一種有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及有價(jià)票據(jù)識(shí)別技術(shù)，尤其涉及一種有價(jià)票據(jù)識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)于有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法通常是通過接觸式圖像傳感器采集圖像特 征來進(jìn)行識(shí)別。在基于圖像的模式識(shí)別領(lǐng)域，首先要利用傳感器采集識(shí)別的圖像，如果圖像 分辨率不足，識(shí)別結(jié)果的正確率就會(huì)大大降低，特別是在易混淆的識(shí)別對(duì)象之間，比如，字 符識(shí)別中的"〇"和"D"等，雖然計(jì)算機(jī)技術(shù)日新月異，然而從成本考慮，并不會(huì)選取很高端 的硬件平臺(tái)，僅僅是滿足實(shí)際需求即可，在這樣情況下，實(shí)際生產(chǎn)過程中，由于硬件之間的 差異性及識(shí)別空間的多樣性就會(huì)出現(xiàn)較多易混淆對(duì)象識(shí)別錯(cuò)誤。因此開發(fā)出了基于顏色數(shù) 據(jù)的識(shí)別來識(shí)別有價(jià)票據(jù)類型的方法。
[0003] 顏色數(shù)據(jù)是指，通過顏色傳感器采集的，包含R，G，B三色的顏色數(shù)值的集合。通過 有價(jià)票據(jù)的顏色數(shù)據(jù)對(duì)有價(jià)票據(jù)進(jìn)行識(shí)別，是一種直觀快速的方法。顏色數(shù)據(jù)識(shí)別的過程 分為兩部分，特征提取與識(shí)別，而提取的特征的魯棒性直接影響識(shí)別的精準(zhǔn)度，顏色特征的 提取主要存在以下問題：一方面，由于顏色數(shù)據(jù)是有價(jià)票據(jù)內(nèi)一定區(qū)域的顏色共同作用的 結(jié)果，當(dāng)信號(hào)采集區(qū)域表面為非純色時(shí)，顏色數(shù)據(jù)相對(duì)于真實(shí)的顏色會(huì)有較大的偏差；另一 方面，對(duì)于相同顏色的采集區(qū)域，不同的紋理具有不同的反射強(qiáng)度，會(huì)使顏色傳感器接收到 不同強(qiáng)度的信號(hào)，從而導(dǎo)致顏色數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定。
[0004] 由于上述原因，使得特征提取得到的特征難以魯棒，導(dǎo)致無法精準(zhǔn)識(shí)別出票據(jù)的 類型。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)中基于顏色數(shù)據(jù)識(shí)別有價(jià)票據(jù)類型的方法其顏色特征難以魯 棒，導(dǎo)致識(shí)別精度不高的問題，本發(fā)明提供一種基于顏色數(shù)據(jù)識(shí)別有價(jià)票據(jù)的方法，通過利 用顏色數(shù)據(jù)的穩(wěn)定子段均值集合的趨勢(shì)變化對(duì)有價(jià)票據(jù)進(jìn)行識(shí)別，以克服顏色數(shù)據(jù)的偏色 問題，達(dá)到對(duì)有價(jià)票據(jù)的精準(zhǔn)識(shí)別。
[0006] 該有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法包括：步驟1，通過包括多個(gè)顏色傳感器的一顏色采集裝 置采集待檢測(cè)的有價(jià)票據(jù)的顏色數(shù)據(jù)，并對(duì)采集的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟2,從預(yù)處理 后的顏色數(shù)據(jù)中提取對(duì)應(yīng)的特征，其中，從顏色數(shù)據(jù)中提取的特征具體指：顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的 色調(diào)數(shù)據(jù)內(nèi)，色調(diào)數(shù)據(jù)中所有色調(diào)變化較小的子段的均值所組成的一維向量；步驟3,將該 提取的特征與有價(jià)票據(jù)每一種類型相對(duì)應(yīng)的特征模板集進(jìn)行匹配，得到對(duì)應(yīng)的匹配得分， 將得分最高的特征模板看作該顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的匹配模板，其中，將彩色票據(jù)正反面圖像分 割為多個(gè)子區(qū)域，通過模擬顏色傳感器的工作方式得到每個(gè)子區(qū)域的模擬顏色數(shù)據(jù)，每個(gè) 子區(qū)域的模擬顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征即為特征模板，彩色有價(jià)票據(jù)正反面圖像的每個(gè)子區(qū)域 對(duì)應(yīng)的特征模板的集合即為有價(jià)票據(jù)的特征模板集；步驟4,根據(jù)匹配結(jié)果確定有價(jià)票據(jù) 的類型。
[0007] 優(yōu)選的，步驟1之前還包括預(yù)先設(shè)置若干個(gè)與有價(jià)票據(jù)每一種類型相對(duì)應(yīng)的特征 模板集的步驟，該步驟中對(duì)真彩色票據(jù)圖像進(jìn)行提取有價(jià)票據(jù)特征模板集具體包括：步驟 01，依據(jù)圖像信息的復(fù)雜度，對(duì)票據(jù)某面向的彩色圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，得到多個(gè)子區(qū)域；步 驟02,模擬顏色傳感器的工作方式，將劃分得到的每個(gè)子區(qū)域轉(zhuǎn)化為顏色數(shù)據(jù)；步驟03,將 轉(zhuǎn)化得到的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換，得到該區(qū)域的色調(diào)數(shù)據(jù)；步驟04,定位色調(diào)數(shù)據(jù) 中的穩(wěn)定子段；步驟05,求取穩(wěn)定子段的色調(diào)均值；步驟06,所有穩(wěn)定子段的色調(diào)均值構(gòu)成 該區(qū)域?qū)?yīng)的特征模板；步驟07,某面向所有子區(qū)域?qū)?yīng)的特征模板構(gòu)成票據(jù)某面向的特 征模板集，票據(jù)所有面向的特征模板集構(gòu)成票據(jù)的特征模板集。
[0008] 具體的，步驟03中將模擬顏色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到HSL顏色空間，并得到顏色數(shù)據(jù)SS的色 調(diào)數(shù)據(jù) SH :SH = {shQ, Sh1,…shj,…shj (I < j < L);
[0009] 轉(zhuǎn)換方法描述為：
[0010]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，包括： 步驟1，通過包括多個(gè)顏色傳感器的一顏色采集裝置采集待檢測(cè)的有價(jià)票據(jù)的顏色數(shù) 據(jù)，并對(duì)采集的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟2,從預(yù)處理后的顏色數(shù)據(jù)中提取對(duì)應(yīng)的特征，其中，從顏色數(shù)據(jù)中提取的特征具 體指：顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的色調(diào)數(shù)據(jù)內(nèi)，色調(diào)數(shù)據(jù)中所有色調(diào)變化較小的子段的均值所組成的 一維向量； 步驟3,將該提取的特征與有價(jià)票據(jù)每一種類型相對(duì)應(yīng)的特征模板集進(jìn)行匹配，得到對(duì) 應(yīng)的匹配得分，將得分最高的特征模板看作該顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的匹配模板，其中，將彩色票據(jù) 正反面圖像分割為多個(gè)子區(qū)域，通過模擬顏色傳感器的工作方式得到每個(gè)子區(qū)域的模擬顏 色數(shù)據(jù)，每個(gè)子區(qū)域的模擬顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征即為特征模板，彩色有價(jià)票據(jù)正反面圖像 的每個(gè)子區(qū)域?qū)?yīng)的特征模板的集合即為有價(jià)票據(jù)的特征模板集； 步驟4,根據(jù)匹配結(jié)果確定有價(jià)票據(jù)的類型。
2. 如權(quán)利要求1所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟1之前還包括預(yù)先設(shè)置 若干個(gè)與有價(jià)票據(jù)每一種類型相對(duì)應(yīng)的特征模板集的步驟，該步驟中對(duì)真彩色票據(jù)圖像進(jìn) 行提取有價(jià)票據(jù)特征模板集具體包括： 步驟01，依據(jù)圖像信息的復(fù)雜度，對(duì)票據(jù)某面向的彩色圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，得到多個(gè)子 區(qū)域； 步驟02,模擬顏色傳感器的工作方式，將劃分得到的每個(gè)子區(qū)域轉(zhuǎn)化為顏色數(shù)據(jù)； 步驟03,將轉(zhuǎn)化得到的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換，得到該區(qū)域的色調(diào)數(shù)據(jù)； 步驟04,定位色調(diào)數(shù)據(jù)中的穩(wěn)定子段； 步驟05,求取穩(wěn)定子段的色調(diào)均值； 步驟06,所有穩(wěn)定子段的色調(diào)均值構(gòu)成該區(qū)域?qū)?yīng)的特征模板； 步驟07,某面向所有子區(qū)域?qū)?yīng)的特征模板構(gòu)成票據(jù)某面向的特征模板集，票據(jù)所有 面向的特征模板集構(gòu)成票據(jù)的特征模板集。
3. 如權(quán)利要求2所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟03中將模擬顏色數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換到HSL顏色空間，并得到顏色數(shù)據(jù)SS的色調(diào)數(shù)據(jù)SH : SH = {sh〇, Sh1, . . . shj, . . . shL} (I < j < L)； 轉(zhuǎn)換方法描述為：
4. 如權(quán)利要求3所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟04中定位色調(diào)數(shù)據(jù)內(nèi) 的穩(wěn)定子段的方法描述為： 求取色調(diào)數(shù)據(jù)SH的積分圖： SMAPi= {smap 0, Smap1, · · · smapj，· · · smapL} (I < j < L)； 其中：
利用滑動(dòng)窗的方法搜索色調(diào)數(shù)據(jù)內(nèi)的穩(wěn)定子段： 設(shè)定信號(hào)SH的穩(wěn)定子段集合為： SPARTi= {spart 0, Spart1，…Sparts，…spartSP} (I < s < SP); 其中SP為信號(hào)SH中的穩(wěn)定子段數(shù)量，sparts可表不為： Sparts= {st s, endj ； 其中sts，ends*別表示穩(wěn)定子段的起始位置，終止位置，且： Sts為滿足下式的首個(gè)1值： sts= f irstl (abs (2 Xmap 1+step/2-(map^gp-map!)) < thres), (end^^ I < L)； endsS滿足下式的最后一個(gè)1值：
Thres為考察某段內(nèi)信號(hào)穩(wěn)定度的預(yù)設(shè)閾值。
5. 如權(quán)利要求4所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟05中每個(gè)穩(wěn)定子段的 均值fs為：
所有穩(wěn)定子段的色調(diào)均值構(gòu)成該區(qū)域?qū)?yīng)的特征模板，表示為： -Jpi] (\<s<SP)； 提取各個(gè)區(qū)域模擬顏色數(shù)據(jù)的特征，最終形成鈔票正反面的特征集，表示為：
6. 如權(quán)利要求1~5中任意一項(xiàng)所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟1中， 對(duì)顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括：對(duì)顏色數(shù)據(jù)有效區(qū)域的起始點(diǎn)、終止點(diǎn)進(jìn)行定位，定位到顏色 傳感器在鈔票中所采集的數(shù)據(jù)；對(duì)定位得到的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，濾除噪聲，預(yù)處理后 的顏色數(shù)據(jù)表示為： Si= (RilGilBJ (I < i <M)；
其中，M為顏色傳感器的個(gè)數(shù)，為了該發(fā)明實(shí)施例方法的魯棒性，M應(yīng)大于1，Ri, Gi, Bi 為該路信號(hào)的紅，綠，藍(lán)分量，Ni為顏色數(shù)據(jù)i的信號(hào)長度。
7. 如權(quán)利要求6所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟2中，對(duì)預(yù)處理后的顏 色數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取包括： 步驟21，對(duì)預(yù)處理后的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換，得到色調(diào)數(shù)據(jù)； 步驟22,定位色調(diào)數(shù)據(jù)內(nèi)的穩(wěn)定子段集合，穩(wěn)定子段即為色調(diào)變化較小的段； 步驟23,求取穩(wěn)定子段內(nèi)的色調(diào)均值，穩(wěn)定子段集合內(nèi)所有子段的色調(diào)均值構(gòu)成該路 顏色數(shù)據(jù)的特征向量，該特征向量Fi表示為： 5 = …G < $ < C),(i <，· < #); 其中N為顏色傳感器的數(shù)量。
8. 如權(quán)利要求7所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟3中對(duì)每一種類型的票 據(jù)的特征模板集進(jìn)行匹配時(shí)，分別對(duì)票據(jù)模板集的正反面模板集進(jìn)行匹配，且分別進(jìn)行正 反向匹配，其中，顏色數(shù)據(jù)特征Fi與某一個(gè)模板的特征Sf k的正向匹配度描述為：
其中flag為正反面模板的標(biāo)志，S(Z)表示如下，T為預(yù)設(shè)閾值：
顏色數(shù)據(jù)特征Fi與某一個(gè)模板的特征Sfk的反向匹配度描述為：
其中flag為正反面模板的標(biāo)志，S'（z)表示如下，T為預(yù)設(shè)閾值：
9. 如權(quán)利要求8所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟3中進(jìn)一步包括： 步驟31，通過該顏色采集裝置中多個(gè)顏色傳感器的位置信息，得到顏色傳感器之間的 距離；其中顏色傳感器的位置信息是指，通過顏色采集裝置的結(jié)構(gòu)信息，得到的顏色傳感器 之間的相對(duì)位置； 步驟32,通過匹配的特征模板之間的位置信息，得到每個(gè)匹配的特征模板之間的距離； 其中特征模板的位置信息是指，制作特征模板集時(shí)，分割得到的每個(gè)子區(qū)域的中心之間的 相對(duì)位置； 步驟33,對(duì)比匹配的特征模板之間的距離與對(duì)應(yīng)的顏色傳感器之間的距離是否一致， 若一致，則認(rèn)為匹配成功，否則，匹配不成功。
10. 如權(quán)利要求9所述的有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，其特征在于，步驟33中依據(jù)下式考察 顏色傳感器與對(duì)應(yīng)匹配模板間的距離的相似度，其中DistSu為顏色數(shù)據(jù)i，j對(duì)應(yīng)的顏色 傳感器之間的距離，DistMu為顏色數(shù)據(jù)i，j匹配的模板之間的距離，T distS預(yù)設(shè)的距離閾 值：
若相似度大于某一預(yù)設(shè)閾值Tsim，則認(rèn)為匹配成功，否則，匹配不成功。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種有價(jià)票據(jù)的識(shí)別方法，包括：步驟1，通過包括多個(gè)顏色傳感器的一顏色采集裝置采集待檢測(cè)的有價(jià)票據(jù)的顏色數(shù)據(jù)，并對(duì)采集的顏色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟2，從預(yù)處理后的顏色數(shù)據(jù)中提取對(duì)應(yīng)的特征；步驟3，將該提取的特征與有價(jià)票據(jù)每一種類型相對(duì)應(yīng)的特征模板集進(jìn)行匹配，得到對(duì)應(yīng)的匹配得分，將得分最高的特征模板看作該顏色數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的匹配模板；步驟4，根據(jù)匹配結(jié)果確定有價(jià)票據(jù)的類型。本發(fā)明利用顏色數(shù)據(jù)的穩(wěn)定子段均值集合的趨勢(shì)變化對(duì)有價(jià)票據(jù)進(jìn)行識(shí)別，因此能夠克服顏色數(shù)據(jù)的偏色問題，達(dá)到對(duì)有價(jià)票據(jù)的精準(zhǔn)識(shí)別。
【IPC分類】G06K9-46
【公開號(hào)】CN104732231
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510176330
【發(fā)明人】岳許要, 肖助明, 王丹丹, 黃曉群
【申請(qǐng)人】廣州廣電運(yùn)通金融電子股份有限公司
【公開日】2015年6月24日
【申請(qǐng)日】2015年4月13日