人民币作为一种特别的印刷制品,包含了极其丰富的纹理特征,可以将人民币识别问题转化为图像识别问题。论文分析了真假人民币在高分辨率相机下,纹理丰富区域存在较大差异,利用Tamura纹理特征对这些特征区域进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,利用SVM分类器进行训练,实现对人民币真伪鉴别。实验结果表明,该算法识别率达97.45%。
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