纸币真伪鉴别是模式识别领域的经典问题,其中港币真伪鉴定与分类是本学科的前沿课题,具有重要的市场意义和前景。港币真假的鉴定与分类算法的成熟度决定了金融机具对于港币的支持度,特别的对港币图像进行研究,能够有效解决这一问题。港币图像算法面临的主要问题有:港币版本多样,不同版本港币多光谱图像的图像特征、防伪点既有很多相似性,但又不尽相同;流通港币存在折旧、字迹、孔洞等问题。所有这些都对我们对港币的图像采集模型与预处理模型、港币面额面向关键技术、港币版本识别以及真假鉴定与识别等有着较为严格的要求。首先,针对港币图像采集模型与港币图像与处理,我们引入了多光谱摄像机模型,更好的分析了港币图像的边缘检测和直线拟合,并对获得的港币图像进行倾斜校正;其次,针对港币面额面向关键技术研究,特征提取阶段我们提出了有别于传统的红外光谱特征提取算法,并介绍了小波多频段特征提取方法,建立了面额面向特征样本库,并对其面额面向进行了识别;然后,采用区域对比策略,进行特征提取,并对提取到的港币特征防伪点进行特征级融合;最后,针对港币图像的真假鉴定与识别,我们分别提出了基于SVM和基于Adaboost分类算法的两种鉴定纸币真伪的方式,并对他们进行了对比。通过与其他纸币图像鉴定与分类算法的比较,表明本文提出的算法对于港币版本识别的准确率更高,鉴伪能力更强。