识别纸币面向的方法及装置与流程

本发明实施例涉及图像识别技术，尤其涉及一种识别纸币面向的方法及装置。

背景技术：

纸币面向识别是纸币验证的基础，只有在确定纸币整体的面向后，才能让验钞设备找到纸币的各个防伪区域，并针对各个防伪区域进行验证。

一种识别纸币面向的现有技术是：选取纸币双面图像上的几个特定的区域，将这几个特定区域的灰度值均值进行相互比较，根据相互的比较结果确定纸币的面向。

上述现有技术有如下缺点：纸币在验钞设备中的放置难免有偏移，选取的区域不够准确；从纸币中提取的信息过少，灰度值均值不能表征图案形状，仅仅利用灰度值均值这一很少的信息，纸币面向的识别结果不准确。

技术实现要素：

本发明实施例提供识别纸币面向的方法及装置，可以提高识别效率和识别准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种识别纸币面向的方法，包括：

在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，所述第二区域与所述第一区域关于所述待识别纸币第一面图像的中心点中心对称；

在与所述第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，所述第三区域和所述第四区域在所述第二面图像的位置分别与所述第一区域和所述第二区域在所述第一面图像的位置相同；

将所述第一区域对应的图像模板、所述第二区域对应的图像模板、所述第三区域对应的图像模板及所述第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配；

根据匹配结果确定所述待识别纸币的面向。

第二方面，本发明实施例还提供了一种识别纸币面向的装置，包括：

第一及第二区域选取模块，用于在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，所述第二区域与所述第一区域关于所述待识别纸币第一面图像的中心点中心对称；

第三及第四区域选取模块，与所述第一及第二区域选取模块相连，用于在与所述第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，所述第三区域和所述第四区域在所述第二面图像的位置分别与所述第一区域和所述第二区域在所述第一面图像的位置相同；

匹配模块，与所述第三及第四区域选取模块相连，用于将所述第一区域对应的图像模板、所述第二区域对应的图像模板、所述第三区域对应的图像模板及所述第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配；

面向确定模块，与所述匹配模块相连，用于根据匹配结果确定所述待识别纸币的面向。

本发明实施例根据待识别纸币四个区域的图像模板与参考模板的匹配结果来确定面向，相对于利用灰度值均值识别纸币的面向，图像模板与参考模板均包含纸币的图案形状，通过跟模板比较来识别面向准确率更高。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种识别纸币面向的方法流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种识别纸币面向的方法流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种识别纸币面向的方法流程图；

图4是本发明实施例四提供的一种识别纸币面向的方法流程图；

图5是本发明实施例五提供的一种识别纸币面向的方法流程图；

图6是本发明实施例六提供的一种识别纸币面向的装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种识别纸币面向的方法流程图，本实施例可适用于金融设备识别纸币的情况，该方法可以由识别纸币面向的装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件方式实现，该装置可以集成在任何提供纸币识别的设备中，例如典型的是验钞机或自动存取款机等。该方法包括：

S101、在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称。

其中，第一面图像可以为待识别纸币的正面或反面。

纸币识别设备上一般装有图像传感器，用于采集待识别纸币的两面的图像。为识别纸币面向，在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第一区域和第二区域可以是形状相同的任意形状，为方便起见一般选取矩形，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称，例如第一区域可选第一面图像上左下角的某一矩形，第二区域就可选第一面图像上右上角与第一区域呈中心对称的矩形，这样不管纸币怎样放置都能准确选取这两个区域。

S102、在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。

其中，第一面图像与第二面图像与待识别纸币的正面、反面相对应。当第一面图像为待识别纸币的正面时，则第二面图像为待识别纸币的反面，当第一面图像为待识别纸币的反面时，则第二面图像为待识别纸币的正面。

纸币的面向分别为正面正向、正面反向、反面正向及反面反向，纸币可能以任一面向置于金融设备中。为了保证纸币处于任一面向时都能获取特定区域的图像，在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。例如第三区域可选纸币第二面图像左下角的与第一区域位置相同的矩形，第四区域可选纸币第二面图像右上角与第三区域位置相同。

S103、将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配。

预先存储的预设图像区域的参考模板可以选用某一面向的纸币的第一区域、第二区域、第三区域或第四区域中的某一区域对应的图像模板，所以预先存储的预设图像区域的参考模板是已知的。从待识别纸币的第一面图像及第二面图像上获取的第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板是未知的。

将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配，根据匹配最佳所在的区域识别纸币的面向。

图像模板与参考模板均包含纸币的图案形状，相对于利用灰度值均值识别纸币的面向，通过跟模板比较来识别面向准确率更高。

S104、根据匹配结果确定待识别纸币的面向。

第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板这四个图像模板中的一个可能出现与预先存储的预设图像区域的参考模板类似的图像，具体哪一个区域的图像与预先存储的预设图像区域的参考模板类似取决于待识别纸币的面向，四个面向分别对应四种情况。

以2005版百元人民币为例，在印有人民大会堂的那一面的左下角有拼音“YUAN”字，若以包含“YUAN”字的矩形区域作为预设图像区域。在待识别纸币的面向未知的情况下，“YUAN”字有可能出现在第一区域、第二区域、第三区域或第四区域中的一个，分别对应四种面向。“YUAN”字出现的区域为匹配结果，根据匹配结果可确定待识别纸币的面向。例如，若“YUAN”字出现在第一区域则表明待识别纸币为反面正向，若“YUAN”字出现在第二区域则表明待识别纸币为反面反向，若“YUAN”字出现在第三区域则表明待识别纸币为正面反向，若“YUAN”字出现在第四区域则表明待识别纸币为正面正向。

本实施例根据待识别纸币四个区域的图像模板与参考模板的匹配结果来确定面向，相对于利用灰度值均值识别纸币的面向，图像模板与参考模板均包含纸币的图案形状，通过跟模板比较来识别面向准确率更高。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种识别纸币面向的方法流程图，实施例二以上述实施例为基础，在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域之前，增加了选取预设图像区域，对预设图像区域进行处理得到参考模板。相应的，本实施例的方法包括：

S201、在参考纸币的正面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域；或者，在参考纸币的反面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域。

预设图像区域可选参考纸币正面或反面图像上四个区域中的一个的正向放置或反向放置的图像，预设图像区域一般选形状规则且边缘清晰的图像，这样便于跟待识别纸币的图像模板进行匹配，也能保证面向识别结果的准确。

S202、对预设图像区域进行处理得到参考模板。

如果不对预设图像区域进行处理而直接将待识别纸币的图像模板与参考模板匹配运算量会较大。对预设图像区域进行处理后得到的参考模板，相较于处理前的预设图像区域，图像得到简化且特征更加明显，提高识别效率和识别准确率。

参考模板是从参考纸币上获取的，待识别纸币与参考模板进行匹配时，既能识别面向，也能起到鉴别真伪的作用。假如待识别纸币的四个区域与参考模板匹配的最佳值低于真币的阈值，则说明待识别纸币是假币或者不是相应的币种。

S203、在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称。

S204、在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。

S205、将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配。

S206、根据匹配结果确定待识别纸币的面向。

本实施例通过选取预设图像区域及对预设图像区域进行处理得到参考模板，将待识别纸币的图像模板与参考模板进行比较来确定面向，能准确识别纸币面向，也可起到鉴别真伪的作用。因为参考模板是由预设图像区域进行处理得到的，提高了面向识别的效率。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种识别纸币面向的方法流程图，实施例三以上述实施例为基础，将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配的过程进行了优化，在待识别纸币的图像模板与参考模板第一次匹配失败后，对图像模板进行翻转再与参考模板进行匹配。相应的，本实施例的方法包括：

S301、在参考纸币的正面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域；或者，在参考纸币的反面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域。

S302、对预设图像区域进行处理得到参考模板。

S303、在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称。

S304、在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。

S305、在第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与参考模板进行第一次匹配过程中，若有任意一区域的图像模板匹配失败，则对失败的图像进行以下至少一种翻转操作：向上翻转、向下翻转、向左翻转和向右翻转；对翻转后的图像模板与参考模板进行匹配。

以2005版百元人民币为例，以正向“YUAN”字作为参考模板，表1示出了一种面向与各区域图像模板的关系，表中给出了纸币识别设备获取的四种面向对应的各区域的原始图像，可以看出有些区域出现的“YUAN”字是倒过来的，所以在各区域的图像模板与参考模板第一次匹配失败时有必要对区域进行翻转操作。本实施例以第一面图像左下角的区域作为第一区域，无论待识别纸币以何种面向进行放置，都能在四个区域中的一个找到正着的或倒着的“YUAN”字，根据“YUAN”字在哪个区域出现可识别面向。纸币正面正向时“YUAN”字出现在第四区域，纸币正面反向时“YUAN”字出现在第三区域，纸币反面正向时“YUAN”字出现在第一区域，纸币反面反向时“YUAN”字出现在第二区域。纸币反面反向时在第二区域出现的“YUAN”字以及纸币正面正向时在第四区域出现的“YUAN”字都是倒过来的，与参考模板的正向“YUAN”字不能直接匹配，当待识别纸币的图像模板与参考模板第一次匹配失败时，则将图像模板进行上下左右翻转后再与参考模板匹配，这样能保证在四个区域中的一个找到正向“YUAN”字。

表1面向与各区域图像模板的关系

需要指出的是，表1中纸币的面向为方便起见，以第一面图像的面向为准。根据纸币识别设备获取图像方式的不同，各列中第一面图像与第二面图像的方向关系，有可能是表1中一个正向另一个反向的情况，也有可能出现第一面图像或第二面图像同时正向或同时反向的情况，两种情况都可识别出纸币面向。

S306、根据匹配结果确定待识别纸币的面向。

本实施例在待识别纸币的图像模板与参考模板第一次匹配失败后，对图像模板进行翻转再与参考模板进行匹配，使待识别纸币在不同面向时总会有一个区域的图像模板能与参考模板准确匹配，保证了面向识别结果的准确。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的一种识别纸币面向的方法流程图，实施例四以上述实施例为基础，将对预设图像区域进行处理得到参考模板优化为，对预设图像区域进行降采样和二值化处理，根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界，得到参考模板。还对根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界进行了进一步的优化。相应的，本实施例的方法包括：

S401、在参考纸币的正面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域；或者，在参考纸币的反面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域。

S402、对预设图像区域进行降采样和二值化处理。

预设图像区域包含多个像素点，若将全部的像素进行匹配会增加运算量，也会降低匹配速度，降采样包括将相邻的多个像素合成为一个像素，合成后的像素的灰度值取合成前多个像素的灰度值均值或其中的一个灰度值。降采样相当于打马赛克，即将预设图像区域模糊化，以减少匹配的运算量并提高匹配速度。

预设图像区域在进行二值化处理之前各像素的灰度在0-255之间变化，灰度值不统一也会增加运算量并降低匹配速度。对预设图像区域进行的二值化处理，可以是，将灰度值较高的像素的灰度值统一置为相同的高灰度值，将灰度值较低的像素的灰度值统一置为相同的低灰度值，这样便于计算及提高效率。

S403、根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界，得到参考模板。

纸币放置在金融设备中时有可能发生上下左右的微小偏移。预设图像区域一般比参考模板要大一些，即使纸币发生微小偏移，也能根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界，并得到参考模板。确定预设图像区域的边界能将参考模板与周围的背景花纹或图案区分开来，提高匹配的速度和准确度。

根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界包括：根据二值化后的图像计算行像素点的灰度值加和以及列像素点的灰度值加和；将行像素点的灰度值加和出现突变的位置作为预设图像区域的行边界，并将列像素点的灰度值加和出现突变的位置作为预设图像区域的列边界；或，将设定行数的像素点的灰度值加和最大时对应的行作为预设图像区域的行边界，将设定列数的像素点的灰度值加和最大时对应的列作为预设图像区域的列边界，设定行数小于预设图像区域的行数，设定列数小于预设图像区域的列数。

以确定预设图像区域的行边界为例，先根据二值化后的图像计算行像素点的灰度值加和，在预设图像区域的行边界处，行像素点的灰度值加和会发生突变，故可将行像素点的灰度值加和出现突变的位置作为预设图像区域的行边界。因为设定行数小于预设图像区域的行数，所以从预设图像区域中选取设定行数有多种选择，不同的起止行对应的设定行数的像素点的灰度值加和不同，该和最大时说明选取的行覆盖了图案上最多的点，对应的最上行和最下行可作为预设图像区域的行边界。确定预设图像区域的列边界是类似的。

根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界包括：根据二值化后的图像计算各像素的横向差分；将每行的像素横向差分的绝对值累加得到行差分和，并对行差分和进行差分，将行差分和的差分的绝对值最大处作为预设图像区域的行边界；或，将设定行数的行差分和累加最大时对应的行作为预设图像区域的行边界，设定行数小于预设图像区域的行数；根据二值化后的图像计算各像素的纵向差分；将每列的像素纵向差分的绝对值累加得到列差分和，并对列差分和进行差分，将列差分和的差分的绝对值最大处作为预设图像区域的列边界；或，将设定列数的列差分和累加最大时对应的列作为预设图像区域的列边界，设定列数小于预设图像区域的列数。

以确定预设图像区域的行边界为例，先根据二值化后的图像计算各像素的横向差分，将每行的像素横向差分的绝对值累加得到行差分和，在确定行边界过程中行差分和与前面行像素点的灰度值加和的作用是类似的，在预设图像区域的行边界处行差分和的差分的绝对值最大，故可将行差分和的差分的绝对值最大处作为预设图像区域的行边界。若在计算行差分和的差分时是以下行的行差分和减去相邻上行的行差分和，则差分最大值处为上边界，差分最小值处为下边界。因为设定行数小于预设图像区域的行数，所以从预设图像区域中选取设定行数有多种选择，不同的起止行对应的设定行数的行差分和累加值不同，该和最大时说明选取的行覆盖了图案上最多的点，对应的最上行和最下行可作为预设图像区域的行边界。确定预设图像区域的列边界是类似的。

根据二值化后的图像计算各像素的横向差分及纵向差分，突出了前景和背景的差异，所得边界较准确，抗噪能力强。

待识别纸币的第一区域、第二区域、第三区域或第四区域对应的图像模板也可进行降采样、二值化及确定边界等处理，过程与对预设图像区域的处理类似，待识别纸币的图像模板与参考模板经过相同的处理后能更好地匹配。

S404、在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称。

S405、在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。

S406、将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配。

S407、根据匹配结果确定待识别纸币的面向。

本实施例通过对预设图像区域进行降采样和二值化处理，减少了运算量并提高面向识别的效率，根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界得到参考模板，提高面向识别的准确率。根据二值化后的图像各像素差分确定边界的方法突出了前景和背景的差异，所得边界较准确，抗噪能力强。

实施例五

图5是本发明实施例五提供的一种识别纸币面向的方法流程图，实施例五以上述实施例为基础，将对预设图像区域进行二值化处理，优化为，根据预设图像区域对应的直方图的像素个数百分比确定灰度阈值，将预设图像区域中低于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最低灰度值，高于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最高灰度值。相应的，本实施例的方法包括：

S501、在参考纸币的正面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域；或者，在参考纸币的反面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域。

S502、对预设图像区域进行降采样，根据预设图像区域对应的直方图的像素个数百分比确定灰度阈值。

对预设图像区域进行二值化处理需要先确定灰度阈值，可由预设图像区域各像素的灰度得到灰度直方图，由低灰度像素所占的百分比可确定灰度阈值。若以“YUAN”字作为参考模板，“YUAN”字覆盖的像素在参考模板中占25％，所以可将25％作为预设图像区域对应的直方图的像素个数百分比。这样在确定灰度阈值时可凸显出“YUAN”字。

根据预设图像区域对应的直方图的像素个数百分比确定灰度阈值包括：按灰度值由小到大从预设图像区域中选取符合像素个数百分比的像素点；从灰度值低的像素点中选取最大灰度值作为灰度阈值，或从剩余像素点中选取大于最大灰度值，且与最大灰度值相邻的灰度值作为灰度阈值。

剩余像素点指未被选取的像素点。假设参考模板有100个像素点，百分比为25％，则从100个像素点中选出灰度值较低的25个像素点，可将这25个像素点中最大灰度值作为灰度阈值，也可将剩余的75个像素点中与最大灰度值相邻的灰度值作为灰度阈值。

S503、将预设图像区域中低于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最低灰度值，高于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最高灰度值。

例如可将预设图像区域中，低于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为0，高于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为255，这样就完成了对预设图像区域的二值化处理。预设图像区域上有很多的像素点，根据灰度阈值进行二值化处理后，能减少待识别纸币的图像模板与参考模板匹配时的运算量，提高识别效率。

S504、根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界，得到参考模板。

S505、在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称。

S506、在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。

S507、将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配。

若以“YUAN”字作为参考模板，“YUAN”字覆盖的像素点可称为前景点，参考模板中剩余的像素点可称为背景点。匹配的方式可采用参考模板中前景点的位置要求待识别纸币的相应位置也是前景点，参考模板中背景点的位置要求待识别纸币中背景点满足一定阈值，可突出前景点的匹配。

相对于采用相关系数计算相似度，本实施例提供的匹配方式减少了计算量。

S508、根据匹配结果确定待识别纸币的面向。

本实施例根据预设图像区域对应的直方图的像素个数百分比确定灰度阈值，将预设图像区域中低于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最低灰度值，高于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最高灰度值，能减少待识别纸币的图像模板与参考模板匹配时的运算量，提高识别效率。

实施例六

图6是本发明实施例六提供的一种识别纸币面向的装置结构示意图，该装置用于执行上述实施例中的识别纸币面向的方法。该装置包括：第一及第二区域选取模块601、第三及第四区域选取模块602、匹配模块603和面向确定模块604。

第一及第二区域选取模块601，用于在待识别纸币的第一面图像上选取第一区域和第二区域，第二区域与第一区域关于待识别纸币第一面图像的中心点中心对称。

第三及第四区域选取模块602，与第一及第二区域选取模块601相连，用于在与第一面图像背向设置的第二面图像上选取第三区域和第四区域，第三区域和第四区域在第二面图像的位置分别与第一区域和第二区域在第一面图像的位置相同。

匹配模块603，与第三及第四区域选取模块602相连，用于将第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与预先存储的预设图像区域的参考模板进行匹配。

面向确定模块604，与匹配模块603相连，用于根据匹配结果确定待识别纸币的面向。

进一步地，识别纸币面向的装置还包括预设图像区域选取模块及处理模块。

预设图像区域选取模块，用于在参考纸币的正面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域；或者，在参考纸币的反面图像上选取以下任意一个区域作为预设图像区域：反向放置的第一区域、正向放置的第一区域、反向放置的第二区域、正向放置的第二区域、反向放置的第三区域、正向放置的第三区域、反向放置的第四区域及正向放置的第四区域。

处理模块，分别与预设图像区域选取模块及第一及第二区域选取模块相连，用于对预设图像区域进行处理得到参考模板。

进一步地，匹配模块包括翻转子模块和再次匹配子模块。

翻转子模块，在第一区域对应的图像模板、第二区域对应的图像模板、第三区域对应的图像模板及第四区域对应的图像模板分别与参考模板进行第一次匹配过程中，若有任意一区域的图像模板匹配失败，则对失败的图像进行以下至少一种翻转操作：向上翻转、向下翻转、向左翻转和向右翻转。

再次匹配子模块，与翻转子模块相连，对翻转后的图像模板与参考模板进行匹配。

进一步地，处理模块还包括二值化处理子模块和边界确定子模块。

二值化处理子模块，用于对预设图像区域进行降采样和二值化处理。

边界确定子模块，与二值化处理子模块相连，用于根据二值化后的图像确定预设图像区域的边界，得到参考模板。

进一步地，边界确定子模块具体用于：根据二值化后的图像计算行像素点的灰度值加和以及列像素点的灰度值加和；将行像素点的灰度值加和出现突变的位置作为预设图像区域的行边界，并将列像素点的灰度值加和出现突变的位置作为预设图像区域的列边界；或，将设定行数的像素点的灰度值加和最大时对应的行作为预设图像区域的行边界，将设定列数的像素点的灰度值加和最大时对应的列作为预设图像区域的列边界，设定行数小于所述预设图像区域的行数，设定列数小于所述预设图像区域的列数。

边界确定子模块还用于：根据二值化后的图像计算各像素的横向差分；将每行的像素横向差分的绝对值累加得到行差分和，并对行差分和进行差分，将行差分和的差分的绝对值最大处作为预设图像区域的行边界；或，将设定行数的行差分和累加最大时对应的行作为预设图像区域的行边界，设定行数小于所述预设图像区域的行数；

根据二值化后的图像计算各像素的纵向差分；

将每列的像素纵向差分的绝对值累加得到列差分和，并对列差分和进行差分，将列差分和的差分的绝对值最大处作为预设图像区域的列边界；或，将设定列数的列差分和累加最大时对应的列作为预设图像区域的列边界，设定列数小于所述预设图像区域的列数。

进一步地，二值化处理子模块包括灰度阈值确定单元和灰度值设置单元。

灰度阈值确定单元，用于根据预设图像区域对应的直方图的像素个数百分比确定灰度阈值。

灰度值设置单元，与灰度阈值确定单元相连，用于将预设图像区域中低于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最低灰度值，高于灰度阈值的像素点的灰度值统一置为最高灰度值。

进一步地，灰度阈值确定单元具体用于：从预设图像区域中选取符合像素个数百分比的灰度值低的像素点；从灰度值低的像素点中选取最大灰度值作为灰度阈值，或从剩余像素点中选取大于最大灰度值，且与最大灰度值相邻的灰度值作为灰度阈值。

本发明实施例所提供的识别纸币面向的装置可用于执行本发明任意实施例所提供的识别纸币面向的方法，具备执行该方法相应的功能和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。