论文总字数：22883字

摘 要

纸币号码识别在金融方面应用得比较广泛，比如纸币清分机、验钞机、ATM自动存取款机等。纸币的号码具有唯一性，任何两张真实合法的纸币都绝对不会重号，可以根据纸币号码这一性质，在纸币入库前登记纸币的号码。如果在货币流通市场提供一种纸币号码自动识别装置，将纸币号码图像送入计算机处理，一旦有相同号码或者不存在的号码出现，便可确认目前流通的钱币为非法流通，即为假币。所以进行纸币号码自动识别的研究是很有现实意义的。

本文主要就现阶段流通的人民币纸币号码识别的关键技术进行了研究，并实现了一个号码识别系统。系统对采集到的纸币图片首先进行灰度化、二值化、轮廓提取和边缘剪切、号码区域分割、单个字符分割以及归一化，然后进行特征提取，最后进行字符识别。其中灰度化采用加权平均值法，二值化的阈值采用最大类间方差法求取。依据号码串在实际纸币的位置特征进行号码区域分割。单个字符分隔采用垂直投影法进行，然后提取字符的十三特征，形成的特征向量，依据最小距离法进行特征匹配，得出识别结果。

实验表明，本文的处理方法有较高的识别率和较快的识别速度。

关键字：纸币号码 预处理 十三特征 字符分割 识别

Recognition of RMB Paper Currency Number 

Abstract

Paper currency number recognition in Applied Finance and is widely, such as Bank note extension, detector, ATM automatic access to the money machine. The number of the banknotes is unique, and any two true and legal notes are absolutely not heavy and can be registered with the number of banknotes registered in the notes before the bill is registered under the number of banknotes.. If in the currency market to provide a bill number automatic identification device, the paper currency number image is transmitted to the computer for processing, once had the same number or there is no number, confirm the current flow of money for illegal circulation, is the counterfeit money. So it is very practical to study the automatic identification of currency number.

This paper mainly studies the key technology of the identification of RMB currency number, and realizes a number recognition system.. System of notes image acquisition to the first gray, two value, contour extraction and edge shear, area code segmentation, single character segmentation and normalization, and feature extraction, the character recognition. The gray level uses the weighted average method, and the two value of the threshold uses the largest class of variance method to obtain. The location of the number string is divided in the number of the actual banknotes.. The single character separated by vertical projection method, then extracts the thirteen feature of the character, the feature vector, and carries on the feature matching according to the minimum distance method.

Experiments show that the method of this paper has a higher recognition rate and a faster recognition rate.

Key Words: Note number;Preconditioning;Thirteen features;Character segmentation; Recognition

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1课题的背景 1

1.2国内外的相关研究情况与进展成果 1

1.3本文的主要工作和安排 2

第二章 人民币纸币号码识别系统概述 4

2.1人民币纸币号码识别系统的基本构成 4

2.2相关概念 4

2.2.1 图像的采集 4

2.2.2 图像的预处理 5

2.2.3 字符的特征提取 5

2.2.4 字符的识别 6

2.3 本章小结 6

第三章 人民币纸币号码图像的预处理 7

3.1图像的灰度化 7

3.2图像的二值化 7

3.2.1二值化的方法概述 7

3.2.2本文的二值化方法与结果 9

3.3字符分割 11

3.3.1 图像分割概述 11

3.3.2 纸币图像的分割 11

3.3.3 号码区域粗分割 14

3.3.4 单个字符分割 15

3.4归一化 18

3.5 本章小结 20

第四章 特征提取与识别 21

4.1人民币纸币号码的特征提取 21

4.1.1特征与特征提取 21

4.1.2 十三特征法 23

4.2 特征库的建立 26

4.3 识别 27

4.3.1识别的方法概述 27

4.3.2 本文采用的识别方法 27

4.3.3本文采用的识别方法的实现与结果 27

4.4 实验结果与分析 29

4.5 本章小结 29

第五章 总结与展望 31

5.1 总结 31

5.2 展望 31

参考文献 32

致谢 34

第一章 绪论

1.1课题的背景

纸币在我们实际生活中有着尤为重要的作用，同时，它也是现如今流通的货币之一。正是因为如此，纸币的流通、存储伴随着自动缴费机、存取款一体机和自动售货机出现在了我们的生活中。纸币上的序列号码有很多组合方式，能够正确地识别出纸币号码的技术是这些金融设备至关重要的功能模块。

我国人口的数量约占世界人口总数量的五分之一，基于这么庞大的人口数量，每年在我国乃至全世界范围的人口流动带动人民币消费的数量是非常惊人的，与此同时我国每年发行的人民币数量也很可观^[1]。伴随着飞速发展的市场经济，很多有关钞票带来的犯罪活动频繁，大量的犯罪现象浮出水面。其中最主要的两个原因就是钞票的数目和真假性。比如抢劫银行、绑架、洗钱、制造假钞等，而且大都数目巨大，极大的扰乱了社会的治安，严重威胁了社会的和谐发展和人民群众的基本利益。

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