基于灰度共生矩陣的港幣紋理圖像的分版方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及紙幣清分技術(shù)，尤其指一種基于灰度共生矩陣的港幣紋理圖像的分版 方法，屬于利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的智能化識(shí)別港幣版本并進(jìn)行自動(dòng)分版的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著近年來我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、中港交流越來越密切，貿(mào)易額急劇增大，港幣已成為我 國繼人民幣之后第二大使用量的貨幣。但是，我國國內(nèi)運(yùn)行的大部分金融機(jī)具都未支持對(duì) 港幣的檢測與鑒別。由于歷史原因，市上流通著匯豐銀行、中國銀行、渣打銀行三家銀行發(fā) 行的港幣紙幣。每家銀行發(fā)行紙幣的圖像特征、防偽點(diǎn)特征既具有很多相似性，但又不盡相 同；同時(shí)，針對(duì)單獨(dú)每一家銀行發(fā)行的港幣又分為97版、03版、07版、10版等多種版本，導(dǎo) 致了港幣的面相、版本識(shí)別的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性。
[0003] 因此發(fā)明一種基于紋理特征的港幣智能分版方法，對(duì)于點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)以及清分機(jī)對(duì)港 幣的后續(xù)檢測與鑒偽至關(guān)重要；對(duì)于保障國家金融安全、維護(hù)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定具有重要戰(zhàn) 略意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的：旨在提供一種智能識(shí)別并實(shí)現(xiàn)港幣版本快速識(shí)別的方法。
[0005] 這種智能識(shí)別并實(shí)現(xiàn)港幣版本快速識(shí)別的方法，是一種基于灰度共生矩陣的紋理 圖像的分版方法，具體包括以下步驟：
[0006] -、構(gòu)建樣本港幣版別識(shí)別基本樣本庫
[0007] A、選擇正版港幣的12種版本，包括中行97版、中行03版、中行07版、中行10 版、匯豐97版、匯豐03版、匯豐07版、匯豐10版、渣打97版、渣打03版、渣打07版、渣打 10版共12種港幣構(gòu)建港幣版別研究所使用的樣本庫；
[0008] B、利用均值濾波、中值濾波、高斯濾波等技術(shù)濾除樣本港幣圖像所帶的噪聲；利用 黑白亮度補(bǔ)償技術(shù)，計(jì)算出圖像傳感器各像素的校正系數(shù)，使傳感器具有較為一致的感光 曲線，克服因光照或感光元件差異等原因所導(dǎo)致的干擾；
[0009] C、采用港幣圖像幾何尺寸特征實(shí)現(xiàn)樣本港幣面額識(shí)別。
[0010] 二、提取樣本港幣圖像灰度共生矩陣、依據(jù)灰度共生矩陣的公式定義，建立樣本幣 紋理特征參數(shù)：
[0011]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種智能識(shí)別并實(shí)現(xiàn)港幣版本快速識(shí)別的方法，是一種基于灰度共生矩陣的紋理圖 像的分版方法，具體包括以下步驟： 一、 構(gòu)建樣本港幣版別識(shí)別基本樣本庫 A、 選擇正版港幣的12種版本，包括中行97版、中行03版、中行07版、中行10版、匯 豐97版、匯豐03版、匯豐07版、匯豐10版、渣打97版、渣打03版、渣打07版、渣打10版 共12種港幣構(gòu)建港幣版別研究所使用的樣本庫； B、 利用均值濾波、中值濾波、高斯濾波等技術(shù)濾除樣本港幣圖像所帶的噪聲；利用黑白 亮度補(bǔ)償技術(shù)，計(jì)算出圖像傳感器各像素的校正系數(shù)，使傳感器具有較為一致的感光曲線， 克服因光照或感光元件差異等原因所導(dǎo)致的干擾； C、 采用港幣圖像幾何尺寸特征實(shí)現(xiàn)樣本港幣面額識(shí)別； 二、 提取樣本港幣圖像灰度共生矩陣、依據(jù)灰度共生矩陣的公式定義建立樣本幣紋理 特征參數(shù)：
其中L為圖像灰度級(jí)；0為角度，取0°、45°、90°、135°四個(gè)方向；計(jì)算得到的灰度 共生矩陣GLCM; 獲取樣本港幣圖像的五個(gè)紋理特征參數(shù)：熵（ENT)、逆差矩（IDM)、能量（角二階 矩，ASM).對(duì)比度（CCW)和相關(guān)系數(shù)（COR)，其中：
其中，yx、yy、Ox、Oy分別是行和列上的矩陣元素統(tǒng)計(jì)的期望和方差值； 三、 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練、得到港幣樣本分類模型，并將所有參數(shù)植入到點(diǎn) 驗(yàn)鈔機(jī)、清分機(jī)、存取款機(jī)中； 采用梯度下降算法通過調(diào)整各層權(quán)值求目標(biāo)函數(shù)最小化，網(wǎng)絡(luò)在某個(gè)或所有訓(xùn)練樣本 上的預(yù)測輸出和期望輸出的誤差平方和：
由輸出層誤差逐層反向計(jì)算各層各單元的誤差，并基于梯度下降法修正各權(quán)值：
其中，Sj(k)是第k層第j單元的局部梯度，或敏感度（sensitivity); 四、 對(duì)待識(shí)別港幣進(jìn)行面額識(shí)別，提取待識(shí)別幣灰度共生矩陣紋理特征、建立待識(shí)別幣 紋理特征參數(shù)，并將待識(shí)別幣的參數(shù)輸入已植入樣本幣分類模型參數(shù)的清分設(shè)備中，由此 實(shí)現(xiàn)12種港幣版本最終分類結(jié)果。
【專利摘要】本發(fā)明提出的一種智能識(shí)別并實(shí)現(xiàn)港幣版本快速識(shí)別的方法，是一種基于灰度共生矩陣的紋理圖像的分版方法，通過提取樣本港幣各版本構(gòu)成樣本庫，提取樣本港幣圖像的灰度共生矩陣紋理特征，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練、得到樣本港幣版本分類模型，并將參數(shù)移植如點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)、清分機(jī)、取款設(shè)備中；將待識(shí)別紙幣經(jīng)灰度共生矩陣獲得的紋理特征參數(shù)輸入多光譜點(diǎn)鈔機(jī)、清分機(jī)、存取款機(jī)等設(shè)備，根據(jù)港幣版本分類模型計(jì)算得到樣幣類別，即可判定港幣版別。
【IPC分類】G06K9-00, G06K9-66
【公開號(hào)】CN104715240
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510131492
【發(fā)明人】孫其新, 尤新革, 胡慶江
【申請(qǐng)人】華中科技大學(xué)
【公開日】2015年6月17日
【申請(qǐng)日】2015年3月25日