金融票據(jù)圓形印鑒真?zhèn)巫R別方法研究.pdf

1、印鑒作為標(biāo)識身份的重要依據(jù)得到了廣泛應(yīng)用，特別是用于金融票據(jù)上，作為其法律有效性的最重要特征。目前印鑒的真?zhèn)伪鎰e主要是通過人工“折角核印”，識別精度不能保證，偽造印鑒進(jìn)行詐騙的犯罪活動時有發(fā)生，因此，印鑒真?zhèn)巫詣幼R別系統(tǒng)的研究具有重要意義。本文研究基于嵌入式系統(tǒng)技術(shù)的印鑒真?zhèn)螜z驗系統(tǒng)，從系統(tǒng)的角度研究了金融票據(jù)圓形印鑒真?zhèn)巫R別方法，提出了從圖像校正、預(yù)處理、特征提取到最終識別等一套完整的印鑒真?zhèn)巫R別算法，并設(shè)計、制作了基于高速DSP的嵌

2、入式圖像采集、處理系統(tǒng)，進(jìn)行了圓形印鑒圖像識別算法的實驗和測試。主要內(nèi)容包括： 1、圖像畸變校正研究。分析了圖像采集過程中畸變的成因，建立了畸變和復(fù)原模型，根據(jù)該模型對畸變圖像進(jìn)行復(fù)原校正研究。對由于LED光源照度分布不均勻造成的圖像非均勻性畸變，結(jié)合CMOS圖像傳感器的輸出特性，提出了分段兩點(diǎn)法對圖像進(jìn)行校正。對于圖像的幾何失真畸變，利用多項式擬合的網(wǎng)格模板圖像，得到系統(tǒng)的幾何畸變參數(shù)，然后利用該參數(shù)對圖像進(jìn)行幾何校正和灰度插

3、值，得到復(fù)原的圖像。 2、圓形印鑒ROI(感興趣區(qū)域)提取算法研究和實現(xiàn)。以紅色圓形印鑒為例，利用票據(jù)圖像的彩色信息進(jìn)行處理，把圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像后，突出了原來的紅色分量。再利用平滑卷積確定五角星上的一個像素A。以A為中心，半徑為R(R大于印鑒半徑)選擇多個像素點(diǎn)。然后分別從各個象素點(diǎn)向A進(jìn)行搜索，得到印鑒邊框上多個像素點(diǎn)Bi，對其分析后保留標(biāo)準(zhǔn)差較小的m個點(diǎn)，忽略其他點(diǎn)。利用三點(diǎn)定圓法計算出印鑒的圓心和半徑，提取到印鑒的ROI

4、。 3、計算印鑒偏轉(zhuǎn)角度的研究與計算。把圓形印鑒ROI從圓心向其外邊框進(jìn)行投影，得到一維特征數(shù)據(jù)，在不同角度下分別計算SS(Sample Seal)和MS(Model Seal)投影之間的相關(guān)性，相似度最大時的相對角度就是所求偏轉(zhuǎn)角度。實驗結(jié)果表明，其定位精度≤0.5° 4、圓形印鑒的真?zhèn)巫R別算法研究。在對SS和MS進(jìn)行位置和角度精確配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，檢測圓形印鑒的區(qū)域邊緣。確定SS和MS之間的邊緣對應(yīng)關(guān)系后，采用改進(jìn)Hau

5、sdorff距離計算其相似性，將其作為印鑒的真?zhèn)巫R別特征。為減小印鑒的質(zhì)量對識別結(jié)果的影響，把邊緣對應(yīng)關(guān)系作為印鑒質(zhì)量測度，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行綜合分析、判別。實驗表明，其識別率大于95％。 5、算法在基于DSP的嵌入式系統(tǒng)中的實驗與測試。采用高速的DSP作為主處理器，設(shè)計、制作了嵌入式圓形印鑒圖像采集、處理系統(tǒng)，編寫了實驗和測試軟件，對識別算法在DSP中進(jìn)行實驗和測試。實驗結(jié)果表明，該算法可以在基于DSP的嵌入式系統(tǒng)中有效的進(jìn)行圓形印