应用HSV和SVM算法的纸币清分系统设计

安泽武，马秀清，张 鑫，程 伦

（1.北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京100191；2.北京化工大学机电工程学院，北京100029；3.北京化工大学信息科学与技术学院，北京100029）

1 引言

市场上现行的大部分纸币清分器械，普遍存在价格昂贵，但是在一些例如公共交通行业对于纸币清分设备具有相应的需求［1］，目前现行的纸币清分器械不适合在这种场景下使用，因此在保证高的识别率与较低的误识率情况下，研发低成本的纸币清分系统具有重要意义［2］。

在整个纸币清分机械系统中，精巧并且鲁棒的纸币识别算法是关键问题［3］。文献［4］指出目前实现纸币面额识别的方法有多种，可以利用牵引结构和光电发送接收传感器，利用专用数字处理器对纸币上的磁性油墨和磁性安全线进行识别。此识别算法涉及的传感器种类较多，导致纸币清分设备复杂。文献［5］提出了一种基于神经网络的识别方法。这种方法识别率较高，但是对图像噪声敏感以及对算力要求比较高，也容易陷入局部最优，造成纸币识别错误。文献［6］利用人民币光学特征根据纸币上特殊位置的特征实现纸币鉴别，利用红外光照射真假纸币后其反射及穿透信号的强度差异鉴别纸币。文献［7］提出了利用Gabor滤波器提取纸币图像纹理特征进行网格划分，根据纹理特征进行纸币种类识别。由于纸币表面纹理容易在流通过程中损失，单纯利用局部纹理特征容易造成误识别。

综上所述，在低成本纸币清分系统需要满足价格低廉，且其识别算法对纸币特征的提取和表示具有鲁棒性。……