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纸币上的冠字符号是纸币的重要特征之一,其不仅是印刷数量的标识,而且在统计货币流通量,货币管理等方面也起着很重要的作用。每张纸币冠字符号都是唯一的,可以用来标识纸币的身份真伪,因此纸币上冠字符号的自动检测具有广泛的应用价值。在科技发达的今天,自动检测纸币冠字符号所需要的理论知识和技术以及硬件技术已经十分成熟。本文首先介绍了整套人民币冠字符号识别的硬件和软件系统。其次详细介绍了一套人民币冠字符号的快速识别算法,包括图像定位、分割、识别算法,在PC验证的基础上,将其移植到DSP处理平台来验证。该算法首先采用分级定位的方式快速定位到冠字符号的区域,并进行旋转校正。其次针对待识别区域运用相关的图像处理技术,本文提出了基于移动平均法分割区域,再用全局阈值OTSU法进行灰阶分割的图像分割混合算法,从而准确地分割出二值化的单个字符,这是是实现正确识别的前提,也是保证系统性能的基础。为了提高字符识别的速度,本文所用的方法为基于结构特征的字符识别算法。针对相似字符,使用基于加权模板的区分器,由于先进行了树分类,所以减少了匹配计算量。分别在Matlab仿真环境和DSP平台上进行实验验证,实验表明该算法在保证正确率的前提下能减少时间的消耗,对于实时人民币冠字符识别有着较好的实用性。