人民币纸币面额识别方法的研究

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1、沈阳工业大学硕上学位论文摘要纸币是现代金融的血液，是当今世界上必不可少的东西。自建国以来我国共发行了五套人民币，目前正在流通的是第四套和第五套。纸币面额识别是所有金融设各一个必不可少的组成模块，本文在广泛查阅大量国内外参考文献关于纸币面额识别的基础上，通过仔细分析和研究纸币清分机中的面额识别模块，针对我国人民币自身的特征，设计了两种识别方法。本文的核心技术在于图像的预处理和识别。首先，为了保证识别的准确性，需要对图像进行预处理，如去除噪声、图像增强、定位分割、图像倾斜校正等。在倾斜校正的过程中，本

2、文提出了采用直线拟合的方法计算出边框底线所在直线的斜率，从而计算出纸币图像的倾斜度，然后再进行图像旋转。在图像定位分割中采用了灰度投影的方法，从而准确定位出纸币的上下和左右边界，使图像和背景分离开来。在纸币识别过程中，一方面根据纸币图像的特殊性。提出了采用轴对称掩膜的方法来提取人民币特征；另一方面充分利用神经网络的并行分布处理和高的容错性特点，将BP神经网络算法应用于纸币的面额识别。大量实验结果表明，该识别算法不仅能够识别新币和感染轻微噪声的纸币，而且对缺损较少但仍能流通的残币、旧币仍具有很强的鲁

3、棒性。当一张人民币通过该识别网络后，识别的结果包括：(I)人民币的面额；(2)人民币正、反面。识别算法中除了采用神经网络进行识别外，还尝试了模板匹配的方法。传统的二维模板匹配虽然实现简单，但计算量十分庞大，花费时间太长。针对此情况提出了采用一维灰度投影的模板匹配方法。实验结果表明，后者在保证了匹配准确率略高的前提下，识别速度也明显高于前者。基于B1。神经网络的识别方法由于采用了轴对称掩膜技术来提取纸币特征，所以只需考虑纸币的正面正放和反面正放这两种进入状态即可，与一维投影模板匹配识别一种面额需要考

4、虑正面正放、正面倒放、反面正放、反面倒放相比，在识别率基本相同的情况下，当用于新币种的人民币或其它国家的纸币纸币识别时，推广能力明显高于后者。关键词：人民币；面额识别：图像处理；BP算法；模板匹配-1一沈阳工业大学硕上学位论文onDenominationIdentifyingMethodsofRMBBanknoteAbstractBanknoteisnowdaysbloodoffinance．SinceChinafounded,fiveseriesofRMBhavebeenissued,andth

5、efourthorthefifthisnowcirculating．Denominationidenfifyingofbanknoteisanecessarilycomposedmoduleonallfinancialequlpments．On血ebasisofreferencesaboutdenominationidentifyingofbanknoteat曲删andhome。bycarefullyanalyzingandstudyingtheo。咀懿p(Illdillgmoduleoftheb

6、anknotede衄ching-machine，con衄posingtoRMBself-characteristics,thisthesisdesignstworecognitionmethods．Thekeytechniquesofthethesisaretheimagepre-processingandrecognition．Firstly,inordertOel}sul℃accan'acy,itisneccssaiytopre-proccssoriginalimages．Forexample

7、，eliminateiII'lagenoise,豇由anceiinagc,lacateandsegmentimage，adjustdecliningilllagcetc．Inthecourseofadjustingdecliningimage，thisthesisputsforwardamethodofcalculatingtheslopeofthebottomfltlmolinewithlinetit,consequentlythedeclinin培angleisobtained,thenWec

8、anrotatetheimagebasedOiltheaboveangle．Intheprocessofrecognition,onohandthecharacteristicsareex吐actedwithaxis-symmetrymasksaccordingtothespecialtyoftheRMBimage,ontheotherhandwBadequatelyusetheabilitiesofparallelprocessingandhi咖faulttolerancefor