透射成像纸币冠字号定位方法

纸币成像方式分为反射和透射成像两种方式。反射方式成像的纸币图像清晰、背景单一,但采集任意方向进入点验设备的冠字号图像需两个图像传感器,占用仓室空间大;相同条件下,透射方式仅需一个图像传感器,具有空间上的优势,但透射方式的图像背景复杂、两面图像重叠、易光照不均。针对这些问题,提出一种冠字号定位的新算法。检测冠字号的字符间间隙特征点;在特征点检测基础上,进行水平投影,根据人民币固有属性计算冠字号区域的准确水平位置;在水平定位基础上,通过定位欧姆龙环间接计算出冠字号区域的准确垂直位置;利用连通域标记算法定位出单个字符。对2000张正常流通05版人民币进行测试,定位正确率为100％。     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.     

为什么白银是货币

金市场似乎笼罩了悲观色彩。投资者表现出来的一个主要的担心是：在即将来临的经济衰退中，整个社会的命运如何？食物储存了吗？政府会崩溃吗？如果纸币贬值，人们如何交易？股票，即使是矿山股票，会变得无价值吗？     

基于改进的加权向量机的假币识别算法

支持向量机在处理样本类别不平衡时,对样本数量少的类别,其分类误差大,针对这一问题提出了一种多核心的加权向量机。将纸币的RGB色彩空间转换到YIQ色彩空间,使用直方图对样本进行特征的提取。在特征空间使用边界区间处理分类问题,加入最小化小样本误识率的机制,使用一种改进的加权支持向量机来识别样本。对样本的不同区域使用不同的核函数。实验表明本算法可行、可靠。     

CIS采集纸币图像的冠字符处理

针对纸币冠字符识别过程中,用接触式图像传感器(CIS)获得的图像不如扫描图像清晰,同时由于不均匀光照和对焦不准等问题,所以如何将待识别的有效信息进行提取是实现冠字符自动识别的关键。提出一种解决办法,首先使用同态滤波去掉不均匀光照的影响,然后使用改进的Bernsen算法对图像进行二值化。实验结果表明了此算法的有效性,使用该算法能有效地克服不均匀光照的影响,二值化效果良好。     

新型钞票防伪技术面世

Trebor包装公司推出的蔬菜磁性保鲜包装是将充气包装技术与先进的磁性纸包装技术的结合使用。蔬菜用带有磁性纸的薄膜袋装起来，经抽真空先将袋内的空气排除掉，再充入惰性气体，包装袋密封后，磁性纸能不断放射出无害的长波红外辐射，从而限制水分子中细菌的活动，同时也能吸收少量乙烯气。另一种磁性纸含有能消除气味的成分，同样能吸收大量乙烯气。该包装采用计算机控制，能大大延长蔬菜的自然货架期，深具市场潜力。     

基于模糊神经网络的纸币清分方法

提出一种使用模糊神经网络对纸币新旧程度进行实时分类的方法。为了达到实时性要求,该方法使用图像区域的一阶矩作为纸币新旧分类的特征,使用模糊神经网络作为分类器。在分类器的隶属函数生成层对特征向量向目标空间进行映射,在网络的推理层对纸币的新旧进行分析,在去模糊化层给出纸币新旧的定量分析结果。实验结果表明,该方法对纸币新旧的分类是准确和稳定的。     

基于BP神经网络的纸币面向识别方法

纸币面向识别是纸币识别的基础,传统的纸币面向识别方法是人工提取特征,对于污损严重的纸币图像识别效率不高。针对传统方法的缺点,提出一种针对纸币图像的预处理方法。使用基于改进的BP神经网络的纸币面向识别方法,采用对纸币图像分块取平均值的方法提取特征,用量化共轭梯度法进行神经网络的训练,并且在TMS320DM648上进行实现。实验结果表明,这种方法完成纸币图像预处理和面向识别的时间不超过25 ms,准确率高于99%,具有计算量小、识别结果正确率高等优点。     

电涡流式纸币厚度传感器设计

点钞机主要依靠磁性安全线、磁性油墨、光学特征等特征来识别伪钞,部分伪钞或残旧钞票粘贴有大小、位置不同的透明胶纸也要区分,难以通过现有技术识别。设计了一种多段机械式厚度传感器,将纸币的厚度转化为机械位移,利用基于TI公司的LDC1000电感数字转换器组成的精密位移传感器实现纸币不同部位厚度的定位检测。首先阐述了机械式厚度传感器的结构与工作原理,并介绍采用TI公司提供的WEBENCH?Designer LDC1000工具设计传感器电路系统。初步试验结果表明,该传感器可在1 mm检测范围内达到优于5μm的分辨率,检测速率达到10 kHz,满足纸币厚度检测要求。     

一种嵌入式纸币特征采集系统的设计与实现*

结合uClinux操作系统和S3C4510B的特点,设计了以中断方式实现的实时特征采集系统,通过开辟非实时程序与实时特征采集系统共享的存储区,将大大地提升纸币识别系统的并发处理能力。但是uClinux操作系统并不能完美地满足实时采集系统对实时性的要求。为了能使用功能强大并且免费的uClinux,有必要改进uClinux的中断延迟时间,提出了改进方法。经过改进后的uClinux可以满足要求。