一种多国钞票类型快速识别技术制造技术

本发明专利技术公开了一种多国钞票类型快速识别技术，包括两个步骤：第一层识别：利用感知哈希算法初级筛选；其中图像感知哈希识别过程，分为两个阶段：初始阶段和识别阶段，初始阶段，完成原始标准图像的感知哈希指纹的获取；识别阶段，对待识别钞票图像计算哈希指纹并与原始标准哈希指纹匹配；第二层识别：利用MOSSE滤波器进行最终确认；其中MOSSE算法实现，分为两个阶段：训练阶段和计算识别阶段，训练阶段：对所有需要识别钞票的图像，分别训练对应的MOSSE滤波器；识别阶段：计算待识别钞票的MOSSE滤波器输出，使用峰瓣率PSR表征匹配和定位情况，待识别的钞票通过与可能的钞票类型的标准滤波器计算后，得到所有PSR输出，找到最大值，即获得了钞票类型。

A fast recognition technology of Multi Country banknotes

【技术实现步骤摘要】
一种多国钞票类型快速识别技术
本专利技术涉及纸张类介质处理领域，特别是涉及一种多国钞票类型快速识别技术。
技术介绍
目前各大厂商的现金自助设备已经具备较高的钞票处理速度，现金存取款一体机达到8张/秒以上，清分机可以达到15张/秒以上，每张钞票的识别时间只有几十毫秒，需要完成钞票类型识别、鉴伪识别、冠字号识别(部分币种需要识别两个冠字号，如2015版100元钞票等)、清分信息识别等，其中钞票类型的识别是鉴伪识别、冠字号识别、清分信息识别的前提和基础。每个国家的钞票一般有多个面额，比如有5个面额：1元、5元、10元、50元、100元，其中目前流通的还有1999版、2005版、2015版以及2019年8月30日发行的2019版，每张钞票在现金自助设备搬送过程有四个面向，如附图5所示。钞票类型包括国别、面额、版本、面向四方面信息。在现金自助设备使用过程中，钞票识别模块识别一张钞票所有信息只有几十毫秒的时间，而钞票类型识别只能占用二十毫秒左右的时间，在清分机等高速设备中甚至要求更短时间内完成识别，因此快速准确识别钞票类型是现金自助设备稳定运行的关键。针对单国别钞票类型的识别，目前大多数采用机器学习技术，而且在识别时间和准确性两个方面均取得了很好的效果。但是面对多国钞票识别时，识别速度和准确性往往不能兼顾，尤其是在同时处理十个国家以上的钞票时，总识别种类将达到几百类，识别时间和识别准确性问题会更加突出。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种多国钞票类型快速识别技术，提出两层识别机制，分别采用图像感知哈希技术，快速完成初级识别，筛选出一部分可能的钞票类型，再在第一层识别基础之上利用MOSSE相关滤波器做第二层识别，准确确定钞票类型。本专利技术的技术方案为：一种多国钞票类型快速识别技术，包括两个步骤：第一层识别：利用感知哈希算法初级筛选；其中图像感知哈希识别过程，分为两个阶段：初始阶段和识别阶段，初始阶段，完成原始标准图像的感知哈希指纹的获取；识别阶段，对待识别钞票图像计算哈希指纹并与原始标准哈希指纹匹配；第二层识别：利用MOSSE滤波器进行最终确认；其中MOSSE算法实现，分为两个阶段：训练阶段和计算识别阶段，训练阶段：对所有需要识别钞票的图像，分别训练对应的MOSSE滤波器；识别阶段：计算待识别钞票的MOSSE滤波器输出，使用峰瓣率PSR表征匹配和定位情况，待识别的钞票通过与可能的钞票类型的标准滤波器计算后，得到所有PSR输出，找到最大值即得到最佳匹配值，即获得了钞票类型。作为优选的，通过选取钞票正面向传感器产生的可见光图像的五个位置区域，实现图像感知哈希，每个区域分别计算感知哈希指纹；作为优选的，图像感知哈希识别过程中的初始阶段：获取原始标准图像感知哈希指纹，对所有需要识别钞票的五个位置区域的图像感知哈希指纹，分四个面向采集四张标准图像，计算得到的哈希指纹，作为模板存储在内存中以供计算使用。作为优选的，分四个面向采集四张标准图像时需要图像倾斜角度小于0.1度。作为优选的，图像感知哈希识别过程中的识别阶段：计算哈希指纹匹配结果，对待识别钞票图像计算感知哈希指纹匹配结果；根据计算结果筛选出可能钞票类型。作为优选的，采用五个位置区域的匹配结果均大于0.6，即认为是可能的钞票类型。作为优选的，选取钞票中心区域作为MOSSE相关滤波器的目标区域，并进行正反面的选取，利用两个MOSSE滤波器，同时计算匹配结果，确认识别钞票类型。作为优选的，峰瓣率PSR的计算公式如下：其中peak表示实际输出结果中的峰值，μ和σ表示以峰值为中心的11*11窗口内像素的均值和方差。作为优选的，MOSSE滤波器在进行初始化训练时，加入倾斜样本，增强对钞票倾斜的抵抗能力。本专利技术的有益效果在于：本专利技术提供了一种多国钞票类型快速识别技术，并且测试结果也验证了方法的正确性：用感知哈希算法进行初次筛选，用MOSSE进行最终确认币种，可以满足币种信息识别对时间和准确性的要求。附图说明图1为利用图像感知哈希算法识别过程；图2为计算图像感知哈希的五个位置区域；图3为MOSSE算法选取正面两幅图像中间区域；图4为MOSSE算法选取反面两幅图像中间区域；图5为钞票在现金自助设备搬送过程中的四个面向。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。一种多国钞票类型快速识别技术，分为两个步骤：(1)第一层识别：利用感知哈希算法初级筛选；(2)第二层识别：利用MOSSE滤波器进行最终确认。对于图像感知哈希实现如下：图像感知哈希实现，选取钞票正面向传感器产生的可见光图像的五个位置区域，如图2所示，每个区域分别计算感知哈希指纹。需要说明的是此处的正面向，并不是就肯定是钞票的正面，因为待识别的钞票正反、上下都是不确定的，此处的正面只是指正对传感器的那面。图2中以钞票正面作为例子。图像感知哈希识别过程，分为两个阶段：初始阶段和识别阶段。初始阶段，完成原始标准图像的感知哈希指纹的获取；识别阶段，如图1所示，对待识别钞票图像计算哈希指纹并与原始标准哈希指纹匹配。具体过程如下：(1)初始阶段：获取原始标准图像感知哈希指纹，对所有需要识别钞票的五个位置区域的图像感知哈希指纹：对所有需要识别钞票，分四个面向采集四张标准图像，其中需要图像倾斜角度小于0.1度，尽可能保证原始模板图像不倾斜。计算得到的哈希指纹，作为模板存储在内存中以供计算使用；需要说明的是，此处四个面向是指钞票正面正放、反面正放、正面反放、反面反放。(2)识别阶段：计算哈希指纹匹配结果，对待识别钞票图像计算感知哈希指纹匹配结果；根据计算结果筛选出可能钞票类型，文章采用五个位置区域的匹配结果均大于0.6，即认为是可能的钞票类型。其中图像感知哈希算法计算过程：(1)缩小图像：收缩到32x32的大小，方便计算DCT(离散余弦变换)；(2)由于钞票图像一般都是灰度图像，因此可以直接使用可见光的灰度图像；(3)计算DCT，并去掉高频信息保留左上角的8x8区域的低频信息；(4)计算缩小DCT后的所有像素点的平均值，大于平局值记为1，反之记为0，得到64位的该图像的哈希值。对于MOSSE算法实现如下：由于各国钞票的尺寸不一，因此选取钞票中心区域作为MOSSE相关滤波器的目标区域，如图3和图4所示，选取正反面的可见光图像中间区域作为目标区域，利用两个MOSSE滤波器，同时计算匹配结果，确认识别钞票类型。MOSSE算法实现，分为两个阶段：训练阶段、计算识别阶段。(1)训练阶段：对所有需要识别钞票的图像(正反面可见光图像)，分别训练对应的MOSSE滤波器；(2)识别阶段：计算待识别钞票的MOSSE滤波器输出，使用峰瓣本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多国钞票类型快速识别技术，其特征在于，包括两个步骤：/n第一层识别：利用感知哈希算法初级筛选；/n其中图像感知哈希识别过程，分为两个阶段：初始阶段和识别阶段，初始阶段，完成原始标准图像的感知哈希指纹的获取；识别阶段，对待识别钞票图像计算哈希指纹并与原始标准哈希指纹匹配；/n第二层识别：利用MOSSE滤波器进行最终确认；/n其中MOSSE算法实现，分为两个阶段：训练阶段和计算识别阶段，训练阶段：对所有需要识别钞票的图像，分别训练对应的MOSSE滤波器；识别阶段：计算待识别钞票的MOSSE滤波器输出，使用峰瓣率PSR表征匹配和定位情况，待识别的钞票通过与可能的钞票类型的标准滤波器计算后，得到所有PSR输出，找到最大值即得到最佳匹配值，即获得了钞票类型。/n

【技术特征摘要】
1.一种多国钞票类型快速识别技术，其特征在于，包括两个步骤：
第一层识别：利用感知哈希算法初级筛选；
其中图像感知哈希识别过程，分为两个阶段：初始阶段和识别阶段，初始阶段，完成原始标准图像的感知哈希指纹的获取；识别阶段，对待识别钞票图像计算哈希指纹并与原始标准哈希指纹匹配；
第二层识别：利用MOSSE滤波器进行最终确认；
其中MOSSE算法实现，分为两个阶段：训练阶段和计算识别阶段，训练阶段：对所有需要识别钞票的图像，分别训练对应的MOSSE滤波器；识别阶段：计算待识别钞票的MOSSE滤波器输出，使用峰瓣率PSR表征匹配和定位情况，待识别的钞票通过与可能的钞票类型的标准滤波器计算后，得到所有PSR输出，找到最大值即得到最佳匹配值，即获得了钞票类型。


2.根据权利要求1所述的一种多国钞票类型快速识别技术，其特征在于，通过选取钞票正面向传感器产生的可见光图像的五个位置区域，实现图像感知哈希，每个区域分别计算感知哈希指纹；


3.根据权利要求2所述的一种多国钞票类型快速识别技术，其特征在于，图像感知哈希识别过程中的初始阶段：获取原始标准图像感知哈希指纹，对所有需要识别钞票的五个位置区域的图像感知哈希指纹，分四个面向采集四张标准图像，计算得到的哈希指纹，作为模板存储在内存中以供计算使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘贯伟，江浩然，武艳红，
申请(专利权)人：恒银金融科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12