卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统

作者：沈成龙; 王笑梅^*; 王晨

来源：上海师范大学学报(自然科学版), 2020, 49(04): 465-471.

• 民国纸币
• 图像处理
• 序列号识别
• 卷积神经网络

实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符大小,并使用卷积神经网络进行识别.实验结果表明:在纸币存在污迹、褶皱的情况下,所提民国纸币序列号识别系统能够减少人工录入的工作量,单个字符的识别精度高于99.99%.

• 单位
  上海师范大学; 机电工程学院