【摘 要】
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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
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室（南京理工大学）
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(61202319)资助项目;江西省教育厅(GJJ13481)资助项目;江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室(南京理工大学)(30920140122007)资助项目;中国博士后基金(2013M530223,2013M530224)资助项目
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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.
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