复杂背景下人民币冠字号码识别技术研究

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1、万方数据博士学位论文复杂背景下人民币冠字号码识别技术研究作者：冯博远指导教师：任明武教授南京理工大学2014年6月万方数据Ph．D．DissertationResearchonRecognitionofSerialNumberinBankNoteswithComplexBackgroundByBo一№FengSupervisedbyPro曩llYng翮RenNanjingUniversityofScience&TechnologyJune，2014万方数据声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果

2、，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：2：Z丝堡坠别妒年，口月旰日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：硷丝红里／御年p月仟日万方数据博士学位论文复杂背景下人民币冠字号码识别技术研究摘要随着字符识别技术的发展和成熟，其在日常生活中的应用越来越广泛，如支票识别、信件收寄地址字符识别和车牌识别

3、等。但是，同样基于字符识别技术的人民币冠字号码识别的研究还十分有限。高效稳定的冠字号码识别系统具有很高的学术和应用价值，它不仅可以进一步完善和提高字符识别理论与方法，还能监控纸币的使用和流通、打击经济犯罪，从而维持经济市场健康有序的发展。本文主要针对人民币冠字号码识别的相关技术进行了完整的、系统化的研究和探讨。(1)冠字号码的分割与提取包括冠字号码图像采集、倾斜校正、纸币扫描朝向判断、字符区域定位和二值化，以及字符提取六个部分。针对人民币冠字号码区域的粗定位，本文提出了基于霍夫变换的纸币倾斜校正算法和基于降采样匹配的纸币扫描朝向算法。为了从含有复杂背景噪声的灰度图像中精确分割出人民币冠字号码，

4、提出了一个融合两种基于冠字号码字符笔画特征的图像分割方法和二值化后处理算法。针对冠字号码字符提取，提出一种基于局部灰度对比度的字符边界定位方法。通过以上方法能够精确定每个冠字号码字符的水平和垂直边界，为字符识别做好准备。(2)本文提出了字符样本灰度增强和训练扰动的概念，通过提高样本图像质量和使用训练扰动可以增强分类器的泛化性能，提升字符识别率。为了找到最适合冠字号码字符分类的特征和分类模型，本文收集并发布了人民币冠字码字符数据库NUST-RMB2013，并针对该数据库上提出了基于深度学习方法的冠字号码识别，其中包括深度神经网络和深度自主学习特征。本文还对目前字符识别领域最经典的两种字符特征提取

5、方法(八方向梯度特征、Gabor特征)和三种最具代表性的分类器(SVM、LDF、MQDF)进行了对比与测试，并对每种方法的优缺点进行了分析。(3)针对含有复杂背景和噪声干扰的冠字号码识别，提出一种基于关键点关联图像块置信度融合的冠字号码字符识别算法。首先使用DoG(DifferenceofGaussian)关键点检测算法找出训练样本的关键点，然后利用这些关键点生成该样本对应的局部图像块，原样本和局部图像块一起训练SVM分类器。输入一个测试样本，该样本对应局部区域图像块的分类结果通过多分类器融合方法集成，并给出样本的最终识别结果。该方法同时利用了样本中字符笔画的全局和局部结构特征，对含有遮挡或严

6、重噪声干扰的样本识别非常有效。(4)为了进一步提升冠字号码识别精度，提出了基于SVM和LDF学习的线性分类器融合和基于级联的多分类器融合算法。为了提升冠字号码识别系统的可靠性以满万方数据摘要博士学位论文足金融行业应用的需求，本文引入了三种拒识策略(FRM、FTRM和LDAM)，并首次将多分类器融合方法与拒识规则相结合，从而得到九种拒绝策略，取得了比传统的基于单个分类器的拒识方法更好的性能。基于级联的多分类器融合算法充分利用了各分类器的性能互补特性，较传统的分类器融合方法具有更好的判别能力，同时拒识性能也更强。关键词：人民币冠字号码识别，冠字号码提取，基于字符笔画特征的图像分割，深度神经网络，关

7、键点关联图像块，基于多特征级联的多分类器融合，拒识II万方数据博士学位论文复杂背景下人民币冠字号码识别技术研究AbstractResearchoncharacterrecognitionincludingonline／offiinehandwritingrecognitionandprintedcharacterrecognitionhasreceivedalotattentionwhichpla