基于图像处理的人民币纸币序列号识别研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着国民经济高速发展，市场上的纸币现金流通量不断增长，对纸币的挑剔分班在各商业银行都是相当困难的问题，若采用繁重的手工操作，不但劳动强度大时间长，还存在劳动卫生条件差的问题，因此，我国金融行业的现代化任务之一，就是要实现纸币清分机的机械化、自动化，致力于清分机涉及到的相关技术的研发和实现，以达到纸币清分机在金融行业的大力推广和应用，采用自动化的金融机械使整个银行业的效率得到很大的提升,提供又快又好的服务,节省大量人力,降低工作人员的劳动强度。另外，人民币在印刷的过程中，不可避免的会出现却好、重号、错号等情况。同时市面上相继出现了以“HD90”、“HB”、“FA”和“TJ38”等字符开头的假币。纸币序列号的识别能缩小人民币真伪鉴别的排查范围。如果出入银行的纸币都有记录可查，一旦出现问题，即可通过网络、报纸等多种方式公布其序列号。如果在市面上流通时被发现有问题的纸币，即可为公安机关提供重要的线索。由此可见，识别纸币序列号具有十分重要的现实意义。

国外在纸币识别技术上己经较为成熟,单从纸币的识别率而言,对于面值、面向的识别率己经接近100%,现己经处于实际应用阶段。目前国外纸币清分机的主要产商有德国的捷佳得、日本的光荣、东芝、英国的德利来等公司,德利来、捷佳得、东芝等公司主要以生产大型清分机为主,而中小型清分机则以光荣、劳雷尔为代表。这些公司由于研发时间己经较长,其技术经验的积累比较丰富,因此其产品在市场上占有很高的份额。与国外先进的纸币技术相比，国内在这方面的研究相对落后。最近几年来，生产纸币清分机的厂家纷纷和国内著名院校合作研发，逐步实现了了纸币清分机的国产化。显然，合作研发出的国产清分机主要还是小型清分机，在技术更为精湛，严密的大型清分设备方面的研发还需要更多的人力物力的投入研究。目前，中国各商业银行所使用的大中清分机主要以进口产品为主。到2003年末现金清分机在中国的装机量已接近2000台，其中进口产品比例高达95%；到2007年末现金清分机在中国的装机量已接近10000台，其中进口产品比例高达70%。到目前为止，进口以大中型机型的格局没有改变。中国各商业银行所使用的清分机逐渐趋向以本土企业供应产品为主。在行业龙头聚龙股份的带动下，纸币清分机行业的本土化消费形势乐观，随着科技含量的提高和价格优势，出口量在未来几年也呈现10%左右的增长趋势，所以中国急需纸币清分处理技术的研究。

2. 研究的基本内容与方案

本次毕设以第四、五版人民币纸币图像作为识别对象，以软件matlab8.0与pc机作为主要工具，使用模式识别方法和数字图像处理技术，对纸币清分机的核心技术，序列号的识别进行深入的研究分析和算法验证。

考虑到atm机上进行存取钱时，纸币在机械通道中高速运行的，图像传感器对其扫描处理，来获取纸币的图像信息，这样导致获取的图像是发生过倾斜，侧移，同时会有纸币各部分亮度不均衡发生等等。所以为了提高后续纸币图像的识别率，增强对图像的容错能力，需要对纸币图像进行一系列的预处理工作来改善图像质量，预处理包括图像增强、倾斜校正和图像分割，针对纸币序列号识别，根据序列号图像在整幅图像的相对位置来获得序列号区域图像，反复使用投影法分割出单个字符，再采用逐像素特征提取法进行序列号的特征提取，逐行逐列扫描序列号图像，将得到的特征向量作为神经网络的输入，为后续序列号的识别打下坚实的基础。最后针对字母和数字建立两个对应的bp神经网络，分别训练学习，完成对序列号的识别，并达到较为理想的识别率。

3. 研究计划与安排

在综合考虑设计任务之后，设计进度安排如下：

第1周—第4周：收集资料，撰写开题报告；

第5周—第6周：论文开题；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]bo-yuanfeng,mingwuren,xu-yaozhang,chingy.suen.automaticrecognitionofserialnumbersinbanknotes,patternrecognition,2014:2621-2634

[2]y.he,b.jin,q.lv,s.yang.improvingbpneuralnetworkfortherecognitionoffacedirection,computerscienceandsociety（isccs）,2011:79-82

[3]faridgarcia-lamont.recongnitionofmexicanbanknotesviatheircolorandtexturefeatures[j],expertsystemswithapplications,2012:9651-9660