一種有價票據的識別方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及有價票據識別技術，尤其涉及一種有價票據識別方法。
【背景技術】
[0002] 現有技術中，對于有價票據的識別方法通常是通過接觸式圖像傳感器采集圖像特 征來進行識別。在基于圖像的模式識別領域，首先要利用傳感器采集識別的圖像，如果圖像 分辨率不足，識別結果的正確率就會大大降低，特別是在易混淆的識別對象之間，比如，字 符識別中的"〇"和"D"等，雖然計算機技術日新月異，然而從成本考慮，并不會選取很高端 的硬件平臺，僅僅是滿足實際需求即可，在這樣情況下，實際生產過程中，由于硬件之間的 差異性及識別空間的多樣性就會出現較多易混淆對象識別錯誤。因此開發出了基于顏色數 據的識別來識別有價票據類型的方法。
[0003] 顏色數據是指，通過顏色傳感器采集的，包含R，G，B三色的顏色數值的集合。通過 有價票據的顏色數據對有價票據進行識別，是一種直觀快速的方法。顏色數據識別的過程 分為兩部分，特征提取與識別，而提取的特征的魯棒性直接影響識別的精準度，顏色特征的 提取主要存在以下問題：一方面，由于顏色數據是有價票據內一定區域的顏色共同作用的 結果，當信號采集區域表面為非純色時，顏色數據相對于真實的顏色會有較大的偏差；另一 方面，對于相同顏色的采集區域，不同的紋理具有不同的反射強度，會使顏色傳感器接收到 不同強度的信號，從而導致顏色數據的不穩定。
[0004] 由于上述原因，使得特征提取得到的特征難以魯棒，導致無法精準識別出票據的 類型。
【發明內容】
[0005] 為了解決現有技術中基于顏色數據識別有價票據類型的方法其顏色特征難以魯 棒，導致識別精度不高的問題，本發明提供一種基于顏色數據識別有價票據的方法，通過利 用顏色數據的穩定子段均值集合的趨勢變化對有價票據進行識別，以克服顏色數據的偏色 問題，達到對有價票據的精準識別。
[0006] 該有價票據的識別方法包括：步驟1，通過包括多個顏色傳感器的一顏色采集裝 置采集待檢測的有價票據的顏色數據，并對采集的顏色數據進行預處理；步驟2,從預處理 后的顏色數據中提取對應的特征，其中，從顏色數據中提取的特征具體指：顏色數據對應的 色調數據內，色調數據中所有色調變化較小的子段的均值所組成的一維向量；步驟3,將該 提取的特征與有價票據每一種類型相對應的特征模板集進行匹配，得到對應的匹配得分， 將得分最高的特征模板看作該顏色數據對應的匹配模板，其中，將彩色票據正反面圖像分 割為多個子區域，通過模擬顏色傳感器的工作方式得到每個子區域的模擬顏色數據，每個 子區域的模擬顏色數據對應的特征即為特征模板，彩色有價票據正反面圖像的每個子區域 對應的特征模板的集合即為有價票據的特征模板集；步驟4,根據匹配結果確定有價票據 的類型。
[0007] 優選的，步驟1之前還包括預先設置若干個與有價票據每一種類型相對應的特征 模板集的步驟，該步驟中對真彩色票據圖像進行提取有價票據特征模板集具體包括：步驟 01，依據圖像信息的復雜度，對票據某面向的彩色圖像進行區域劃分，得到多個子區域；步 驟02,模擬顏色傳感器的工作方式，將劃分得到的每個子區域轉化為顏色數據；步驟03,將 轉化得到的顏色數據進行顏色空間轉換，得到該區域的色調數據；步驟04,定位色調數據 中的穩定子段；步驟05,求取穩定子段的色調均值；步驟06,所有穩定子段的色調均值構成 該區域對應的特征模板；步驟07,某面向所有子區域對應的特征模板構成票據某面向的特 征模板集，票據所有面向的特征模板集構成票據的特征模板集。
[0008] 具體的，步驟03中將模擬顏色數據轉換到HSL顏色空間，并得到顏色數據SS的色 調數據 SH :SH = {shQ, Sh1,…shj,…shj (I < j < L);
[0009] 轉換方法描述為：
[0010]
【主權項】
1. 一種有價票據的識別方法，包括： 步驟1，通過包括多個顏色傳感器的一顏色采集裝置采集待檢測的有價票據的顏色數 據，并對采集的顏色數據進行預處理； 步驟2,從預處理后的顏色數據中提取對應的特征，其中，從顏色數據中提取的特征具 體指：顏色數據對應的色調數據內，色調數據中所有色調變化較小的子段的均值所組成的 一維向量； 步驟3,將該提取的特征與有價票據每一種類型相對應的特征模板集進行匹配，得到對 應的匹配得分，將得分最高的特征模板看作該顏色數據對應的匹配模板，其中，將彩色票據 正反面圖像分割為多個子區域，通過模擬顏色傳感器的工作方式得到每個子區域的模擬顏 色數據，每個子區域的模擬顏色數據對應的特征即為特征模板，彩色有價票據正反面圖像 的每個子區域對應的特征模板的集合即為有價票據的特征模板集； 步驟4,根據匹配結果確定有價票據的類型。
2. 如權利要求1所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟1之前還包括預先設置 若干個與有價票據每一種類型相對應的特征模板集的步驟，該步驟中對真彩色票據圖像進 行提取有價票據特征模板集具體包括： 步驟01，依據圖像信息的復雜度，對票據某面向的彩色圖像進行區域劃分，得到多個子 區域； 步驟02,模擬顏色傳感器的工作方式，將劃分得到的每個子區域轉化為顏色數據； 步驟03,將轉化得到的顏色數據進行顏色空間轉換，得到該區域的色調數據； 步驟04,定位色調數據中的穩定子段； 步驟05,求取穩定子段的色調均值； 步驟06,所有穩定子段的色調均值構成該區域對應的特征模板； 步驟07,某面向所有子區域對應的特征模板構成票據某面向的特征模板集，票據所有 面向的特征模板集構成票據的特征模板集。
3. 如權利要求2所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟03中將模擬顏色數據 轉換到HSL顏色空間，并得到顏色數據SS的色調數據SH : SH = {sh〇, Sh1, . . . shj, . . . shL} (I < j < L)； 轉換方法描述為：
4. 如權利要求3所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟04中定位色調數據內 的穩定子段的方法描述為： 求取色調數據SH的積分圖： SMAPi= {smap 0, Smap1, · · · smapj，· · · smapL} (I < j < L)； 其中：
利用滑動窗的方法搜索色調數據內的穩定子段： 設定信號SH的穩定子段集合為： SPARTi= {spart 0, Spart1，…Sparts，…spartSP} (I < s < SP); 其中SP為信號SH中的穩定子段數量，sparts可表不為： Sparts= {st s, endj ； 其中sts，ends*別表示穩定子段的起始位置，終止位置，且： Sts為滿足下式的首個1值： sts= f irstl (abs (2 Xmap 1+step/2-(map^gp-map!)) < thres), (end^^ I < L)； endsS滿足下式的最后一個1值：
Thres為考察某段內信號穩定度的預設閾值。
5. 如權利要求4所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟05中每個穩定子段的 均值fs為：
所有穩定子段的色調均值構成該區域對應的特征模板，表示為： -Jpi] (\<s<SP)； 提取各個區域模擬顏色數據的特征，最終形成鈔票正反面的特征集，表示為：
6. 如權利要求1~5中任意一項所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟1中， 對顏色數據進行預處理包括：對顏色數據有效區域的起始點、終止點進行定位，定位到顏色 傳感器在鈔票中所采集的數據；對定位得到的顏色數據進行濾波處理，濾除噪聲，預處理后 的顏色數據表示為： Si= (RilGilBJ (I < i <M)；
其中，M為顏色傳感器的個數，為了該發明實施例方法的魯棒性，M應大于1，Ri, Gi, Bi 為該路信號的紅，綠，藍分量，Ni為顏色數據i的信號長度。
7. 如權利要求6所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟2中，對預處理后的顏 色數據進行特征提取包括： 步驟21，對預處理后的顏色數據進行顏色空間轉換，得到色調數據； 步驟22,定位色調數據內的穩定子段集合，穩定子段即為色調變化較小的段； 步驟23,求取穩定子段內的色調均值，穩定子段集合內所有子段的色調均值構成該路 顏色數據的特征向量，該特征向量Fi表示為： 5 = …G < $ < C),(i <，· < #); 其中N為顏色傳感器的數量。
8. 如權利要求7所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟3中對每一種類型的票 據的特征模板集進行匹配時，分別對票據模板集的正反面模板集進行匹配，且分別進行正 反向匹配，其中，顏色數據特征Fi與某一個模板的特征Sf k的正向匹配度描述為：
其中flag為正反面模板的標志，S(Z)表示如下，T為預設閾值：
顏色數據特征Fi與某一個模板的特征Sfk的反向匹配度描述為：
其中flag為正反面模板的標志，S'（z)表示如下，T為預設閾值：
9. 如權利要求8所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟3中進一步包括： 步驟31，通過該顏色采集裝置中多個顏色傳感器的位置信息，得到顏色傳感器之間的 距離；其中顏色傳感器的位置信息是指，通過顏色采集裝置的結構信息，得到的顏色傳感器 之間的相對位置； 步驟32,通過匹配的特征模板之間的位置信息，得到每個匹配的特征模板之間的距離； 其中特征模板的位置信息是指，制作特征模板集時，分割得到的每個子區域的中心之間的 相對位置； 步驟33,對比匹配的特征模板之間的距離與對應的顏色傳感器之間的距離是否一致， 若一致，則認為匹配成功，否則，匹配不成功。
10. 如權利要求9所述的有價票據的識別方法，其特征在于，步驟33中依據下式考察 顏色傳感器與對應匹配模板間的距離的相似度，其中DistSu為顏色數據i，j對應的顏色 傳感器之間的距離，DistMu為顏色數據i，j匹配的模板之間的距離，T distS預設的距離閾 值：
若相似度大于某一預設閾值Tsim，則認為匹配成功，否則，匹配不成功。
【專利摘要】本發明涉及一種有價票據的識別方法，包括：步驟1，通過包括多個顏色傳感器的一顏色采集裝置采集待檢測的有價票據的顏色數據，并對采集的顏色數據進行預處理；步驟2，從預處理后的顏色數據中提取對應的特征；步驟3，將該提取的特征與有價票據每一種類型相對應的特征模板集進行匹配，得到對應的匹配得分，將得分最高的特征模板看作該顏色數據對應的匹配模板；步驟4，根據匹配結果確定有價票據的類型。本發明利用顏色數據的穩定子段均值集合的趨勢變化對有價票據進行識別，因此能夠克服顏色數據的偏色問題，達到對有價票據的精準識別。
【IPC分類】G06K9-46
【公開號】CN104732231
【申請號】CN201510176330
【發明人】岳許要, 肖助明, 王丹丹, 黃曉群
【申請人】廣州廣電運通金融電子股份有限公司
【公開日】2015年6月24日
【申請日】2015年4月13日