有效.     

基于Hough变换的改进的纸币倾斜校正方法

纸币清分机采集图像是在纸币快速进纸过程的情况下实现,不可避免的会发生倾斜,这为后续的图像分割和识别带来了困难。针对图像中纸币边缘检测结果通常断裂为若干直线段的现象,本文提出了一种基于Hough变换的改进倾斜矫正算法,能够较准确地检测到图像的倾斜角度,从而实现纸币图像的倾斜矫正。     

一种纸币图像特征提取方法

针对纸币在清分机中运动时,图像发生尺寸、旋转和平移的现象,提出一种对尺寸、旋转和平移运动不敏感的特征提取方法。该方法通过纸币边缘提取、尺寸计算及倾斜校正预处理,采用贝叶斯最大后验概率法拟合边缘,将所确定的图像区域等分为M×N个单元,提取其特征,消除数据的不一致性,纸币分类的准确率达99.9%以上。该方法计算复杂性低,能够满足纸币清分机对图像处理和分类的实时性要求。     

纸币清分机的新旧币检测问题研究

纸币清分机是近年来得到快速发展的金融光机电一体化设备,纸币清分机对纸币图象识别与处理技术有着严格的要求。在纸币清分机系统中,纸币的新旧判别是其检测的重要指标之一。本文提出了一种纸币新旧判别算法,该算法运算速度较快,准确度较高,具有良好的应用前景。     

中国近代纸币加注现象分析及现代作用

本文就我国清末到民国末期,出现的大规模纸币加注行为的原因、特点、影响、目的等进行概述,分析了纸币加注对货币的流通、支付功能的影响,并阐明现代经济条件下纸币加注所具有的作用。论述纸币加注的意义,为人民币走向全球,应对货币风险提供选择依据。     

基于图像处理方法的纸币清分系统的研究与实现

纸币自动清分可以有效提高银行的工作效率,基于图像处理技术的纸币自动清分系统的识别准确率对于纸币自动清分系统非常关键.基于机器视觉知识与模式识别的理论,并结合纸质人民币的图像特点,提出了纸质人民币序列号图像识别处理算法、"奖惩"机制下的线性传感算法和序列号区域特征提取方法.对纸币图像进行倾斜校正、局部特点提取、灰度增强和图像分块等处理后,将上述方法运用于采用CIS传感器的纸币图像处理系统中.实验证明,该方法具有较高的识别准确率,取得了理想的纸币自动清分效果.     

两宋纸币流通的地域变迁与区域差异

纸币最早出现在北宋四川,不久流通范围扩展到了陕西、河东。北宋末年纸币流通范围又扩大到整个北方。到宋金对峙时期,纸币已遍及全国。在纸币流通范围日益扩大的同时,区域差异也愈加明显,主要体现在纸币流通稳定性的区域差异、区域间的货币异制以及纸币购买力的区域差异上。     

纸币号码图像预处理及识别技术

在不去除纸币号码图像背景的前提下,为了进一步提高纸币号码图像识别的工作效率和准确度,本文对纸币号码图像的识别技术做了相应研究。运用图像增强、图像灰度形态学平滑去噪、图像二值化和识别区域的定位等方法对图像进行预处理。以实验分析为基础,应用模板匹配算法和特征结构识别算法相结合来实现纸币号码识别。实验结果表明,该方法针对印度币和人民币号码图像的识别率、识别时间均达到实际使用要求,是能够满足实际需要的综合识别算法。     

人民币纸币序列号、面额号定位与分割

随着经济的发展和繁荣,纸币的流通量越来越大,银行或其它金融机构常需要对序列号的信息进行采集用于分类和防伪。本文在研究纸币图像的Sobel和Canny边缘检测结果和纸币本身的特点以后,提出基于边缘检测和投影法的三步序列号分割方法,即序列号所在左侧区域的定位、序列号与面额号所在区域的准确定位、序列号与面额号的辨别与分割三个步骤。本文还对纸币的面向和倒置与否进行识别,使得算法可以应用于更为复杂的情况。     

纸币清分技术的研究

本文简要介绍了纸币清分技术发展的三大阶段——“机械式”阶段、“自动化”阶段、“智能化”阶段，着重介绍了智能化阶段的纸币清分机的发展状况，并以自己开发研究的清分机为例对清分机的工作流程和软硬件组成及功能进行了较为详细的阐述。     

卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统

实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符大小,并使用卷积神经网络进行识别.实验结果表明:在纸币存在污迹、褶皱的情况下,所提民国纸币序列号识别系统能够减少人工录入的工作量,单个字符的识别精度高于99.99%.     

基于PCA的纸币识别方法

纸币识别包括图像预处理、特征提取及分类器设计等.为减少计算量,使用了主成分分析法对图像进行降维;然后对图像识别时应用相关系数法.通过实验表明,使用主成分分析方法可以有效地减少数据,加快纸币的识别速度,保证纸币识别的正确率.     

基于图像统计特征的新旧纸币识别算法

如何将旧币分离出来是银行、金融等机构中一项非常重要的工作.针对旧币分离问题,本文提出了基于统计特征的旧币分离算法.首先根据纸币统计特征构建训练样本集,包括纸币灰度值图像的标准差和间断强度等;其次在训练样本集上构建学习向量量化神经网络模型,建立输入与输出之间的关系.仿真实验结果表明,文中算法提高了分离正确率.     

小面额纸币清分机的研制

针对小面额纸币清分过程中依靠手工操作,劳动强度大、时间长及不卫生的问题,研制了一款小面额纸币清分机。该机由入钞口、导向机构、导钞、出钞口、计数5个部分组成,其核心技术部分采用纯机械结构,体积小、工作性能稳定。通过大量清分实验验证,分钞速度达到450张/min,准确率达到85%,可广泛应用于公交、地铁、零售业等每天需要接收大量小面额纸币的行业。     

基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则获取方法研究

纸币清分机是一种光机电一体化的金融机具.针对不同的客户要求,对纸币清分机属性配置流程进行了概要分析.提出了一种基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则的获取方法,实现了对决策系统的约简,使销售人员和客户可以尽快熟悉相应的配置规则.基于粗糙集理论进行知识模型的发现,设定条件属性和决策属性,最终根据实例数据形成配置决策表,利用Skowron差别矩阵进行属性约简及核的提取.配置结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

德国钱肥料

欧盟一些国家的当地货币已被欧洲共同体货币——欧元所代替。按照共同宣言，必须把数以亿计的纸币销毁干净。如何处理呢?