人民币纸币号码识别系统设计arecognitionsystemdesignforrmbcurrencynumber(附件

摘 要摘 要人民币纸币的号码是纸币的身份标识。实现纸币号码的自动识别，不仅可以用于纸币的防伪，抑制假币横行造成的危害，还可以实现纸币的追踪，对因抢劫、偷窃而丢失的纸币的追踪破案有很大的帮助，更好实现了对金融流通领域的监管。针对当前大部分纸币识别系统识别的准确性较低，本文设计了一种基于数字图像分割技术和BP神经网络识别技术的人民币纸币号码自动识别系统。首先利用腐蚀、平滑等处理实现对人民币的号码字符串进行定位，并将定位后的字符串图像进行二值化、滤波、膨胀等预处理，接着通过阈值分割技术进行字符分割，将分割好的单个字符利用BP神经网络算法训练，完成号码字符串的识别。经实验测试，该程序识别的准确率高达94.44%，识别速度也很快，具有很高的实用价值。关键词:纸币号码,图像分割,神经网络
目 录
第一章 绪论 1
1.1 背景及意义 1
1.2 研究现状与存在的问题 1
1.3 本文的主要研究内容 2
第二章 图像分割与识别技术 3
2.1 图像的灰度变换 3
2.1.1 灰度变换常用方法 3
2.1.2 灰度直方图 4
2.2 图片腐蚀 4
2.2.1 腐蚀的含义 4
2.2.2 腐蚀的算法 5
2.3 图片的二值化 5
2.4 图像分割 6
2.4.1 基于边界的分割方法 6
2.4.2 基于阈值的分割方法 8
2.4.3 基于区域的分割方法 8
2.5 图片归一化处理 9
2.6 BP神经网络 10
2.6.1 BP神经网络算法模型 11
2.6.2 BP神经网络的功能 12
2.6.3 BP神经网络算法流程图 12
2.6.4 BP神经网络的设计 13
2.6.5 BP神经网络的函数 15
第三章 人民币纸币号码识别系统设计 17
3.1 纸币号码定位 17
3.2 纸币号码字符分割 20
3.3 BP网络的设计 22
3.4 纸币识别 style="display:inline-block;width:630px;height:85px" data-ad-client="ca-pub-6529562764548102" data-ad-slot="6284556726"> (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({ });