所有作者：张平 杨一平
作者单位：重庆大学ICT研究中心
论文摘要：由于货币图案、大小不一，种类繁多，编码字符类型和大小不同，编码块背景图案复杂，流通过程中产生的污染和损害，这些均给自动识别带来了许多困难。针对货币图案和编码的以上特点，本文提出了一套解决货币编码识别方法。首先，利用神经网络来实现对货币编码字符的正确识别。在货币编码块的处理中，采用了先验识别法解决了编码块的定位，其后用动态阀值法和图象域变换法，为消除背景图案噪声取得了良好效果。通过大量的实验和计算机仿真，证明采用了动态阀值法产生的二值化图形比其他固定阀值产生的图形更好，为神经网络货币识别的进一步研究和开发打下了理论和实验基础，具有很好的应用前景。
关键词： 神经网络 模式识别 字符编码分割 特征向量
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