基于支持向量机的新型银行票据号码识别算法

本文提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的新银行券号码识别算法，针对商业交易中的重要任务——银行券序列号检测。首先，对每张银行券图像进行预处理，目的是定位出票据号码区域。接着，将每个号码图像分割成非重叠部分，并利用每个部分的平均灰度值作为特征向量。为了提高识别性能，采用了半定义编程（Semi-Definite Programming, SDP）来优化核函数的选择。 该方法与传统的Mask、Backpropagation（BP）神经网络、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）以及单个SVM分类器进行了对比实验。实验结果显示，新提出的基于SVM的方法在识别精度、鲁棒性和速度上表现出显著的优势。通过这种方式，算法能够有效地处理各种复杂场景下的银行券号码识别问题，提升了金融交易系统的自动化程度和效率。 在银行券号码识别领域，采用支持向量机的优势在于其能够有效处理高维数据，具有良好的泛化能力和较小的过拟合风险。同时，SDP优化使得核函数的选择更为灵活，能够适应不同类型的样本分布。此外，通过局部灰度特征提取，算法对噪声和图像质量变化具有一定的抗干扰能力，确保在实际应用中具有较高的实用性。 总结来说，本研究论文在银行券号码识别技术上做出了创新贡献，不仅提升了识别准确性和系统性能，也为相关领域的研究者提供了新的思路和实践参考。未来的研究可以进一步探索结合深度学习或其他先进的机器学习技术，以提升银行券号码识别的智能化水平。