一种纸币的识别方法和装置
阅读：840发布：2024-01-09
专利汇可以提供一种纸币的识别方法和装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 纸币 的识别方法和装置，通过获取纸币的光变镂空安全线 位置 ，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；使用动态时间规整 算法 匹配所述行投影值曲线；根据匹配结果， 鉴别 光变镂空安全线的真伪。本发明对光变镂空安全线位置进行二值化得到光变镂空安全线位置的行投影值并获得行投影值曲线，使用动态时间规整算法对光变镂空安全线的行投影值曲线进行匹配，能有效地对纸币的光变镂空安全线进行鉴伪识别，有利于光变镂空安全线的真伪 预防 。，下面是一种纸币的识别方法和装置专利的具体信息内容。
1.一种纸币的识别方法，其特征在于，包括：
获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；
计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；
使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线；
根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获取光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化，包括：
获取纸币的红外透射图像，根据所述红外透射图像选取光变镂空安全线位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图；
计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征；
根据所述列投影值特征准确定位光变镂空安全线位置；
使用自适应阈值法对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的投影值特征之后，所述根据所述投影值特征准确定位光变镂空安全线位置之前，还包括：
根据所述光变镂空安全线位置的列投影值特征识别出纸币是具有光变镂空安全线版本的纸币。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化之前，还包括：
识别纸币的面向信息，所述面向信息分为：正面正向、正面反向、反面正向和反面反向；
所述获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化，具体为：
当识别出纸币的面向信息为正面正向或反面反向时，从纸币的右侧获得纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；
当识别出纸币的面向信息为正面反向或反面正向时，从纸币的左侧获得纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线，具体为：
寻找一个最佳的时间规整函数，使得所述行投影值曲线最接近标准行投影值曲线，获得匹配点时间的最小距离总和。
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪,具体为：
若所述匹配点时间的最小距离总和在预置距离范围内，则所述光变镂空安全线为真，否则为假。
7.一种纸币的识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；
行投影单元，用于计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；
匹配单元，用于使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线；
鉴伪单元，用于根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
面向识别单元，用于识别纸币的面向信息，所述面向信息分为：正面正向、正面反向、反面正向和反面反向。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
版本识别单元，用于根据所述光变镂空安全线位置的列投影值特征识别出纸币是具有光变镂空安全线版本的纸币。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：
切割单元，用于获取纸币的红外透射图像，根据所述红外透射图像选取光变镂空安全线位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图；
列投影单元，用于计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征；
定位单元，用于根据所述列投影值特征准确定位光变镂空安全线位置；
二值化单元，用于使用自适应阈值法对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
一种纸币的识别方法和装置
技术领域
[0001] 本发明涉及纸币识别领域，尤其涉及一种纸币的识别方法和装置。
背景技术
[0002] 2015版纸币比现有版本纸币多了一条光变镂空安全线，这条光变镂空安全线中间文字可以在红外透射图像中清晰看到。通过判断光变镂空安全线的特征，可以判断出纸币的版本是否属于2015版，同时鉴别光变镂空安全线真伪。
发明内容
[0003] 本发明提供了纸币光变镂空安全线的识别方法和装置，该方法和装置对纸币上的光变镂空安全线的检测适应能力强，可以判断出纸币的版本是否为具有光变镂空安全线的版本，同时鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0004] 为实现上述设计，本发明采用以下技术方案：
[0005] 一方面采用了一种纸币的识别方法，包括：
[0006] 获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；
[0007] 计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；
[0009] 根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0010] 其中，所述获取光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化，包括：
[0011] 获取纸币的红外透射图像，根据所述红外透射图像选取光变镂空安全线位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图；
[0012] 计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征；
[0013] 根据所述列投影值特征准确定位光变镂空安全线位置；
[0014] 使用自适应阈值法对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0015] 其中，所述计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征之后，所述根据列所述投影值特征准确定位光变镂空安全线位置之前，还包括：
[0016] 根据所述光变镂空安全线位置的列投影值特征识别出纸币是具有光变镂空安全线版本的纸币。
[0017] 其中，所述获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化之前，还包括：
[0019] 所述获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化，具体为：
[0020] 当识别出纸币的面向信息为正面正向或反面反向时，从纸币的右侧获得纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；
[0021] 当识别出纸币的面向信息为正面反向或反面正向时，从纸币的左侧获得纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0022] 其中，所述使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线，具体为：
[0023] 寻找一个最佳的时间规整函数，使得所述行投影值曲线最接近标准行投影值曲线，获得匹配点时间的最小距离总和。
[0024] 其中，所述根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪,具体为：
[0025] 若所述匹配点时间的最小距离总和在预置距离范围内，则所述光变镂空安全线为真，否则为假。
[0026] 另一方面采用一种纸币的识别装置，包括：
[0027] 获取单元，用于获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；
[0028] 行投影单元，用于计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；
[0029] 匹配单元，用于使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线；
[0030] 鉴伪单元，用于根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0031] 其中，还包括：
[0032] 面向识别单元，用于识别纸币的面向信息，所述面向信息分为：正面正向、正面反向、反面正向和反面反向。
[0033] 其中，还包括：
[0034] 版本识别单元，用于根据所述光变镂空安全线位置的列投影值特征识别出纸币是具有光变镂空安全线版本的纸币。
[0035] 其中，所述获取单元包括：
[0036] 切割单元，用于获取纸币的红外透射图像，根据所述红外透射图像选取光变镂空安全线位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图；
[0037] 列投影单元，用于计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征；
[0038] 定位单元，用于根据所述列投影值特征准确定位光变镂空安全线位置；
[0039] 二值化单元，用于使用自适应阈值法对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0040] 本发明的有益效果为：本发明通过获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线；根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。本发明对光变镂空安全线位置进行二值化得到光变镂空安全线位置的行投影值并获得行投影值曲线，使用动态时间规整算法对光变镂空安全线的行投影值曲线进行匹配，能有效的对纸币的光变镂空安全线进行鉴伪识别，有利于光变镂空安全线的真伪预防。附图说明
[0041] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
[0042] 图1是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别方法的第一实施例的方法流程图。
[0043] 图2是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别方法的第二实施例的方法流程图。
[0044] 图3是本发明具体实施方式中提供的多种版本的纸币示意图。
[0045] 图4是图3中多种版本的纸币的光变镂空安全线位置的区域子图列投影值曲线图。
[0046] 图5是图3-c中纸币的光变镂空安全线位置的二值化图像。
[0047] 图6是图5二值化后的行投影值曲线。
[0048] 图7是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别装置的第一实施例的结构方框图。
[0049] 图8是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别装置的第二实施例的结构方框图。
具体实施方式
[0050] 为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051] 请参考图1，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别方法的第一实施例的方法流程图。如图所示，该识别方法，包括：
[0052] 步骤S101，获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0053] 具体的，通过红外透射图像可以清晰的显示光变镂空安全线中间的文字，根据文字在光变镂空安全线上的分布采用自适应阈值法对光变镂空安全线位置进行二值化。其中，自适应阈值法是将光变镂空安全线位置的整个区域由文字分成三部分：左边、中间、右边，中间的部分即为文字的区域，求得左边和右边灰度的平均值作为灰度阈值。二值化过程中，当灰度值大于等于灰度阈值为黑，当灰度值小于灰度阈值为白，从而完成光变镂空安全线位置的二值化，能有效的对背景进行去噪，极大的简化了计算的复杂度。
[0054] 步骤S102，计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线。
[0055] 其中，纸币红外线图像宽度为200DPI分辨率，高度为150DPI分辨率，光变镂空安全线上每一行的灰度值之和组成一个行投影值，整个光变镂空安全线位置的行投影值构成行投影值曲线，二值化后安全线行投影值曲线在遇到字体时投影值会较大，在没有字体时投影值会较小，投影值曲线是随字体有无以及字体的变化而变化，如图5所示为2015版100元面值的纸币光变镂空安全线二值化后的图像，如图6所相应的的行投影曲线。
[0056] 步骤S103，使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线。
[0057] 其中，动态时间规整算法(Dynamic Time Warping，DTW)的思想是：由于语音信号是一种具有相当大随机性的信号，即使相同说话者对相同的词，每一次发音的结果都是不同的，也不可能具有完全相同的时间长度。因此在与已存储模型相匹配时，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模板特征对正。DTW对于整体上的波形形状很相似，但在时间轴上却是不对齐的波形，具有很好的鲁棒性。DTW通过把时间序列进行延伸和缩短，来计算两个时间序列性之间的相似性。DTW是用满足一定条件的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系，求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。
[0058] 具体的，寻找一个最佳的时间规整函数，使得所述行投影值曲线最接近标准行投影值曲线，获得匹配点时间的最小距离总和。本实施例中，设置一个参考模板的特征时间序列为A＝{a1,a2,…,ai},输入待识别的安全性特征时序序列B＝{b1,b2,…,bi},其中i≠j，设时间规整函数为C＝{c(1),c(2),…,c(N)}，其中N为路径长度，c(n)＝(i(n),j(n))表示第n个匹配点对是由参考模板的第i(n)个特征矢量与待识别模板的第j(n)个特征矢量构成的匹配点对，二者之间的距离(或失真值)d(ai(n),bi(n))称为局部匹配距离，匹配点时间的最小距离总和为
[0059] 步骤S104，根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0060] 本实施例中，预置光变镂空安全线为真的时候的阈值范围，设置为0.5-0.8，若D∈[0.5,0.8]，则光变镂空安全线为真；若D＞0.8或D＜0.5，则光变镂空安全线为假。本领域的技术人员应当知道，根据图像扫描仪器扫描精度的不同会导致光变镂空安全线为真的时候的阈值范围产生相应的变化，因而采用不同的扫描精度会有不同的阈值范围，在此不再赘述。
[0061] 综上所述，本实施例中，纸币的识别方法包括对纸币的光变镂空安全线进行鉴伪。通过获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线；根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。本发明对光变镂空安全线位置进行二值化得到光变镂空安全线位置的行投影值并获得行投影值曲线，使用动态时间规整算法匹配光变镂空安全线特征信息，能有效的对纸币的光变镂空安全线进行鉴伪识别，有利于光变镂空安全线的真伪预防。
[0062] 请参考图2，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别方法的第二实施例的方法流程图。如图所示，该识别方法，包括：
[0063] 步骤S201，识别纸币的面向信息，所述面向信息分为：正面正向、正面反向、反面正向和反面反向。
[0064] 具体的，可以根据纸币的冠字号磁图像对纸币的面向进行识别，如果冠字号磁图像在纸币的左下角，则纸币为正面正向，如果冠字号磁图像在纸币的右上角，则纸币为正面反向，如果冠字号磁图像在纸币的右下角下角，则纸币为反面正向，如果冠字号磁图像在纸币的左上角，则纸币为反面反向。
[0065] 步骤S202，获取纸币的红外透射图像，根据所述红外透射图像选取光变镂空安全线位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图。
[0066] 具体的，当识别出纸币的面向信息为正面正向或反面反向时，光变镂空安全线位置在纸币的右侧，靠近右边边界3-5cm的位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图即切割右边边界3-5cm的位置的图像；当识别出纸币的面向信息为正面反向或反面正向时，光变镂空安全线位置在纸币的左侧，靠近左边边界3-5cm的位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图即切割左边边界3-5cm的位置的图像。
[0067] 步骤S203，计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征。
[0068] 本实施例中，图3是本发明具体实施方式中提供的多种版本的纸币示意图，其中a为1999版纸币，b为2005版纸币，c为2015版纸币，图4是图3中多种版本的纸币的光变镂空安全线位置的区域子图列投影值曲线图，其中a为1999版列投影值曲线，b为2005版列投影值曲线，c为2015版列投影值曲线，此处投影区域是切割的区域子图的投影值，即光变镂空安全线区域的投影值，列投影值的横坐标表示纸币的宽度坐标，纵坐标表示投影值的和。2015版100元纸币存在光变镂空安全线，其列投影值图像与1999版、2005版的列投影值曲线差异很大。2015版100元纸币由于存在光变镂空安全线，且光变镂空安全线上存在100的文字字样，因而列投影值曲线有一个近似U的曲线形状特征。
[0069] 步骤S204，根据所述光变镂空安全线位置的列投影值特征识别出纸币是具有光变镂空安全线版本的纸币。
[0070] 具体的，具有光变镂空安全线版本的纸币与没有光变镂空安全线版本的纸币的列投影值曲线的区别非常大，通过提取相应的列投影值曲线特征可以方便的识别出纸币是否是具有光变镂空安全线版本的纸币。本实施例中，各种版本的100元纸币列投影值曲线如图4所示，只有c中2015版100元纸币存在光变镂空安全线，其列投影值曲线中有一个近似U的曲线形状特征，根据列投影值曲线中是否存在此特征可以判断光变镂空安全线是否存在，并根据光变镂空安全线上的100元字样精确定位光变镂空安全线位置，从而辨别出纸币是否属于2015版100元纸币。另外，纸币在过钞时，同一列数据是经过CMOS图像传感器(CIS)的同一位置，所以列投影图像灰度相对差异较小。版本识别因为针对的是列投影特征，所以算法鲁棒性更强。本领域的技术人员应当知道，光变镂空安全线上的文字不同或者位置不同会使得安全线列投影值曲线呈现出不同特征，同理根据相应的特征可以判断光变镂空安全线是否存在。
[0071] 步骤S205，根据所述列投影值特征准确定位光变镂空安全线位置。
[0072] 具体的，具有光变镂空安全线版本的纸币与没有光变镂空安全线版本的纸币的列投影值曲线的区别非常大，可以通过提取相应的列投影值曲线特征准确定位光变镂空安全线位置。本实施例中，如图4中c所示，2015版100元纸币由于存在光变镂空安全线，且光变镂空安全线上存在100的文字字样，因而列投影值曲线有一个近似U的曲线形状特征，根据这个曲线特征可以准确定位光变镂空安全线位置。本领域的人员应当知道，光变镂空安全线上的文字不同或者位置不同会使得安全线列投影值曲线呈现出不同特征，同理根据相应的特征准确判断光变镂空安全线的位置。
[0073] 步骤S206，使用自适应阈值法对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0074] 具体的，自适应阈值法是将光变镂空安全线位置的整个区域由文字分成三部分：左边、中间、右边，中间的部分即为文字的区域，求得左边和右边灰度的平均值作为灰度阈值，当灰度大于等于灰度阈值为黑，当灰度小于灰度阈值为白，从而完成光变镂空安全线位置的二值化，能有效的对背景进行去噪，极大的简化了计算的复杂度。本实施例中，对2015版100元纸币的光变镂空安全线位置进行二值化后的图像如图5所示。
[0075] 步骤S207，计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线。
[0076] 具体的，纸币红外线图像宽度为200DPI分辨率，高度为150DPI分辨率，光变镂空安全线上每一行的灰度值之和组成一个行投影值，整个光变镂空安全线位置的行投影值构成行投影值曲线，二值化后安全线行投影值曲线在遇到字体时投影值会较大，在没有字体时行投影值会较小，行投影值曲线是随字体有无以及字体的变化而变化。本实施例中，对2015版100元纸币的光变镂空安全线位置进行二值化后的图像计算其行投影值，得到的投影值曲线如图6所示。
[0077] 步骤S208，使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线。
[0078] 步骤S209，根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0079] 综上所述，本实施例中，纸币的识别方法还包括识别具有光变镂空安全线版本的纸币。本实施例利用磁条透光能力，在红外透射图像中，光变镂空安全线透光能力较弱，而光变镂空安全线上文字透光能力较强的特征，根据光变镂空安全线区域的列投影值曲线特征可以准确的识别出纸币是否为存在光变镂空安全线的纸币版本；本实施例仅使用安全线区域特征识别纸币版本，减少了算法计算量，提高了算法识别速度；使用动态时间规整算法提取安全线特征信息，对新版纸币安全线进行鉴伪识别，有利于安全线真伪预防。
[0080] 以下为本方案一种纸币的识别装置的实施例，一种纸币的识别装置的实施例基于一种纸币的识别方法的实施例实现，在一种纸币的识别装置的实施例中未尽的描述，请参考一种纸币的识别方法的实施例。
[0081] 请参考图7，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别装置的第一实施例的结构方框图。如图所示，该识别装置，包括：
[0082] 获取单元710，用于获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0083] 具体的，通过红外透射图像可以清晰的显示光变镂空安全线中间的文字，根据文字在光变镂空安全线上的分布采用自适应阈值法对光变镂空安全线位置进行二值化。其中，自适应阈值法是将光变镂空安全线位置的整个区域由文字分成三部分：左边、中间、右边，中间的部分即为文字的区域，求得左边和右边灰度的平均值作为灰度阈值，当灰度大于等于灰度阈值为黑，当灰度小于灰度阈值为白，从而完成光变镂空安全线位置的二值化，能有效的对背景进行去噪，极大的简化了计算的复杂度。
[0084] 行投影单元720，用于计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线。
[0085] 其中，纸币红外线图像宽度为200DPI分辨率，高度为150DPI分辨率，光变镂空安全线上每一行的灰度值之和组成一个行投影值，整个光变镂空安全线位置的行投影值构成行投影值曲线，二值化后安全线行投影值曲线在遇到字体时投影值会较大，在没有字体时投影值会较小，投影值曲线是随字体有无以及字体的变化而变化。
[0086] 匹配单元730，用于使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线。
[0087] 其中，动态时间规整算法(Dynamic Time Warping，DTW)的思想是：由于语音信号是一种具有相当大随机性的信号，即使相同说话者对相同的词，每一次发音的结果都是不同的，也不可能具有完全相同的时间长度。因此在与已存储模型相匹配时，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模板特征对正。DTW对于整体上的波形形状很相似，但在时间轴上却是不对齐的波形，具有很好的鲁棒性。DTW通过把时间序列进行延伸和缩短，来计算两个时间序列性之间的相似性。DTW是用满足一定条件的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系，求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。
[0088] 具体的，寻找一个最佳的时间规整函数，使得所述行投影值曲线最接近标准行投影值曲线，获得匹配点时间的最小距离总和。本实施例中，设置一个参考模板的特征时间序列为A＝{a1,a2,…,ai},输入待识别的安全性特征时序序列B＝{b1,b2,…,bj},其中i≠j，设时间规整函数为C＝{c(1),c(2),…,c(N)}，其中N为路径长度，c(n)＝(i(n),j(n))表示第n个匹配点对是由参考模板的第i(n)个特征矢量与待识别模板的第j(n)个特征矢量构成的匹配点对，二者之间的距离(或失真值)d(ai(n),bi(n))称为局部匹配距离，匹配点时间的最小距离总和为
[0089] 鉴伪单元740，用于根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0090] 本实施例中，预置文字安全线为真的时候的阈值范围，设置为0.5-0.8，若D∈[0.5,0.8]，则文字安全线为真；若D＞0.8或D＜0.5，则文字安全线为假。本领域的技术人员应当知道，根据图像扫描仪器扫描精度的不同会导致光变镂空安全线为真的时候的阈值范围产生相应的变化，因而可能出现不同的阈值范围，在此处不做赘述。
[0091] 综上所述，上述各单元协同工作，通过获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化；计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线；使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线；根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。本发明对光变镂空安全线位置进行二值化得到光变镂空安全线位置的行投影值并获得行投影值曲线，使用动态时间规整算法匹配光变镂空安全线特征信息，能有效的对纸币的光变镂空安全线进行鉴伪识别，有利于光变镂空安全线的真伪预防。
[0092] 请参考图8，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币的识别装置的第二实施例的结构方框图。如图所示，该识别装置，包括：
[0093] 获取单元710，用于获取纸币的光变镂空安全线位置，对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0094] 切割单元711，用于获取纸币的红外透射图像，根据所述红外透射图像选取光变镂空安全线位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图。
[0095] 具体的，当识别出纸币的面向信息为正面正向或反面反向时，光变镂空安全线位置在纸币的右侧，靠近右边边界3-5cm的位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图即切割右边边界3-5cm的位置的图像；当识别出纸币的面向信息为正面反向或反面正向时，光变镂空安全线位置在纸币的左侧，靠近左边边界3-5cm的位置，切割所述光变镂空安全线位置的区域子图即切割左边边界3-5cm的位置的图像。
[0096] 列投影单元712，用于计算所述区域子图的列投影值，根据所述列投影值提取光变镂空安全线位置的列投影值特征。
[0097] 本实施例中，图3是本发明具体实施方式中提供的多种版本的纸币示意图，其中a为1999版纸币，b为2005版纸币，c为2015版纸币，图4是图3中多种版本的纸币的光变镂空安全线位置的区域子图列投影值曲线图，其中a为1999版列投影值曲线，b为2005版列投影值曲线，c为2015版列投影值曲线，此处投影区域是切割的区域子图的投影值，即光变镂空安全线区域的投影值，列投影值的横坐标表示纸币的宽度坐标，纵坐标表示投影值的列和。显然2015版100元纸币存在光变镂空安全线，其列投影值图像与1999版、2005版的列投影值曲线差异很大。其中，2015版100元纸币由于存在光变镂空安全线，且光变镂空安全线上存在100的文字字样，因而列投影值曲线有一个近似U曲线形状特征。
[0098] 定位单元713，用于根据所述列投影值特征准确定位光变镂空安全线位置。
[0099] 具体的，根据是否存在列投影值特征，判断光变镂空安全线是否存在，精确定位光变镂空安全线位置，从而方便的辨别纸币是否属于存在光变镂空安全线版本的纸币。另外，纸币在过钞时，同一列数据是经过CMOS图像传感器(CIS)的同一位置，所以列投影图像灰度相对差异较小。版本识别因为针对的是列投影特征，所以算法鲁棒性更强。
[0100] 本实施例中，2015版100元纸币存在光变镂空安全线，且光变镂空安全线上存在100的文字字样，其列投影值曲线有一个近似U的曲线形状特征，根据这个曲线形状特征来准确定位光变镂空安全线位置。
[0101] 二值化单元714，用于使用自适应阈值法对所述光变镂空安全线位置进行二值化。
[0102] 具体的，自适应阈值法是将光变镂空安全线位置的整个区域由文字分成三部分：左边、中间、右边，中间的部分即为文字的区域，求得左边和右边灰度的平均值作为灰度阈值，当灰度大于等于灰度阈值为黑，当灰度小于灰度阈值为白，从而完成光变镂空安全线位置的二值化，能有效的对背景进行去噪，极大的简化了计算的复杂度。
[0103] 行投影单元720，用于计算二值化后的光变镂空安全线位置的行投影值，根据所述行投影值获得行投影值曲线。
[0104] 匹配单元730，用于使用动态时间规整算法匹配所述行投影值曲线。
[0105] 鉴伪单元740，用于根据匹配结果，鉴别光变镂空安全线的真伪。
[0106] 面向识别单元750，用于识别纸币的面向信息，所述面向信息分为：正面正向、正面反向、反面正向和反面反向。
[0107] 具体的，可以根据纸币的冠字号磁图像对纸币的面向进行识别，如果冠字号磁图像在纸币的左下角，则纸币为正面正向，如果冠字号磁图像在纸币的右上角，则纸币为正面反向，如果冠字号磁图像在纸币的右下角下角，则纸币为反面正向，如果冠字号磁图像在纸币的左上角，则纸币为反面反向。
[0108] 版本识别单元760，用于根据所述光变镂空安全线位置的列投影值特征识别出纸币是具有光变镂空安全线版本的纸币。
[0109] 综上所述，本实施例利用磁条透光能力，在红外透射图像中，安全线透光能力较弱，而安全线上文字透光能力较强的特征，准确的识别出纸币是否为存在光变镂空安全线的纸币版本；本实施例仅使用安全线区域特征识别纸币版本，减少了算法计算量，提高了算法识别速度；本实施例使用动态时间规整算法提取安全线特征信息，对新版纸币安全线进行鉴伪识别，有利于安全线真伪预防。
[0110] 相对神经网络训练算法中的训练和识别，本发明实施例中的算法只有识别算法，算法代码更容易维护；仅使用安全线区域特征识别纸币版本，减少了算法计算量，提高了算法识别速度；不依赖于CIS传感器采集图像的亮度，弱化图像灰度变化对版本识别的影响，利用磁条透光能力，在红外透射图像中，安全线透光能力较弱，而安全线上文字透光能力较强的特征，识别区分纸币是否为光变镂空安全线版本纸币，提高版本识别率；另外使用动态时间规整算法匹配安全线特征信息对2015版纸币安全线进行鉴伪识别，有利于安全线真伪预防。
[0111] 以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
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