基于支持向量机的货币识别研究.pdf

摘要模式识别问题,是当前模式识别中的难题之一,具有重要的研究意义训练算法采用一种支持向量机快速算法一基于壳向量的支持向选取一部分最有可能成为支持向量的样本一壳向量,将其作为新的训应的货币特征数据获取及预处理方法,提出采用透慕膕论文围绕支持向炕掷嗥鞯乃惴ḿ爸С窒蛄炕τ糜诨醣沂别进行了一些探索性的研究。货币识别是一个小样本、非线性和高维和实用价值。支持向量机是一种新的基于统计学习理论的机器学习算法,它可以应用于小样本、非线性和高维模式识别。量机算法@醚盗费炯械募负涡畔ⅲ谘局惺紫练样本集再进行盗贰S捎谠谔崛】窍蛄康墓讨兄恍柘咝怨划运算,之后的训练过程又只需处理原训练样本中的一部分,大大降低了二次规划过程的时间,使整个算法的训练速度大为提高。多值分类算法采用一种基于核聚类方法的多层次掷嗍鳌8算法将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,按照样本集逐层核聚类的结果对多层次分类树的子任务进行定义,使其更为准确有效。实现了一种结构更加简洁计算更有效率的多层掷树算法。研究了支持向量机的学习算法,依据支持向量机的特点采用了对分类树结构的多类分类器构建的支持向量机用于货币识别,从而达到对货币高效、准确识别。实验结果证实了该方案的有效性。关键词支持向量机,货币识别,统计学习理论,模式识别
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作者签名:摧日期:.碑年土月乡作者签名:徜导师签名:日期:甚粤年￡月‘竽日原创性声明关于学位论文使用授权说明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的磺究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文;学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。
第一章绪论引言于国家利益与商业利益的考虑,该项技术的核心部分——货币识别算法一直是各货币识别系统是一种机电一体化的现金自动接受设备,能通过多种途径采集货币ǔV钢奖上的特征数据,利用识别算法对货币的币种、币值、真伪进行识别,拒绝假币、接收真币,并能将接收情况以适当形式向其他装置缂扑机惚ǖ闹悄茏爸谩埃货币识别系统是金融自助服务系统的核心模块之一瑚,其主要应用范围是与现金接收相关的设备以及与金融服务相关的自动化设备,比如用于商业类的自动售货机、售票机、售卡机等;公共事业类的停车场和高速公路上的自动收费系统;金融类的现金自动兑换机、自动取款机、纸币清分机,点钞机等。一直以来,货币识别的研究和实用技术为国外少数几家公司所掌握,而且出公司严格保密的技术。货币识别问题本质上是一个模式识别问题,一个货币识别系统所完成的功能也就是模式识别问题的模式采集、特征提取与选择分类决策过程。如图尽本课题的任务就是研究一套动态货币识别算法,以实现对货币的高速、精确识别,以纸币器货币识别为例进行了设计。采集到的数据为代表各种透射光及反射光的电压信号,然后转换为范围的数据进行特征提取并加以识别。货币识别设计与研究的难点在于:魑R恢痔厥獾挠∷⑵罚煌摇⒉煌抑档闹奖业拇笮⑼及父饕欤并且为防止伪造,图案和添加的特殊材料均很复杂:诹魍ü讨械奈廴尽⑺鹕耍裳荽春艽蟮脑肷训练过程图醣沂侗鹣低车幕竟钩硕士学位论文,
量机分类方法和高灵敏度传感器以期在货币识别的速度和精度方面有较课题研究的意义和目的热点。自上个世纪年代以来,国际上一个新兴产业——自助服务行业得到迅通、金融、邮电、娱乐、商业以及社会服务等各个领域,向客户提供各种自助服和分检功能。目前,纸币清分机的市场需求量正在逐年上升,针对其核心技术~衷诹魍ㄊ谐≈写嬖谝欢ㄊ康募俦遥非常相似,成为纸币识别中的一个难点:芑袢〉难臼肯喽杂谡逖荆方法带来很大难度。而且有些假币跟真币的采样数据比例很小,这就给采用智能识别即货币票面状况非常复杂,或污染、或破损,其特点不易掌握,特别是货币造币工艺及特征属国家机密,建模是一项有相当难度的工作,仍有许多问题需要针对以上难点,对现有算法进行分析,常用的非线性分类模型包括神经网络及模糊模型等,其学习算法都是基于经验风险最小化原理。基于这种原理的学习算法都存在过拟合问题,即训练误差越小可驻导致模型泛化能力越差。基于统计学习和结构风险最小化原理提出了支持向量机方法。“С窒蛄炕虺芐且恢中滦突餮胺椒ǎ哂薪虾玫姆夯能力和非线性处理能力,由有限的训练样本得到的小的误差能够保证对独立测试集仍保持小的误差,它比经验风险原理的人工神经网络八惴ň哂懈的理论依据和更好的泛化性能。另