人民幣紙幣智能識(shí)別系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf

1、目前市面上每天流通的紙幣數(shù)量非常龐大，金融行業(yè)內(nèi)部紙幣的整理清分工作繁重，怎樣快速精確的對(duì)紙幣進(jìn)行清分在金融行業(yè)中目前存在困難和問(wèn)題，紙幣清分算法能使繁瑣的紙幣清分工作變得簡(jiǎn)易、快捷和可靠，從而有效的提高金融行業(yè)的工作效率，從這一點(diǎn)出發(fā)，研究和設(shè)計(jì)人民幣紙幣智能識(shí)別系統(tǒng)具有重要的意義和價(jià)值。
　　本文對(duì)人民幣紙幣智能識(shí)別中的紙幣邊緣點(diǎn)的序列異常點(diǎn)檢測(cè)與剔除問(wèn)題及其目前的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，分析并指出了有關(guān)其研究的局限性。針對(duì)國(guó)內(nèi)通

2、用的人民幣，采用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一套紙幣清分識(shí)別算法，包括面額清分、朝向面向清分、版別清分、新舊清分和殘缺清分等。具體研究的內(nèi)容如下:
　　(1)本文設(shè)計(jì)的清分算法在不影響紙幣清分準(zhǔn)確率的同時(shí)復(fù)雜度都較低，大大減少了程序耗時(shí)，能很好的滿足紙幣清分系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。在進(jìn)行紙幣清分識(shí)別之前，需對(duì)紙幣圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，主要包括紙幣邊緣檢測(cè)、紙幣特征區(qū)域提取、紙幣圖像增強(qiáng)和紙幣圖像二值化，其中本文巧妙的了運(yùn)用了紙

3、幣特征區(qū)域提取算法，在特征提取的同時(shí)就已將目標(biāo)區(qū)域旋轉(zhuǎn)。
　　(2)紙幣邊緣點(diǎn)的序列中的異常點(diǎn)的檢測(cè)與剔除方法的優(yōu)化設(shè)計(jì)，以及線性擬合方法在異常點(diǎn)存在的情況下的直線擬合的準(zhǔn)確性研究和最小二乘法在紙幣邊緣線擬合的有針對(duì)性的改進(jìn)研究。圖像處理最重要的就是二值化之后圖像的效果，本文結(jié)合了兩大主流二值化算法Otsu和Bernsen，設(shè)計(jì)了一種效果較好的二值化算法，可以降低算法復(fù)雜度、減少程序運(yùn)行時(shí)間，有利于后續(xù)紙幣圖像清分識(shí)別。