人民幣紙幣智能識別系統(tǒng)研究與設(shè)計.pdf

1、目前市面上每天流通的紙幣數(shù)量非常龐大，金融行業(yè)內(nèi)部紙幣的整理清分工作繁重，怎樣快速精確的對紙幣進行清分在金融行業(yè)中目前存在困難和問題，紙幣清分算法能使繁瑣的紙幣清分工作變得簡易、快捷和可靠，從而有效的提高金融行業(yè)的工作效率，從這一點出發(fā)，研究和設(shè)計人民幣紙幣智能識別系統(tǒng)具有重要的意義和價值。
　　本文對人民幣紙幣智能識別中的紙幣邊緣點的序列異常點檢測與剔除問題及其目前的研究現(xiàn)狀進行了綜述，分析并指出了有關(guān)其研究的局限性。針對國內(nèi)通

2、用的人民幣，采用數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)，設(shè)計與實現(xiàn)了一套紙幣清分識別算法，包括面額清分、朝向面向清分、版別清分、新舊清分和殘缺清分等。具體研究的內(nèi)容如下:
　　(1)本文設(shè)計的清分算法在不影響紙幣清分準確率的同時復(fù)雜度都較低，大大減少了程序耗時，能很好的滿足紙幣清分系統(tǒng)的實時性要求。在進行紙幣清分識別之前，需對紙幣圖像進行預(yù)處理操作，主要包括紙幣邊緣檢測、紙幣特征區(qū)域提取、紙幣圖像增強和紙幣圖像二值化，其中本文巧妙的了運用了紙

3、幣特征區(qū)域提取算法，在特征提取的同時就已將目標區(qū)域旋轉(zhuǎn)。
　　(2)紙幣邊緣點的序列中的異常點的檢測與剔除方法的優(yōu)化設(shè)計，以及線性擬合方法在異常點存在的情況下的直線擬合的準確性研究和最小二乘法在紙幣邊緣線擬合的有針對性的改進研究。圖像處理最重要的就是二值化之后圖像的效果，本文結(jié)合了兩大主流二值化算法Otsu和Bernsen，設(shè)計了一種效果較好的二值化算法，可以降低算法復(fù)雜度、減少程序運行時間，有利于后續(xù)紙幣圖像清分識別。