基于神经网络的货币识别研究

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1、独创性申明秉承祖国优良道德传统和学校的严谨学风郑重申明：本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究丁作及取得的成果。尽我所知，除特别加以标注和致谢的地方外．论文中不包含其他人的研究成果，与我·同工作的同志对本文所论述的工作的任何贡献均已往论文中作了明确的说明Jf已致谢。本论文及其相关资料若有不实之处，由本人承担一切相关责任论文作者签名：堑至＆。件弓月2zu保护知识产权申明本人完全J’解西安理工大学有关保护知识产权的规定．即：研究生在校攻读学位期间所取得的所有研究成果的知识产权属西安理工大学所有。本人保证：发表或使用与本论文相关的成果时署名睢值仍然为西安理工大学，无论何时何地，未

2、经学校许町，决不转移或扩散与之相关的任何技术或成果。学校有枞保留本人所提交论文的原件或复印件，允许论文被查阅或借阅；学校可以公布本论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他手段复制保存本论文，(加密学位论文解密之前后．以上申明同样适用)论文作者签名：堑墅区导师签名。q年弓啊摘要基于神经网络的货币识别研究学科：控制理论与控制工程研究生：彭军民导师：刘丁教授(签名：灶货币识别是对货币——通常是指纸币的币值、真伪进行鉴别。作为一种特殊的印刷品，不同面值纸币的太小、图案和材料各异，尤其是在流通过程中的污染、损伤，给货币的白动识别造成高度凼雉，更不论高速识别所带米的挑战。本文在对货币特征精确

3、提取和分析的基础上，提出将前馈神经网络应用于货币识别问题，并结合统计分析方法，形成一套货币识别的系统方法。本文首先对货币识别系统的技术现状进行了综述，在此基础上论述了货币特征的提取和选抒方法，以得剑最能反映分类判别特征的货币信息；然斤分别研究了货币面值和真伪的识别方法。利用神经网络自动特征提取能力和容错特性，提出使_I{=I前馈神经网络对面值进行识别。在分析比较了儿种前馈神经网络的学习算法后，提出尺度共轭梯度算法对网络进行训练，并针对现有网络训练方法提出了改进。利j{J特殊的传感器数据．通过对货币样本的统计分析建立货币的特征模式集，实现对真伪的快速、准确识别。本文在提出设计思想和具体实

4、现时，不但充分权衡了精度和西安理工大学硕士学位论文速度的矛盾，而且考虑了实_L日性的要求，可以应州丁实际的货币识别系统。最后通过对流通人【t币的识制实验，对本文所研究的算法进行了分析和验证。关键词：货币识别，神经网络，特祉提取，统计分析垒旦!!墨垒曼!——RESEARCHONCURRENCYRECOGNITIONBASEDONNEURALNETWORKSpeciality：ControlTheoryandControlEngineeringAuthor：JunminPeng(SignaSupervisor：Prof．DingLiu(SignaABSTRACTCurrencyrecogn

5、ition，usuallyconcerningwithpapercurrencyorbanknote，isinvolvedinrecognizingthevaluesandthefake．Asaspecialkindofprint，currencyisdifferentinsize，patternandmaterialforthevariousparvalues．Moreover,currencymaybestainedortorninuse．Thesefactscauseextremedifficultiesinrecognition，neverthelessconsideringa

6、boutthechallengeofhigh—speedrecognition．Thisthesis，basedonextractionandanalysisonthefeatureofcurrency，presentsthefeed—forwardneuralnetworktorecognizingthecurrencyvalues．combineswithfilestatisticalanalysistorecognizethefakeandformsasetofmethodsforcurrencyrecognition．First，thecurrencyrecognitionsy

7、stemanditstechnologysituationarcsummarized；thenthemethodstoextractandhowtochoosethecurrencyfeaturesthatbestreflectedtheclassifiedcharactera1’ediscussed；afterthatalgorithmsofvaluesclassificationandfakeidentificationareinvesti