本文關(guān)鍵詞：紙幣圖像識別與涂鴉檢測技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟全球化和貿(mào)易一體化的發(fā)展,各國紙幣圖像的識別成了紙幣清分領(lǐng)域的熱點。使用更為高效的算法進行紙幣清分,實現(xiàn)多幣種自動識別是未來的發(fā)展趨勢。論文主要研究多國紙幣圖像識別與處理技術(shù),并圍繞該技術(shù)的實際應用展開論述。論文討論了多國紙幣圖像的面值、面向和版別識別技術(shù),提出了全局信息與局部信息相結(jié)合的特征提取方法,即在圖像分塊的基礎(chǔ)上,提取代表不同尺度上的圖像變化特征,并采用貝葉斯分類器進行分類識別,給出了實用的簡化算法。該方法對紙幣印刷中的位置偏移不敏感,無論是在特定國家的紙幣識別還是多國紙幣的自動識別中均取得了很好的效果。針對部分外幣圖像獲取成本高,訓練樣本不足的現(xiàn)狀,論文研究了紙幣退化模擬技術(shù)。分析了紙幣的退化過程,提出了基于隨機生長模型的紙幣退化模擬方法,利用新幣圖像產(chǎn)生大量模擬舊幣圖像,擴充了訓練集。該方法能較好地模擬紙幣退化,增加訓練集樣本數(shù)量,有效提升了識別率。論文還研究了紙幣涂鴉檢測技術(shù),提出了用二階高斯濾波器對紙幣圖像濾波的方法,提取涂鴉特征并對其進行一定程度的增強。為了便于實際應用,設計了Haar-like中心線模版對二階高斯濾波器進行簡化近似,針對不同方向、粗細的涂鴉,利用二尺度四方向的Haar濾波模版來提取涂鴉特征。
【關(guān)鍵詞】：紙幣識別 紙幣分類 紙幣退化 Haar濾波 涂鴉檢測
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 研究背景和意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 紙幣圖像特征提取與分類識別11-12
• 1.2.2 紙幣污損檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容13-14
• 2 基于灰度組合特征的多國紙幣識別14-41
• 2.1 現(xiàn)有系統(tǒng)的算法分析14-15
• 2.2 基于特征的紙幣圖像識別15-20
• 2.2.1 網(wǎng)格特征15-16
• 2.2.2 局部二值模式(LBP)特征16-19
• 2.2.3 Gabor特征19-20
• 2.3 灰度組合特征20-28
• 2.3.1 特征提取21-24
• 2.3.2 基于χ2統(tǒng)計量的多元正態(tài)性檢驗24-27
• 2.3.3 可分性評價27-28
• 2.4 分類器的設計28-40
• 2.4.1 貝葉斯分類器29-31
• 2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡31-34
• 2.4.3 K最近鄰分類器34-35
• 2.4.4 實驗結(jié)果與分析35-40
• 2.5 本章小結(jié)40-41
• 3 基于隨機生長模型的紙幣退化模擬41-52
• 3.1 紙幣退化情況分析41-42
• 3.2 基于紙幣退化模型的紙幣圖像分析42-45
• 3.3 紙幣退化模擬45-50
• 3.3.1 隨機生長模型45-49
• 3.3.2 紙幣退化模擬測試49-50
• 3.4 本章小結(jié)50-52
• 4 紙幣涂鴉檢測52-75
• 4.1 基于圖像匹配的紙幣涂鴉檢測52-56
• 4.1.1 基于塊匹配的圖像配準52-54
• 4.1.2 基于搜索最小灰度差值的涂鴉檢測54-56
• 4.2 基于邊緣特征的紙幣涂鴉檢測56-60
• 4.2.1 邊緣特征的提取57-59
• 4.2.2 利用邊緣特征的涂鴉檢測59-60
• 4.3 基于均勻性特征的涂鴉檢測60-63
• 4.3.1 均勻性特征的提取60-62
• 4.3.2 利用均勻性特征的涂鴉檢測62-63
• 4.4 基于Haar濾波的涂鴉檢測63-73
• 4.4.1 涂鴉特征的二維濾波器模型設計64-67
• 4.4.2 二維高斯濾波器的Haar-Like近似67-70
• 4.4.3 利用Haar濾波實現(xiàn)涂鴉檢測70-73
• 4.5 本章小結(jié)73-75
• 5 總結(jié)與展望75-78
• 5.1 全文總結(jié)75-76
• 5.2 展望76-78
• 參考文獻78-80

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張平,徐問之;基于神經(jīng)網(wǎng)絡多國貨幣種類的識別與研究[J];重慶大學學報(自然科學版);1999年03期

  本文關(guān)鍵詞：紙幣圖像識別與涂鴉檢測技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：395638