机器视觉支票印鉴鉴别系统中的关键技术研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要<支票上加盖印鉴是目前证明其法律有效性的通用手段，在我国和东南亚国家有着广i乏韵应用。作为计算机科学和人工智能研究的发展，机器视觉和模式识别技术正越来越得到重视，并被广泛应用于各行各业。将机器视觉和模式识别技术用于辅助人工进行印鉴鉴别工作，对避免误分和经济纠纷，制定和修改标准都具有非常重要的意义。本文研究支票印鉴鉴别系统中的关键技术，包括视觉采集模块设计和图像处理和分析模块中的具体算法。』本文阐述了机器视觉系统设计中各个技术环节，并根据本课题的具体要求选取系统元件，设计并制造出单机图像采集平台。I深入研究了支票鉴

2、别的技术难点，针对盖印条件对印鉴特征的影响，提出了一套分工合理、逐步逼近的图像分割、匹配、特征提取和识别方法，实验证明有很好的稳定性和识别效果—L首先总结图像的各种分割算法，深入学习基于过渡区的分割算法，建立了图像边缘的数学模型，在理论和实验中证明了算法的优越性；其次，研究了序贯相似性检测的模板匹配算法，按照前人给出的改进建议，针对本文的具体应用，给出了具体的匹配模板，达到了小角度内旋转不变匹配，实现了优化的搜索策略，达到了较高的粗匹配速度；采用形态学方法进行印文笔划细化，然后根据汉字笔划的曲率特征进行文字笔划编码，对照待验印鉴和预留印鉴的

3、笔划进行合理的修正，同时得到骨架特征点集；最后，研究了基本点特征松弛匹配算法，在此基础上给出了旋转不变的点特征松弛匹配算法，实现了印鉴的精匹配。并结合匹配策略和差图像统计特征，给出了印鉴鉴别特征向量。通过一组印鉴的实验鉴别，证明了特征向量的良好识别效果。关键词：支票印鉴鉴别i图像分割?细锹点特征松弛匹配；机器视觉华中科技大学硕士学位论文AbstractInChinaandmostoforientalcountries．stampingasealonacheckiStheregularwaytoprovethecheck’Sauthority

4、．Withtherapiddevelopmentofthecomputersciencesandartificialintelligence叫D，machinevision(MV)andpatternrecognition(PR)technologieshaveshowntheirimportanceandledintomoreapplicationsItiSverysignificanttouseMVandPRtechnologiesastheassistancetomanualWOrkofchecksealidentificationa

5、ndwillprovidedistincthelptomisidentificationproof,avoidingfinancialentanglement，makingandmodifvingstandards．Inthisthesis，themaintechniquesofa11automaticidentificationsystem．includingthedesignofanimageacquisitionplatformandthealgorithmofimageprocessingandanalysis，arestudied

6、．BasedonthegeneralanalysisoftherolesofaMVsystemandtheparameterschoicefordifferentpartsoftheMVsystem，animagegrabbingsub—systemhasbeendesignedandbuilt．Also，asetofalgorithmsisputforwardforimagesegmentation，registration，patternextractionandrecognitionafteradeepstudyforthehardc

7、oreofsuchaMysystem．Itisprovedbyexperimentsthatallthesealgorithmsarestableandeffective．Firstofall，amathematicmodelofimageedgeprocessingisestablishedforthetransition—region—basedsegmentingalgorithmafterthesurveyoftheexistedalgorithms．Furthermore，itssuperiorityhasbeenverified

8、bytheoreticanalysisandexperimentsandagoodsegmentingresulthasbeenachieved．Secondly,theSequ