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申请/专利权人：广州广电运通金融电子股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多光谱图像的钞票质量检测方法、系统及存储介质，其中钞票质量检测方法包括步骤S1：采集待测钞票的多光谱图像，对图像进行预处理以获得多个子区域；步骤S2：提取每个子区域的特征参数，对子区域的特征参数进行特征融合后导入训练好的回归模型中获得置信度；步骤S3：结合置信度和区域投票策略进行待测钞票质量判断。本发明利用回归模型预先将不含异常特征的钞票进行特征训练，在需要对待测钞票进行检测时，将待测钞票的特征向量导入训练好的回归模型中，即可完成任何复杂背景下的涂鸦、脏污检测，实现快速检测钞票质量的目的。
主权项：1.一种基于多光谱图像的钞票质量检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集待测钞票的多光谱图像，对图像进行预处理以获得多个子区域；预处理方法为将钞票多光谱图像平均分为N*N个子区域，其中N为非零自然数；并根据图像纹理特征对每个子区域分配对应的注意力权重；步骤S2：提取每个子区域的特征参数，所述特征参数包括Hog特征、Gabor滤波器局部能量、纹理统计直方图特征和图像小波变换系数方差；将所述子区域的特征参数拼接为26维的初识特征向量；将所述初识特征向量乘以该区域对应的所述注意力权重得到最终区域特征向量；对子区域的特征参数进行特征融合后将最终区域特征向量导入训练好的回归模型中获得置信度；其中，所述回归模型的训练方法为：利用多个不含异常特征的钞票图像的最终区域特征向量训练支持向量回归模型以获得训练好的回归模型；步骤S3：结合置信度和区域投票策略进行待测钞票质量判断，置信度分为三个等级，三个等级从低到高分别代表真钞、疑似异常钞和异常钞；所述区域投票策略为： 其中，设置信度等级大于等于2的子区域为RS，Nf是RS的个数；Nc是RS在纹理图像的块连通域个数，每个连通域的面积大于单个子区域的面积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州广电运通金融电子股份有限公司 一种基于多光谱图像的钞票质量检测方法、系统及介质
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