隨著現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,人民幣紙幣的數(shù)量急劇增加,而人民幣紙幣在使用過程中不可避免的會(huì)沾染到污漬,進(jìn)而影響人民幣紙幣的正常使用。因此銀行相關(guān)方面需要一個(gè)自動(dòng)化的人民幣紙幣清分程序,用于完成人民幣紙幣不同面額的分類,以及人民幣紙幣是否存在污漬的辨識(shí)。本課題以此為背景,進(jìn)行了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人民幣紙幣圖片分類程序研究,以及基于計(jì)算機(jī)視覺的人民幣紙幣圖片污漬辨識(shí)程序的研究和實(shí)現(xiàn)。由于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所需要的輸入圖片大小不同,所以首先利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對(duì)輸入的人民幣紙幣原始圖片進(jìn)行裁剪和雙線性插值壓縮,為后續(xù)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供尺寸大小合適的人民幣紙幣輸入圖片。由于輸入的人民幣紙幣原始圖片紋理比較復(fù)雜,使用特征點(diǎn)和輪廓檢測(cè)的方法不僅算法自身會(huì)難度過高,而且非常容易受到光照、圖片漂移等因素影響,所以本課題中采用搭建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方式來完成輸入人民幣紙幣圖片的分類任務(wù)。本課題中自行搭建并訓(xùn)練了一個(gè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),除此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)外,對(duì)LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做了基于本課題實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的適應(yīng)性調(diào)整并訓(xùn)練。為提高分類準(zhǔn)確度,設(shè)計(jì)了一個(gè)綜合分類程序,利... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)算法流程圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文素坐標(biāo)，進(jìn)而明確地獲取每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)上的像素值坐標(biāo)系的具體定義可以更好地完成圖片裁剪和基于雙覺圖片坐標(biāo)系不同于常規(guī)的平面直角坐標(biāo)系。計(jì)算機(jī)視片的左上角，不同環(huán)境中原點(diǎn)的坐標(biāo)也有所不同，M1,1），而在 OpenCV 環(huán)境中原點(diǎn)的坐標(biāo)為（0,0），常于圖片的左下角，原點(diǎn)的坐標(biāo)為（0,0）。計(jì)算機(jī)視覺的左邊界，方向自上而下，Y 軸位于圖片的上邊界，方坐標(biāo)系的 X 軸位于圖片的下邊界，方向自左而右，Y自下向上。計(jì)算機(jī)視覺圖片坐標(biāo)系 X 軸以及 Y 軸的單平面直角坐標(biāo)系 X 軸以及 Y 軸的單位長(zhǎng)度則取決于具體片坐標(biāo)系在 Matlab 環(huán)境中和 OpenCV 環(huán)境中具體示意

圖片壓縮B輸入圖片

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 張亞倩.  信息通信. 2018(11)
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碩士論文
[1]紅頭文件檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王昌杰.浙江理工大學(xué) 2018
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本文編號(hào)：3388074