0103] Sound-of-Intaglio?方法十分适合于纸币生产和鉴别中的不同应用，即不同水平 上的质量检查、分炼和鉴别。已经表明，通过适应所讨论的特征生成器可W优化一般的鉴别 方法，即，使用为不同凹版结构而优化的小波池。并且，通过考虑每个分析区域周围的边界 和适应所使用的特征[4]，可W稳定亮度变化。因此，实现了真实和伪造纸币之间的更加鲁 椿的分类。
[0104]附图简要说巧
[010引图1(a)-图1(C);db2-SWT后的小波系数的直方图；真品（图1(a))、高质量伪造 品（图1(b))、W及低质量伪造品（图1(c))。真实纸币的灰度级频率分布与伪造纸币有很 大不同（另参见[4]的图3)。
[0106] 图2(a)-图2(c):凹版线结构；真品（图2(a))、高质量伪造品（图2化)）、化及低 质量伪造品（图2(c))(另参见[4]的图4)。
[0107] 图3 ;特征空间-跨越了方差0 2 (特征1)、偏斜度E(特征。W及超量（或峰态） C(特征3)。训练集由1489个对象组成巧9]
[0108] 图4;对水平和竖直线宽和线内距离，从给定的凹版结构进行最大似然估计 (MLE)。取决于纸币结构，即，线宽和线距，窗口大小通常设置为96X96至128X128像素。
[0109] 图5 ;细节示出了用于鉴别（实线）的一个主要区域和被添加到训练数据集（由 本申请人生产的'卞lowerpower"纸币样本）中的四个另外的区域（虚线）。
[0110] 图6 ;对于像素中的水平和竖直线宽，从给定的凹版结构进行最大似然估计（MLE) (区域j= 47,前额，纸币样本"化lesVerne";参见图7(a))。子图像j的计数开始于行方 向的左上边缘，参见例如图7(C)。
[0111] 图7(a)-图7讯：在图7(a)中，示出了由本申请人生产的纸币样本"化les Verne"。相比于用作基线的化2-小波，图7(b)-图7(f)的图像表示不同小波特征生成器 的结果。所有的值表示。浅灰色的子图像针对凹版印刷进行分析。无百分比值表示 化2-小波的分离能力（0%的改进）。百分比值示出与某个小波类型相关的对每个子图像 的改进。图 7化）；rbio3. 1，图 7(c);化4,图 7(d) ;rbio5. 5,图 7(e) ;sym5,图 7讯；coif2。 子图像j的计数开始于行方向的左上边缘。
[0112] 图8(a)-图8(c):图8(a)示出了对数据集进行的来自[4]的原始LDA训练，该数 据集是相对于纸币通过相机的刚性定位而采集的。在图8(b)中，呈现了作为训练数据集的 基于附加区域（参考图5)和相同照明的测试数据。在此，某些真实的对象移动得太靠近分 类边界，该对应用而言是不方便的。在图8(c)中，示出了具有两种不同照明（类型A和类 型B(亮度上减少了大约30%))的相同测试数据集。照明A和B的分布不一致。而且，某 些伪造对象移动得太靠近分类边界，该对应用而言是至关重要的。如果将单个伪造对象分 类为真实对象，那么会对整个应用产生负面反馈。
[0113] 图9(a)-图9(c):图9(a)示出了用一种改进的方法得到的分类边界。在图9化） 和图9(c)中，展示了与图8(a)-图8(c)中相同的数据集。在该个方法中，测试对象没有移 动得靠近分类边界。而且，对于照明A和B而言，分布是一致的。所W，该里实现了针对相 机的平移定位和不同照明的更高的稳定性。
[0114] 表
[011引表1 ;选择一维小波类型巧引用于纸币鉴别值LP;分解低通（缩放函数口），DBP; 分解带通M小波））：
[0116]
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