盲人拍照識別人民幣的算法研究.pdf

1、人民幣是我國的法定貨幣，在日常消費活動中扮演著相當重要的角色。盡管人民幣特征豐富，主要特征也很容易為我們正常人所捕捉，但是對于失去視覺能力的盲人，他們所能感受到的只有觸感。人民幣在設(shè)計時，人性化地增加了盲人標記，可是這些標記只有在嶄新的鈔票才能被準確的感知，市場上流通的大多都是被反復(fù)磨損的舊幣，這就給借助盲文標記判斷面值帶來了極大的障礙。當然，人民幣的六種面值也都有各自的尺寸規(guī)格，但是不可避免的，尺寸由于工藝水平的限制，會出現(xiàn)偏差，只憑

2、借尺寸去判斷，很難保證準確度。
　　本文就存在于盲人身上的這個棘手的問題，提出了一款盲人識幣的智能機應(yīng)用設(shè)計方案，并且實現(xiàn)了這款應(yīng)用的一整套算法。此算法功能大致分為兩個部分：面值識別和人民幣序列號識別。面值識別，是算法的主要部分。紙幣序列號，由紙幣的冠號和數(shù)字編號組成。本文之所以研究紙幣序列號的識別，是因為紙幣序列號猶如居民身份證，具有唯一性。紙幣序列號的自動識別對實現(xiàn)紙幣的有效管理以及縮小紙幣真?zhèn)舞b別范圍具有非常重要的實際價值。

3、
　　本文的圖像處理算法主要包括下面內(nèi)容：
　　鈔票圖像濾波去噪---辨識人民幣需要定位人民幣在圖像中的邊界位置。由于紙幣的紋理信息太過豐富，所以需要對圖像進行模糊化以去除影響邊界判斷的噪聲（即那些紋理和雜線）。同時，模糊化處理也是為了后續(xù)獲取紙幣上面的國徽符號以判斷鈔票的面向和面值。
　　鈔票邊緣檢測---本文研究了現(xiàn)在常用的邊緣檢測算法，最終選用了Canny算法，由于圖像已經(jīng)模糊濾波處理，再使用 Canny算法，此

4、時圖像中除了較為清晰的紙幣邊界，還存在影響邊界判斷的少許雜線。
　　鈔票邊界定位---由于此設(shè)計中場景的特殊性(紙幣在松弛狀態(tài)成圖)，紙幣的邊界只是呈現(xiàn)出類直線的特征。紙幣邊界扭曲較為嚴重，所以就需要探索一種抗扭曲的直線檢測算法。本文提出了一種基于K均值聚類的直線檢測算法，方法高效且準確，基本滿足設(shè)計的要求。
　　面向判別---傳統(tǒng)的識別方法是借助于鈔票的紋理信息。但是在紙幣并未處于“舒展”狀態(tài)的情況下，此方法根本無法適用。

5、本文捕捉紙幣正面的國徽符號，提取了國徽的外輪廓，通過形狀匹配來識別鈔票的朝向。經(jīng)驗證，此方法效果較為可靠。
　　面值識別---基于六種面值人民幣的顏色差異，本文將六種顏色利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了分類。經(jīng)測試，識別率較高。
　　序列號定位和分割和識別---由于國徽已經(jīng)被確定，序列號就處于與國徽相對的位置。所以定位比較容易。具體鎖定字符位置，本文對字符所在區(qū)域進行了寬線檢測二值化，有效地排除了非字符區(qū)域的影響，之后通過字符的橫向和縱向