红外光谱图像下的港币机读识别关键技术研究

发布时间：2021-11-05 11:28

　　随着国际贸易以及香港经济的快速发展,港币的安全流通和机读识别变得尤为重要。由于港币发行银行不唯一、发行周期短且面额较多,导致港币版本种类较多。且不同版本的识别特征、冠字号等差异性很大,会给港币的机读识别带来许多困难。并且港币使用过程中存在污迹、磨损、老化等因素影响图像质量,使现有机读识别算法面临很大挑战,误识率较高。针对上述问题,本文采用多光谱中的红外光谱,对港币进行清晰的红外成像,对港币的面额、朝向、版本及冠字号进行机读识别,促进港币流通的安全性。本文针对红外光谱图像下的港币机读识别关键技术进行研究,首先对CIS采集出的原始红外图像进行校正,其中对滤波后的港币图像使用了基于LSD（line segment detector）的边缘与顶点提取算法以及仿射变换。其次对港币的多种面额进行识别,并通过基于局部灰度共生矩阵的对比度特征对港币朝向进行区分。最后,针对港币版本和冠字号识别,本文设计了一种基于特征角度学习的卷积神经网络模型,通过运用特征向量的角度信息,使神经网络输出的特征具备可区分性,提升网络的特征描述和泛化能力。将该模型运用在港币版本识别中,能很好地区分不同的港币版本,有效减少污迹... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文识别工作流程图

如日元、美元、欧元、港币、英镑 、加币、巴西币、澳元等光谱图像是通过传动设备以及检测机中的图像传感器进行采性、荧光、红外检测，包含清分、走钞、导钞、分钞等系统心模块和五项关键技术。三大核心模块是：基于多处理器的性能纸币清分机图像鉴别系统以及高速图像采集、存储模块时采集纸币的红外光谱图像进行图像信号处理技术、多种光磁性信号/磁图像处理技术、微压力信号的分析处理技术、声。其中，传感器是 CIS（可接触式图像传感器）[18]。CIS 能信息，并能够使光源快速变换进而获得相对应的图像信息，统，失真少、结构简单、成本低，且 CIS 由于体积小、结构了较好地发展和应用。图像的采集是图像识别的基础，只有的图像才可以对后面的精准识别进行有力的保障。图 2-1 为常，图 2-2 为港币红外光谱图示例。

图 2-2 港币红外图像示例港币红外光谱图像的边缘及顶点提取过上一步扫描完成后，我们获得了港币的红外光谱图像。在实际识读过程中的红外图像是倾斜的，如图 2-3 所示，所以我们要对其进行校正。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[5]关于多国纸币版面和号码识别的研究与应用[D]. 陈杰.南京理工大学 2014
[6]基于距离学习的集成KNN分类器的研究[D]. 于飞.大连理工大学 2009
[7]灰度图像的边缘检测研究[D]. 陈宇云.电子科技大学 2009
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本文编号：3477712