基于图像统计特征的新旧纸币识别算法

• 作者: 姚建峰 柳春华
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 统计特征 损伤度 纸币识别
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术研究
• 页码范围: 617-620
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2016.04.030

摘要

如何将旧币分离出来是银行、金融等机构中一项非常重要的工作。针对旧币分离问题，本文提出了基于统计特征的旧币分离算法。首先根据纸币统计特征构建训练样本集，包括纸币灰度值图像的标准差和间断强度等；其次在训练样本集上构建学习向量量化神经网络模型，建立输入与输出之间的关系。仿真实验结果表明，文中算法提高了分离正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳春华	信阳师范学院计算机与信息技术学院	16	51	4.0	6.0
2	姚建峰	信阳师范学院计算机与信息技术学院	17	36	4.0	5.0