[發明專利]紙幣識別方法與系統

有效

• 申請號: 201410415196.0
• 申請日: 2014-08-20
• 公開（公告）號: CN104318257B
• 公開（公告）日: 2017-08-04
• 發明（設計）人: 阮雙琛;胡學娟;郭春雨;黃錦輝;劉承香;張敏
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06K9/64
• 分類號: G06K9/64;G06K9/60
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙)44312
• 代理人: 陳健

1.一種紙幣識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：獲取待測紙幣的紅外圖像；

步驟S2：根據所述紅外圖像對待測紙幣的各紅外防偽特征區域進行定位；

步驟S3：檢測各紅外防偽特征區域的SURF特征點；

步驟S4：將各紅外防偽特征區域與樣本庫中預存的相同面額及版本的真幣樣本的相應紅外防偽特征區域進行SURF特征點匹配，并根據各匹配結果計算所述待測紙幣與所述真幣樣本在各紅外防偽特征區域的SURF特征點匹配度；

步驟S5：將所述待測紙幣與所述真幣樣本在各紅外防偽特征區域的SURF特征點匹配度與預設的相應紅外防偽特征區域的分類閾值進行比較，并根據比較結果判斷待測紙幣的各紅外防偽特征區域的真偽；

步驟S6：根據待測紙幣的各紅外防偽特征區域的真偽判斷待測紙幣的真偽；如果各紅外防偽特征區域都為真，則判定所述待測紙幣為真幣，否則判定所述待測紙幣為假幣；

其中，所述樣本庫中預存有若干真幣樣本特征模型及若干假幣樣本特征模型；

所述真幣樣本特征模型包括：該真幣樣本的各紅外防偽特征區域與其SURF特征點之間的對應關系；

所述假幣樣本特征模型包括：該假幣樣本的各紅外防偽特征區域與其SURF特征點的之間對應關系；

各紅外防偽特征區域的分類閾值的設定步驟為：

從樣本庫中提取若干真幣樣本特征模型和假幣樣本特征模型，并根據組合進行各紅外防偽特征區域的類內SURF特征點匹配及類間SURF特征點匹配，并據此計算各紅外防偽特征區域的每次類內SURF特征點匹配的匹配度及每次類間SURF特征點匹配的匹配度；

根據計算得出的各紅外防偽特征區域的各次類內SURF特征點匹配的匹配度及類間SURF特征點匹配的匹配度，在同一坐標系中建立同一紅外防偽特征區域的類內SURF特征點匹配度概率分布曲線及類間SURF特征點匹配度概率分布曲線，并將兩條曲線的第一個交點所對應的匹配度作為相應紅外防偽特征區域分類閾值。

2.如權利要求1所述的紙幣識別方法，其特征在于，對待測紙幣的各紅外防偽特征區域進行定位的方法為：

根據所述待測紙幣的紅外圖像中各紅外防偽特征區域與背景區域的灰度差別，對所述待測紙幣的各紅外防偽特征區域進行定位。

3.如權利要求1所述的紙幣識別方法，其特征在于，所述樣本庫中還預存有各種面額及版本的紙幣與所述各種面額及版本的紙幣的標準灰度之間的對應關系；所述步驟S6之后，還包括如下步驟：

檢測被判定為真幣的待測紙幣的灰度；

將所述灰度，與樣本庫中預存的與該待測紙幣的面額及版本對應的所述紙幣的標準灰度進行比對，并根據比對結果判斷該待測紙幣的新舊程度。

4.如權利要求3所述的紙幣識別方法，其特征在于，所述各種面額及版本的紙幣與所述各種面額及版本的紙幣的標準灰度之間的對應關系通過如下步驟獲得：

步驟A：獲取全新幣樣本的可見光圖像；

步驟B：將所述可見光圖像平均劃分為若干區域，并檢測各區域的平均灰度；

步驟C：將各區域的平均灰度按大小順序依次排列，提取最大的前m個平均灰度，并計算該m個平均灰度的平均值，并將該平均值作為所述真幣樣本的標準灰度；所述m為大于1的自然數；

步驟D：重復將所述步驟A至步驟C的操作執行N次，以獲取N張與所述真幣樣本的面額及版本相同的全新幣樣本的標準灰度，并計算獲得的N個標準灰度的平均值，并將該平均值作為所述面額及版本的紙幣的標準灰度；所述N為大于1的自然數；

步驟E：按照所述步驟A至步驟D的操作，分別獲取各種面額及版本的紙幣的標準灰度，并將各種面額及版本的紙幣與所述各種面額及版本的紙幣的標準灰度之間的對應關系保存到所述樣本庫中。

5.如權利要求1所述的紙幣識別方法，其特征在于，在所述步驟S6之后，還包括如下步驟：

檢測被判定為真幣的待測紙幣的紅外透射圖像；

對所述紅外透射圖像進行二值化處理，獲得二值化圖像；所述二值化圖像中的二值所對應的區域分別對應該待測紙幣的紙幣區域與缺損區域；

根據所述二值化圖像計算所述缺損區域占所述紙幣區域與缺損區域之和的比值，并根據所述比值及所述待測紙幣的面積計算所述待測紙幣的缺損區域的面積。