假币识别方法范文第1篇
为提高公众防假币意识、普及鉴别假币方法，强化居民反假币的法律意识和社会责任感，近日，银行工作人员走进社区向居民宣传和讲解如何防止和识别假币。
为让此次宣传活动真正取得实效，银行先期与街道办事处进行协商，了解了辖区居民情况后，联系了社区工作人员，针对社区居民较多、居民年龄段偏大、缺乏假币识别能力的特点，银行工作人员深入居民区现场传授“看、摸、听、测”等假币的识别方法，与居民近距离交流，将以往柜台内外的机械式沟通变成了人与人之间面对面的真情互动。
通过宣讲人员现场教大家如何识别假币等实用技巧，社区居民对假币有了更清晰的认识，增强了日常识别假币的能力，提高了对假币流通的风险防范意识，降低了消费风险，居民表示此类宣传活动很实用，希望银行能经常举办。
假币识别方法范文第2篇
一，文献综述报告
阅读至少5篇论文(最好包含1篇英文论文;自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网;IEEE，Elsevier等数据库)，写一篇文献综述报告。
1. 选题不限，可以是任何一种模式识别算法(例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等)，阅读所选题方面的相关文献(论文都是关于一个主题的，例如都是svm算法方面的)。
2. 写一份文献综述报告，包括：每篇论文主要使用什么算法实现什么，论文有没有对算法做出改进(为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么)，论文中做了什么对比试验，实验结论是什么?注意，尽量用自己的话总结，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法?
3. 把阅读的参考文献写在报告后面。(包括：作者;论文名称;期刊名称;出版年，卷号(期号)，页码。例如：[1] 赵银娣，张良培，李平湘，一种纹理特征融合分类算法，武汉大学学报，信息科学版，2006,31(3):278-281. )
二、写一下学习这门课的心得体会(占分数)。
假币识别方法范文第3篇
一、方法概述
本文所用工件为刹车盘, 刹车盘有内外两个边缘, 我们需要利用外侧边缘对位于顶层的工件进行识别, 由于光照等原因, 导致外边缘不能完整提取, 因此需要对外边缘进行处理, 以便识别位于顶层的工件。获取到图像之后首先需要进行图像预处理, 然后进行边缘提取, 针对外侧边缘进行角点检测, 然后进行边缘分段操作, 进而识别出位于顶层的工件, 最后进行工件种类的识别。以下对识别方法进行详细介绍。
二、顶层工件识别
(一) 边缘提取与初筛选
经过图像预处理操作之后, 需要对图像进行边缘提取, 在此本文采用的Canny算子进行边缘提取, 其中Canny算子边缘检测效果图如下1所示:
对边缘轮廓进行筛选, 约束条件有很多, 最常见的是利用轮廓面积以及边缘长度进行约束, 在这里本文采用长度约束。
考虑到本文所用的工件为圆形工件, 因此一段可用的外边缘轮廓应为弧形, 且具有同一曲率。针对这一特点, 我们将目标边缘称为可用边缘, 将其余杂质边缘称为不可用边缘。我们可以将边缘分布情况分为以下几类: (1) 可用边缘并未与其余的杂质边缘或可用边缘相连接, 且长度符合阈值要求, 此类边缘可直接用于后续操作。 (2) 可用边缘与可用边缘相连接, 但两个边缘分属两个工件, 此类情况下, 边缘中存在明显的角点。 (3) 可用边缘与不可用边缘相连接, 此类情况下, 边缘中存在至少一个角点。 (4) 不可用边缘与不可用边缘相连接, 此类情况下, 边缘中存在至少一个角点。
由此可以看出, 若可用边缘与其它边缘相连接, 则必然会有角点存在, 假如删除掉这些角点的则可以将可用边缘独立出来, 也更加方便后续的操作。基于这种情况, 本文先利用Harris角点检测方法对图像中存在的角点进行检测, 然后在这的基础上进行边缘分段, 并做了进一步的边缘筛选操作。
(二) Harris角点检测
本文使用的Harris角点检测算子, 是在Moravec角点检测算法的基础上作出的改进, 用高斯函数代替Moravec算子的方形窗口函数, 与Moravec算子相比检测效果更好。Harris角点检测的原理如下:
(三) 边缘分段与边缘筛选
利用Harris角点检测算法可以有效的检测出边缘图像中的角点, 将这些角点删除, 可以实现边缘分段。其中分段结果如下图2所示:
如上图所示, 经过边缘分段之后, 一些由两个外边缘连接在一起的边缘都在角点处被断开了, 针对分段之后的边缘进行长度求解, 将长度最长的边缘作为我们需要求解的工件边缘, 则此工件为位于顶层的工件之一。
三、工件种类识别
在确定了顶层工件之后, 还需要对工件的种类进行识别, 在这里我们使用模板匹配的方式对工件的种类进行识别。在实际应用中, 将顶层工件区域与模板进行对比, 输出两者相似度, 设定固定阈值, 若相似度大于阈值, 则说明待识别工件与模板工件为同一种类;若相似度小于阈值, 则说明待识别工件与模板工件不为同一工件。
四、结语
本文针对圆形工件的特点, 提出了一种基于边缘分段的顶层工件识别方法, 利用Harris角点检测算法, 检测边缘轮廓中存在的一些角点、拐点, 设计了工件边缘轮廓的分段方案, 并进而识别出了位于顶层的工件。实验结果表明, 该方案简单可靠, 能够准确的对顶层工件进行识别, 并能够准确的识别出工件的种类, 能过够满足工业需求。但算法中各阶段设定的阈值, 均为根据经验人为设定, 不具备自我调节功能。
摘要：机器视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛, 工件分拣是工业生产中一个很常见的应用场景。实现工件分拣的一个重要前提就是工件识别, 针对工件分拣中经常遇见的工件重叠摆放问题, 提出一个基于边缘分段的工件识别方法。该方法首先需要进行图像预处理, 针对外侧边缘利用角点检测进行边缘分段, 进而识别位于顶层的工件, 最后针对顶层进行工件种类识别。
关键词：机器视觉,角点检测,边缘分段,工件识别
参考文献
[1] 徐一丁, 杜慧敏, 毛智礼, 张丽果, 顾文宁.基于卷积神经网络的工件识别算法[J].组合机床与自动化加工技术, 2018 (04) :37-40+45.
假币识别方法范文第4篇
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阳光板是一种常见的建筑材料，现在很多工程都会用到阳光板，区分阳光板的好坏就成了很多客户心中的困扰。阳光板根据品质有几个等级划分，首先客户要了解。一般可分为高，中，低三个档次。
为了适应不同客户群和客户需求，将产品根据质保化分为三个品次，10年质保，5年质保，以及3年质保。每个品次的品牌，原料，品质，价格都是不相同的。下面介绍一些区分阳光板好坏很实用的方法：
1、看品牌上没有商标，无具体厂址电话再将整张阳光板卷成筒6小时后一展开，不能完全恢复原状(或变形)。将整张阳光板铺开，有非常明显波纹变形，标明此阳光板为工业废料生产或内含有大量的PVC回收。阳光板外表模糊或有小斑点，标明此阳光板为工业废料生产。
2、用手去捏阳光板。则阳光板的比重足，强度自然就好。反之则比轻，强度不够。保护贴膜是否整洁。
3、观察阳光板包装。干净，有没有脱落，这些细节都可以展示生产厂家对生产工艺是否重视。这里主要是体现态度。观察阳光板色泽是否均匀。
4、撕开保护膜。阳光板面是否平整，否有气泡，颗粒。如果颗粒和气泡较大较多，则说明阳光板的原料较差，低档板。如果较少较小，就可能是比较好的原料。如果几乎没有，那说明就是品质较好的原料。
假币识别方法范文第5篇
1 结合学生知识基础, 进行教材重组
“模式识别”是一门比较新的研究成果, 其理论基础主要基于“矩阵论”和“统计学”等数学基础, 本科学生对这些数学的学习都处于初级阶段, 几乎不能满足“模式识别”课程学习的要求, 我们在教学过程, 不能按照现阶段模式识别教材一层不变地对学生进行教学, 而是根据学生的现有知识对模式识别当前的内容进行教学资料重组, 使其适合本科学生进行学习。
教学资料重组是一个比较困难的过程, 其首先需要我们任课老师对“模式识别”这门课的教材有充分的了解, 这需要查询大量的专业资料, 阅读相关教材和论文然后才能熟练掌握这门课的组成和结构做到在教材重组过程中有的放矢;其次要求我们任课教师能够完整掌握本专业学生的基础知识, 在学生已有基础知识的基础上, 对“模式识别”教材的内容进行重组, 使其能够适应本科学生进行学习。
对于信息类专业的本科生, 都学习过线性代数、概率论和数理统计等基础数学知识。在讲授模式识别课程过程中, 应该重点讲解与线性代数和数理统计等有关的部分, 比如说“模式识别”中的线性函数分类器的设计、近邻法分类器的设计和分段线性函数分类器设计等部分的内容, 其理论基础对于本科学生来说能够完全适应, 是本科教学过程应该重点讲解的内容。对于特征提取、神经网络分类器设计、支持向量机分类器设计等部分的内容, 其理论要求已远远超过了本科学生的数学基础, 学生学习会非常困难, 但是这部分内容又是整个“模式识别”课程中的重要组成部分, 如果进行具体讲解, 学生不能够完整领会其中内容, 如果不讲, 则显现不出来“模式识别”这门课的最新成果, 对于这部分内容在教学过程中应该以介绍性教学为主, 让学生能够对这部分内容有一定基本认识为以后进一步的学习打下基础, 同时提高学生进行科学研究的兴趣。通过以上这些教材内容的重组, 形成一套适应于本科学生进行学习的教学内容, 增加学生的学习兴趣, 提高教学质量。
2 理论与图像相结合
“模式识别”是一门非常抽象的学科, 其中的高维空间维数计算则贯穿了整个“模式识别”教学内容, 是“模式识别”教学过程中不可不讲的内容, 由于数学知识的限制, 本科学生对于高维空间维数概念的理解比较困难, 我们在“模式识别”教学过程中, 如何把这个比较抽象的概念讲清楚、说明白是非常重要的。在现实生产生活中, 几乎没办法用实物对高维空间的概念进行显示, 这给我们的教学过程带来了很大的困, 笔者通过多年的教学总结, 发现可以通过理论与图像相结合的形式来进行这部分内容的讲解。
在这部分内容的讲解过程, 如何把高维空间的理论进行图像化显示, 是一个比较麻烦的问题。专门的图像绘制软件由于没有与数学公式相结合, 没办法绘制出某个具体数学公式的图像来, 不能使用于模式识别教学过程中的图像绘制。现阶段有一些数学软件带有相应的图像绘制功能, MAT L AB作为众多数学应用软件中的一个, 具有相当强的图像绘制功能。最近几年, 不断有“模式识别”方向的学者扩充MATL AB中“模式识别”部分的内容, 从而形成了“模式识别”工具箱, 为“模式识别”理论的图像显示提供了很大的帮助。在MATL AB“模式识别”工具箱中, 提供很多“模式识别”理论中的函数, 使用人员只需调用相关函数, 便可绘制出相应部分的内容出来, 这给“模式识别”的学习带来了非常大的帮组。
在讲解高维空间维数计算这部分内容时, 可以调用MATLAB中“模式识别”工具箱的相关内容, 把高维空间进行图像化显示, 为学生理解高维空间和高维空间维数的计算提供感性认识, 提高学生的学习兴趣和教学质量。
3 理论与实际相结合
“模式识别”作为一门新的研究内容, 被广大科研究人员所接受, 是因为其有着很高的实用价值。我们在讲解“模式识别”这门课的过程中, 除了重点讲解其理论部分内容外, 还应该充分介绍“模式识别”在生产和生活实际中的应用, 增加学生对其实用价值的了解, 从而增强学生在学习过程中的学习兴趣。
现阶段, “模式识别”理论已经广泛应用于生产和生活实际中, 我们生活中常见的如:指纹识别、脸谱识别、虹膜识别、导弹轨迹的图像跟踪、运动目标的检测和跟踪等, 都是基于“模式识别”理论的应用。在教学过程中, 如何把这些实际应用与我们的理论讲解结合起来, 是提高教学质量, 增强学生学习兴趣的重要手段。
4 提高学生的实际动手能力
提高学生动手能力也是增强学生学习兴趣和提高教学质量的重要手段。在进行“模式识别”理论教学过程中, 应该注重提高学生的动手能力。可以把学生分为不同的小组, 然后给每个小组分配不同的设计任务, 比如一个小组设计指纹识别系统, 另外一个小组设计人脸识别系统, 然后组合大家在一起而行相关技术的讨论, 这样既可增加学生的知识面, 又提高了学生的学习兴趣。
5 结语
“模式识别”作为高等学校本科专业中的一门新课程, 由于其本身的知识背景, 决定了这门课在教学过程中的困难性。在讲授这门课的过程中, 不能死搬教材内容, 而是要根据学生已有知识, 灵活地对教材资料进行重组, 以适应本科学生学习的要求;同时这门课理论性过强, 在教学过程中应该理论与实际应用相结合, 增强学生学习的兴趣和提高教学质量。
摘要：高等学校模式识别课程是一门比较新且理论性较强的课程, 本文结合作者多年模式识别教学经验, 在阐述了模式识别课程特点的基础上, 从提高学生学习兴趣和教学质量的角度, 给出了一些有益的教学经验。
关键词：模式识别,教材重组,动手能力
参考文献
[1] 边肇祺, 张学工, 等.模式识别[M].北京:清华大学了版社, 2000.
[2] 马晓岩, 秦江敏.《模式识别》课程中的交融互动教学法[J].空军雷达学院学报, 2001 (3) .
[3] 王玉行.“模式识别”与数学分析教学[J].数学教育学报, 1997 (2) .
假币识别方法范文第6篇
人脸识别技术之所以得到重视, 日益成为身份识别的重要方式, 除了人脸自身的特点外, 主要是因为它广泛的社会需求与应用前景以及去油推动多学科发展的理论意义[1,2]。
一、算法流程方法
纹理信息是识别人脸身份的关键特征之一, 它被广泛应用于滤波器设计以及局部特征描述中。为了加强纹理信息并克服无关噪声对人脸图像的影响, 通常对人脸图像进行滤波或预处理来降低噪声并实现图像增强效果。
尺度不变特征变换 (Scale-invariant feature transform, SIFT) , 是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性, 可在图像中检测出关键点, 是一种局部特征描述子[1]。本文提出了通过构建多方向滤波器于多尺度图像特征不变特性思想对人脸图像进行图像特征的提取相结合。具体思想如下: (1) 基于正态分布函数的方向导数, 我们构建了多方向滤波器。归一化所有像素点的值, 将滤波器响应与密集采样的SIFT特征结合, 我们得到多方向密集SIFT特征。针对人脸图像特征的冗余性, 我们设计了一种过滤器滤波的方式来有效地整合信息, 得到简洁表示的图像特征。 (2) 通过数据可视化比较各个类别的密集SIFT以及多方向密集SIFT的数据分布, 借此来说明我们提出方法的有效性。因为数据维度非常大 (128维) , 人眼无法辨识如此高维度下特征的分布, 我们需要寻求一些可视化的技巧。t-分布随机邻域嵌入 (t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE) 是由L.van derMaaten和G.Hinton在2008年提出来用于降维的一种机器学习算法[3]。 (3) 在提炼人脸的身份特征时, 必须考虑到手机中的三维人脸在不同拍摄场景会导致的图像差别, 并且通过找到对光照、姿态、噪声都健壮的表示方法。 (4) 图像的局部特征是描述纹理的基础, 对于人来呢识别的任务有着极其重要的作用。一个好的局部特征应该具有一猜特性:具有相同特征的区域应该能不受到旋转、模糊、光照等因素的影响。
二、实验结果
人脸识别技术作为生物特征识别领域中一种基于生人脸识别技术作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别, 是通过计算机提取人脸特征, 并根据这些特征进行身份验证的一种技术。实验结果分析了高斯差分的标准差。我们在各个数据库上生成不同标准差的二维高斯差分, 并且取大小为10 X 10的四个方向的方向导数滤波器, 检验人脸识别率的变化。
对于AR数据集, 将最终得到的特征经过WPCA降到100维;对于FERET数据集, 使用WPCA降维到400维;对LFW数据集, 使用PCA降维到800并在通过LDA降维到100;通过结果对比, 可以发现整体上标准差等于1时的识别率较标准差更高或更低时有优势, 因此选择标准等于1较为合理。该方法可以有效地编码多方向密集SIFT特征, 并且不增加最终特征维度。通过实验与各种先进方法进行比较, 表明了该特征在维度较低的同时可以在多个人脸鉴别与验证数据集上取得了有竞争性的识别率。同时该方法的参数较易选择, 我们给出了建议使用的参数以及不同参数对识别率的影响。
三、结束语
本文提出多角度人脸特征的人脸识别方法, 基于对人脸特征的观察, 我们使用多个方向的正态分布函数的方向导数作为滤波器与图像卷积, 并将滤波器响应通过密集采样SIFT进一步得到多方向密集SIFT特征。之后, 我们通过t-SNE可视化方法初步说明了该方法对人脸身份识别的有效性:与SIFT特征相比, 保留人脸身份特征的能力更强。
摘要：人脸识别在公民身份验证、监控与社会公共安全领域具有重要应用前景。人脸识别寻求在自然场景下滤除姿态、表情、光照以及遮挡等情况还原人脸图像的真实身份。特征学习是人脸识别的核心问题之一。有效地提取具有分辨意义的特征对于提高人脸识别系统的性能具有相当重要的作用。本文介绍了多方向尺度不变特征:基于高斯差分函数的导数的多方向滤波器, 重归一所有像素点的值, 提取互为补充的人脸图像的纹理信息。
关键词：特征学习,多尺度不变,高斯差分函数,人脸识别,重归一
参考文献
[1] 梁毅雄.基于子空间分析的人脸特征提取及识别研究[D].重庆:重庆大学, 2005:1-2.
[2] 杨丽平.保局子空间人脸特征提取及识别方法研究[D].重庆:重庆大学, 2008:1-2.