JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
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人民币纸币冠字号码字符识别方法研究

陈正伟,朱建华,周 律,刘 浏.人民币纸币冠字号码字符识别方法研究[J].浙江科技大学学报,2014(06):415-418.
 CHEN Zhengwei,ZHU Jianhua,ZHOU Lü,LIU Liu.Study on recognition method of crown word number for RMB paper money[J].Journal of Zhejiang University of Science and Technology,2014(06):415-418.

《浙江科技大学学报》[ISSN:2097-5236/CN:33-1431/Z]年: 2014期:06页码:415-418出版日期:2014-12-01

Title:

Title:

Study on recognition method of crown word number for RMB paper money

作者:

作者:

陈正伟, 朱建华, 周 律, 刘 浏

陈正伟,朱建华,周 律,刘 浏

Author(s):

Author(s):

CHEN Zhengwei, ZHU Jianhua, ZHOU Lü, LIU Liu

CHEN Zhengwei, ZHU Jianhua, ZHOU Lü, LIU Liu

单位:

单位:

浙江科技学院 工程训练中心,杭州 310023

Unit:

Unit:

Center of Engineering Practice, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, China

关键词:

关键词:

模式识别; 冠字号码;倾斜校正;神经网络;模板匹配

模式识别;冠字号码;倾斜校正;神经网络;模板匹配

分类号:

分类号:

TP391.413

文献标识码:

文献标识码:

A

摘要:

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以倾斜校正算法和模式识别算法2项核心技术为目标,充分利用霍夫变换法和最小二乘法在直线检测中的优点,采用一种结合霍夫变换法和最小二乘法的直线检测算法来求得人民币纸币图像的边缘直线及边缘直线的倾斜角度参数并采用图像旋转变换算法实现对原倾斜人民币图像的倾斜校正。采用Hopfield神经网络的联想记忆功能,缩小待识模式与标准模板的差异,再用模板匹配法对Hopfield神经网络的输出结果进行识别,得到最终的识别结果。实验证明,结合Hopfield神经网络和模板匹配法的人民币冠字号码识别方法具备较高的识别率。

参考文献
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备注/Memo:

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