[发明专利]一种验钞方法及验钞装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种验钞方法及验钞装置，尤其涉及一种利用单类支撑向量模型进行货币真伪验证的验钞方法及验钞装置。

背景技术

货币真伪的验证已经成为现有存取款设备中重要的功能之一，目前有许多已知的方法用于货币的鉴伪。例如采用一个或多个传感器去采集货币的防伪特征，诸如磁性、荧光反应、变色油墨等，通过检测其防伪特征的有无或分布阈值来达到鉴伪目的。再如专利号为CN 200420084129.7中描述的方法，这类方法假设了真币和假币的分类边界是线性的。但对于货币的很多防伪特征而言，其总体分布总是非线性的，如专利号为CN 02158624.1中描述的方法，采用了数字图像作为特征提取源，采用了模糊规则进行判决。总体而言，模糊数学的规则不具备自学习功能，分类边界的选取极大的取决于样本及特征的选取，不能实现现代验钞技术中“以真辨假”的验钞理念。上述几种方法均不能满足存取款设备中的验钞要求。

 

发明内容

本发明解决的技术问题是：构建一种利用单类支撑向量模型进行货币真伪验证的验钞方法及验钞装置，克服现有技术中在货币真伪验证过程中精度低、可靠性差的技术问题，实现现代验钞技术中“以真辨假”的验钞理念。

本发明的技术方案是：提供一种验钞方法，包括如下步骤：

训练单类支撑向量模型：根据采集的货币图像向量进行算法训练，得到单类支撑向量及向量模型；

扫描货币图像：对预验货币进行图像扫描；

提取货币图像特征向量：将货币图像象素特征处理成符合支撑向量机输入的标准矩阵，提取货币图像特征向量。

采用单类分类器进行识别：对提取的货币图像特征向量采用单类支撑向量模型进行计算，根据计算结果判断货币真伪。

本发明的进一步技术方案是：所述训练单类支撑向量模型包括如下步骤：

扫描样本货币图像：对货币样本进行图像扫描；

提取样本货币图像特征向量：将货币图像象素特征处理成符合支撑向量机输入的标准矩阵，提取货币图像特征向量；

得到支撑向量模型：对所述标准矩阵进行算法训练，得到支撑向量及向量模型。

本发明的进一步技术方案是：所述提取样本货币图像特征向量包括如下步骤：

等分图像：将扫描的货币图像按列分成多等份；

计算象素：计算每列的象素值总和；

归一化：所述每份图像为一个向量，将所述多个向量进行归一化；

输入向量：把规一化后的向量作为单类支撑向量机的输入。

本发明的进一步技术方案是：所述单类支撑向量模型采用非线性映射将处于空间中的向量映射到一个高维的特征空间中，在高维的特征空间中，计算一个包含尽可能多样本的最小超球作为决策边界。

本发明的进一步技术方案是：所述单类支撑向量模型进行二次优化，即：在条件

的约束下，最小化函数：

   其中，为松弛变量，常数控制着球的体积和样本中被拒于球的体积外的样本点数量，，为样本数量。

本发明的进一步技术方案是：在提取图像特征的步骤中还包括对扫描的货币图像进行几何校正。

本发明的进一步技术方案是：在提取图像特征的步骤中还包括对扫描的货币图像进行货币面向识别。

本发明的进一步技术方案是：所述验钞方法还包括对判断货币真伪的结果进行输出。

本发明的技术方案是：构建一种验钞装置，包括扫描货币图像的扫描单元、提取扫描图像特征的图像特征提取单元、采用单类支撑向量对货币进行验证的验证单元，所述扫描单元对预验货币进行图像扫描，所述图像特征提取单元把象素特征处理成符合支撑向量机输入的标准矩阵，所述验证单元根据训练好的单类支撑向量模型及判别函数，对提取图像特征步骤中提取的图像象素特征标准矩阵进行计算，根据计算结果判断货币真伪。

本发明的进一步技术方案是：所述图像特征提取单元包括对扫描的货币图像进行几何校正的校正模块。

本发明的技术效果是：提供一种验钞方法和验钞装置，通过采用单类支撑向量模型对货币进行验证识别，本发明验钞方法和验钞装置实现高精度、高可靠性的验钞技术。

 

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明的单类支撑向量模型构建流程图。

图3为本发明的提取图像特征流程图。

图4为本发明的单类支撑向量机原理图。

图5为本发明的结构示意图。

图6为本发明的具体结构示意图。

 

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。