人民币识别系统：基于神经网络的特征提取与噪声抑制研究

该硕士论文以"基于神经网络的人民币识别系统研究"为主题，深入探讨了在信息技术背景下，针对货币识别技术在实际应用中面临的挑战，尤其是如何在复杂环境下如噪声和灰度不均匀的人民币图像中有效地提取和识别特征。作者姜波，专业为信号与信息处理，受导师张二虎副教授指导，旨在设计一个高精度的识别系统。 论文首先对国内外已有的货币识别系统进行了详尽的分析，强调了特征提取的重要性。针对人民币显性图像，作者提出了一种创新的方法，即通过图像灰度线性变换来减少背景图案噪声，强化图像的边缘信息。这种方法有助于突出关键的视觉特征，提高识别的准确性。 接下来，文章采用了简单统计法进行边缘检测，将边缘信息转化为易于处理的特征图。这个阶段的关键在于选择和构建合适的数学模型，以对这些特征进行有效的分类和识别。作者可能探讨了各种神经网络架构，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来捕捉货币图像的复杂模式。 论文的核心部分可能包括神经网络参数的优化，例如通过遗传算法进行搜索，以找到最佳的网络结构和权重设置，从而提高识别系统的性能。同时，对于边缘特征信息在宽度方向上的处理，可能是为了进一步增强特征的稳定性，降低噪声干扰。 总结来说，这篇论文不仅关注人民币图像的预处理和特征提取，还着重于神经网络在识别系统中的应用和优化，展示了作者在信号与信息处理领域的扎实理论基础和实践能力。通过解决实际问题，该研究有望为人民币自动识别系统提供一种实用且高效的方法。