基于DWT与HMM的纸币图像分类方法

摘要：

针对纸币图像退化造成纸币图像识别率下降的问题,提出了一种基于小波变换(DWT)与隐马尔科夫模型(HMM)的实时纸币图像分类方法:首先对纸币图像进行预处理,然后运用DWT提取纸币图像的纹理特征信息,最后运用HMM对纸币图像进行分类.通过对人民币等不同币种进行实验,证明了该方法能有效地克服纸币图像退化对识别率的影响,具有较高的识别率与稳定性.

关键词：纸币分类、特征提取、小波变换(DWT)、隐马尔科夫模型(HMM)、图像退化

所属期刊栏目：26

分类号：TP319.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61162002,60973048;江西省自然科学基金20114BAB201034

在线出版日期：2013-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：88-95