基于数字图像处理的人民币纸币面值识别

基于图像处理的纸币识别系统彭昌辉发表时间：2018-07-02T11:46:33.330Z 来源：《电力设备》2018年第6期作者：彭昌辉[导读] 摘要：随着计算机技术的不断发展，基于计算机技术的图像处理技术的发展十分迅速，且在各个领域中的应用十分广泛。

(身份证号码：44148119850312xxxx) 摘要：随着计算机技术的不断发展，基于计算机技术的图像处理技术的发展十分迅速，且在各个领域中的应用十分广泛。

图像处理技术广泛应用于零件的破损检测、产品的分拣等领域，图像识别技术涉及的领域较多，如工业相机、计算机技术、智能算法等领域，通过上述各个领域的技术可以将直观区别的物体通过计算机的数据处理转化为数字，并以数字的比较区别物体。

本文主要针对图像处理技术在纸币识别中的应用进行分析与研究，通过介绍纸币识别系统中的各个部分的功能和原理，为未来的研究提供一定的指导。

关键词：图像处理纸币识别系统图像处理的基本原理为通过高速相机将被测物体的形状和内容以图像的形式保存在计算机中，在通过相应的计算机处理算法，对图像中的内容进行提取，将提取出的内容与计算机中存储的标准图片进行对比，当相似程度超过一定的阈值时表明此物体属于某一类产品。

不同纸币上图像的内容差别较大，针对不同纸币中的关键不同点进行对比可快速实现纸币的识别与分拣，本文针对图像处理技术在纸币识别领域的应用和关键技术进行分析和研究，对未来的研究和应用起到了积极推动作用。

1．纸币识别系统的组成本文中纸币识别系统包括以下主要部分，工业相机、计算机、智能处理算法、执行机构。

纸币识别系统中原始数据都是通过工业相机的拍照来获取纸币的图像信息，因此，工业相机属于本系统中的感知部分；计算机和智能处理算法属于本系统的大脑，工业相机将拍摄的图片传送至计算机，计算机对图片进行保存，智能处理算法对保存的图片进行数字化处理，并将结果显示出来或传送至执行机构对纸币进行分类；执行机构属于本系统的执行者，根据智能算法处理的结果，执行机构执行不同的动作完成相应的功能。

纸币新旧检测的数字图像处理方法作者：华腾来源：《电子技术与软件工程》2017年第18期摘要随着货币流通的加速，纸币破旧污损越来越多，另外在ATM自动取款机中，对纸币的质量也有一定的要求，因此纸币清分机的新旧检测也越来越重要。

本文阐述了一种基于数字图像处理技术的人民币纸币新旧检测方法，给出了工作原理、遇到的问题及解决方法，最后给出了在实际检测中的结果分析和今后需要努力的方向。

该算法运算速度较快，准确度较高，具有良好的应用前景。

【关键词】数字图像处理平均灰度图像传感器清分机1引言纸币清分机是机电一体化的高科技金融机具，具有识别纸币的面值、面向、冠字号、新旧和残缺等级以及鉴别真伪等功能。

这些功能的实现主要是纸币图像识别系统完成的，是利用图像传感器采集图像，采用数字图像处理技术对图像进行处理。

纸币新旧检测是纸币图像识别系统的一个关键部分，对于这方面的研究，国外有通过让纸币在机器内部运行时发出特定声音的手段来进行新旧检测，但是这种方式容易受到噪声的干扰，即使经过一定的信号处理，系统的稳定性依然很差，现在己经很少采用这种方法了。

目前大多数的研究主要集中在对图像的分析上，即如何通过提取图像的特征来实现纸币新旧的检测。

2纸币新旧检测的数字图像处理方法当纸币高速通过清分机的图像传感器时，反射传感器发出的光线得到相应的图像信号。

扫描得到的图像信号以二维点阵形式存储在指新旧纸币在图像采集的时候反光的强弱是不同的，我们可以根据反光的强度来定义纸币的新旧程度，崭新纸币反光比较强烈，这样使得采集到的图像整体灰度值偏高，而旧币反光要相对弱很多，使得采集到的图像整体偏暗，我们可以根据这个反光的强弱来判定纸币的新旧等级。

经过边缘检测，可以确定纸币的四个顶点的坐标。

这样就可以得到纸币边缘的具体位置，我们统计整张纸币的所有点的灰度值的和，然后求得其平均值，根据这个平均值就可以得到纸币的新旧程度了。

平均值越大纸币越新，平均值越小纸币越旧。

纸币的识别原理
纸币的识别原理主要基于图像处理和模式识别技术。

首先，纸币识别设备会用光电传感器捕捉纸币图像，然后对图像进行分析和处理。

在图像处理阶段，纸币的特征通常包括颜色、图案、图像纹理等。

识别设备会提取和分析这些特征，并将其转化为数字化的信息。

这一过程可以通过使用数字图像处理算法，如边缘检测、颜色分析和纹理分析等来实现。

接下来，通过模式识别技术，识别设备会将纸币的特征与事先储存的纸币图像特征进行对比。

这些储存的纸币图像特征通常是通过大量的训练样本获得。

通过比对，设备可以确定纸币的真伪。

此外，为了提高纸币的识别准确率，一些高级技术也会被应用。

例如，多光谱成像技术可以通过收集不同波长的光反射信息，提供更多的纸币特征，从而增加识别的可靠性。

总而言之，纸币的识别原理是基于图像处理和模式识别技术。

通过提取和分析纸币的特征，并与储存的纸币图像特征进行对比，识别设备可以确定纸币的真伪。

摘要纸币是现代金融事业的血液，是当今世界不可缺少的东西。

近年来钱币、特别是纸币被抢劫事件不断发生严重影响了社会治安也使银行受到了严重的经济损失。

为了减少银行损失根据纸币号码的唯一性在纸币入库前记录纸币的号码在货币流通市场提供一种纸币号码自动识别装置若发现目前流通的纸币与丢失纸币号码相一致则限制其流通同时也有利于抢劫案件的侦破。

随着经济的繁荣和发展纸币的流通量越来越大但是假币的存在一直是困扰着金融行业的不可忽视的一个问题。

因此纸币真伪辨识的准确率和效率尤为重要。

本文纸币上的号码都不会重复，因此它是判别纸币身份的依据。

纸币序列号是综合了印刷体英文字符和数字的字符串。

针对人民币，利用数字图像处理技术和模式识别技术，设计与实现了纸币号码识别。

本文在参考当前国内外先进的与纸币号码识别相关的图像处理技术在研究了图像数据的预处理、图像分割、图像识别等主要算法的基础上，提出了一种字符识别的算法，本文通过对纸币号码图像这些处理后，最终实现了纸币号码识别，并仿真出了结果。

本文研究运用图像处理、模式识别的相关知识，以计算机视觉、特征检测为重要手段，研究纸币号码图像的自动识别技术。

通过对图片的预处理、号码体的定位、图像分割、号码体的识别等算法对纸币号码进行识别。

首先，对纸币图像进行预处理，图像预处理是纸币识别系统的必要工作。

纸币图像的预处理过程包括纸币图像去噪、灰度化、图像分割、图像的校正图像的二值化等主要步骤。

包括真彩。

本文采用的是基于阈值分割的方法对图像进行二值化的。

然后，研究了纸币号码识别的关键算法，包括序列号的粗略定位、序列号的提取、单字符分割和字符归一化。

本文根据纸币号码在整个人民币中的大致位置粗略切割出序列号；再通过水平灰度投影和垂直灰度投影的方法确定纸币号码区域的精确位置，然后将号码从图像中分割出来；然后通过单个字符根据先验知识进行大致的切分，之后再通过水平和垂直投影的方法对单个字符进行精确的分割；最后对分割出来的字符进行大小归一化处理，并将其作为字符识别的基本单位。

基于深度学习的人民币识别与真伪鉴别系统随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。

在金融领域，特别是货币识别与真伪鉴别方面，基于深度学习的人民币识别与真伪鉴别系统正逐渐成为一种先进、高效的解决方案。

人民币的面临的问题人民币作为中国的法定货币，在流通中面临各种问题。

其中一个主要问题是人民币的高度相似性和越来越多的假币。

传统的人民币鉴别方法主要依赖于专家的经验和人工检查，但这种方法效率低下且易受主观因素的影响。

因此，开发一种基于深度学习的人民币识别与真伪鉴别系统已成为迫切需求。

深度学习与人民币识别深度学习是机器学习中的一种方法，其目标是通过对大量数据的学习，构建多层神经网络模型来进行模式识别和预测。

在人民币识别与真伪鉴别方面，深度学习可以通过学习真实和假冒人民币的大量图像数据，从而实现对人民币的准确识别和真伪鉴别。

基于深度学习的人民币识别系统通常由两个主要步骤组成：特征提取和分类器训练。

特征提取是指将输入图像转换为数学特征的过程，而分类器训练则是将提取的特征应用于人民币的分类与鉴别。

特征提取使用卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的方法。

CNN模型可以通过多层卷积和池化操作来提取图像的局部及全局特征，从而有效地捕捉人民币图像的细节信息。

同时，卷积神经网络在处理大量图像数据时具有较高的计算效率，这对于实时处理人民币图片很重要。

分类器训练是深度学习人民币识别系统中的核心过程。

通过在大规模数据集上训练，使得系统能够具备辨别真伪人民币的能力。

分类器通常使用支持向量机（SVM）或者深度神经网络（DNN）等模型进行建模和训练。

这些模型通过学习大量的真实和假冒人民币的数据，能够从中发现特征的模式，从而实现准确的识别和真伪鉴别。

真伪鉴别的挑战和解决方案人民币真伪鉴别是一种复杂且具有挑战性的任务，因为假币制造者越来越善于模仿真实人民币的特征。

为了应对这一挑战，基于深度学习的人民币识别系统需要采取以下措施：1.多角度鉴别：识别系统需要能够从不同角度和方向对人民币进行拍摄并进行识别。

基于图像处理的纸币识别技术研究第一章：绪论随着社会的不断发展，纸币作为货币的代表，已经成为现代人日常生活不可或缺的一部分。

然而，由于容易造假、易受污损等缺点，纸币的识别一直是人们关注的一大问题。

传统的纸币识别方式主要采用人工辨识或者一些简单的机械手段，这些方法识别准确率低、效率低下，不能满足市场的需要。

随着图像处理技术的不断发展，利用计算机实现纸币的自动化识别成为一种更为实用的方法。

本文将针对基于图像处理的纸币识别技术展开研究。

第二章：纸币的特征提取要实现对纸币的自动化识别，必须先了解纸币的特征。

纸币常见的特征有颜色、大小、图案和文字等。

其中，颜色是最为直观的特征。

不同币种的颜色有所差别，可以通过颜色空间模型进行识别。

大小是另一个重要的特征，一般来说，同一币种的大小不变，可以利用此特征进行识别。

纸币上的图案和文字也是纸币识别的重要特征，如镶边线、图案、面额数字和汉字等。

因此，图案和文字的识别也是整个纸币识别过程中的关键步骤。

第三章：图像采集和预处理图像采集是整个纸币识别过程中的第一步。

一般使用摄像头等设备进行纸币图像的拍摄。

由于采集环境的不同，纸币图像的质量也会有所差异，需要对采集到的图像进行预处理。

预处理过程包括缩放、平滑、灰度化等操作。

其中，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的重要步骤。

灰度图像比彩色图像具有更简单的特征表示和计算量较小的优点，因此很多纸币识别算法都是基于灰度图像进行计算的。

第四章：模板匹配法模板匹配法是一种比较简单的纸币识别方法，也是常用的最初级的算法。

模板匹配法的基本思想是将纸币图像和标准图像进行比对，找出图像中和标准图像最为相似的部分作为匹配结果。

该方法实现简单，但对噪声和灰度差异较大的情况下效果较差。

第五章：专家系统法专家系统是一种通过“如果……就……”规则来判断问题的方法。

利用专家系统技术，可以将纸币种类的识别转化为一系列的判断，然后通过逻辑推理的方式得出最终的识别结果。

基于BP神经网络的人民币识别方法研究
近年来，基于机器学习的图像识别技术得到了快速发展，在人民币识别领域中也有重
要的应用。

在此背景下，本文研究了基于BP神经网络的人民币识别方法。

BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，主要用于分类、预测等复杂任务。

在该模型中，输入层接收人民币图像的像素信息，并将其传递到隐藏层。

隐藏层通过激活函数，将信息映射到输出层，输出识别结果。

BP神经网络的优点是具有较强的自适应和学习能力，可以适应各种类型的人民币图像，并进行有效的识别。

本文利用Matlab编程工具，使用BP神经网络实现了人民币的识别。

首先，选取一组
包含不同面额人民币图像的训练集，通过预处理方法将其转换为相同大小的灰度图像。

然后，将图像的像素点作为BP神经网络的输入节点，将人民币的面额作为输出节点，训练
BP神经网络。

训练过程中，利用交叉验证方法对神经网络进行了优化，以提高识别的准确率。

实验结果表明，基于BP神经网络的人民币识别方法具有良好的准确率和稳定性。

在测试集中，识别的准确率可以达到99.5%以上。

该方法适用于各种类型的人民币图像，能够
快速、准确地识别人民币的面额，并具有较强的实用性和可靠性。

基于深度学习的图像识别技术在货币计数中的应用分析近年来，随着深度学习技术的不断发展，图像识别技术也得到了广泛应用。

其中，基于深度学习的图像识别技术在货币计数中的应用，为我们提供了一种高效、准确、自动化的解决方案，极大提高了货币计数的效率和准确率。

一、基本原理基于深度学习的图像识别技术是通过模拟人类大脑神经元的工作原理来实现图像识别的。

而对于货币计数来说，深度学习的图像识别技术就是通过训练模型，从而使计算机能够自动识别不同面额的钞票，并且计算其总金额。

具体来说，首先我们需要收集一定数量的货币图像作为训练数据，然后使用深度学习框架来构建一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型。

通过对样本的大量学习和训练，该模型能够识别钞票的各个特征，如面值、号码、图案等。

最终，当计算机输入待识别的货币图像时，该模型能够对该图像进行特征提取和识别，最终输出货币的总金额。

二、优点与局限性基于深度学习的图像识别技术在货币计数中的应用，主要具有以下优点：1. 高效性。

该技术可以实现自动识别和计数，大大提高了货币计数的效率。

2. 准确性。

基于深度学习的图像识别技术在训练时，可以利用大量样本进行学习和优化，从而提高钞票识别的准确率。

3. 自动化。

该技术不需要人力干预，可以实现全自动化的货币计数。

虽然基于深度学习的图像识别技术在货币计数中具有很多优点，但也存在一些局限性：1. 训练数据不足。

货币图像的样本数量有限，对算法模型的训练也要求大量的人工投入和时间成本。

2. 识别率受图片质量影响。

如果钞票图像的拍摄质量不好或者存在瑕疵，那么识别的准确率将受到很大影响。

3. 可靠性不高。

在某些情况下，比如有些钞票被折叠或是磨损，识别的准确率和可靠性就会受到很大影响。

三、应用场景基于深度学习的图像识别技术在货币计数中已经得到了广泛应用。

具体来说，其主要适用于以下几种场景：1. 银行现场业务中的快捷计数：银行在高峰期处理现金业务时，可以使用该技术进行快捷计数。

基于DSP及CIS的纸币面额识别技术
汪洋;吴裕斌;曹丹华
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2007(026)002
【摘要】针对目前银行网络化工作的需要,为提高银行工作效率,设计了一种基于定点DSP处理器及CIS(contact image sensor,接触式图像传感器)的纸币面额识别系统.该系统采用两个CIS模块测量钞票长度,DSP用于系统控制及图像处理,设计灵活,可实现不同版本不同面值钞票的混点,同时具有低成本、低功耗、高性能、智能化等优点.实验表明用该系统进行识别有很高的准确率.
【总页数】3页(P29-30,37)
【作者】汪洋;吴裕斌;曹丹华
【作者单位】华中科技大学,光电子工程系,湖北,武汉,430074;华中科技大学,光电子工程系,湖北,武汉,430074;华中科技大学,光电子工程系,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP212.9
【相关文献】
1.基于Matlab的纸币面额识别 [J], 戚桂美;希润高娃
2.一种基于模板匹配的人民币纸币面额识别方法 [J], 张国华;梁中华
3.基于BP神经网络的人民币纸币面额识别方法 [J], 程海玉;王辉
4.基于HSV空间的纸币面额识别算法研究 [J], 邓安良;任明武
5.基于CIS的纸币号码图像采集识别系统 [J], 宾心华;周少武
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