基于圖像處理及多傳感器數(shù)據(jù)融合的紙幣識(shí)別.pdf

1、目前,很多行業(yè)都出現(xiàn)了基于人民幣紙幣識(shí)別技術(shù)的智能化無人收費(fèi)系統(tǒng)。其核心模塊——紙幣識(shí)別系統(tǒng)的兩大主功能是完成人民幣不同面額的清分工作及紙幣真?zhèn)蔚蔫b別。尋求簡單、快速、識(shí)別率高的紙幣面額識(shí)別方法及可靠的紙幣真?zhèn)舞b別方法是普及智能化無人收費(fèi)系統(tǒng)的關(guān)鍵。
　　首先,文章針對目前中國市場主要流通的第五版人民幣,提出了一種基于圖像處理的實(shí)時(shí)人民幣識(shí)別方法。該方法將人民幣面積作為識(shí)別特征,與傳統(tǒng)的人民幣面額識(shí)別法進(jìn)行了對比研究,發(fā)現(xiàn)在紙幣定

2、位中Freeman鏈碼法具有較好效果,將其進(jìn)行改進(jìn)后應(yīng)用到紙幣的邊界提取上。
　　然后,為進(jìn)一步增加驗(yàn)鈔機(jī)鑒偽的可靠性和自適應(yīng)能力,協(xié)同運(yùn)用異類傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多源綜合,設(shè)計(jì)了一套基于熒光及磁性傳感器的數(shù)據(jù)融合紙幣鑒偽系統(tǒng)。該系統(tǒng)以磁性傳感器、硅光電池、濾光片等模塊為硬件基礎(chǔ),在對采集的信號通過時(shí)域及頻域分析,提取合理特征后,首先對真幣通過搭建各個(gè)面值的改進(jìn)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),融合同源特征級數(shù)據(jù),同時(shí)使用被動(dòng)防偽方法對紙幣進(jìn)行各個(gè)面值

3、的分類且以此剔除假幣;其次,將各傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類概率作為后續(xù)辨識(shí)框架的基本概率分配;最后,運(yùn)用D-S證據(jù)理論進(jìn)行二次決策級數(shù)據(jù)融合,給出最終的識(shí)別結(jié)果。
　　最后,通過實(shí)驗(yàn)測試,改進(jìn)的Freeman鏈碼識(shí)別法應(yīng)用于人民幣識(shí)別中,面額識(shí)別率達(dá)到了95.625%以上,且是一種有效的圖像邊界提取方法。同時(shí),通過實(shí)驗(yàn)表明,多傳感器數(shù)據(jù)融合紙幣鑒偽系統(tǒng)中提出的數(shù)據(jù)融合算法和判定原則是有效的,適合于紙幣的鑒偽,同時(shí)以此構(gòu)造的防偽驗(yàn)鈔系統(tǒng)具有