RBF神经网络在纸币序列号识别中的应用

"基于RBF的纸币序列号识别方法" 在金融安全领域，序列号识别扮演着至关重要的角色，特别是在纸币的自动化处理和防伪中。本文介绍了一种利用径向基函数（RBF）神经网络进行纸币序列号光学字符识别（OCR）的方法。这种方法首先通过工业相机捕获纸币图像，然后进行图像预处理，以提取出序列号区域的二值图像。预处理包括去噪、增强对比度以及定位序列号区域。 在预处理后的图像中，通过分析连通区域信息来分割单个字符，并对其进行归一化处理，使得每个字符大小一致。接下来，提取字符的二维空间分布信息作为特征向量。这些特征向量能够有效反映字符的形状和结构，为后续的识别阶段提供关键信息。 RBF神经网络因其简单的两层隐藏层结构，对于小样本集下的学习和识别具有优势。在这个系统中，RBF神经网络被用来对提取的特征向量进行分类，实现字符的识别。实验结果显示，该方法在小样本集上可以达到95%的识别率，而且训练时间仅为100毫秒级别，满足了实时性和高精度的要求。 此方法的关键在于RBF神经网络的选择。RBF网络是一种非线性映射模型，其核心是径向基函数，它能够有效地处理复杂的数据分布，特别是对于非线性问题，表现优秀。在本应用中，RBF网络能够适应纸币序列号字符的多样性，即使样本量相对较小，也能保证识别效果。 此外，特征提取是整个识别过程中的另一个重要环节。通过捕捉字符的空间分布信息，可以区分不同字符之间的细微差异，提高识别的准确性。这一步骤通常涉及到边缘检测、细化和形态学操作等图像处理技术。 总结来说，基于RBF的纸币序列号识别方法结合了图像处理技术和机器学习算法，实现了高效、准确的序列号识别。这种技术对于提升金融系统的自动化程度，防止欺诈行为，以及推动货币处理自动化的发展具有重要意义。