基于Tamura纹理特征的人民币识别

• 作者: 任明武 汪锡平
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 数学
• 关键词: Tamura纹理 特征提取 SVM 人民币识别
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1757-1759,1789
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.07.040

摘要

人民币作为一种特别的印刷制品,包含了极其丰富的纹理特征,可以将人民币识别问题转化为图像识别问题.论文分析了真假人民币在高分辨率相机下,纹理丰富区域存在较大差异,利用Tamura纹理特征对这些特征区域进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,利用SVM分类器进行训练,实现对人民币真伪鉴别.实验结果表明,该算法识别率达97.45％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任明武		52	1349	20.0	36.0
2	汪锡平		1	0	0.0	0.0