[發(fā)明專利]一種薄片類介質(zhì)分類方法及其裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210152845.3
• 申請日: 2012-05-16
• 公開（公告）號: CN102722708A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅攀峰;梁添才;王衛(wèi)鋒;余元超;陳光
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州廣電運(yùn)通金融電子股份有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 曹志霞

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種圖像信息的處理技術(shù)，尤其一種依據(jù)圖像信息對薄片類介質(zhì)進(jìn)行快速分類的方法及其裝置。

背景技術(shù)

在金融領(lǐng)域，為了自動化處理眾多的票據(jù)，比如將流通過程中大量混疊鈔票，銀行需要對這些大量混疊的鈔票進(jìn)行分類整理，即鈔票的清分操作。為了實(shí)現(xiàn)對不同幣種、不同面值的鈔票進(jìn)行自動分類處理，目前的解決方案獲得需要處理的每一張鈔票的圖像信息，然后根據(jù)圖像信息進(jìn)行分析對比而實(shí)現(xiàn)分類。

現(xiàn)有分類技術(shù)主要有如下兩大類：

一種是根據(jù)要處理鈔票的標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)，對提取待薄片類介質(zhì)（下稱，待識別對象）的特征逐次與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，若其相似性滿足預(yù)先設(shè)置的閾值要求，則認(rèn)為識別對象與該標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)屬于同一個類別。此方法要求識別對象特征的物理位置變化較小，且需要較大的存儲空間來儲存標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)，而且需要逐次匹配，因此識別速度較慢，難以滿足快速處理的要求。

另一種是依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)鈔票獲得標(biāo)準(zhǔn)特征向量，提取待識別對象的特征組成特征向量，依據(jù)相同的分類器進(jìn)行分類識別，由于目前的鈔票不同幣種和不同面值的鈔票具有不同的尺寸，目前一般通過類似或者等價于相似變換的方法將獲得的不同大小的鈔票圖像映射成相同的大小，得到歸一化后的圖像。

首先預(yù)設(shè)一個標(biāo)準(zhǔn)長度L與標(biāo)準(zhǔn)寬度W，傳感器采集到鈔票圖像，將采集鈔票圖像的實(shí)際長度l和實(shí)際寬度w，通過類似或者等價于相似變化的方法，歸一化為標(biāo)準(zhǔn)長度L與標(biāo)準(zhǔn)寬度W。

若在鈔票圖像的實(shí)際長度l行中按的比例抽取L行，使其圖像行數(shù)達(dá)到L，重新組成新的鈔票圖像。

若在鈔票圖像的實(shí)際長度l行中按的比例進(jìn)行插值（插入L-l行），使其圖像行數(shù)達(dá)到L，重新組成新的鈔票圖像。

若不對鈔票圖像長度進(jìn)行處理。

若在鈔票圖像的實(shí)際長度w行中按的比例抽取W行，使其圖像寬度達(dá)到W，重新組成新的鈔票圖像。

若在鈔票圖像的實(shí)際寬度w行中按的比例進(jìn)行插值（插入W-w行），使其圖像寬度達(dá)到W，重新組成新的鈔票圖像。

若不對鈔票圖像寬度進(jìn)行處理。

因?yàn)樯鲜龇椒ū举|(zhì)上是一種相似性變換，而同一種鈔票的不同面值大多具有比較多的共同圖案，只是顏色和大小稍有不同，所以對于使用灰度圖像進(jìn)行鈔票識別，這種變換方法無疑縮小了同一幣種同一面向不同面值之間特征向量的可區(qū)分度。

上述方法要求所提取的特征具有較好的區(qū)分度，但是保證所提取特征的區(qū)分度都具有穩(wěn)定的也較好的區(qū)分度是不現(xiàn)實(shí)的。而且上述無論哪一種技術(shù)方案對標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)都具有較強(qiáng)的依賴性，當(dāng)圖像的大小發(fā)生一定的變化，所選取特征的位置也會發(fā)生變化，從而都會影響到識別效果。

更重要的是，同一幣種不同面值的同一面向的圖案大致相似，只是細(xì)節(jié)不同，因此上述的處理技術(shù)方案使分類器（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)）依據(jù)統(tǒng)一大小的鈔票圖像上提取特征進(jìn)行分類變得更加可靠。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的之一在于提供一種能有效提高不同類別間特征向量的區(qū)分度，增強(qiáng)分類器的泛化能力的薄片類介質(zhì)分類方法。

該種薄片類介質(zhì)分類方法包括如下現(xiàn)實(shí)步驟：

步驟1，獲得待識別薄片類介質(zhì)的圖像信息；

步驟2，將獲得的圖像信息依據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)圖像尺寸進(jìn)行歸一化處理得到待識別圖像信息；

步驟3，對待識別圖像信息進(jìn)行特征提取形成特征向量；

步驟4，將該特征向量送入經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)薄片類介質(zhì)訓(xùn)練好的分類器，得出分類結(jié)果；

步驟5，結(jié)束；

其特殊之處在于，步驟2中該歸一化處理包括如下步驟：

步驟21，判斷獲得圖像信息的尺寸是否小于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)圖像尺寸，若是，直接返回未知種類薄片類介質(zhì)而執(zhí)行步驟5，否則執(zhí)行下一步；

步驟22，計(jì)算獲得圖像信息的幾何中心；

步驟23，以該幾何中心為中心截取預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)圖像尺寸大小圖像信息形成待識別圖像信息。

優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)圖像尺寸等于標(biāo)準(zhǔn)薄片類介質(zhì)的最小尺寸。

優(yōu)選的，所述步驟3，對待識別圖像信息進(jìn)行特征提取形成特征向量，具體包括如下步驟：

步驟31，對待識別圖像信息進(jìn)行特征區(qū)域劃定；

步驟32，對特征區(qū)域進(jìn)行特征提取形成特征向量。

優(yōu)選的，所述特征提取采用圖像信息的灰度平均、灰度方差、獨(dú)立分量分析、主成份分析、小波分析、分形分析或遺傳算法分析中的一種提取方法。

本發(fā)明還提供一種實(shí)現(xiàn)薄片類介質(zhì)快速分類的裝置，其包括：

一圖像采集部，用以獲得待識別薄片類介質(zhì)的圖像信息；