劉貫偉，張?jiān)品?，安增花，武艷紅

(恒銀金融科技股份有限公司 天津300281)

0 引 言

目前各大廠商的現(xiàn)金自助設(shè)備已經(jīng)具備較高的鈔票處理速度，現(xiàn)金存取款一體機(jī)達(dá)到 8張/s以上，清分機(jī)可以達(dá)到 15張/s以上，每張鈔票的識(shí)別時(shí)間只有幾十毫秒，需要完成鈔票類型識(shí)別、鑒偽識(shí)別、冠字號(hào)識(shí)別(部分幣種需要識(shí)別兩個(gè)冠字號(hào)，如2015版 100元人民幣等)、清分信息識(shí)別等，其中鈔票類型的識(shí)別是鑒偽識(shí)別、冠字號(hào)識(shí)別、清分信息識(shí)別的前提和基礎(chǔ)。

每個(gè)國家的鈔票一般有多個(gè)面額，如人民幣具有5個(gè)面額：1元、5元、10元、50元、100元，其中目前流通的還有 1999版、2005版、2015版以及 2019年8月30日發(fā)行的2019版，每張鈔票在現(xiàn)金自助設(shè)備搬送過程有 4個(gè)面向，包括正面正向、正面反向、反面正向、反面反向。

鈔票類型包括國別、面額、版本、面向 4方面信息。在現(xiàn)金自助設(shè)備使用過程中，鈔票識(shí)別模塊識(shí)別1張鈔票所有信息只有幾十毫秒的時(shí)間，而鈔票類型識(shí)別只能占用 20毫秒左右的時(shí)間，在清分機(jī)等高速設(shè)備中甚至要求更短時(shí)間內(nèi)完成識(shí)別，因此快速準(zhǔn)確識(shí)別鈔票類型是現(xiàn)金自助設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。

針對(duì)單國別(如人民幣)鈔票類型的識(shí)別，目前大多數(shù)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)[1]，而且在識(shí)別時(shí)間和準(zhǔn)確性2方面均取得了很好的效果。但是面對(duì)多國鈔票識(shí)別時(shí)，識(shí)別速度和準(zhǔn)確性往往不能兼顧，尤其是在同時(shí)處理 10個(gè)國家以上的鈔票時(shí)，總識(shí)別種類將達(dá)到幾百類，識(shí)別時(shí)間和識(shí)別準(zhǔn)確性問題會(huì)更加突出。

文章針對(duì)現(xiàn)金自助設(shè)備鈔票識(shí)別的問題，提出2層識(shí)別機(jī)制，分別采用圖像感知哈希技術(shù)，快速完成初級(jí)識(shí)別，篩選出一部分可能的鈔票類型，再在第一層識(shí)別基礎(chǔ)之上利用 MOSSE相關(guān)濾波器做第二層識(shí)別，準(zhǔn)確確定鈔票類型。

1 圖像感知哈希和MOSSE算法基本原理

1.1 圖像感知哈希

圖像感知哈希技術(shù)可以將任意分辨率的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為幾十、幾百或幾千個(gè)比特的二值序列，而且滿足魯棒性、安全性等要求，可以用于圖像搜索、圖像版權(quán)認(rèn)證等[2，3]。張維克等利用圖像 DCT(離散余弦變換)低頻系數(shù)的感知不變性得到安全哈希序列索引，具有較好的唯一性、魯棒性和安全性，但是只能抵抗3°以下的旋轉(zhuǎn)[4]。

感知哈希生成框架基本包含 3個(gè)部分：特征提取、量化和編碼，其中特征提取是圖像感知哈希生成的關(guān)鍵[4]。圖像感知哈希算法計(jì)算過程[5]如下：

①縮小圖像：收縮到 32×32的大小，方便計(jì)算DCT(離散余弦變換)。

②由于鈔票圖像一般都是灰度圖像，可以直接使用可見光的灰度圖像。

③計(jì)算 DCT，并去掉高頻信息，保留左上角的8×8區(qū)域的低頻信息。

④計(jì)算縮小 DCT后的所有像素點(diǎn)的平均值，大于平局值記為 1，反之記為0，得到 64位的該圖像的哈希值。

1.2 MOSSE相關(guān)濾波算法

MOSSE濾波方法是在ASEF等方法的基礎(chǔ)上提出來的，和傳統(tǒng)方法相同的是，為獲得相應(yīng)的濾波器，該算法也需要一系列的輸入圖像作為訓(xùn)練樣本。一般輸出圖像指定為具有二維高斯分布形狀，其峰值位于輸入圖像的中心[6]。

由卷積定理可知，空域中的卷積可以利用頻域中矩陣逐元素相乘得到，從而免去空域中麻煩耗時(shí)的卷積運(yùn)算。對(duì)于每個(gè)輸入訓(xùn)練樣本圖像 Fi，由于輸出圖像Gi是提前指定，因此濾波器為[6]：

假設(shè)最終需要的濾波器為 H，MOSSE通過最小化輸出均方和誤差來獲得初始的濾波器，該優(yōu)化問題可以表示如下：

其中*表示對(duì)應(yīng)元素相乘。由于濾波器H的所有元素都是由頻域空間中矩陣對(duì)應(yīng)位置上的元素相乘得到，其每一個(gè)元素(有 w、v標(biāo)識(shí)位置)都可以被獨(dú)立解得。將 Hwv視為獨(dú)立的元素，問題變成如下式所表示形式：

文獻(xiàn)[6]中給出了H的解析解：

文獻(xiàn)[6]同時(shí)給出了具體證明過程，這里不再詳細(xì)敘述，由此得到MOSSE濾波器的初始解。

2 鈔票類型快速識(shí)別實(shí)現(xiàn)方法

文章設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的多國鈔票幣種信息識(shí)別方法，分為2個(gè)步驟：

①第一層識(shí)別，利用感知哈希算法初級(jí)篩選。

②第二層識(shí)別，利用 MOSSE濾波器進(jìn)行最終確認(rèn)。

2.1 圖像感知哈希實(shí)現(xiàn)

圖像感知哈希實(shí)現(xiàn)，選取鈔票正面向傳感器產(chǎn)生的可見光圖像的5個(gè)位置區(qū)域，包括鈔票正面4個(gè)角和正中區(qū)域。每個(gè)區(qū)域分別計(jì)算感知哈希指紋，計(jì)算方法前文已有表述。

圖像感知哈希識(shí)別過程，分為 2個(gè)階段：初始階段和識(shí)別階段。初始階段，完成原始標(biāo)準(zhǔn)圖像的感知哈希指紋的獲??；識(shí)別階段，如圖3所示，對(duì)待識(shí)別鈔票圖像計(jì)算哈希指紋并與原始標(biāo)準(zhǔn)哈希指紋匹配。具體過程如下：

①初始階段：獲取原始標(biāo)準(zhǔn)圖像感知哈希指紋，對(duì)所有需要識(shí)別鈔票的 5個(gè)位置區(qū)域的圖像感知哈希指紋，對(duì)所有需要識(shí)別鈔票，分4個(gè)面向采集4張標(biāo)準(zhǔn)圖像，其中需要圖像傾斜角度小于 0.1°，盡可能保證原始模板圖像不傾斜。計(jì)算得到的哈希指紋，作為模板存儲(chǔ)在內(nèi)存中以供計(jì)算使用。

圖1 利用圖像感知哈希算法識(shí)別過程Fig.1 Recognition process using image perceptual hash algorithm

②識(shí)別階段：計(jì)算哈希指紋匹配結(jié)果，對(duì)待識(shí)別鈔票圖像計(jì)算感知哈希指紋匹配結(jié)果；根據(jù)計(jì)算結(jié)果篩選出可能鈔票類型，文章采用5個(gè)位置區(qū)域的匹配結(jié)果均大于0.6，即認(rèn)為是可能的鈔票類型。

2.2 MOSSE算法實(shí)現(xiàn)

由于各國鈔票的尺寸不一，因此選取鈔票中心區(qū)域作為MOSSE相關(guān)濾波器的目標(biāo)區(qū)域，選取正反面的可見光圖像中間區(qū)域作為目標(biāo)區(qū)域，利用 2個(gè)MOSSE濾波器，同時(shí)計(jì)算匹配結(jié)果，確認(rèn)識(shí)別鈔票類型。

MOSSE算法實(shí)現(xiàn)，分為2個(gè)階段：訓(xùn)練階段、計(jì)算識(shí)別階段。

①訓(xùn)練階段：對(duì)所有需要識(shí)別鈔票的圖像(正反面可見光圖像)，分別訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的MOSSE濾波器。

②識(shí)別階段：計(jì)算待識(shí)別鈔票的MOSSE濾波器輸出，使用峰瓣率 PSR(Peak-to-Sidelobe-Ratio)表征匹配和定位情況[6]。

其中 peak表示實(shí)際輸出結(jié)果中的峰值，μ和σ表示以峰值為中心的 11×11窗口內(nèi)像素的均值和方差。

待識(shí)別的鈔票通過與可能的鈔票類型的標(biāo)準(zhǔn)濾波器計(jì)算后，得到所有PSR輸出，找到最大值即得到最佳匹配值，即獲得了鈔票類型。

3 試驗(yàn)和測(cè)試結(jié)果

對(duì)人民幣、美元、以色列謝克爾、菲律賓比索、印度尼西亞盧比、伊朗里亞爾、柬埔寨瑞爾、印度盧比、孟加拉塔卡、俄羅斯盧布 10個(gè)國家的流通貨幣進(jìn)行測(cè)試，總測(cè)試樣本數(shù)量 10萬張，鈔票類型識(shí)別率達(dá)到99.95%以上。

在金融自助設(shè)備運(yùn)行過程中，對(duì)于待識(shí)別的鈔票圖像，存在 2個(gè)不確定因素：①鈔票傾斜，鈔票在自助設(shè)備中運(yùn)送過程不可避免地會(huì)出現(xiàn)傾斜，而且傾斜角度是隨機(jī)分布的；②圖像亮度變化，由于鈔票的新舊程度和 CIS傳感器不一致性問題，鈔票圖像亮度會(huì)出現(xiàn)不一致。

針對(duì)這 2類問題，MOSSE濾波器在進(jìn)行初始化訓(xùn)練時(shí)，加入傾斜樣本，因此對(duì)鈔票傾斜具有一定的抵抗能力。由于 MOSSE是對(duì)目標(biāo)外觀進(jìn)行建模，因此MOSSE濾波器對(duì)外部光照的變化不敏感。測(cè)試結(jié)果也顯示對(duì)隨機(jī)傾斜角度以及亮度不一致的鈔票同樣具備很好的識(shí)別能力。

部分鈔票，不同版本，圖像幾乎相同，如人民幣的1999版的和2005版，此類鈔票不在文章討論范圍內(nèi)，后續(xù)可以利用其他光譜的圖像或者可見光圖像的微小區(qū)別再進(jìn)行識(shí)別。

4 結(jié) 語

文章以人民幣、謝克爾、盧布等鈔票為例，詳細(xì)介紹利用圖像感知哈希和 MOSSE算法解決多國鈔票類型快速識(shí)別的理論原理和實(shí)現(xiàn)方法，并且測(cè)試結(jié)果也驗(yàn)證了原理和方法的正確性：用感知哈希算法進(jìn)行初次篩選，用 MOSSE進(jìn)行最終確認(rèn)幣種，可以滿足幣種信息識(shí)別對(duì)時(shí)間和準(zhǔn)確性的要求。