基于神經網絡的人民幣識別系統(tǒng)研究.pdf

1、貨幣識別技術廣泛應用于銀行系統(tǒng)、自動售貨系統(tǒng)等領域。貨幣識別技術是研究貨幣的顯性和隱性特征，建立相應的數(shù)學模型，對抽取出的特征信息進行全面識別，實時準確地做出處理的技術。而在貨幣識別中如何提取高質量的貨幣特征向量是目前待解決的問題，特別是在具有噪聲及灰度不均勻的貨幣圖像中提取出原始的特征信息，是貨幣識別的關鍵性步驟。本課題在對國內外已有的貨幣識別系統(tǒng)技術分析的基礎上，以人民幣顯性圖像為研究對象，對人民幣顯性圖像識別方法進行研究。主要研究

2、內容包括人民幣圖像顯性特征的提取，人民幣圖像中噪聲信息的抑制和顯性特征的加強，識別系統(tǒng)中的數(shù)學模型的選取和建立以及優(yōu)化既得的人民幣顯性特征等方面。文中提出了利用圖像灰度線性變換來抑制背景圖案噪聲的影響，突出圖像邊緣信息；然后采用簡單統(tǒng)計法進行邊緣檢測，得到邊緣特征信息圖；最后通過對邊緣特征信息圖在寬度方向上進行均勻劃分成不同的區(qū)域，統(tǒng)計不同區(qū)域的邊緣特征點的數(shù)目作為神經網絡的初始輸入向量，對初始輸入向量用隨機掩碼處理和遺傳算法進行優(yōu)化得