為：第一級(jí)識(shí)別為全局特征對(duì)比，第二級(jí)識(shí)別及其之后的各級(jí) 識(shí)別為局部特征對(duì)比； 所述將所述提取的特征與特征模板進(jìn)行特征對(duì)比，按照多級(jí)分類識(shí)別規(guī)則輸出紙幣識(shí) 別結(jié)果，包括： 對(duì)所述提取的特征與所述特征模板進(jìn)行所述全局特征對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果記錄到粗分 類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中； 針對(duì)所述粗分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中記錄的紙幣圖案特征，選擇特定的圖像區(qū)域作為局部 特征模板進(jìn)行所述局部特征對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果記錄到細(xì)分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中； 當(dāng)所述細(xì)分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中記錄的識(shí)別結(jié)果滿足小于指定閾值的條件則識(shí)別成功， 否則識(shí)別失敗。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別方法，其特征在于， 所述對(duì)所述提取的特征與所述特征模板進(jìn)行所述全局特征對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果記錄到 粗分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中，包括： 將所述已提取特征的待識(shí)別紙幣圖像劃分為多個(gè)子圖區(qū)域，定義所述特征模板在所述 子圖區(qū)域的漢明距離公式為：其中，T表示所述特征模板，S表述所述提取的特征，D表示所述漢明距離，所述子圖區(qū) 域矩陣大小為（mXn)，所述子圖區(qū)域坐標(biāo)為（i，j); 取所述特征模板在所述子圖區(qū)域的最小漢明距離作為所述子圖區(qū)域的差異值，對(duì)所有 子圖區(qū)域的差異值進(jìn)行累加得到差異總值，將所述差異總值小于預(yù)設(shè)的差異值閾值的特征 模板按照所述差異總值進(jìn)行排序，并輸出到粗分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別方法，其特征在于， 所述局部特征對(duì)比采用與所述全局特征對(duì)比類似的方式實(shí)現(xiàn)，或者，所述局部特征對(duì) 比采用快速投影匹配方式實(shí)現(xiàn)； 所述快速投影匹配包括： 根據(jù)所述預(yù)處理紙幣圖像和所述局部特征模板在水平方向投影的最小絕對(duì)誤差值，獲 取對(duì)應(yīng)垂直方向的匹配位置； 在所述匹配位置的附近窗口，根據(jù)所述預(yù)處理紙幣圖像和所述局部特征模板的垂直投 影的最小絕對(duì)誤差，找到最佳匹配位置； 將所述最佳匹配位置的最小誤差作為匹配計(jì)算的評(píng)分值，記錄到細(xì)分類評(píng)分?jǐn)?shù)組中。7. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別方法，其特征在于， 所述查找所述待識(shí)別紙幣圖像確定的邊緣點(diǎn)集合，包括： 通過(guò)固定閾值法查找候選邊緣點(diǎn)集合； 使用菱形模板法篩選候選邊緣點(diǎn)集合； 去除斜率偏差超過(guò)指定偏差閾值的異常點(diǎn)得到確定的邊緣點(diǎn)集合； 所述固定閾值法包括：將統(tǒng)計(jì)得到的背景圖像區(qū)域的亮度均值增加一個(gè)固定臺(tái)階，作 為固定的檢測(cè)閾值，對(duì)檢測(cè)到的亮度大于所述檢測(cè)閾值的像素點(diǎn)，記錄在所述候選邊緣點(diǎn) 集合； 所述菱形模板法包括：以所述候選邊緣點(diǎn)集合中的像素點(diǎn)為菱形模板的中心，通過(guò)所 述菱形模板除中心點(diǎn)外的其他像素點(diǎn)的亮度與所述檢測(cè)閾值的偏差判斷所述中心點(diǎn)的位 置，當(dāng)所述中心點(diǎn)越靠近所述待識(shí)別紙幣圖像內(nèi)部則所述菱形模板與所述待識(shí)別紙幣圖像 重疊的面積越大，反之重疊的面積越??； 所述對(duì)所述已定位出頂點(diǎn)和中心點(diǎn)位置的待識(shí)別紙幣圖像進(jìn)行歸一化處理，包括采用 雙線性插值算法的方式實(shí)現(xiàn)。8. -種多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括： 圖像采集模塊，用于采集待識(shí)別紙幣圖像； 預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述待識(shí)別紙幣圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到與預(yù)設(shè)尺寸范圍相同 的預(yù)處理紙幣圖像； 特征提取模塊，用于從所述預(yù)處理紙幣圖像提取通過(guò)加減運(yùn)算即可被處理的特征； 識(shí)別模塊，用于將所述特征提取模塊提取的特征與特征模板進(jìn)行特征對(duì)比，按照多級(jí) 分類識(shí)別規(guī)則輸出紙幣識(shí)別結(jié)果，所述特征模板為對(duì)多國(guó)紙幣進(jìn)行識(shí)別，提取能唯一表征 所述多國(guó)紙幣的特征信息后保存的模板。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于， 所述預(yù)處理模塊包括： 邊緣點(diǎn)集合查找單元，用于查找所述待識(shí)別紙幣圖像確定的邊緣點(diǎn)集合； 四邊擬合單元，用于對(duì)所述邊緣點(diǎn)集合進(jìn)行四邊擬合，準(zhǔn)確定位出所述待識(shí)別紙幣圖 像的頂點(diǎn)和中心點(diǎn)位置； 圖像歸一化單元，用于對(duì)所述已定位出頂點(diǎn)和中心點(diǎn)位置的待識(shí)別紙幣圖像進(jìn)行歸一 化處理，使所述已定位出頂點(diǎn)和中心點(diǎn)位置的待識(shí)別紙幣圖像處于水平方向并縮放至與所 述預(yù)設(shè)尺寸范圍相同的尺寸范圍。10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于， 所述特征提取模塊包括： 小波變換單元，用于對(duì)所述預(yù)處理紙幣圖像分成若干區(qū)域進(jìn)行小波變換，并提取所述 小波變換后的低頻系數(shù)作為每一個(gè)區(qū)域的特征值； 特征編碼單元，用于對(duì)所述特征值按照編碼規(guī)則進(jìn)行編碼得到特征值編碼，并將所述 預(yù)處理紙幣圖像的所有所述特征值編碼按照二進(jìn)制位拼接成提取的特征，所述編碼規(guī)則 為：將每個(gè)低頻系數(shù)與所有低頻系數(shù)的均值進(jìn)行比較，大于均值則標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0。11. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于， 所述識(shí)別t吳塊包括： 全局特征對(duì)比單元，用于對(duì)所述特征提取模塊提取的特征與所述特征模板進(jìn)行全局特 征對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果記錄到粗分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中； 局部特征對(duì)比單元，用于針對(duì)所述粗分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中記錄的紙幣圖案特征，選擇 特定的圖像區(qū)域作為局部特征模板進(jìn)行所述局部特征對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果記錄到細(xì)分類識(shí) 別評(píng)分?jǐn)?shù)組中； 結(jié)果輸出單元，用于判斷當(dāng)所述細(xì)分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中記錄的識(shí)別結(jié)果滿足小于指定 閾值的條件時(shí)，則識(shí)別成功，否則識(shí)別失敗。12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于， 所述全局特征對(duì)比單元包括： 最小漢明距離計(jì)算子單元，用于計(jì)算所述特征模板在所述已提取特征的待識(shí)別紙幣圖 像的每個(gè)子圖區(qū)域的最小漢明距離； 差異值判斷子單元，用于對(duì)所有所述子圖區(qū)域的差異值進(jìn)行累加得到差異總值，將所 述差異總值小于預(yù)設(shè)的差異值閾值的特征模板按照所述差異總值進(jìn)行排序，并輸出到粗分 類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中。13. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于， 所述局部特征對(duì)比單元包括： 局部特征選擇子單元，用于根據(jù)所述粗分類識(shí)別評(píng)分?jǐn)?shù)組中記錄的紙幣圖案特征，選 擇特定的圖像區(qū)域作為局部特征模板，并選擇進(jìn)行所述局部特征對(duì)比的方式； 快速投影匹配子單元，用于根據(jù)所述預(yù)處理紙幣圖像和所述局部特征模板分別在水平 方向投影和垂直方向投影的最小絕對(duì)誤差，找到最佳匹配位置，并將所述最佳匹配位置的 最小誤差作為匹配計(jì)算的評(píng)分值，記錄到細(xì)分類評(píng)分?jǐn)?shù)組中。14. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的多國(guó)紙幣圖像識(shí)別裝置，其特征在于， 邊緣點(diǎn)集合查找單元包括： 候選邊緣點(diǎn)查找子單元，用于通過(guò)固定閾值法查找候選邊緣點(diǎn)集合，所述固定閾值法 包括：將統(tǒng)計(jì)得到的背景圖像區(qū)域的亮度均值增加一個(gè)固定臺(tái)階，作為固定的檢測(cè)閾值，對(duì) 檢測(cè)到的亮度大于所述檢測(cè)閾值的像素點(diǎn)，記錄在所述候選邊緣點(diǎn)集合； 候選邊緣點(diǎn)篩選子單元，用于使用菱形模板法篩選候選邊緣點(diǎn)集合，所述菱形模板法 包括：以所述候選邊緣點(diǎn)集合中的像素點(diǎn)為菱形模板的中心，通過(guò)所述菱形模板除中心點(diǎn) 外的其他像素點(diǎn)的亮度與所述檢測(cè)閾值的偏差判斷所述中心點(diǎn)的位置，當(dāng)所述中心點(diǎn)越靠 近所述待識(shí)別紙幣圖像內(nèi)部則所述菱形模板與所述待識(shí)別紙幣圖像重疊的面積越大，反之 重疊的面積越??； 邊緣點(diǎn)集合確定子單元，用于去除斜率偏差超過(guò)指定偏差閾值的異常點(diǎn)得到確定的邊 緣點(diǎn)集合。
【專利摘要】本發(fā)明適用于紙幣模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多國(guó)紙幣圖像識(shí)別方法和裝置，所述方法包括：采集待識(shí)別紙幣圖像；對(duì)所述待識(shí)別紙幣圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到與預(yù)設(shè)尺寸范圍相同的預(yù)處理紙幣圖像；從所述預(yù)處理紙幣圖像提取通過(guò)加減運(yùn)算即可被處理的特征；將所述提取的特征與特征模板進(jìn)行特征對(duì)比，按照多級(jí)分類識(shí)別規(guī)則輸出紙幣識(shí)別結(jié)果，所述特征模板為對(duì)多國(guó)紙幣進(jìn)行識(shí)別，提取能唯一表征所述多國(guó)紙幣的特征信息后保存的模板。通過(guò)本發(fā)明，可有效提高多國(guó)紙幣識(shí)別過(guò)程中的識(shí)別速度、準(zhǔn)確率和自動(dòng)化程度。
【IPC分類】G06K9/00, G06K9/64, G06K9/62
【公開(kāi)號(hào)】CN105184225
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510488931
【發(fā)明人】覃德清, 周宏圖, 翟存真
【申請(qǐng)人】深圳市倍量科技有限公司
【公開(kāi)日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年8月11日