神经网络的人民币序列号识别算法

• 作者: 涂豫
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 人民币 序列号识别 神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 376-379
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3272字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.12.092

摘要

研究人民币智能鉴伪问题,人民币序列号是人民币的“身份证”,优化识别人民币的真伪将直接影响经济秩序.由于人民币在流通过程中容易出现磨损、污染和缺损等,导致人民币序列号识别的正确率不高.为了提高人民币序列号识别的正确率,更好地鉴别出入民币的真伪,提出根据BP神经网络对人民币序列号识别算法.首先对人民币图像进行预处理,消除一些不利信息和噪声,然后对人民币序列号进行分割和归一化,并提取字符的特征向量,最后采用BP神经网络对字符进行仿真.仿真结果表明,BP神经网络识别算法的人民币序列号识别正确率达到97％以上,并且识别速度快,为人民币识别提供了有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂豫		10	15	2.0	3.0