一种基于独立分量分析的钞票识别算法

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1、第27卷第8期计算机应用与软件V01．27NO．82010年8月ComputerApplicationsandSoftwareAug．2010一种基于独立分量分析的钞票识别算法牟总斌梁添才王倩文(广电运通金融电子股份有限公司广东广州510656)(华南理工大学电子与信息学院广东广州510641)摘要提出一种基于独立分量分析的钞票识别算法。先对钞票图像作感兴趣区域(ROI)切割；接着对ROI图像作标准化、白化预处理；然后采用基于负熵独立性判据的固定点方法(FastlCA)对预处理后的ROI图像做ICA

2、分离，提取独立基图像，进而获得钞票的特征空间，并构建特征模板；通过计算待识别目标与特征模板的距离实现识别。以第五套人民币作为实验对象进行实验，实验结果表明方法的有效性。关键词ICA模式识别最近邻分类白化独立性判据ABANKNoTESRECOGNITIoNALGoRITHMBASEDONICAMuZongbinLiangTiancai，WangQianwen(GRGBankingCo．，Ltd．，Guangzhou510656，Guangdong，China)。(SchoolofElectronica

3、ndInformationEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510641，Guangdong，China)AbstractAnalgorithmofbanknotesrecognitionbasedonindependentcomponentanalysis(ICA)isproposed．Firstthesegmentationofrectangleofinteresting(ROI)onbanknoteimagewasmad

4、eandfollowedwithpre—processingofdatastandardizationandwhiteningonROIimages．Thenthenegentropyindependencecriterion—basedFastlCAwasadoptedtoperformICAdivisionOFIpre—processedROIimagetoextractindependentradicalimages，andfurtherthefeaturespaceofbanknotewas

5、acquiredandthefeaturetemplatewasconstructed．Banknotesrec—ognitionisimplementedbycalculatingthedistancebetweenthetargettoberecognisedandthefeaturetemplate．Theapproachwastestedonasetof600ChineseRMB(version5)banknoteimages．Theexperimentalresuhsclearlyshow

6、ntheeffectivenessofthealgorithmproposedinthepaper．KeywordsICAPatternrecognitionNearestclassifyWhiteningIndependentcriterion时，PCA方法才能用来实现信号的分离。然而在现实中，真正0引言满足正态(高斯)分布的随机变量很少，绝大部分随机变量都是非高斯的。随着科技的高速发展，海量数据的采集和存储已不再成为ICA方法是20世纪90年代Jutten和Herauh提出的一问题。在模式识别领

7、域中，仅获得待识别目标的原始数据是不种新的信号处理方法。该方法的目的是将观察到的数据进行某够的，需要从原始数据中发掘潜在的本质信息。通常待识别目种线性分解，使其分解成统计独立的成分。从统计分析的角度标的原始数据的数据量相当大，处于一个高维空间中，直接用原看，ICA和PCA同属多变量数据分析方法，但ICA处理得到的始数据进行分类识别，计算复杂度高且影响了分类器的性能。各个分量不仅去除了相关性，还是相互统计独立的，而且是非高为了有效实现分类识别，需要从待识别目标的原始数据映射到斯分布。因此，ICA能更加

8、全面揭示数据间的本质结构。因此，一个低维空间，提取到最大可能反映待识别目标的本质信息。ICA在许多方面对传统方法的重要突破使得其越来越成为信号目前常用的提取特征的方法有主成份分析(PCA)和独立成分分处理中一个极具潜力的工具，并己在模式识别、信号除噪、图像析(ICA)。处理等诸多领域中得到了广泛应用。PCA方法是一种最小均方意义上的最优变换，它的目本文把ICA应用到钞票识别中，提出基于ICA的钞票识标是去除输人随机向量之问的相关性，突出原始数据中的隐含别。首先介绍了I