一种纸币识别方法研究  

Paper Currency Recognition Using Gaussian Mixture Models Based on Structural Risk Minimization

作　　者：孔凡辉[1] 马吉权[2] 关心[1] 于丽萍[3] 

机构地区：[1]黑龙江大学信息科学与技术学院,哈尔滨150080 [2]哈尔滨工业大学计算机学院,哈尔滨150001 [3]黑龙江大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第13期209-212,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：快速准确的纸币清分在银行业中具有非常重要的意义。清分系统包括纸币图像采集、图像预处理、特征提取及分类器设计等几个步骤,其中分类器设计是核心技术基础。论文提出了一种用于高速纸币清分的人民币识别方法,该方法基于整张纸币的特征提取,采用了基于结构风险最小化的高斯混合模型(GMM)设计识别分类器。实验结果表明,提出的方法取得了较高的识别率。It is important to classify the paper currency at banks quickly and correctly.The system of paper currency recognition includes image eolleetion,preproeessing,feature extraction and classifier design.A critical step is the classifier design.A real time paper currency recognition method is proposed in this paper,which extracts the features based on the whole paper eurreney.A modified GMM is constructed for the Chinese paper currency recognition.The experiments show that GMM which employs structural risk minimization is a more flexible alternative and lead to improved results for Chinese paper currency recognition.

关 键 词：图像识别 特征提取 高斯混合模型 结构风险最小化 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术]