[發(fā)明專利]一種人民幣序列號(hào)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210237888.1
• 申請(qǐng)日: 2012-07-10
• 公開（公告）號(hào): CN102800148A
• 公開（公告）日: 2012-11-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭慧誠;李茵茵;賴劍煌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類號(hào): G07D7/20
• 分類號(hào): G07D7/20
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 陳燕嫻

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉人民幣識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人民幣紙幣序列號(hào)識(shí)別方法。

背景技術(shù)

人民幣紙幣序列號(hào)的自動(dòng)識(shí)別對(duì)于國家貨幣管理、銀行金融安全和人民幣紙幣收藏都有著重要意義。首先，要正確規(guī)劃統(tǒng)籌貨幣政策，就要掌握好紙幣信息，如已投放和已回收的人民幣數(shù)量、紙幣序列號(hào)的使用情況等。其次，紙幣序列號(hào)識(shí)別可以用來對(duì)特定序列號(hào)紙幣進(jìn)行甄別，為金融機(jī)構(gòu)對(duì)特定貨幣（劫鈔、偽幣等）進(jìn)行特殊處理提供條件。再次，近年來興起的人民幣收藏?zé)嵋彩沟眯蛄刑?hào)中具有吉祥號(hào)碼或包含紀(jì)念日的紙幣大受追捧，紙幣序列號(hào)識(shí)別系統(tǒng)可以使收藏者快捷地記錄自己所擁有的所有序列號(hào)，便于自己篩選整理。

目前的人民幣紙幣識(shí)別系統(tǒng)有基于單片機(jī)和DSP的紙幣識(shí)別系統(tǒng)，主要采用模板匹配法，特征統(tǒng)計(jì)法和多特征融合法。

基于模板匹配的方法是在創(chuàng)建模板庫后對(duì)字符進(jìn)行特征提取，再對(duì)每一個(gè)模板庫進(jìn)行匹配。由于實(shí)現(xiàn)起來較為簡單，已應(yīng)用于硬件系統(tǒng)的人民幣序列號(hào)識(shí)別方法大多是基于模板匹配的。特征統(tǒng)計(jì)法則根據(jù)字符各自的特征將字符一步步細(xì)化分類，對(duì)已知類別的圖像樣本用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法確定判決函數(shù)及判決規(guī)則；多特征融合法首先根據(jù)樣本的每組特征分別對(duì)樣本進(jìn)行分類，然后將所有的分類結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終分類結(jié)果。前兩種方法抗干擾能力差，對(duì)噪聲敏感，其中模板匹配法的計(jì)算量很大，識(shí)別精度不高，第三種多特征融合法中，子分類器分類后的后驗(yàn)概率需要在融合過程中相乘，子分類器較多時(shí)結(jié)果不太可靠。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種通用的模式識(shí)別方法在人民幣紙幣序列號(hào)識(shí)別研究中取得了不錯(cuò)的效果。其中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是模仿人類神經(jīng)結(jié)構(gòu)，通過結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)優(yōu)化用樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但這種方法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練相對(duì)比較麻煩，BP網(wǎng)絡(luò)的初始值和激勵(lì)函數(shù)對(duì)模型的識(shí)別性能影響很大，同時(shí)需要大量的訓(xùn)練樣本和多次試驗(yàn)才能得到較為理想的結(jié)果。基于支持向量機(jī)的識(shí)別方法通過升維和線性化，在特征空間構(gòu)造最優(yōu)分類超平面。主要優(yōu)點(diǎn)有：避免了“維數(shù)災(zāi)難”，大大簡化了分類和回歸問題，泛化性好。然而，有效特征的提取仍是識(shí)別效果的關(guān)鍵。

當(dāng)前，仍然沒有成熟的人民幣紙幣序列號(hào)識(shí)別算法，大多由于實(shí)時(shí)性不強(qiáng)、識(shí)別率不夠高等原因沒有得到廣泛應(yīng)用。驗(yàn)鈔打號(hào)機(jī)能對(duì)美元、英鎊等典型紙幣進(jìn)行號(hào)碼打印，但是目前仍不支持人民幣。因此，自主開發(fā)人民幣紙幣序列號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用前景廣闊。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種可提高序列號(hào)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于不同角度、光照、背景、分辨率的輸入紙幣圖像的魯棒性的人民幣序列號(hào)識(shí)別方法。

本發(fā)明的目的通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

本發(fā)明提出了一種人民幣序列號(hào)識(shí)別方法，包括下述步驟：

S1、對(duì)紙幣圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括改善嚴(yán)重曝光、提取紙幣圖像以及配準(zhǔn)紙幣圖像；

S2、用兩步法來對(duì)序列號(hào)進(jìn)行定位，即第一步使用先驗(yàn)知識(shí)大致定位，第二步對(duì)序列號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確定位；然后使用垂直投影法對(duì)序列號(hào)進(jìn)行字符分割；

S3、采用新13點(diǎn)特征提取法，針對(duì)易混淆字符的特點(diǎn)專門進(jìn)行特征值的多重提取，再根據(jù)字符位置與類型的關(guān)系采用支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別，獲得較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

優(yōu)選的，步驟S1中，所述預(yù)處理具體為：

S11、在灰度化的基礎(chǔ)上結(jié)合頂帽變換以改善紙幣圖像二值化效果；

S12、提取紙幣圖像所在的矩形區(qū)域以去除無關(guān)的背景信息；

S13、利用單應(yīng)矩陣對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)以校正傾斜和消除透視效應(yīng)；

S14、先根據(jù)二值紙幣圖像像素點(diǎn)的左右分布來判斷倒轉(zhuǎn)情況，再根據(jù)紙幣左下方區(qū)域的顏色色調(diào)來判斷正反面情況。

優(yōu)選的，步驟S13中，利用單應(yīng)矩陣對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的具體步驟如下：

S131、建立配準(zhǔn)前紙幣圖像的四個(gè)頂角坐標(biāo)與配準(zhǔn)圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

S132、由坐標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系求出單應(yīng)矩陣；

S133、利用單應(yīng)矩陣求出配準(zhǔn)后的紙幣圖像中在配準(zhǔn)前的紙幣圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；

S134、采用雙線性插值法對(duì)配準(zhǔn)后的紙幣圖像賦值。

優(yōu)選的，步驟S131中，在求配準(zhǔn)前紙幣圖像的四個(gè)頂角坐標(biāo)時(shí)，采用四向法或最遠(yuǎn)點(diǎn)法，所述四向法為從上下左右四個(gè)方向分別尋找坐標(biāo)點(diǎn)；所述最遠(yuǎn)點(diǎn)法為分四個(gè)象限分別計(jì)算二值紙幣圖像中非零點(diǎn)到對(duì)角線的距離，距離最大點(diǎn)為頂點(diǎn)。

優(yōu)選的，步驟S2中，二步定位法具體為：

S21、利用先驗(yàn)知識(shí)大致定位在配準(zhǔn)圖像左方1/4和下方1/3的矩形區(qū)域；