[發(fā)明專利]基于稀疏表示的硬幣圖像識(shí)別方法無效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201010180671.2 | 申請(qǐng)日: | 2010-05-21 |
| 公開(公告)號(hào): | CN101872502A | 公開(公告)日: | 2010-10-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 陳華華 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 杭州電子科技大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G07D7/20 | 分類號(hào): | G07D7/20 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人: | 杜軍 |
| 地址: | 310018 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 稀疏 表示 硬幣 圖像 識(shí)別 方法 | ||
1.基于稀疏表示的硬幣圖像識(shí)別方法,該方法識(shí)別的對(duì)象為第四套和第五套硬幣,幣值分別為一角、五角和一元,分為十類,如下表:
其特征在于該方法的具體步驟是:
步驟(1)硬幣圖像預(yù)處理
獲取硬幣正反面的灰度圖像,利用邊緣檢測技術(shù)和Hough變換圓檢測方法確定硬幣區(qū)域,對(duì)硬幣區(qū)域大小標(biāo)準(zhǔn)化,得到背景灰度值為0、硬幣區(qū)域灰度值非0的硬幣圖像,圖像大小為N×N,N=2R,R為硬幣區(qū)域半徑;
步驟(2)將測試硬幣圖像表達(dá)為訓(xùn)練樣本集合的稀疏表示
預(yù)處理后的硬幣灰度圖像表示為歸一化向量v∈Rm(m=N×N);設(shè)硬幣圖像共n個(gè)訓(xùn)練樣本,組成訓(xùn)練樣本集矩陣A=[v1,...,vn]=[A1,...,A10]∈Rm×n,表示第i類硬幣圖像的ni個(gè)訓(xùn)練樣本構(gòu)成的子矩陣;設(shè)測試圖像y∈Rm是第i類硬幣圖像,其稀疏表示為:y=Ax??(1)
其中是一個(gè)稀疏矢量,其中是第i類硬幣圖像所對(duì)應(yīng)的系數(shù)矢量;
對(duì)第i類硬幣圖像的ni個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行篩選,設(shè)其所構(gòu)成的矩陣首先對(duì)第i類硬幣圖像中每個(gè)樣本以角度Δφ為步長進(jìn)行旋轉(zhuǎn),每個(gè)樣本就擴(kuò)展成p個(gè)角度樣本,其中p=int(360/Δφ+0.5),則第i類訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)由ni個(gè)擴(kuò)展到ni×p個(gè),相應(yīng)地由于一旦獲得測試圖像y,其姿態(tài)就確定下來,y所處的姿態(tài)只與p個(gè)中的某幾個(gè)角度樣本相接近;然后采用ni×p個(gè)訓(xùn)練樣本的線性組合來表示y,則只有某些角度樣本對(duì)測試圖像y的線性表示作出了貢獻(xiàn),將其表示為:y=Aiωi??(2)
ωi(i=1~10)表示稀疏的系數(shù)矢量;使m<ni×p,采用凸優(yōu)化方法求解欠定方程:
其中‖·‖1是l1-范數(shù);
選取中不為0的系數(shù)所對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本構(gòu)成子矩陣其中是中不為0的系數(shù)個(gè)數(shù),則得到重新構(gòu)成的訓(xùn)練樣本矩陣代入式(1),獲得的重新構(gòu)成的訓(xùn)練樣本矩陣A維數(shù)得到減少;
使采用凸優(yōu)化方法求解欠定方程:
求得最佳
步驟(3)初步確定硬幣圖像面值
定義函數(shù)δi:Rn′→Rn′,它只保留中第i類硬幣圖像所對(duì)應(yīng)的系數(shù),其余系數(shù)置為0,即:
由式(5)重建測試樣本重建誤差具有最小誤差所對(duì)應(yīng)的類別i就是y的類別,其中‖·‖2是l2-范數(shù);
如果y的類別屬于第1類到第8類中的任意一類,則初步確定硬幣面值;如果屬于第9類硬幣圖像,則進(jìn)一步確定其正面圖像的類別是否屬于第2類或第3類,屬于第2類或第3類則初步確定硬幣面值,反之,則提示“異常硬幣”;如果屬于第10類硬幣圖像,則進(jìn)一步確定其反面圖像的類別是否屬于第6類或第8類,屬于第6類或第8類則初步確定硬幣面值,反之,則提示“異常硬幣”;
步驟(4)鑒別假硬幣,確定硬幣面值,具體方法如下:
式(6)中thri∈[0,1],τ為設(shè)定的閾值;如thri≥τ,該測試樣本為真實(shí)硬幣,則步驟(3)確定的面值即為硬幣面值;如thri<τ,該測試樣本為假硬幣。
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