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实现了人民币图像预处理和序列号识别,主要研究了统计学习理论中支持向量机的次序最小优化算法,并将其构建的支持向量机用于序列号识别,解决了人民币序列号识别中小样本、非线性和高维模式识别问题.实验结果显示,与简单的BP神经网络相比,这种支持向量机货币识别方法具有较高的可实现性和识别精度.
基于支持向量机的人民币纸币序列号识别方法
【摘 要】
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实现了人民币图像预处理和序列号识别,主要研究了统计学习理论中支持向量机的次序最小优化算法,并将其构建的支持向量机用于序列号识别,解决了人民币序列号识别中小样本、非线性和高维模式识别问题.实验结果显示,与简单的BP神经网络相比,这种支持向量机货币识别方法具有较高的可实现性和识别精度.
【机 构】
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山东科技大学信息与电气工程学院
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2010年04期
【基金项目】
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山东省济南市专项基金资助项目（20080108）,山东省教育厅支持研究生创新项目（SDYY06051）.
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