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1、印鑒作為標(biāo)識(shí)身份的重要依據(jù)得到了廣泛應(yīng)用,特別是用于金融票據(jù)上,作為其法律有效性的最重要特征。目前印鑒的真?zhèn)伪鎰e主要是通過人工“折角核印”,識(shí)別精度不能保證,偽造印鑒進(jìn)行詐騙的犯罪活動(dòng)時(shí)有發(fā)生,因此,印鑒真?zhèn)巫詣?dòng)識(shí)別系統(tǒng)的研究具有重要意義。本文研究基于嵌入式系統(tǒng)技術(shù)的印鑒真?zhèn)螜z驗(yàn)系統(tǒng),從系統(tǒng)的角度研究了金融票據(jù)圓形印鑒真?zhèn)巫R(shí)別方法,提出了從圖像校正、預(yù)處理、特征提取到最終識(shí)別等一套完整的印鑒真?zhèn)巫R(shí)別算法,并設(shè)計(jì)、制作了基于高速DSP的嵌
2、入式圖像采集、處理系統(tǒng),進(jìn)行了圓形印鑒圖像識(shí)別算法的實(shí)驗(yàn)和測(cè)試。主要內(nèi)容包括: 1、圖像畸變校正研究。分析了圖像采集過程中畸變的成因,建立了畸變和復(fù)原模型,根據(jù)該模型對(duì)畸變圖像進(jìn)行復(fù)原校正研究。對(duì)由于LED光源照度分布不均勻造成的圖像非均勻性畸變,結(jié)合CMOS圖像傳感器的輸出特性,提出了分段兩點(diǎn)法對(duì)圖像進(jìn)行校正。對(duì)于圖像的幾何失真畸變,利用多項(xiàng)式擬合的網(wǎng)格模板圖像,得到系統(tǒng)的幾何畸變參數(shù),然后利用該參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正和灰度插
3、值,得到復(fù)原的圖像。 2、圓形印鑒ROI(感興趣區(qū)域)提取算法研究和實(shí)現(xiàn)。以紅色圓形印鑒為例,利用票據(jù)圖像的彩色信息進(jìn)行處理,把圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像后,突出了原來的紅色分量。再利用平滑卷積確定五角星上的一個(gè)像素A。以A為中心,半徑為R(R大于印鑒半徑)選擇多個(gè)像素點(diǎn)。然后分別從各個(gè)象素點(diǎn)向A進(jìn)行搜索,得到印鑒邊框上多個(gè)像素點(diǎn)Bi,對(duì)其分析后保留標(biāo)準(zhǔn)差較小的m個(gè)點(diǎn),忽略其他點(diǎn)。利用三點(diǎn)定圓法計(jì)算出印鑒的圓心和半徑,提取到印鑒的ROI
4、。 3、計(jì)算印鑒偏轉(zhuǎn)角度的研究與計(jì)算。把圓形印鑒ROI從圓心向其外邊框進(jìn)行投影,得到一維特征數(shù)據(jù),在不同角度下分別計(jì)算SS(Sample Seal)和MS(Model Seal)投影之間的相關(guān)性,相似度最大時(shí)的相對(duì)角度就是所求偏轉(zhuǎn)角度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,其定位精度≤0.5° 4、圓形印鑒的真?zhèn)巫R(shí)別算法研究。在對(duì)SS和MS進(jìn)行位置和角度精確配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,檢測(cè)圓形印鑒的區(qū)域邊緣。確定SS和MS之間的邊緣對(duì)應(yīng)關(guān)系后,采用改進(jìn)Hau
5、sdorff距離計(jì)算其相似性,將其作為印鑒的真?zhèn)巫R(shí)別特征。為減小印鑒的質(zhì)量對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,把邊緣對(duì)應(yīng)關(guān)系作為印鑒質(zhì)量測(cè)度,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行綜合分析、判別。實(shí)驗(yàn)表明,其識(shí)別率大于95%。 5、算法在基于DSP的嵌入式系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)與測(cè)試。采用高速的DSP作為主處理器,設(shè)計(jì)、制作了嵌入式圓形印鑒圖像采集、處理系統(tǒng),編寫了實(shí)驗(yàn)和測(cè)試軟件,對(duì)識(shí)別算法在DSP中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以在基于DSP的嵌入式系統(tǒng)中有效的進(jìn)行圓形印
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