基于圖像處理及多傳感器數據融合的紙幣識別.pdf

1、目前,很多行業(yè)都出現了基于人民幣紙幣識別技術的智能化無人收費系統。其核心模塊——紙幣識別系統的兩大主功能是完成人民幣不同面額的清分工作及紙幣真?zhèn)蔚蔫b別。尋求簡單、快速、識別率高的紙幣面額識別方法及可靠的紙幣真?zhèn)舞b別方法是普及智能化無人收費系統的關鍵。
　　首先,文章針對目前中國市場主要流通的第五版人民幣,提出了一種基于圖像處理的實時人民幣識別方法。該方法將人民幣面積作為識別特征,與傳統的人民幣面額識別法進行了對比研究,發(fā)現在紙幣定

2、位中Freeman鏈碼法具有較好效果,將其進行改進后應用到紙幣的邊界提取上。
　　然后,為進一步增加驗鈔機鑒偽的可靠性和自適應能力,協同運用異類傳感器的數據進行多源綜合,設計了一套基于熒光及磁性傳感器的數據融合紙幣鑒偽系統。該系統以磁性傳感器、硅光電池、濾光片等模塊為硬件基礎,在對采集的信號通過時域及頻域分析,提取合理特征后,首先對真幣通過搭建各個面值的改進徑向基神經網絡,融合同源特征級數據,同時使用被動防偽方法對紙幣進行各個面值

3、的分類且以此剔除假幣;其次,將各傳感器神經網絡分類概率作為后續(xù)辨識框架的基本概率分配;最后,運用D-S證據理論進行二次決策級數據融合,給出最終的識別結果。
　　最后,通過實驗測試,改進的Freeman鏈碼識別法應用于人民幣識別中,面額識別率達到了95.625%以上,且是一種有效的圖像邊界提取方法。同時,通過實驗表明,多傳感器數據融合紙幣鑒偽系統中提出的數據融合算法和判定原則是有效的,適合于紙幣的鑒偽,同時以此構造的防偽驗鈔系統具有