主成份分析鉴别纸币真伪的方法
【专利摘要】本发明涉及纸币鉴别技术，具体地说是一种主成份分析鉴别纸币真伪的方法。现有技术采用人工防伪点识别，难以避免图像偏移，所取鉴伪特征有限，稳定性和鉴伪能力都无法达到要求，鉴别准确率低。本发明方法取真币、假币样本，进行样本训练，得样本特征和投影矩阵；测试样币进入多光谱点钞机、清分机、存取款机，比较其特征，和样本特征和投影矩阵相似匹配，即可判定真假币。本发明的优点是：鉴别过程不需要人工参与寻找特征；提取的特征对于真假币的区分度高；可移植性很好，将训练结果移植到程序中，可使机器具有快速的鉴伪能力；鉴伪能力强；适用于世界各国、各种版本纸币的真假鉴别。
【专利说明】主成份分析鉴别纸币真伪的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及纸币鉴别技术，具体地说是一种主成份分析鉴别纸币真伪的方法。
【背景技术】
[0002]随着经济的繁荣发展，纸币的流通量越来越大。一些违法分子制造的各种版本假币层出不穷，危害了国家的金融安全。我国银行使用的多光谱点钞机、清分机、存取款机的核心技术来自国外，价格昂贵，而且对一些假币无法识别。现有技术多光谱点钞机、清分机、存取款机的鉴伪原理是实时的纸币图像处理，采用人工防伪点识别。由于难以避免图像偏移，以及所取鉴伪特征有限，使得稳定性和鉴伪能力都无法达到人们期望的鉴别纸币真伪的要求。尤其是识别位置、大小、形状都不固定的拼接币和残缺币，其性能的局限性更大，鉴别准确率更低。
[0003]已有的纸币鉴伪专利，如申请号为:20110088920.X，“一种纸币鉴伪方法和装置”，利用采集装置获取纸币上开窗式安全线压痕特征所在的区域被光束透射的透射图像，分析识别透射图低层中的压痕特征，从而判断纸币真伪。该方法属于局部特征鉴伪，对于变色油墨假币、拼接币等无能为力，无法鉴别真伪。申请号为:201310027700.5，“一种基于冠字号特征的人民币鉴伪方法”，根据冠字号码的颜色和字体大小鉴别真伪，由于受纸币新旧和折皱的影响，该方法的识别率较低且无法识别右半部分为假的拼接币。
[0004]纸币鉴伪的主要技术难点在于:识别速度要求高、图像特征难以提取、假币各光谱图像多种多样，在提高鉴伪能力的同时，还必须保证算法对纸币折旧的鲁棒性，保证系统的健壮性，在异常和危险情况下保证系统的安全。针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种纸币鉴伪方法，通过采用主成份分析PCA的方法，将纸币图像投影到特征空间，根据特征向量的欧式距离来区分真币和假币。
[0005]主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定η个变量的m个观察值，形成一个n' m的数据矩阵，η通常比较大。我们用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面，将这几个变量分离出来，进行详细分析，直接找出这样的关键变量。
[0006]本发明纸币鉴伪方法主要用于多光谱点钞机、清分机、ATM机中图像处理模块对人民币及各种纸币的鉴伪，利用PCA对图像进行降维、提取区分真假币的主成分。该过程不需要人工参与寻找特征；提取的特征对于真假币的区分度高；可移植性很好；鉴伪能力强。只需要将训练结果移植到程序中，即可使机器具有快速、性能高的鉴伪能力。
[0007]经广泛查阅国内外公开出版物和专利文献，均未见有与本发明方法完全相同技术方案的报道。本发明在世界上首次利用主成份分析法鉴别纸币真伪，具有创造性和新颖性；本发明方法可应用于世界各地的银行、商场的点钞机、清分机、存取款机中，具有广泛的实用性。
【发明内容】
[0008]本发明的目的在于提供一种不需要人工参与寻找特征；真假币区分度高；鉴伪能力强；可移植性很好的主成份分析鉴别纸币真伪的方法。
[0009]本发明是这样实现的:
[0010]一种主成份分析鉴别纸币真伪的方法，步骤如下:
[0011]步骤1:
[0012](1)取待鉴别真伪的各个面额的纸币，和假币、变造币和残缺币；
[0013](2)将步骤(1)所述的纸币通过多光谱点钞机的高速扫描装置，获得包含真币和各种假币的共N张图像训练样本；通过训练样本对真假币进行训练得到本征矩阵和本征值；对本征值进行降序排列，并提取前N个较大的本征值及对应的本征向量；本征向量组成投影矩阵完成训练过程；
[0014](3)将纸币图像转化为单列向量；图像在计算机中用不同灰度级的像素矩阵表示；一个像素用一个字节8位数据表示，编码为256个灰度等级，将图像归一化为mXn ;采用主成份分析PCA对样本进行训练，把每幅图像重构为(mXn)Xl，即:
[0015]
【权利要求】
1.一种主成份分析鉴别纸币真伪的方法，步骤如下:步骤1:(1)取待鉴别真伪的各个面额的纸币，和假币、变造币和残缺币；(2)将步骤(1)所述的纸币通过多光谱点钞机的高速扫描装置，获得包含真币和各种假币的共N张图像训练样本；通过训练样本对真假币进行训练得到本征矩阵和本征值；对本征值进行降序排列，并提取前N个较大的本征值及对应的本征向量；本征向量组成投影矩阵完成训练过程；(3)将纸币图像转化为单列向量；图像在计算机中用不同灰度级的像素矩阵表示；一个像素用一个字节8位数据表示，编码为256个灰度等级，将图像归一化为mXn ;采用主成份分析PCA对样本进行训练，把每幅图像重构为(mXn)Xl，即:
【文档编号】G06K9/64GK103646458SQ201310714607
【公开日】2014年3月19日 申请日期:2013年12月23日 优先权日:2013年12月23日
【发明者】付祥旭, 尤新革, 郭伟刚, 张朋, 江浩 申请人:华中科技大学