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        錢聯(lián)網(wǎng)技術(shù)智能定位系統(tǒng)的研究

        2022-05-30 08:37:48李園園
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2022年17期
        關(guān)鍵詞:字符識別紙幣流程圖

        陳 煜 李園園

        (1、商丘學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程系,河南 開封 475006 2、中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司開封市分公司,河南 開封 475004)

        電子支付的使用范圍和支付方式在不斷增加,并且不斷地沖擊著市面上紙幣的流通量,但是由于人民幣紙幣本身的獨(dú)特性和國內(nèi)當(dāng)前使用人民幣紙幣群體的特殊性,紙幣仍然在國內(nèi)占據(jù)相當(dāng)大的支付比例。人民幣在交易和保存的過程中會造成褶皺磨損和污染等等,如果相關(guān)機(jī)構(gòu)采用傳統(tǒng)人工的方式對大量的人民幣冠字碼進(jìn)行識別和統(tǒng)計(jì)稍有操作不當(dāng)往往可能會對紙幣造成二次破損,效率不僅非常低下而且容易出現(xiàn)錯(cuò)誤,甚至?xí)?dǎo)致銀行資金周轉(zhuǎn)困難等問題的發(fā)生,鑒于以上因素人工識別紙幣冠字碼的方法幾乎不可能實(shí)施。

        我們采用對人民幣冠字號碼的追蹤識別定位的方法,建立“錢聯(lián)網(wǎng)”更好的掌握其流向。通過識別人民幣冠字號碼,可以實(shí)現(xiàn)對人民幣冠字號碼的追蹤,建立人民幣流通管理數(shù)據(jù)庫。通過數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)[1],能夠從宏觀上掌握地區(qū)的資金流向,利于宏觀上對市場經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)控。我們主要從圖像采集、圖像預(yù)處理、冠字號碼定位、字符分割、字符識別等幾個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)的描述對人民幣冠字號碼識別從而實(shí)現(xiàn)對人民幣的追蹤過程。

        1 人民幣冠字號碼的識別

        人民幣是中國大陸境內(nèi)法定的流通貨幣,我們使用的每張紙幣都由兩種類型的字符組成,主要是通過隨機(jī)的挑選2 個(gè)英文字符和8 個(gè)十進(jìn)制數(shù)字隨機(jī)的組合生成一系列數(shù)字。冠字號碼位于人民幣正面的左下角位置,每張紙幣都有唯一的一系列不重復(fù)的字符串組成,由于其本身的獨(dú)特性和唯一性,可以用于紙幣的追蹤、管理和鑒偽。識別過程預(yù)處理的整體流程圖如圖1 所示。

        圖1 人民幣預(yù)處理流程圖

        1.1 人民幣冠字號碼的預(yù)處理

        人民幣在使用過程中存在不同程度的褶皺、磨損和污染等各種不確定因素造成紙幣的不完整和紙張模糊等,以上不確定因素對人民幣字符串序列的識別與提取會造成不同程度的影響,所以為了減少外界不確定因素的影響我們首先需要相應(yīng)的處理。其中WR,WG,WB 分別代表R, G, B 的系數(shù)。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)比對和測試可以得出,當(dāng)WR=0.30,WG=0.59,WB=0.11 時(shí),即

        F(i,j)=0.3R+0.59G+0.11B (1)

        時(shí),可以得到最合理的灰度圖像。圖2 為原始圖像,圖3 為灰度處理結(jié)果圖。

        圖3 為灰度處理圖

        1.2 目標(biāo)區(qū)域的提取

        為了得到人民幣冠字號碼,我們需要對灰度化處理后的目標(biāo)區(qū)域中的字符串進(jìn)行作進(jìn)一步的處理,使復(fù)雜的圖片簡單化。我們對圖像進(jìn)行二值化使目標(biāo)區(qū)域特征明顯化。緊接著對圖像進(jìn)行邊緣檢測使目標(biāo)區(qū)域從背景當(dāng)中凸顯出來。邊緣檢測的方法很多通過對不同算法的比對,Roberts 算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,它采用對角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值檢測邊緣[2]。因此本課題使用了Robert 算子,圖像處理如圖4 所示。

        圖4 邊緣檢測效果圖

        為了更進(jìn)一步的對目標(biāo)區(qū)域的識別和有效信息的提取我們對得到的邊緣檢測效果圖像進(jìn)行相應(yīng)的腐蝕膨脹處理[3-4]。利用它可以消除小而無意義的部分。其效果圖如圖5 所示。為了減少在處理過程中產(chǎn)生的噪聲將腐蝕膨脹之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的濾波處理其效果圖如圖6所示。

        圖5 腐蝕膨脹后的圖片

        圖6 平滑處理

        1.3 冠字號碼的定位

        將原圖像預(yù)處理后,采用水平垂直雙向投影法,將圖像分別投影到X、Y 坐標(biāo)軸,然后分別沿X、Y 軸掃描圖像[5]。得到的掃描圖像如圖7 所示。為了得到黑底白字的二進(jìn)制數(shù)據(jù)我們對彩色數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理得到的效果圖如圖8 所示。

        圖7 冠字號定位圖

        圖8 目標(biāo)字符串

        1.4 字符分割

        字符的分割與歸一化的流程圖,如圖9 所示。

        圖9 字符分割與歸一化流程圖

        本文在此基礎(chǔ)上提出了一種基于文本的連續(xù)塊的算法,當(dāng)文本的長度超過設(shè)置的臨界點(diǎn)時(shí),可以將其劃分為兩個(gè)字符。該系統(tǒng)通過對所分割的文字進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,得到的文字圖像尺寸達(dá)到40*20,符合該模板中的文字圖象尺寸。如圖10 所示。

        圖10 字符圖像

        本系統(tǒng)的模板匹配的字符識別基本過程流程圖如圖11 所示。

        圖11 為自動匹配流程圖

        在進(jìn)行了大量的文字辨識和其他文字的比較之后,我們得出了一個(gè)結(jié)論:“或”是一種更好的識別方式,它可以在模版中找出最接近的字母,并將對應(yīng)的文字顯示出來。通常情況下,中國貨幣的冠詞編號共有十個(gè),首位為英文,后九個(gè)為英文和數(shù)字混合組成。本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模板庫是由26 個(gè)大寫字母和10 個(gè)數(shù)字構(gòu)成。匹配模板庫如下所示。

        首先提取模板庫中的文字,然后將所要辨認(rèn)的文字與所對應(yīng)的模板進(jìn)行比對,最后得出的數(shù)字為0,則對應(yīng)的概率就會更高。將每個(gè)相加得到的0 數(shù)值的數(shù)目保留下來,作為所辨識的結(jié)果,并將其存儲到對應(yīng)的文檔中。在圖12 中顯示了一個(gè)字符標(biāo)識圖。

        圖12 為字符識別

        2 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        本系統(tǒng)的人民幣冠字號碼自動識別是基于MATLAB圖形用戶界面環(huán)境(GUI),通過窗口、選單、按鈕、文字說明等對象構(gòu)成一個(gè)美觀的界面,用戶可利用鼠標(biāo)或鍵盤方便地實(shí)現(xiàn)操作。本研究利用GUI 設(shè)計(jì)了一個(gè)友好的界面,實(shí)現(xiàn)對人民幣冠字號碼處理,方便直觀,便于用戶操作。在運(yùn)行界面中,點(diǎn)擊“輸入圖片”按鈕,可以將原始圖片輸入到系統(tǒng)中,再點(diǎn)擊“圖像處理”按鈕,這一系統(tǒng)將依次運(yùn)行圖像預(yù)處理、冠字號定位、字符分割、字符識別四大部分并將其結(jié)果在GUI 界面中演示,最后點(diǎn)擊“退出系統(tǒng)”按鈕退出本系統(tǒng)[6]。系統(tǒng)在GUI 界面中演示設(shè)計(jì)圖和演示結(jié)果圖分別如圖13、14 所示。

        圖13 演示設(shè)計(jì)圖

        圖14 演示結(jié)果圖

        3 結(jié)論

        該研究主要基于MATLAB 對人民幣冠字號碼號碼序列識別和人民幣的定位綜上所述具備了準(zhǔn)確識別冠字號碼的技術(shù),如果將所有驗(yàn)鈔機(jī)進(jìn)行聯(lián)網(wǎng),就可以追蹤到每張鈔票的蹤跡。冠字號碼的識別和聯(lián)網(wǎng),在反貪、抓逃等方面都能起到難以想象的作用。

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