人民币图像信息识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 人民币图像信息识别算法整体设计 | 第15-17页 |
| 2.1 人民币图像采集 | 第15页 |
| 2.2 人民币图像信息识别算法流程 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 人民币图像预处理 | 第17-30页 |
| 3.1 人民币图像校正和定位 | 第17-25页 |
| 3.2 图像的平滑 | 第25-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 4 人民币图像面值和面向识别 | 第30-37页 |
| 4.1 算法的提出 | 第30-31页 |
| 4.2 基于局部二值模式(LBP)的识别方法 | 第31-36页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 人民币图像残损检测 | 第37-47页 |
| 5.1 算法的提出 | 第37-38页 |
| 5.2 算法综述 | 第38-45页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 5.4 本章总结 | 第46-47页 |
| 6 人民币图像新旧分类 | 第47-60页 |
| 6.1 算法的提出 | 第47-48页 |
| 6.2 局部灰度平均差算子 | 第48-49页 |
| 6.3 新旧特征提取 | 第49-50页 |
| 6.4 基于支撑向量机(SVM)的新旧分类方法 | 第50-58页 |
| 6.5 实验结果分析 | 第58-59页 |
| 6.6 本章总结 | 第59-60页 |
| 7 总结与展望 | 第60-62页 |
| 7.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 7.2 课题展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文及申请专利目录 | 第68页 |
