光变油墨识别方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及光变油墨识别方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.纸币上的变色油墨，是纸币防伪措施中一种普遍运用的传统技术。纸币流通环节中，不法人员恶意制造假币、变造拼接的情况时有发生，点钞机需鉴别该类假币，并界面报警提示。尤其纸币变色油墨区域，易被恶意挖掉、涂抹、贴纸、变造等，点钞机支持变色油墨鉴伪，是纸币鉴伪的一个重要方面，对鉴别假币意义重大。
3.由于变色油墨直接特性是不同角度特征不同，识别纸币变色油墨通常方法是通过两个相差30度以上的打光角度采集两幅图像，看是否存在如颜色、反光区域等方面的差异来判别是否为真币。但该处理方法缺点明显：机械结构复杂，成本高，需要两个光源，在点钞机上无法实现。
4.目前，点钞机只有单一打光角度，而普遍做法是在可见光上寻找特征差异，但由于纸币走过传感器时的角度、速度、新旧都不相同，这就导致特征波动大，点钞机对变色油墨的识别率低，很容易造成无法精确识别变色油墨的问题。


技术实现要素：

5.本发明提供光变油墨识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中点钞机对变色油墨的识别率低的缺陷，实现单光源下变色油墨的精准识别。
6.本发明提供一种光变油墨识别方法，包括：获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m矩阵b；基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。
7.根据本发明提供的一种光变油墨识别方法，基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d，包括：对矩阵a进行归一化处理；获得归一化后的矩阵a的协方差矩阵b；基于协方差矩阵b的特征向量，生成一个m
×
m的二维特征矩阵c；将归一化后的矩阵a与二维特征矩阵c相乘，求每一维的最大值，从而获得1
×
m的仲裁矩阵d。
8.根据本发明提供的一种光变油墨识别方法，基于矩阵a获得1
×
m矩阵b，包括：对矩阵a进行归一化处理；将归一化后的矩阵a与二维特征矩阵c相乘，得到1
×
m矩阵b。
9.根据本发明提供的一种光变油墨识别方法，基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a，包括：通过大津法获得二值化阈值，并二值化红外图像和可见光图像；定义二值化后低于二值化阈值的像素点为前景区域，其中前景区域代表变色油墨区域，整体区域为原图全部像素点；从前景区域中提取变色油墨区域的特征变量，其中变色油墨区域的特征变量包括：红外图像整体标准差、可见光图像整体标准差、红外图像前景
区域标准差、可见光图像前景区域标准差、红外图像前景区域灰度中值比红外图像整体灰度中值、可见光图像前景区域灰度中值比可见光图像整体灰度中值、可见光图像与红外图像整体相似度；其中，矩阵a的每一列代表一个特征变量，每一行代表一个正样本。
10.根据本发明提供的一种光变油墨识别方法，基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别，包括：仲裁矩阵d按照权重从低到高排列；舍弃权重高的六个维度，使用权重低的六个维度进行仲裁，按权重高低，每两列组成一个向量，计算向量到原点的欧氏距离；欧氏距离乘以预设系数获得阈值；当矩阵b相同的两列组成的向量到原点的欧式距离小于阈值时，认定为同类，变色油墨识别成功。
11.根据本发明提供的一种光变油墨识别方法，归一化处理的步骤，包括：取第i列的最小值为min，第i列的最大值为max，设第i列值为temp，则归一化处理的公式为：temp＝(temp
–
min)/(max-min)。
12.本发明还提供一种光变油墨识别装置，包括：样本模块，用于获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；矩阵处理模块，用于基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m矩阵b；目标识别模块，用于基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。
13.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述光变油墨识别方法。
14.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述光变油墨识别方法。
15.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述光变油墨识别方法。
16.本发明提供的光变油墨识别方法、装置、电子设备和存储介质，光变油墨识别方法包括：获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m矩阵b；基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。通过上述方式，本发明不需要多角度照射，不受纸币本身新旧差异影响，对真币识别稳定，对假币检出率高，对于判定纸币变色油墨真伪有良好效果。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1是本发明光变油墨识别方法一实施例的流程示意图；
19.图2是本发明光变油墨识别方法中真币变色油墨区域红外图像和可见光图像一实施例的示意图；
20.图3是本发明光变油墨识别方法中假币变色油墨区域红外图像和可见光图像一实施例的示意图；
21.图4是本发明光变油墨识别方法中真币的向量分布示意图；
22.图5是本发明光变油墨识别方法中假币的向量分布示意图；
23.图6是本发明光变油墨识别装置一实施例的结构示意图；
24.图7是本发明电子设备一实施例的结构示意图。
具体实施方式
25.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
26.本发明提供一种光变油墨识别方法，请参阅图1，图1是本发明光变油墨识别方法一实施例的流程示意图，在本实施例中，光变油墨识别方法可以包括步骤s110～s160，各步骤具体如下：
27.s110：获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像。
28.本实施例中以真币作为正样本；相比于一些需要假币、残损币、变造币样本作支撑，以真币作为正样本比较容易获取。本实施例中的可见光指红光、绿光。从正样本中获取变色油墨坐标信息并进行仿射变换，得到仿射后变色油墨图像。
29.请参阅图2和图3，图2是本发明光变油墨识别方法中真币变色油墨区域红外图像和可见光图像一实施例的示意图；图3是本发明光变油墨识别方法中假币变色油墨区域红外图像和可见光图像一实施例的示意图。
30.图2是人民币05版100元真币，每一行为一张05版100元变色油墨区域仿射变换后的图像，左侧为可见光图像，右侧为红外光图像。将不同的400张05版100元纸币进行相同的仿射变换后会得到400组如图2类似的图像作为模板。
31.s120：基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a。
32.基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a，具体包括：
33.通过大津法获得二值化阈值，并二值化红外图像和可见光图像；定义二值化后低于二值化阈值的像素点为前景区域，其中前景区域代表变色油墨区域，整体区域为原图全部像素点；从前景区域中提取变色油墨区域的特征变量。
34.其中变色油墨区域的特征变量包括：红外图像整体标准差、可见光图像整体标准差、红外图像前景区域标准差、可见光图像前景区域标准差、红外图像前景区域灰度中值比红外图像整体灰度中值、可见光图像前景区域灰度中值比可见光图像整体灰度中值、可见光图像与红外图像整体相似度。
35.其中，矩阵a的每一列代表一个特征变量，每一行代表一个正样本。
36.以上，根据第一预设方法提取维度为7的特征向量，组成一个400
×
7的二维矩阵a。
37.s130：基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d。
38.基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d的步骤，具体包括：
39.对矩阵a进行归一化处理；获得归一化后的矩阵a的协方差矩阵b；基于协方差矩阵b的特征向量，生成一个m
×
m的二维特征矩阵c；将归一化后的矩阵a与二维特征矩阵c相乘，求每一维的最大值，从而获得1
×
m的仲裁矩阵d。
40.矩阵a为m
×
n，二维特征矩阵c为m
×
m，将特征矩阵a
×
c得到一个m
×
n的新矩阵，取新矩阵每一列最大值即可组成仲裁矩阵d。
41.举个例子，归一化矩阵a；求矩阵a的协方差矩阵b；求矩阵b特征向量，生成一个7
×
7的二维特征矩阵c；将矩阵a与矩阵c相乘，求每一维的最大值，存为1
×
7的矩阵d。
42.可选地，求矩阵a的协方差矩阵b的方法包括：
43.步骤一、计算矩阵每列均值。
[0044][0045]
步骤二、将矩阵每一列减去均值。
[0046]
步骤三、将矩阵与转置矩阵相乘，公式如下：
[0047][0048]
s140：基于第二预设方法待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a。
[0049]
在本实施例中，无论是正样本还是法待识别纸币，都需要将图像特征进行预处理，预处理可以提升光变油墨这种精细区域的鉴伪效果，提高准确率。
[0050]
s150：基于矩阵a获得1
×
m矩阵b。
[0051]
基于矩阵a获得1
×
m矩阵b，包括：对矩阵a进行归一化处理；将归一化后的矩阵a与二维特征矩阵c相乘，得到1
×
m矩阵b。
[0052]
按预定方法提取待识别纸币的特征生成1
×
7的矩阵a；归一化矩阵a；将矩阵a与矩阵c相乘，得到1
×
7矩阵b。
[0053]
可选地，归一化处理的步骤，包括：取第i列的最小值为min，第i列的最大值为max，设第i列值为temp，则归一化处理的公式为：temp＝(temp
–
min)/(max-min)。矩阵a和矩阵a都可以采用该步骤进行归一化处理。
[0054]
s160：基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。
[0055]
在一些实施例中，基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别的步骤，具体包括：仲裁矩阵d按照权重从低到高排列；舍弃权重高的六个维度，使用权重低的六个维度进行仲裁，按权重高低，每两列组成一个向量，计算向量到原点的欧氏距离；欧氏距离乘以预设系数获得阈值；当矩阵b相同的两列组成的向量到原点的欧式距离小于阈值时，认定为同类，变色油墨识别成功。
[0056]
其中，欧氏距离的计算公式为：
[0057][0058]
请参阅图4和图5，图4是本发明光变油墨识别方法中真币的向量分布示意图；图5是本发明光变油墨识别方法中假币的向量分布示意图。
[0059]
当b相同的两列组成的向量到原点的欧式距离小于阈值时，认定为同类，变色油墨识别成功，否则认为不是变色油墨。通过图4和图5可以看到假币的向量分布明显的偏离了模板的向量分布，具有很高区分度。
[0060]
相关技术中的一些决策树，是每个训练样本整体算一次欧式距离，然后找到最小的欧式距离认为是同类，比如真币、假币一共有100个，则他需要计算100次欧式距离，并选择最小的距离进行分类。而本实施例的决策树是按权重由小到大，每两维计算一次欧式距离进行一次仲裁，因为权重过大的维度区分度几乎没有，加入决策会影响鉴伪灵敏度。超过仲裁矩阵制定距离认为是假币。本实施例无论训练样本多少，最终都是生成一个特征向量参与最终仲裁。
[0061]
由上可知，本实施例的光变油墨识别方法只需要真币样本，以真鉴假；特征预提取后再使用主成分分析法降维，特征更准确，效率更优；光变油墨在如红光，绿光，红外光，红外透射光等不同光源下，特征不同，且有相关性；无论训练集多大，都只会生成一个一维的仲裁矩阵，效率更优。
[0062]
本发明的有益效果是：
[0063]
本发明在易用性、稳定性、适应性、防伪性上都有明显优势。易用性体现为，同一款图像传感器、同一个打光角度下，只需要收集必要的正样本训练一次即可在批量设备上运行；适应性提现为，不受传感器校准差异、纸币新旧、纸币走过图像传感器时的细微角度差异影响；稳定性提现为很少将真币识别为假币；防伪性主要体验为对市面上的变色油墨假币检出能力强。
[0064]
下面对本发明提供的光变油墨识别装置进行描述，下文描述的光变油墨识别装置与上文描述的光变油墨识别方法可相互对应参照。
[0065]
本发明还提供一种光变油墨识别装置，请参阅图6，图6是本发明光变油墨识别装置一实施例的结构示意图，在本实施例中，光变油墨识别装置600可以包括：
[0066]
样本模块610，用于获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；
[0067]
矩阵处理模块620，用于基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m矩阵b；
[0068]
目标识别模块630，用于基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。
[0069]
在一些实施例中，矩阵处理模块620用于：
[0070]
基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d，包括：对矩阵a进行归一化处理；获得归一化后的矩阵a的协方差矩阵b；基于协方差矩阵b的特征向量，生成一个m
×
m的二维特征矩阵c；将归一化后的矩阵a与二维特征矩阵c相乘，求每一维的最大值，从而获得1
×
m的仲裁矩阵d。
[0071]
在一些实施例中，矩阵处理模块620用于：
[0072]
基于矩阵a获得1
×
m矩阵b，包括：对矩阵a进行归一化处理；将归一化后的矩阵a与二维特征矩阵c相乘，得到1
×
m矩阵b。
[0073]
在一些实施例中，矩阵处理模块620用于：
[0074]
通过大津法获得二值化阈值，并二值化红外图像和可见光图像；定义二值化后低
于二值化阈值的像素点为前景区域，其中前景区域代表变色油墨区域，整体区域为原图全部像素点；从前景区域中提取变色油墨区域的特征变量，其中变色油墨区域的特征变量包括：红外图像整体标准差、可见光图像整体标准差、红外图像前景区域标准差、可见光图像前景区域标准差、红外图像前景区域灰度中值比红外图像整体灰度中值、可见光图像前景区域灰度中值比可见光图像整体灰度中值、可见光图像与红外图像整体相似度；其中，矩阵a的每一列代表一个特征变量，每一行代表一个正样本。
[0075]
在一些实施例中，目标识别模块630用于：
[0076]
仲裁矩阵d按照权重从低到高排列；舍弃权重高的六个维度，使用权重低的六个维度进行仲裁，按权重高低，每两列组成一个向量，计算向量到原点的欧氏距离；欧氏距离乘以预设系数获得阈值；当矩阵b相同的两列组成的向量到原点的欧式距离小于阈值时，认定为同类，变色油墨识别成功。
[0077]
在一些实施例中，矩阵处理模块620用于进行归一化处理，具体包括：
[0078]
取第i列的最小值为min，第i列的最大值为max，设第i列值为temp，则归一化处理的公式为：temp＝(temp
–
min)/(max-min)。
[0079]
本发明提供的光变油墨识别装置，样本模块用于获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；矩阵处理模块用于基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m矩阵b；目标识别模块用于基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。通过上述方式，本发明不需要多角度照射，不受纸币本身新旧差异影响，对真币识别稳定，对假币检出率高，对于判定纸币变色油墨真伪有良好效果。
[0080]
本发明还提供一种电子设备，请参阅图7，图7是本发明电子设备一实施例的结构示意图。在本实施例中，电子设备700可以包括存储器(memory)710、处理器(processor)720及存储在存储器720上并可在处理器710上运行的计算机程序。处理器710执行程序时实现上述各方法所提供的光变油墨识别方法。
[0081]
可选地，电子设备700还可以包括通信总线730和通信接口(communications interface)740，其中，处理器710，通信接口740，存储器720通过通信总线730完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器720中的逻辑指令，以执行光变油墨识别方法，该方法包括：获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
×
n的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
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m的矩阵a；基于矩阵a获得1
×
m矩阵b；基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。
[0082]
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种
可以存储程序代码的介质。
[0083]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的光变油墨识别方法，其步骤和原理在上述方法已详细介绍，在此不再赘述。
[0084]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的光变油墨识别方法，其步骤和原理在上述方法已详细介绍，在此不再赘述。
[0085]
本发明提供的光变油墨识别方法、装置、电子设备和存储介质，光变油墨识别方法包括：获得若干正样本，并提取每个样本变色油墨区域的红外光图像和可见光图像；基于第一预设方法从红外光图像和可见光图像中提取m
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n的矩阵a；基于矩阵a获得1
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m的仲裁矩阵d；基于第二预设方法从待识别纸币中提取1
×
m的矩阵a；基于矩阵a获得1
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m矩阵b；基于预设的决策树，判断矩阵b是否属于仲裁矩阵d的同类，完成目标识别。通过上述方式，本发明不需要多角度照射，不受纸币本身新旧差异影响，对真币识别稳定，对假币检出率高，对于判定纸币变色油墨真伪有良好效果。
[0086]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0087]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0088]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。