[发明专利]纸币识别方法与系统

摘要

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种纸币识别方法与系统。本发明是基于加速鲁棒特征(SURF)和模型匹配对待测纸币的各红外防伪特征区域进行SURF特征点检测，再将其与真币样本的相应特征模型进行匹配，从而实现判定待测纸币真伪的目的。与现有技术相比，本发明避免了对纸币上的对检测结果没有实际意义的区域的检测，不仅减少了干扰因素，使检测结果更加准确，同时，减少了检测计算量，提高了检测速度。

主权项

一种纸币识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取待测纸币的红外图像；步骤S2：根据所述红外图像对待测纸币的各红外防伪特征区域进行定位；步骤S3：检测各红外防伪特征区域的SURF特征点；步骤S4：将各红外防伪特征区域与样本库中预存的相同面额及版本的真币样本的相应红外防伪特征区域进行SURF特征点匹配，并根据各匹配结果计算所述待测纸币与所述真币样本在各红外防伪特征区域的SURF特征点匹配度；步骤S5：将所述待测纸币与所述真币样本在各红外防伪特征区域的SURF特征点匹配度与预设的相应红外防伪特征区域的分类阈值进行比较，并根据比较结果判断待测纸币的各红外防伪特征区域的真伪；步骤S6：根据待测纸币的各红外防伪特征区域的真伪判断待测纸币的真伪；如果各红外防伪特征区域都为真，则判定所述待测纸币为真币，否则判定所述待测纸币为假币；其中，所述样本库中预存有若干真币样本特征模型及若干假币样本特征模型；所述真币样本特征模型包括：该真币样本的各红外防伪特征区域与其SURF特征点之间的对应关系；所述假币样本特征模型包括：该假币样本的各红外防伪特征区域与其SURF特征点的之间对应关系；各红外防伪特征区域的分类阈值的设定步骤为：从样本库中提取若干真币样本特征模型和假币样本特征模型，并根据组合进行各红外防伪特征区域的类内SURF特征点匹配及类间SURF特征点匹配，并据此计算各红外防伪特征区域的每次类内SURF特征点匹配的匹配度及每次类间SURF特征点匹配的匹配度；根据计算得出的各红外防伪特征区域的各次类内SURF特征点匹配的匹配度及类间SURF特征点匹配的匹配度，在同一坐标系中建立同一红外防伪特征区域的类内SURF特征点匹配度概率分布曲线及类间SURF特征点匹配度概率分布曲线，并将两条曲线的第一个交点所对应的匹配度作为相应红外防伪特征区域分类阈值。