作者：孙伟忠,马跃,尹震宇,谷艾,徐福龙 单位：中国科学院沈阳计算技术研究所 出版：《小型微型计算机系统》2020年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXWX2020070300 DOC编号：DOCXXWX2020070309 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 纸币的污损程度在某种程度上决定了纸币是否能够继续流通.如何精准的识别纸币的脏污，是当前金融机具面临的一项重大问题.为了解决这个问题，本文使用接触式图像传感器采集纸币在红光、绿光、蓝光、红外光下的双面反射图像，同时也采集纸币在绿光透射和红外光透射下的图像.通过使用图像处理的方法把纸币图像提取出来，然后分析不同脏污等级的纸币在各种光源照射下所形成的图像，最终决定把哪种光源的纸币图像输入到卷积神经网络.之后，将已经分类好的训练样本和测试样本通过上述方式处理，会得到纸币图像的训练样本和测试样本.使用训练样本对本文设计的卷积神经网络进行训练，就会得到本文所需要的纸币脏污识别分类器.然后使用测试样本在这个分类器上进行测试，会得到训练的分类器的识别效果.测试结果表明本文所设计的卷积神经网络分类器对于识别纸币脏污的准确性非常高。

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