[发明专利]一种应用于智能手机的第五套人民币面额识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种应用于智能手机的第五套人民币面额识别方法。

背景技术

现代社会随着经济发展，金融业繁荣发展。人民币面额识别作为纸币清分系统的组成部分，在金融业信息化中具有重要的意义。其用途甚广，不仅可以应用于便利视觉缺陷的群众辨识面额，也以应用于金融设备中用于自助交易。

现在中国流通量最大的人民币版本是第五套。1999年10月1日，中华人民公共国成立50周年之际，中国人民银行开始发第五套币的100元，后陆续发行其他各个面额。这套人民币共有1元、5元、10元、20元、50元和100元共6种面额的纸币和1元的硬币。其中，人民币纸币较硬币而言，面额多元，因此识别纸币的面额应用更加广阔。

智能手机发展至今，具有相应开放式的操作系统，其常见功能有摄像、网络和多媒体应用等功能。将人民币识别系统应用到手机中，有利于实时识别人民币面额。

现在社会上主要的纸币面额识别设备多为清分机，具有速度快，耗能小和准确度高的优点，减轻了出纳人员劳动强度，实现了纸币清分的自动化处理。因此在我国各商业银行中发挥着重要作用。

其识别纸币面额的方法主要有：

一是根据纸币的磁性水墨、磁性安全线等的磁性特点，设计相应的传感器进行数据采集，并进行相应的匹配。

二是根据纸币的图像特性，进行图像处理，获得相应的信息进行匹配。多采用票面纹理特征，采用特征匹配的方式。

现在我国纸币清分机以进口产品为主，近年国产品牌也陆续出现。但是，产品造价高昂，维修服务成本高，携带不便，并不能在群众日常的货币交易中进行普及。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种应用于智能手机的第五套人民币面额识别方法。

一种应用于智能手机的第五套人民币面额识别方法，该方法是通过手机摄像头拍摄人民币的图像，经过图像的预处理和特征提取去除背景影响的人民币图像，采用HSV颜色直方图作为人民币的票面颜色特征，然后利用PNN网络对人民币进行识别。

手机摄像头拍摄纸币图像时，拍摄条件要求背景单一，光线自然，有色光源干扰少，拍摄时需将人民币的全貌进行拍摄，并要求图像中纸币与水平校准线的角度差小于20°。

人民币图像的预处理流程为：a模块是彩色图像灰度化模块，处理后获得彩色图像的灰度图像；通过b门限处理模块，获得灰度图像的二进制图像，即黑白图像；通过c模块对图像进行水平和竖直投影，则可以获得人民币图像的边界；最后，根据上述边界确定图像的目标，获得去除了背景的人民币图像。

人民币图像的特征提取是通过RGB颜色模式到HSV颜色模式的非线性转换实现的；

一个像素点的颜色用RGB色彩模式可以表示为(r，g，b)，这个坐标分别是红、绿和蓝坐标，r，g，b∈[0，1]，设max为r、g和b中的最大值，min为最小值，这个颜色在HSV色彩空间中表示为(H，S，V)；其中，h∈[0，360°)，表示角色相角，s，v∈[0，1]，表示饱和度和亮度，

如果max≠min，那么RGB色彩模式和HSV色彩模式的转换关系如下：

S=max-minmax---(2)]]>

V＝max         (3)

如果max＝min，则H＝0°，该图为灰度图；

如果max＝0，则S＝0，V＝0，为纯黑色；

将H、S、V三个分量根据人的视觉感知力进行非等间隔的量化，将H分成16份，S和V分成4份，具体量化规则如公式(4)至(6)所示；量化的目的是在计算特征量前降低了矢量的维数，减少计算量；