2005人民币小米序列号查询真伪伪查询

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人民币纸币序列号、面额号定位与分割
摘 要:随着经济的发展和繁荣,纸币的流通量越来越大,银行或其他金融机构常需要对序列号的信息进行采集,用于分类和防伪。在研究纸币图像的Sobel和Canny边缘检测结果和纸币本身的特点以后,提出基于边缘检测和投影法的三步序列号分割方法,即序列号所在左侧区域的定位、序列号与面额号所在区域的准确定位、序列号与面额号的辨别与分割三个步骤。还对纸币的面向和倒置与否进行识别,使得算法可以应用于更为复杂的情况。
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怎么通过第四套人民币纪念钞的收藏证书上的序列号查询真伪?
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第四套人民币纪念钞的收藏证书是厂家印涮品,不是国家发行,没办法查,你也不用担是不是假货,币现在没人假,就旦讥测客爻九诧循超末是担心买贵了
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人民币纸币序列号识别方法
【摘要】:
光学字符识别是模式识别的一个重要分支。人民币序列号是综合了印刷体英文字符和数字的字符串。就字符识别技术而言,已经提出了一系列卓有成效的理论及方法。然而,不同的行业对于字符识别有着不同的需求。该产业的发展与推广必须面向行业。本文以金融领域的清分机为例,研究了人民币纸币序列号识别的方法,探讨了在特定行业的识别系统中,字符识别的设计与实现。字符识别主要包括文档切分、单字切分、字符识别几部分。本文描述的序列号识别系统实现了从图像扫描到得到识别结果全过程,而图像预处理和字符识别是本文的重点内容,以印刷体英文字符和数字为研究对象,具体包含了图像预处理、特征提取、神经网络设计等步骤。
本系统首先对纸币图像进行去噪、二值化、倾斜校正等处理,利用水平、竖直分别投影的方法确定图像边界后用几何定位法得到序列号的大概所在位置,然后利用行切分和列切分的方法将序列号从图像中切分出来,再利用投影法进行字符切分,将字符串切分成字母(数字),作为最基本的识别单位。本文的将序列号切分作为图像预处理的一个步骤加以说明。
在特征提取方面,本文对OCR领域中应用比较广泛的方向线素特征、网格特征、外围特征、穿越特征等特征分别进行比较分析,并进行了大量的实验,根据英文数字字符字形比较简单、部分字符字形相似的特点,提取穿越特征和网格特征作为系统的特征。通过实验确定加权因子,对这两种特征赋予不同的权值进行加权融合,使特征具有更强的描述能力。
最后,本文采用了基于反向传播算法(BP算法)的神经网络系统来识别字符,其优点是结构设计简单,自学习能力较强,识别速度快。
【关键词】:
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2006【分类号】:TP391.4【目录】:
Abstract5-8
第1章 绪论8-12
1.1 课题背景8
1.2 当前的字符识别研究情况8-9
1.3 识别的基本过程9-11
1.4 本论文内容11-12
第2章 图像预处理12-28
2.1 图像采集12
2.2 图像的噪声12-13
2.3 图像的去噪13-15
2.3.1 中值滤波14-15
2.4 二值化15-18
2.4.1 灰度直方图15-16
2.4.2 图像的阈值分割16-18
2.5 图像的倾斜校正18-19
2.6 纸币图像的定位分割19-21
2.7 序列号切分与单字符切分21-25
2.7.1 序列号切分21-23
2.7.2 单字切分23-25
2.8 字符图像的归一化25-26
2.9 本章小结26-28
第3章 特征提取28-37
3.1 特征提取28-29
3.1.1 特征提取的方法28-29
3.1.2 字符识别中常用的特征提取的方法29
3.2 常用统计特征分析29-33
3.2.1 方向线素特征30-31
3.2.2 穿越特征31
3.2.3 外围特征31-32
3.2.4 网格特征32-33
3.3 本系统的特征选择及组合33-36
3.3.1 特征选择方法及实验33-34
3.3.2 特征组合原理34-35
3.3.3 系统中采用的特征组合策略及实验35-36
3.4 本章小结36-37
第4章 基于人工神经网络的识别方法37-49
4.1 模式识别37-39
4.1.1 模式和模式类37-38
4.1.2 模式识别系统的组成38
4.1.3 模式识别方法38-39
4.2 人工神经网络39-44
4.2.1 神经网络简介39-40
4.2.2 神经网络模式识别特点和类型40-41
4.2.3 反向传播算法(BP算法)41-44
4.3 基于BP神经网络的识别系统44-46
4.3.1 输入层和输出层单元数的确定44-45
4.3.2 隐层单元数的确定45
4.3.3 初始值和神经元激励函数的选取45-46
4.4 系统性能实验46-48
4.5 本章小结48-49
参考文献50-54
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520婵姐 - 卖家
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