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申请/专利权人：深圳市倍量科技股份有限公司
申请日：2023-12-01
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118116121A
主分类号：G07D7/20
分类号：G07D7/20;G07D7/202;G06F18/23213;G06F18/22;G06F18/2415
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开了一种多国纸币图像快速识别方法、系统及计算机可读存储介质，为解决当前同时点钞币种个数限制的问题，将识别分为两个步骤进行：第一步，将多国货币统一生成一个粗分类的模板，待识别的货币与粗分类模板进行比对，得到相似度最高的Z个面值。第二步，加载相似度最高的N个面值的模板，与待识别图像进行精细比对，得到最终的准确识别结果。对待识别纸币图像首先进行粗分类识别，模板匹配时，无需将所有面值纸币全部加载进行匹配，仅匹配粗分类识别出来的面值，从而大大减少了软件计算的时间。
主权项：1.一种多国纸币图像快速识别方法，用于快速识别多国纸币，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，对待识别纸币图像进行图像预处理，得到与预设尺寸范围相应的预处理纸币图像；步骤二，对预处理纸币图像通过小波变换提取粗分类特征，同时获取所有币种的粗分类特征模板；步骤三，粗分类识别，将提取的粗分类特征与粗分类特征模板进行特征比对，按照基于朴素贝叶斯模型的分类算法，输出Z组最相似的货币结果；步骤四，根据区域特征在待分类图像中提取特征值，利用现有的已分类数据集训练精细分类模板；步骤五，精细识别，根据粗分类识别的结果加载精细分类特征模板，将模板值作为K-means算法的中心点，使用K-means算法进行聚类操作，取其中得分最高和次高的币种，当分差满足预定要求时输出得分最高币种，否则输出识别失败。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市倍量科技股份有限公司 一种多国纸币图像快速识别方法、系统及存储介质
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