基于统计理论的货币识别研究

论文摘要

随着经济和社会的的发展,货币识别技术得到广泛的用途,在社会生活中扮演越来越重要的角色。为了应对层出不穷的防伪技术和越来越先进的伪造技术,必须透彻的研究货币的特性,并将多种传感器系统用于货币识别。本文从货币性质服从正态分布的特性出发,提出了一种统一的、结构化的方法描述货币的模型,并利用概率运算的方法实现对货币特征的综合利用。从而为商业化的货币识别技术提供了初步的的理论基础和商用框架。本文首先介绍了货币识别主要的应用背景和研究进展,接着从理论上分析了货币性质和特征服从正态分布。在此基础上,基于正态分布、向量范数和集合运算,提出用于判断货币识别传感器有效性、精确性、可区分性和独立性的方法,为合理选择传感器提供了客观标准。本文建立了货币的特征模型,该模型通过存储正态分布函数的参数,有效保留了货币的信息,减少存储空间、提高检索速度。在此模型基础上,提出了基于概率的识别算法、基于距离的识别算法、基于多传感器信息融合的识别算法,运动纸币的识别算法,并分析了这些算法的优劣。然后对识别算法的可靠性作了初步的分析。最后描述了实验的过程,验证了货币特征服从正态分布的假设。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 自助服务系统
• 1.2 货币识别技术
• 1.3 本文工作与论文组织
• 第二章 货币识别研究现状
• 2.1 传统识别方法
• 2.1.1 号码识别
• 2.1.2 清分
• 2.1.3 面额识别
• 2.1.4 真伪识别
• 2.1.5 其他研究内容
• 2.2 基于神经网络的方法
• 2.2.1 神经网络介绍
• 2.2.2 应用神经网络进行货币识别的研究现状
• 2.3 优化神经网络方法
• 2.3.1 掩模技术优化
• 2.3.2 主分量PCA技术优化
• 2.3.3 遗传算法优化
• 2.3.4 概率函数优化
• 2.3.5 其他优化
• 2.4 本章总结
• 2.5 本课题的来源
• 第三章 货币知识和研究思路
• 3.1 当前主要研究思路分析
• 3.2 货币性质的概率分布
• 3.3 货币特征的概率分布
• 3.4 真伪识别的分析
• 3.5 本文的总体研究思路
• 3.6 本章总结
• 第四章 传感器的选择方法
• 4.1 传感器有效性分析
• 4.2 传感器精度分析
• 4.3 传感器可区分性分析
• 4.3.1 两类问题的分析
• 4.3.2 多类问题的分析
• 4.4 特征独立性分析
• 4.5 本章总结
• 第五章 货币模型和识别算法
• 5.1 货币的分类
• 5.2 真币模型
• 5.3 基于概率的识别算法
• 5.4 基于距离的识别算法
• 5.5 多传感器的信息融合算法
• 5.6 运动纸币的识别算法
• 5.7 识别算法的可靠性分析
• 5.8 本章总结
• 第六章 验证试验
• 6.1 实验设计
• 6.2 试验结果和分析
• 第七章 结束语
• 7.1 研究工作总结
• 7.2 下一步的研究计划
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间主要的研究成果