基于流形學(xué)習(xí)的紙幣圖像分析方法研究.pdf

1、紙幣分析技術(shù)包括面值識別、真?zhèn)舞b別、質(zhì)量評估三部分,目的是通過技術(shù)手段提高紙幣分類的效率和準(zhǔn)確率,檢測紙幣的真?zhèn)?、新舊和殘缺,保證流通紙幣的整潔和安全,維護(hù)正常的金融秩序和國家的貨幣安全。其中紙幣圖像鑒別尤為重要,包括紙幣圖像質(zhì)量評估和真?zhèn)舞b別。
　　分析現(xiàn)有紙幣質(zhì)量評估和真?zhèn)舞b別方法,存在以下困難:沒有綜合考慮紙幣的新舊污損與鑒偽之間的關(guān)系并提出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,難以獲得足夠數(shù)量的假幣樣本用于分類界面的訓(xùn)練,所以現(xiàn)有方法難以從根本

2、上提高分類的準(zhǔn)確率。本文首次將流型學(xué)習(xí)的思想引入紙幣圖像的真?zhèn)舞b別,提出了兩種基于流形學(xué)習(xí)的紙幣圖像分析方法。
　　第一種使用等度量映射ISOMAP(Isometric Mapping)對紙幣圖像進(jìn)行降維,獲得紙幣樣本在流形上的表示形式,使得包含污損的不同新舊等級的樣本按流形分布,具有很好的可分性。然后應(yīng)用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM(Self-organized Mapping)對降低維度后的樣本進(jìn)行真?zhèn)畏诸?有效地發(fā)現(xiàn)了紙幣圖

3、像的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對圖像進(jìn)行真?zhèn)舞b別和質(zhì)量評估。
　　第二種使用局部線性嵌入LLE(locally Linear Embedded)尋找紙幣圖像樣本在流形結(jié)構(gòu)上的投影點,利用樣本點到投影的距離進(jìn)行真?zhèn)舞b別,利用投影點到新舊類別中心的測地線距離進(jìn)行質(zhì)量評估。該方法并不需要對樣本進(jìn)行降維,應(yīng)用簡單的距離分類器進(jìn)行分類,計算速度較快。
　　針對假幣樣本的稀缺問題,本文根據(jù)紙幣油墨防偽的原理,提出使用圖像處理方法合成假幣圖像,一定程度上