四元共空间特征提取算法提升纸币识别效率

"本文主要介绍了一种创新的特征提取算法——四元共空间特征提取算法，该算法在纸币识别中表现出色，有效解决了现有方法在处理相位结构信息时的不足。通过四元矩阵来描述纸币图像的相位和幅值信息，对四元复合厄米特协方差矩阵进行对角化处理，接着利用复合四元滤波器，计算实部和虚部的方差作为特征向量。最后，借助神经网络进行分类，并在识别阶段引入了拒识类以提高识别的准确性。实验结果显示，该算法在保持高识别率的同时，还能满足实时性的需求，对于纸币清分系统具有重要意义。关键词包括四元矩阵、共空间模式、特征提取、神经网络和纸币识别。" 四元共空间特征提取算法是一种创新的图像处理技术，尤其适用于纸币识别。在传统的图像特征提取过程中，相位结构信息往往被忽视，而这种新算法通过四元矩阵解决了这一问题。四元数是一种扩展的复数形式，可以有效地处理具有旋转和尺度变化的图像信息，特别是对于包含丰富相位信息的纸币图像来说，四元数提供了更为全面的描述。 首先，算法利用四元矩阵捕获纸币图像的相位和幅值信息，这一步骤是特征提取的基础。随后，四元复合厄米特协方差矩阵的对角化操作进一步提炼这些信息，这有助于简化数据结构，减少计算复杂性，同时保留关键特征。 接下来，复合四元滤波器用于处理样本向量，这个过程类似于传统图像处理中的滤波操作，但利用四元数空间的特性来增强特征的区分度。通过对分解得到的四元矩阵的实部和虚部分别计算方差，可以生成纸币的特征向量，这些向量包含了纸币的关键识别信息。 最后，神经网络作为分类器用于识别纸币种类。神经网络以其强大的学习和泛化能力，可以从提取的特征中准确地区分不同的纸币。此外，为了提升识别系统的稳健性，作者还在识别阶段引入了拒识类，即当系统无法确定纸币类别时，会选择不做出决策，从而避免错误的识别结果。 实验结果证实，四元共空间特征提取算法在纸币识别任务上表现优秀，不仅提高了识别率，而且满足了实时性要求，这对于银行自动清分系统来说至关重要，因为这些系统需要在处理大量纸币时保持高效和准确。这项工作为纸币识别领域提供了一个新的、有效的解决方案，为未来的金融自动化技术提供了有价值的参考。