新的纸币图像特征提取方法

• 作者: 刘家锋 刘鹏 唐降龙 盖杉
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: Contourlet变换 模糊逻辑 语言变量 神经网络 纸币识别
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 128-133
• 分类号: TP391.43
• 字数: 4739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436X.2010.04.016

摘要

综合利用Contourlet变换和模糊逻辑方法的优点,提出一种新的基于Contourlet变换和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法.该方法通过对纸币图像进行Contourlet变换,提取纸币图像在不同尺度不同方向上的变换系数.把提取的系数作为语言变量,在此基础上引入模糊逻辑方法,计算出模糊特征空间中每个模糊区域的激活强度值,并将其进行归一化处理后构成纸币的特征向量.同时结合纸币的儿何特征来进行粗分类.采用神经网络作为识别分类器并且在识别阶段引入拒识类.实验结果表明,提出的方法取得了较高的识别率并且满足清分系统实时性的要求,该方法已经在一个资源约束的嵌入式系统中得到应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐降龙	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	105	1135	17.0	29.0
2	刘鹏	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	115	707	12.0	20.0
3	刘家锋	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	60	769	16.0	25.0
4	盖杉	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	4	24	2.0	4.0