期刊文献+

残损纸币的自动识别 被引量:2

The automatic recognition of disused paper money
下载PDF
导出
摘要 本文利用图像处理技术对残损纸币的自动识别进行了探讨。主要采用PCA方法对可用币、旧币进行分析,得出两者的内在规律性差异,并采用组合判别的方法对旧币进行识别,这样既减少了识别过程的机器处理时间,而且算法适合于各种面额的纸币识别,处理速度快,识别率较好。 This paper analyses the RMB images by the image processing technology, extracts these images' feature vectors through Principal Component Analysis (PCA) method, and finds the inward differences between useable and disused paper money image. The combined judge rule of classification is adopted to recognize the disused one according to the inwardness found by research above. Advantage of this algorithm is less processing time, higher recognition ability, and better applicability for any paper money.
出处 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2005年第6期137-140,共4页 Journal of Circuits and Systems
关键词 主分量分析 特征矢量 残损纸币识别 Principal Component Analysis (PCA) feature vector disused paper money recognition
  • 相关文献

参考文献6

  • 1边肇祺 张学工.模式识别 [M].北京:清华大学出版社,2002年..
  • 2Yang J, Yang J. From image vector to matrix: a straightforward image projection technique - IMPCA vs. PCA [J]. Pattern Recognition, 2002, 35: 1997-1999.
  • 3A Jain, R Duin, Mao J. Statistical pattern recognition: a review [J]. IEEE Trans. on Patt. Analy. Mach. Intell., 2000, 22(1): 4-37.
  • 4A Yilmaz, M Gokmen. Eigenhill vs. eigenface and eigenedge [J]. Pattern Recognition, 2001, 34: 181-184.
  • 5吕岳,施鹏飞,赵宇明.多分类器组合的投票表决规则[J].上海交通大学学报,2000,34(5):680-683. 被引量:16
  • 6孙大瑞.[D].东南大学,2003.

二级参考文献10

  • 1郭军,马跃,盛立东,钟义信.发展中的文字识别理论与技术[J].电子学报,1995,23(10):184-187. 被引量:21
  • 2吕岳.基于左右轮廓特征的打印体邮政编码数字快速识别[J].通信学报,1997,18(7):93-96. 被引量:9
  • 3Chen K,Int J Pattern Recognition Artificial Intelligence,1997年,11卷,3期,417页
  • 4Bajaj R,Pattern Recognition,1997年,30卷,1期,1页
  • 5Hao H W,Pattern Recognition,1997年,30卷,8期,1321页
  • 6Huang Y S,Int J Pattern Recognition Artificial Intelligence,1995年,9卷,3期,579页
  • 7Cao J,Pattern Recognition,1995年,28卷,2期,153页
  • 8Suen C Y,Pattern Recognition Letter,1993年,14卷,4期,303页
  • 9Mori S,IEEE Proc,1992年,18卷,7期,1029页
  • 10Xu L,IEEE Trans Syst Man Cybern,1992年,22卷,3期,418页

共引文献15

同被引文献16

  • 1杨相珀,满庆丰,邢春香.钞币面值和真伪的快速识别算法的研究[J].计算机工程与应用,2005,41(25):209-211. 被引量:3
  • 2孙权森,曾生根,王平安,夏德深.典型相关分析的理论及其在特征融合中的应用[J].计算机学报,2005,28(9):1524-1533. 被引量:89
  • 3马继刚.新旧版第五套人民币防伪特征的比较研究[J].中国人民公安大学学报(自然科学版),2006,12(1):46-51. 被引量:7
  • 4孔凡辉,马吉权,关心,于丽萍.一种纸币识别方法研究[J].计算机工程与应用,2006,42(13):209-212. 被引量:9
  • 5Jain A.Feature selection:Evaluation,application and small sample pcrfornlanee[J].IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997,19(20) : 153-158.
  • 6Zhao W, Chellappa R, Rosenfeld A, et al.Face recognition : A literature survey,Technical Reports CAR-TR-948[R].Computer Vision Laborary University of Mangland, 2000.
  • 7Pawlak Z.Rough sets:The oretical aspects of reasoning 'about data[M]. Netherlands:Kluwer Academic Publishers,1991.
  • 8Pawlak Z.Rough sets and intelligent data analysis[J].Information Sciences, 2002,147 : 1-12.
  • 9Yang J,Yang J Y.Generalized K-L transform based combined feature extraction[J].Pattern Recognition, 2002,35 ( 1 ) : 295-297.
  • 10Yang J,Yang J,Zhang D,et al.Feature fusion:Parallel strategy vs serial strategy[J].Pattern Recognition,2003,36(6):1369-1381.

引证文献2

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部