基于法定貨幣在不同光照下局部特征不同,該文研究一種基于AlexNet的兩光照下多類別法定貨幣識別技術(shù)。首先,分析自然光照、紫外光照下法定貨幣圖像特征,指出不同光照下法定貨幣呈現(xiàn)不同的面額、圖案等特征;其次,分析AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡模型與研究面向法定貨幣識別的AlexNet遷移學習方法;最后,在30類別的兩光照下不同幣種的圖像樣本庫上進行圖像識別實驗,貨幣圖像識別準確率達到100%,準確實現(xiàn)區(qū)分貨幣幣種、光照條件、面額與正反面貨幣圖像功能。與經(jīng)典貨幣圖像識別方法相比,該法能減少人工提取圖像特征的工作量,具有通用性好、準確度高的特點。 

【文章來源】：中國測試. 2019,45(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 不同光照下法定貨幣圖像特征分析
2 基于AlexNet兩光照下多類別法定貨幣識別技術(shù)
    2.1 AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡模型分析
    2.2 面向法定貨幣識別的AlexNet遷移學習
3 試驗研究
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2982659