【摘 要】
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随着全球经济的迅速发展,纸币发行量和流通量变得十分巨大。智能、自动的纸币识别系统在金融机构变得尤为必要。本课题根据实际的市场需求,研究纸币序列号识别算法和清分算法
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随着全球经济的迅速发展,纸币发行量和流通量变得十分巨大。智能、自动的纸币识别系统在金融机构变得尤为必要。本课题根据实际的市场需求,研究纸币序列号识别算法和清分算法,取得的成果如下:1.改进基于均匀网格和SVM的序列号识别方法,将识别准确率提升超过30%达到99%。2.设计纸币序列号识别方法,包括基于Canny边缘与LBP特征的字符识别方法,识别准确率高于98%;基于HOG和SVM的字符识别方法,识别准确率高于99%。3.提出并实现一种基于多维线性回归的纸币成色识别方法,改进了基于高斯函数的纸币缺陷检测方法,识别准确率高于90%,误检率低于5%。4.改进并移植了基于SVM一类分类器的纸币清分方法,对单机器采集的图像识别准确率达到95%。
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