基于BP-LVQ神经网络的纸币新旧识别算法研究

• 作者: 王洪 肖思宁 陈丽
• 来源期刊: 光学与光电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 纸币清分 新旧识别 直方图 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 64-67
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3392.2010.04.016

摘要

针对纸币图像的特点,在一个系统同时提取两组表示纸币新旧的图像特征,采用级联的组合方式,设计了一种新的BP-LVQ神经网络组合分类器对纸币进行新旧识别.经过实验对比验证,该方法有效提高15%的系统识别率,可应用于清分系统的纸币新旧识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丽	广东高校半导体照明工程研究中心华南理工大学理学院	1	5	1.0	1.0
2	肖思宁	广东高校半导体照明工程研究中心华南理工大学理学院	1	5	1.0	1.0