基于幾何特征匹配的紙幣水印視覺識別算法研究*

鐘球盛，譚小蔓，謝宏威，張清華

0 引言

20世紀(jì)90年代，研究人員把視覺處理技術(shù)應(yīng)用于紙幣的清分機(jī)中，現(xiàn)有的紙幣識別技術(shù)主要包括以下幾類，具體如下。

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。日本Takeda采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對紙幣的特征進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果良好，得以成功應(yīng)用。Frosini[1]也是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為核心，實(shí)現(xiàn)紙幣的高效率圖像識別。Yang[2]基于拉普拉斯變化與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了人民幣紙幣序列的分割與識別。該方法采用區(qū)域生長算法實(shí)現(xiàn)序列號分割，并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)分割特征的識別。

（2）模板匹配。張國華[3]采用了模板匹配技術(shù)對紙幣進(jìn)行檢測，雖然有效降低了相似紙幣的錯(cuò)誤識別，但對舊幣、污損嚴(yán)重的紙幣，匹配誤差仍然較大。

（3）支持向量機(jī)。李文宏[4]采用了支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)紙幣冠字號碼的識別，有效解決了學(xué)習(xí)樣本過少、維度災(zāi)難及局部極小值的問題，在字符識別中取得較好的成果。

（4）高斯混合模型?？追陛x[5]把高斯混合模型分類器應(yīng)用到紙幣分類中，實(shí)現(xiàn)基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化，該方法具有適應(yīng)性好、可靠性高和準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)。Lee[6]提出了一種圖像分割算法，用于實(shí)現(xiàn)紙幣的自動(dòng)化檢測。該方法采用紫外LED表征紙幣水印的內(nèi)嵌圖案，并采用了高斯混合模型對直方圖的特征進(jìn)行估計(jì)。

此外，Perera[7]研究了一種基于顏色特征的分類器，完成了紙幣面值的識別，該系統(tǒng)造價(jià)低且結(jié)構(gòu)簡單。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

1.1 系統(tǒng)原理

系統(tǒng)原理圖如圖1所示。進(jìn)料機(jī)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)重疊紙幣的逐張展平并把紙幣傳送至相機(jī)視場內(nèi)。通過采用紫外LED光源，可使得紙幣的水印區(qū)域得到明顯的增強(qiáng)和凸顯。在外觸發(fā)傳感器與觸發(fā)電路的作用下，每當(dāng)有紙幣出現(xiàn)在相機(jī)視場內(nèi)，相機(jī)采集水印區(qū)域圖像并傳遞給計(jì)算機(jī)。圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過特定算法的處理與識別，處理結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)分類機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)，對應(yīng)不同面值的紙幣將被分類至不同的容器當(dāng)中。

圖1 系統(tǒng)原理示意圖

1.2 光學(xué)成像

成像結(jié)構(gòu)采用的光源高功率低角度紫外LED光源，額定功率為16 W，外形尺寸為L×W×H=120 mm×100 mm×43 mm，波長為365 nm，額定電壓為24 V，額定電流為300 mA。采用的工業(yè)相機(jī)為point grey的USB相機(jī)，分辨率為1280×960。而鏡頭選用奧普特高分辨率500級別25 mm工業(yè)鏡頭。通過該成像結(jié)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)不同面值的RMB紙幣成像，成像效果如圖2所示。

圖2 成像效果圖

2 特征選擇

本研究所選擇的特征主要包括目標(biāo)水印的長度、寬度、面積、彎曲度、填充率、目標(biāo)數(shù)量等。以圖1中的圖像以作說明，提取多種不同面值紙幣的特征值，如表1所示?？梢?，在理想情況下，顯著的分類特征包括：100元的目標(biāo)數(shù)量、10元的符號“1”的寬度或填充率、20元的符號“0”的面積值。其中，寬度與高度的單位為像素，面積的單位為像素平方，填充率無單位。

但是實(shí)際情況較為復(fù)雜，目標(biāo)水印面值或多或少被掩蓋，并且覆蓋的區(qū)域具有一定的隨機(jī)性，或者其它原因，最終導(dǎo)致目標(biāo)分割與提取不完整。因此，在算法設(shè)計(jì)上需要對上述多種幾何特征值進(jìn)行綜合分析與決策。

表1 不同面值紙幣的水印特征值

3 算法設(shè)計(jì)

算法流程如圖3所示，成像系統(tǒng)采集得到的圖像為24色真彩色。通過分離圖像的綠色通道（G通道）能有效增強(qiáng)目標(biāo)水印的顏色特征；然后轉(zhuǎn)為256級灰度圖，采用最佳閾值分割法分割圖像；基于BOLB分析提取目標(biāo)的面積特征，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位與提??；最后提取目標(biāo)的多個(gè)特征實(shí)現(xiàn)決策分類。

圖3 算法流程圖

本文所設(shè)計(jì)的決策樹如圖4所示。為了簡化說明，分析目標(biāo)提取理想化狀態(tài)下的目標(biāo)數(shù)據(jù)特征。采用目標(biāo)數(shù)量特征、目標(biāo)最小寬度特征與目標(biāo)最小面積特征構(gòu)建決策分類樹。以目標(biāo)數(shù)量特征分離100元面值，接著以目標(biāo)最小寬度特征分離10元面值，最后以目標(biāo)最小面積特征區(qū)分20元與50元面值。

圖4 決策樹示意圖

4 實(shí)驗(yàn)研究

為了方便顯示，通過截取目標(biāo)水印區(qū)域圖像以作簡要說明。如圖5所示，從第一行到第五行分別為：原始圖像、G通道圖、圖像分割圖與目標(biāo)提取圖?？梢?，目標(biāo)圖像得以有效提取。測試算法以Visual Studio集成開發(fā)環(huán)境為基本工具，利用C/C++語言，采用MFC技術(shù)開發(fā)實(shí)現(xiàn)，并在硬件平臺宏基筆記本電腦（i5處理器，4G內(nèi)存，WindowsXP操作系統(tǒng)）進(jìn)行測試。測試過程選用發(fā)布版本進(jìn)行測試，并以clock()作為運(yùn)行耗時(shí)評價(jià)函數(shù)。算法的識別速度高達(dá)50 ms每幀，并且能夠準(zhǔn)確識別的較新紙幣。但對于紙幣破舊、水印不清晰、紙幣污損等情況，識別率明顯降低，甚至無法識別。

圖5 目標(biāo)水印區(qū)域的處理過程圖像

5 結(jié)論

本文基于幾何特征匹配原理，采用紫外光實(shí)現(xiàn)目標(biāo)水印區(qū)域成像，提出了一種人民幣紙幣的面值識別算法與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了多種不同面值紙幣的有效識別，在一定程度上具備了鑒別假幣的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可實(shí)現(xiàn)紙幣面值的識別正確率約為95%，識別速度約為50毫秒/張；并且該算法還可實(shí)現(xiàn)不完整殘缺目標(biāo)的識別，如目標(biāo)被金線遮擋，或目標(biāo)被深色圖案掩蓋的情況。

該算法仍有很大的優(yōu)化空間，目前算法只能識別的RMB紙幣面值為100元、50元、20元、10元。算法可進(jìn)一步優(yōu)化，可識別更多的不同面值紙幣(如，5元，2元、1元、5角、1角等)。此外，當(dāng)傳送結(jié)構(gòu)出現(xiàn)故障時(shí)，或紙幣出現(xiàn)重疊，或紙幣殘缺，算法正確識別率較低，甚至無法識別，通過算法改良可增強(qiáng)算法適應(yīng)性和可靠性。

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