Bank Notes Recognition Using Statistical Classification
محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,656
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE16_026
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1386
چکیده مقاله:
An approach is presented for bank’s note image analysis using geometric shape properties. The proposed approach, which is based on image processing techniques, has applications in banking and ATMs. Several image features, including geometric and moment invariants (regular and Zernike), are derived for recognition. The first-level classification is used to distinguish different kinds of notes and the second-level to recognize the country of the note. Two-dimensional structures, namely cluster-property and cluster-features matrices, have been employed to evaluate different note’s characteristics. Experimental results at the first- level recognition exhibit better performance of the geometric features compared to moment invariants and Zernike moments. On the other hand, Zernike moments showed supremacy in differential diagnosis at the second level to recognize countries.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Abdolah Chalechale
Razi Univ
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :