一、欧元面值识别和检伪的原理方法（论文文献综述）
周涛[1]（2018）在《基于多光谱图像分析的欧元识别算法研究》文中提出欧元是国际主流货币之一,基于多光谱图像分析的欧元识别算法研究是纸币防伪鉴定与自动化识别领域的重要课题,关系到国家贸易和金融安全,具有重要的理论意义和实际应用价值。相较于其他币种,欧元在多光谱下具有更明显的图像和防伪特征,而随着新版欧元的陆续发布和防伪要求的提高,现有的纸币识别方法已无法满足欧元识别准确率、识别效率和扩展性的要求。为此,本文针对以上要求基于多光谱图像分析对欧元面额识别、版本识别和真伪识别等进行了相关研究。本文的主要工作包括:第一,设计并实现了欧元图像预处理算法,具体包括图像采集、图像亮度补偿和定位校正等工作,提出了基于改进的四向扫描的纸币定位方法,提升了纸币定位的效率。第二,设计并实现了欧元面额识别算法,通过研究不同面额在颜色、图案等方面的差异,在传统的基于尺寸的纸币面额识别算法基础上,提出了基于颜色分布和识别数字标识来判别欧元面额的方法,解决了传统方法在图像拉伸时的误识问题。第三,设计并实现了欧元面向和版本识别算法,通过分析对比不同面向版本欧元的图像差异,提出了基于HOG特征与方向加权的欧元面向识别方法,提出了基于Adaboost多特征融合的欧元版本识别方法,解决了传统的面向版本识别方法对光照敏感、特征单一、识别率低的问题。第四,设计并实现了欧元真伪识别算法,通过分析欧元在红外图像下的防伪特征,提出了基于多尺度多特征的欧元鉴伪方法。该方法首先在小尺度图像上对欧元进行初步鉴伪,接着根据欧元红外防伪点的分布基于多特征对欧元进行分块鉴伪,解决了传统的鉴伪方法针对性不强、覆盖面小、鉴伪能力弱的问题。实验结果表明,本文提出的欧元识别算法与传统的算法相比,在面额识别上,整体识别率有所提升,算法鲁棒性较强,能满足倾斜进钞时的面额识别需求。在面向和版本识别上,识别结果受光照和污迹的影响较小,识别率更高。在真伪识别上,真币的误辨率和假币的漏辨率都一定的降低,鉴伪点覆盖更全面、鉴伪能力更强。
奕科杰[2]（2017）在《基于多传感器信息处理纸币检测若干关键技术研究》文中进行了进一步梳理随着人民币发行量、流通量不断地增长,人民币国际化的深入推进,我国人民币流通领域点验钞机具、清分机、ATM机等金融设备急需提高其自动化、信息化水平,以确保人民币的流通效率和管理水平,有效打击纸币造假犯罪活动,保障人民币职能作用和金融体系的安全。本文分析了我国金融设备行业现有的人民币纸币检测技术存在的不足与缺陷:光磁特征多采用定性分析及低水平定量分析鉴别、多传感器特征鉴别方法相对孤立及信息融合能力较弱、智能算法复杂度偏高及实时性较差等,并针对传感器特征鉴别方法孤立及信息融合能力较弱等问题,从多传感器纸币检测机电验证平台搭建与基于多传感器信息纸币图像处理算法研究等方面展开了基于多传感器信息处理的纸币检测若干关键技术研究。多传感器纸币检测机电验证平台搭建工作包含机电平台搭建与检测控制系统的软硬件设计。通过对机电验证平台的搭建,实现了机电平台传送机构在检测控制系统控制下传送纸币依次经过机电平台各传感器模组的运动控制过程,实现了纸币光学、磁性及图像等纸币防伪特征原始数据的动态采集与上传至PC保存,为实现纸币防伪特征定量分析鉴别的离线仿真算法研究提供数据支撑。检测控制系统包含机电控制与光磁检测系统和基于FPGA与CIS纸币图像采集系统,2个子系统间充分利用其控制接口与通信接口实现了系统间协同工作与多传感器鉴别信息的共享,为实现多传感器信息融合算法实物仿真研究提供平台条件。在基于多传感器信息纸币图像处理算法研究工作中,首先利用加权最小二乘法对倾斜的纸币图像进行倾斜检测并通过错切变换算法校正纸币图像,确保了纸币图像冠字号码等特征区域的正确分割提取。通过与随机Hough变换和普通最小二乘法倾斜检测实验对比,仿真结果表明本文倾斜检测算法具有计算量小、稳定性好等特点,可快速实现纸币图像倾斜校正。在纸币图像倾斜校正基础上,基于机电验证平台可实现多传感器鉴别信息共享条件,利用磁性特征鉴别信息识别纸币面值面向信息,实现纸币图像冠字号码快速分割提取与识别算法的研究。基于多传感器信息纸币图像特征区域分割提取算法有利于移植到FPGA纸币图像采集系统中,以减少典型嵌入式纸币图像处理系统中DSP处理单元处理任务。本文着重从多传感器纸币检测机电验证平台搭建及基于多传感器信息纸币图像处理算法前期仿真研究等方面展开基于多传感器信息处理纸币检测技术的研究,为多传感器信息融合算法研究提供原始数据与实物仿真验证平台,为简化纸币图像处理算法与流程,合理分配嵌入式纸币图像处理系统各处理单元任务以提高各单元协同工作能力及纸币图像处理效率进行了有益的前期研究尝试。
索双富,许汝真,孟国营,杨杰[3]（2015）在《模式识别技术在人民币检伪中的应用研究》文中指出纸币的防伪与检伪水平关系着国家的金融安全,研究模式识别技术在人民币检伪中的应用,是为了探究如何不断提高人民币真伪判定的准确率,从而为相关的设备开发奠定基础。首先对模式识别技术做了简要总结。从人民币宽度检测和磁性信号检测两个方面,对模式识别技术在人民币检伪中的具体应用进行讨论。针对货币检测过程中的信号变化,以宽度检测和磁性信号的检测为实例,对信号的采集、信号的处理、真伪的判断开展了研究。相关研究结果可以应用在线性CCD信号的处理和分析之中。为货币的真伪检测方法与判定策略提供了参考实例。
李欣[4]（2015）在《基于TMR传感器的人民币纸币鉴别与面值识别技术研究》文中指出随着我国经济的发展与国际地位的提高，人民币纸币发行量和国内外流通量不断增加，但假币也随之不断出现且数量和种类并呈逐年递增趋势。在银行、车站等场所，每天都有大量现金流入流出。为鉴别种类繁多的高仿假币，同时为提高纸币面值识别的准确性与快速性，一方面需要国家造币部门不断改进和增加机读特征，另一方面迫切需要金融机具研发生产企业不断升级、改进人民币纸币鉴别与面值识别技术。磁信号作为人民币重要的机读特征，研究基于磁信号检测的人民币纸币鉴别与面值识别技术具有重要意义。TMR传感器是一种灵敏度高、温度特性好、输出信号强的新型磁阻传感器，非常适用于检测人民币纸币磁信号。鉴于此，本文利用TMR金融磁头在磁信号检测数据采集实验平台上检测纸币磁信号，并设计了基于磁信号检测的纸币鉴别与面值识别技术研究方案。针对采集的磁信号，利用小波变换技术对信号降噪并分别采用改进的能量差法和门限阈值法提取有效磁信号以减少数据冗余并实现数据压缩；提取信号特征并确定判定阈值，然后建立特征样本库，基于冠字码磁信号设计纸币鉴别算法，基于安全线磁信号设计并改进纸币面值识别算法。针对纸币鉴别与面值识别技术的国标要求，本文设计并提出了以下研究方案：（1）纸币磁信号预处理与特征提取技术研究鉴于国家对点验钞机在纸币鉴别与面值识别技术上具有准确性、快速性的高指标要求，针对纸币磁信号的噪声、冗余及无用数据会导致原信号失真变形而降低纸币鉴别与面值识别准确性与快速性的问题，本文提出磁信号预处理与特征提取技术研究方案，该方案实现了降噪并剔除了信号中的冗余及无用数据，保留了有效信号并实现了特征提取与数据压缩，大大提高了后续纸币鉴别与面值识别算法的准确性和快速性。首先，综合分析均值滤波、中值滤波以及小波变换等三种降噪技术的降噪性能；其次，深入研究能量比法、能量差法、门限阈值法在有效信号提取方面的特点，对比分析以上三种方法的准确性与可靠性；最后，对磁信号数据提取时域特征并统计阈值范围，根据判定阈值建立特征样本库，为后续纸币鉴别与面值识别算法的设计、验证和改进提供数据源。（2）基于冠字码磁信号的纸币鉴别技术研究针对目前金融磁头检测到的冠字码磁信号特征规律不明显的问题以及部分点验钞机对冠字码磁信号仅定性检测导致漏辨“拼凑币”、“涂磁币”等问题，本文提出利用TMR金融磁头检测冠字码磁信号并在此基础上设计算法鉴别纸币，通过TMR检测得出冠字码磁信号内部固有特征规律，将定性检测提高到了定量检测水平，并以离线仿真的方式解决了对“拼凑币”、“涂磁币”的漏辨问题。本文分别设计了最近邻算法和BP神经网络算法鉴别纸币，从线性和非线性两个角度研究并论证了基于冠字码磁信号的纸币鉴别技术的可行性、准确性与可靠性；最后仿真实验证明：在现有实验条件下，最近邻算法和BP神经网络算法均可鉴别纸币，但是鉴于实验数据的局限性与假币的多样性以及BP神经网络算法分类性能的优越性，优先选择BP神经网络算法鉴别纸币。（3）基于安全线磁信号的纸币面值识别技术研究鉴于TMR金融磁头检测到的不同面值纸币安全线磁信号特征规律稳定、明显且可区分性较大，针对目前部分点验钞机存在计数、金额累加、面额显示不准确以及点验钞机在基于图像技术识别纸币时速度慢、成本高等问题，本文提出利用TMR金融磁头检测安全线磁信号并在此基础上设计并改进算法识别纸币面值，该方案以离线仿真的方式解决了点钞计数、金额显示及累加不准确的问题，取得了快速、准确识别纸币面值的效果。首先，训练SVM分类模型并根据经验设定SVM相关参数，利用训练好的SVM模型识别纸币面值；其次，对比分析网格搜索算法、粒子群算法、遗传算法优化的SVM模型在识别纸币面值时的分类性能；最后，实验仿真得出，遗传算法在优化SVM时具有收敛性好、计算精度高、计算时间短、鲁棒性高等优点，GA-SVM识别纸币面值时准确率最高。设计基于磁信号检测的纸币鉴别与面值识别技术研究方案，根据此方案搭建磁信号检测数据采集实验平台，利用TMR金融磁头在此实验平台上采集冠字码和安全线磁信号数据，对数据进行小波降噪、提取有效信号、提取特征并统计特征阈值，根据特征阈值建立特征样本库，基于冠字码磁信号设计BP神经网络算法鉴别纸币，纸币鉴别准确率达100%，基于安全线磁信号设计并改进SVM算法识别纸币面值，识别准确率达98.3%。实验仿真结果验证了基于磁信号检测的纸币鉴别与面值识别技术研究方案的可行性、正确性与可靠性，同时为点验钞机等金融机具中的基于磁信号的纸币鉴别与面值识别技术的升级提供理论和实验基础。
蔡勐[5]（2012）在《纸币清分机控制系统的分析与设计》文中研究指明随着大家对使用的纸币不断提高的质量要求,还有ATM的快速的普及,纸币清分自动化的对于银行来说越来越重要。其的目的在于对纸币的面向、面额、新旧程度（即清分度）有较清晰的识别,并根据某一特定的清分级别对清分度不同但面值相同的纸币进行分离,从而抑制破损纸币流通并选择适合ATM机纸币,在这个过程中还要纸币的真伪进行鉴别。当前大多金融机构的纸币的筛选工作仍然依据手工操作进行,存在着劳动强度大、时间长,筛选质量不理想的问题。解决这一问题的有效方法就是纸币清分机的应用,纸币清分机就是纸币清分工作的自动化产品。纸币分析技术一般包含三个部分,一是纸币清分技术,涉及到数字图像处理和模式识别技术,包括图像边缘检测,图像几何变换,特征提取,分类器设计等。二是纸币真伪鉴别技术,主要是通过提起纸币的光谱、磁性等特征对纸币的真伪进行鉴别。三是设备控制技术,主要是高速图像信号采集技术、硬件控制技术以及控制方法等。本文首先综述了纸币分析技术和纸币清分设备的历史和现状。随后在纸币图像分析、纸币真伪鉴别和设备控制三个方面进行讨论。在纸币图像分析方面,使用自适应网格技术对纸币图像提取特征,使用距离和神经网络融合分类器对纸币的面值、面向识别。使用直方图距离对纸币的新旧等级进行判别。实验结果,本文提出的纸币图像识别方法,对纸币的面值、面向识别准确率高,新旧等级清分稳定。在纸币真伪鉴别方面,本文使用短时能量方法提取磁性信号特征,使用动态规划方法进行匹配程度测量,实验结果表明,该方法对纸币真伪鉴别可靠。在设备控制方面,采用状态转移方法对高速运行的设备进行控制,通过对两个直流电机进行联合控制保证纸币在通道中连续平稳运行,为纸币图像分析和真伪鉴别提供了良好的运行条件。
陈曦[6]（2011）在《多模态纸币检伪系统的设计与实现》文中研究表明纸币检伪技术一直是关系到国家经济系统以及金融行业安全的重要课题,由于纸币的防伪特征较多,而且很多纸币图像的分辨率比较低,所以如何在低分辨率的情况下对于纸币的某些显着物理特征进行识别以及检伪,成为了纸币检伪的核心问题。本文对纸币清分机所能够采集到的信号进行分析后,发现在不同模态下纸币会显现出不同的特征,所以本文采用了纸币在红外光线、紫外光线照射下的图像以及通过磁传感器采集的纸币磁信号三种模态进行了纸币检伪方法设计。在图像方面,本文详细介绍了纸币红外光线以及紫外光线下的特征定位以及特征提取方法,并且利用最小距离匹配方法进行图像配准,达到检伪目的。在磁信号检伪方面,本文在纸币磁信号检伪的传统方法的基础上,对磁信号进行了二维可视化处理,采用数字图像处理方式对磁信号图像进行特征提取,并且利用正负模板内积、绝对值差距求和以及计算向量相似度三种方式对特征区域进行图像配准,提高了磁信号检伪的可操作性和可验证性。在多模态系统决策分析中,通过对系统流程以及纸币特征强弱对各个模块进行加权计算,并且综合各个部分的检测结果给出整体系统的判决结果。判决结果主要由图像处理模块所输出的图像边缘检测以及图像识别结果与图像检伪模块中红外图像检伪、紫外图像检伪、磁信号检伪五个部分的输出结果共同计算。这种方式为纸币清分机的检伪功能完成了有效的整合,并且为金融行业使用此系统带来便利。
魏巍[7]（2011）在《CF1000型纸币清分机图像识别系统的设计与实现》文中提出纸币清分机是机电一体化的金融器机具,可同时实现纸币的点钞、计数,识别残破、新旧及不同几何尺寸、不同版本的纸币的清分归类操作。能够提高金融业现金处理的速度和效率,使纸币的清分工作变得快捷、有效。本课题研究的CF1000型小型两钞口纸币清分机具有体积小,纸币运行快等特点,主要针对人民币进行清分,很适合国内金融行业推广和使用。本文主要针对CF1000型纸币清分机图像识别系统的进行了设计。图像识别系统包括纸币图像的预处理、面值面向识别、版本判别、新旧程度检测以及残缺程度检测。在图像预处理模块中,根据图像传感器采集的图像质量,对采集的图像进行了亮度补偿,提高了纸币图像的质量,并采用了采集和补偿并行处理的图像采集方法,减少了补偿所用的时间;同时采用了快速的检边方法对纸币在图像中的位置进行了定位。在纸币图像的面值面向识别模块中,主要设计了特征提取的方法和识别面值面向的分类器。根据纸币图像的效果,采用了利用模板匹配的方法对纸币的面值面向进行识别,模板匹配的特征提取方法采用基于纸币图像局部特征的网格特征;同时根据纸币的宽度特征设计了面值分类器,并在最终的识别方法上,采用了面值分类器与模板匹配相结合的识别方法,进一步有效的提高了系统对纸币面值面向识别的准确率。在纸币清分功能的实现中,对于版本的判别,根据区分版本区域的特征,采用了基于梯度高斯分布的方法对版本进行判别;对残缺的检测的设计利用了纸币对可见光的投射的性质。在纸币的新旧检测中,根据机器本身的性能,设计了基于纸币空白区域与基于直方图平均灰度值相结合了新旧判别方法,互补了两种方法的缺点,提高了新旧判别的稳定型。本文设计的图像识别系统已应用到CF1000型纸币清分机上,并且取得了不错的效果,面值面向的识别准确率达99.6%左右,版本判别的准确率达到100%,新旧检测的误差在10张以内,残缺检测的误差在1张之内。
盖杉[8]（2011）在《多模态纸币图像分析关键技术研究及其应用》文中认为纸币是一个国家的名片,流通纸币的清洁程度反映了一个国家的文明程度,体现了一个国家的实力与地位。纸币图像包含了可见光图像信息、红外光图像信息、紫外光图像信息以及磁图像信息、纸张厚度信息等多类别多模态信息。通过对纸币图像的分析与理解能够高可靠地对纸币进行分类,并且检测出假币、旧币、残币以及不易流通的纸币,保证流通纸币的安全性、可靠性和整洁性。本文重点研究了纸币图像分析的几个关键技术,并构建了一个实际纸币清分系统,具体研究内容如下:（1）首先针对传统纸币图像特征提取方法中掩模特征稳定性欠佳与网格特征不易区分风格相近纸币图像的缺陷,研究了基于离散Haar小波变换与模糊逻辑相结合的纸币图像特征提取方法。首先使用Haar小波对纸币图像进行分解操作,提取出纸币图像的低频小波系数与高频小波系数。在此基础上通过引入模糊逻辑的方法来描述纸币图像的灰度模糊性,分别把提取的小波系数作为语言变量,输入到相应的隶属度函数中,在模糊特征空间中求出每个模糊区域对应的激活强度值,将这些激活强度值进行归一化处理后构成纸币特征向量,最后使用神经网络分类器对纸币图像进行识别。提取的纸币特征向量具有较好的可区分性与抗干扰性,解决了低质量纸币图像如污损图像、受到噪声干扰的图像以及扭曲变形纸币图像的识别不一致性问题。（2）针对小波变换不具备灵活的方向选择性,而且不能最优地稀疏表示图像的缺陷,提出了一种基于Contourlet变换与模糊逻辑相结合的纸币图像特征提取方法。由于纸币图像具有丰富的纹理结构特征信息,因此通过将纸币图像分解为不同尺度不同方向的子带来达到区分不同纸币图像纹理特征区域的目的。解决了低质量纸币图像识别性能较差的问题,具有高稳定性与可靠性。根据纸币图像经过Contourlet变换后各子带系数分布的统计特性,研究了基于Contourlet变换与混合高斯模型相结合的纸币图像分类方法,该方法首先对纸币图像进行Contourlet变换,采用混合高斯模型描述纸币图像变换系数的统计分布;然后运用最大似然估计算法训练模型参数,并且将训练得到的模型参数集合作为特征向量进行识别。该方法首次将统计建模思想引入到纸币识别过程中。（3）为了能更好地捕获纸币图像纹理特征信息与局部相位特征信息,研究了基于旋转四元数小波变换的纸币图像分类方法。旋转四元数小波变换是通过重新构造四元数小波变换中的Garbor滤波器来实现的。其中旋转四元数小波变换由一个幅值与三个四元相位组成,其中两个四元相位表示纸币图像的局部位移信息,第三个四元相位表示纸币图像纹理信息,幅值表示四元相位信息变化趋势,同时四元数旋转小波变换具有平移不变性。首先运用旋转四元数小波变换对纸币图像进行分解操作;然后计算每个分解子带系数的能量与标准差;最后运用支持向量机进行纸币图像识别。该方法取得了较高的识别率并且能够满足清分系统的实时性要求。（4）为了提高纸币图像污损检测的准确率,同时减少撕裂与笔迹等现象对污损检测造成的影响,提出了一种基于小波变换的纸币图像污损检测方法。首先采用基于小波变换的图像配准等价性框架对纸币图像进行配准;然后运用Kirsch边缘检测算子提取纸币图像的边缘信息,将计算得到的纸币图像边缘幅值差作为污损特征;最后将纸币图像划分为若干固定大小子区域,通过对每个子区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污损。提取的污损特征对于纸币图像灰度值退化现象具有较强的抗干扰能力,同时具有高污损识别率与检测稳定性。（5）在上述研究内容基础上,本文完成了一个实际的纸币清分系统并且已经投入到实际应用中。
许万征[9]（2010）在《纸币多光谱图像分析方法》文中提出纸币图像识别是近年来在模式识别领域较为活跃的一个课题,而且有着很广阔的应用前景,由此技术研制的纸币清分机正在银行等金融系统发挥着越来越大的作用。随着彩色传感器的应用,如何利用多光谱纸币图像进行识别,并且保证识别速度满足清分机的性能要求,逐渐成为纸币识别的重要问题。纸币清分系统的核心技术基础是实时纸币图像处理。纸币图像分析理解技术对纸币流通监管具有十分重要的意义。本文对多光谱纸币图像进行深入分析,研究了快速纸币分类、纸币图像细节检测（新旧特征、污损特征）,设计完成了纸币清分系统。针对纸币多光谱图像的特点,本文在纸币清分系统基础上提出了几种改进策略:在多光谱图像的预处理阶段,提出了一种补偿与采集并行处理的纸币图像与处理策略,提高了多光谱图像采集的稳定性和处理的速度。并利用HSI图像中亮度分量进行边缘检测。在特征提取方面,针对图像会出现变形的情况,提出了一种自适应的网格特征提取方法,这种方法具有更好的稳定性。并利用图像的颜色信息和纸币图像的几何形状对面额进行分类,提高了面额分类的准确率。根据系统中类内距离过大类间距离过小的情况,提出了距离分类器与人工神经网络分类器相结合的识别方法,与原系统的网格特征加距离分类器识别方法相比,具有更好的识别效果。在纸币新旧检测中,提出了一种基于多光谱图像新旧判别方法,弥补了灰度图像在新旧检测时判别结果易受图像传感器一致性差异和设备在运行过程中的图像亮度变化的影响,并利用多光谱图像的色彩均匀性特征完成纸币图像的污损检测,提高了污损检测的能力。采用基于特征区梯度的方法,对人民币版本进行了识别,取得了较好的效果。
郭玉佳[10]（2009）在《纸币图像处理技术研究》文中研究说明纸币图像识别是近年来在模式识别领域较为活跃的一个课题,而且有着很广阔的应用前景,由此技术研制的纸币清分机正在银行等金融系统发挥着越来越大的作用。在进行纸币图像识别时,由于采集到的图像是在低分辨率下扫描得到的,如何在这种低分辨率条件下实现对纸币进行识别,并且识别速度要满足清分机的要求,是纸币识别的核心问题。清分系统的核心技术基础是实时纸币图像处理和图像识别。在清分机的系统中,对实时性要求非常高,也就是纸币经过图像传感器的时候,必须在一定的时间内计算出纸币的面额、面向、朝向等信息。本文主要是针对各种币种的特点,在清分系统的基础上,作了几点改进:在原有的纸币采集补偿策略的基础上,提出了一种补偿与采集并行处理的补偿采集策略,提高了图像采集的稳定性,缩短了图像预处理所花费的时间。针对图像会出现变形的情况,提出了一种自适应的网格特征提取方法,相对于传统的网格特征提取方法具有更好的稳定性。根据实际系统中类内距离过大类间距离过小的情况,提出了距离分类器与人工神经网络分类器相结合的识别方法,与原系统的网格特征加距离分类器识别方法相比,具有更高的识别率。根据不同纸币的印刷图案,提出了一种基于特征区图像直方图的纸币新旧判别,弥补了以前只能对有空白区域的纸币进行新旧判别的空缺,对纸币图像上有污渍的情况有更好的处理能力。采用基于特征区梯度的方法,对人民币版本进行了识别,取得了很好的效果。
二、欧元面值识别和检伪的原理方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、欧元面值识别和检伪的原理方法（论文提纲范文）
（1）基于多光谱图像分析的欧元识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩写对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 欧元多光谱图像 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 |
| 2 欧元多光谱图像预处理 |
| 2.1 欧元图像采集 |
| 2.2 欧元图像亮度补偿 |
| 2.3 欧元图像定位和校正 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于颜色分布和数字标识的欧元面额识别 |
| 3.1 欧元的面额特征 |
| 3.2 传统的面额识别方法及缺陷 |
| 3.3 基于颜色分布和PCA的欧元面额识别 |
| 3.4 基于数字标识和字符识别的欧元面额识别 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于HOG特征和多特征融合的欧元面向版本识别 |
| 4.1 欧元的面向版本特征 |
| 4.2 传统的面向版本识别方法及缺陷 |
| 4.3 基于HOG特征与方向加权的欧元面向识别 |
| 4.4 基于Adaboost多特征融合的欧元版本识别 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于多尺度多特征的欧元真伪识别 |
| 5.1 欧元的防伪特征 |
| 5.2 传统的真伪识别方法及缺陷 |
| 5.3 基于感知哈希算法的欧元小尺度图像鉴伪 |
| 5.4 基于多特征的欧元分块鉴伪 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间科研成果 |
（2）基于多传感器信息处理纸币检测若干关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 纸币检测技术研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 纸币检测技术 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.2.3 纸币检测技术发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第2章 纸币检测机电验证平台设计 |
| 2.1 机电验证平台总体方案 |
| 2.1.1 机电平台 |
| 2.1.2 检测控制系统 |
| 2.2 机电控制与光磁检测系统硬件设计 |
| 2.2.1 单片机控制模块 |
| 2.2.2 电机驱动模块 |
| 2.2.3 承钞台接钞台红外检测模块与编码器检测模块 |
| 2.2.4 光学特征检测模块 |
| 2.2.5 磁性特征检测模块 |
| 2.2.6 串口通信模块与图像采集控制信号输出接口 |
| 2.3 机电控制与光磁检测系统软件设计 |
| 2.4 实验结果分析 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于FPGA与CIS纸币图像采集系统设计 |
| 3.1 硬件设计 |
| 3.1.1 CIS图像传感模块 |
| 3.1.2 A/D模块 |
| 3.1.3 FPGA核心模块 |
| 3.1.4 串口通信模块 |
| 3.2 图像采集FPGA逻辑设计 |
| 3.2.1 图像采集控制信号处理模块 |
| 3.2.2 图像采集模块 |
| 3.2.3 图像数据预处理及存储管理模块 |
| 3.2.4 串口通信模块 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于加权最小二乘法的纸币图像倾斜校正算法研究 |
| 4.1 基于加权最小二乘法的倾斜检测 |
| 4.1.1 纸币图像边缘检测 |
| 4.1.2 WLSM纸币图像边缘直线拟合 |
| 4.1.3 纸币图像倾斜校正 |
| 4.2 实验结果分析 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 基于多传感器信息纸币图像冠字号码提取识别算法研究 |
| 5.1 磁性特征鉴别信息分析 |
| 5.2 利用MFDI的冠字号码快速提取与识别算法 |
| 5.2.1 冠字号码区域定位与分割 |
| 5.2.2 字符分割提取 |
| 5.2.3 字符归一化 |
| 5.2.4 基于模板匹配的字符识别 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）模式识别技术在人民币检伪中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 模式识别系统 |
| 3 纸币宽度检测 |
| 3.1 纸币宽度计算 |
| 3.2 纸币宽度的校正 |
| 4 磁信号的检测 |
| 4.1 磁信号的检测原理 |
| 4.2 纸币上磁性分布以及检测方式 |
| 4.2.1 磁信号有无的检测与判别策略 |
| 4.2.2 磁信号有无和位置的检测与判别策略 |
| 4.2.3 安全线磁信号的检测 |
| 5 结论 |
（4）基于TMR传感器的人民币纸币鉴别与面值识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 纸币鉴别及识别技术研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第2章 基于磁信号检测的纸币鉴别与识别技术研究方案设计 |
| 2.1 纸币磁信号特征分析 |
| 2.1.1 纸币磁信号分布 |
| 2.1.2 实验平台搭建 |
| 2.1.3 磁检测及信号特征分析 |
| 2.2 基于模板匹配的信号识别技术仿真研究 |
| 2.2.1 数据处理 |
| 2.2.2 距离函数模式匹配法 |
| 2.2.3 互相关匹配法 |
| 2.2.4 子空间模式识别法 |
| 2.2.5 仿真结果与数据分析 |
| 2.3 鉴别与识别技术研究方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 磁信号处理与特征提取 |
| 3.1 磁信号预处理 |
| 3.1.1 均值滤波技术 |
| 3.1.2 中值滤波技术 |
| 3.1.3 小波变换降噪技术 |
| 3.1.4 降噪评价指标 |
| 3.1.5 仿真结果分析 |
| 3.2 磁信号提取 |
| 3.2.1 能量比法 |
| 3.2.2 能量差法 |
| 3.2.3 仿真结果分析 |
| 3.3 磁信号特征提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于冠字码磁信号的纸币鉴别算法设计 |
| 4.1 冠字码防伪原理 |
| 4.2 最近邻算法设计 |
| 4.3 BP 神经网络算法设计 |
| 4.3.1 BP 网络模型建立 |
| 4.3.2 BP 神经网络构建 |
| 4.3.3 BP 网络训练 |
| 4.3.4 BP 网络分类 |
| 4.4 鉴别算法验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于安全线磁信号的纸币面值识别算法设计 |
| 5.1 安全线与支持向量机 |
| 5.1.1 安全线 |
| 5.1.2 支持向量机 |
| 5.2 SVM 参数优化方法 |
| 5.2.1 网格搜索优化 SVM 参数 |
| 5.2.2 粒子群算法优化 SVM 参数 |
| 5.2.3 遗传算法优化 SVM 参数 |
| 5.3 仿真结果分析 |
| 5.3.1 SVM 仿真结果分析 |
| 5.3.2 网格搜索优化 SVM 参数仿真结果分析 |
| 5.3.3 PSO 优化 SVM 参数仿真结果分析 |
| 5.3.4 GA 优化 SVM 参数仿真结果分析 |
| 5.3.5 面值识别结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）纸币清分机控制系统的分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状及分析 |
| 1.2.1 国外研究状况 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 纸币清分机关键技术 |
| 1.3.1 清分技术 |
| 1.3.2 图像采集及控制技术 |
| 1.4 本课题主要研究内容 |
| 第二章 纸币图像采集和预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图像采集电路 |
| 2.3 预处理图像 |
| 2.3.1 纸币图像的边界检测 |
| 2.3.2 纸币图像的几何校正 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 纸币的面值面向识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.2.1 自适应网格特征 |
| 3.2.2 网格特征 |
| 3.3 分类器的设计 |
| 3.3.1 距离分类器的设计 |
| 3.3.2 神经网络分类器的设计 |
| 3.3.3 亮度分类器的设计 |
| 3.4 实验的结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 纸币新旧程度及真伪鉴别 |
| 4.1 确定纸币的新旧程度 |
| 4.1.1 根据特征区直方图判别新旧 |
| 4.1.2 根据纸币反光强度判别新旧 |
| 4.1.3 根据纸币空白区域判别新旧 |
| 4.2 纸币污损程度的确定 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 纸币识伪技术的研究 |
| 4.4.1 多光谱图像识伪方法 |
| 4.4.2 磁信号识伪方法 |
| 4.4.3 厚度信号识伪方法 |
| 4.4.4 多种识伪方式的融合和决策 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 纸币清分机控制子系统的软件需求分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 软件的功能需求 |
| 5.2.1 纸币新旧清分功能 |
| 5.2.2 纸币面值清分功能 |
| 5.2.3 纸币方向清分功能 |
| 5.2.4 纸币计数功能 |
| 5.2.5 纸币清分机参数设置功能需求 |
| 5.2.6 纸币清分机功能和性能测试需求 |
| 5.2.7 常见故障和排除措施需求 |
| 5.3 软件的非功能需求 |
| 5.4 软件设计与实现的约束条件 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 纸币清分机控制子系统的设计 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 纸币清分机控制子系统设计方案 |
| 6.2.1 控制系统的设计思想 |
| 6.2.2 控制子系统设计方案说明 |
| 6.3 纸币清分机系统与PC之间的数据交换 |
| 6.3.1 AD参数调整 |
| 6.3.2 新旧参数调整 |
| 6.3.3 与PC机交换数据的实时嵌入式软件设计 |
| 6.4 控制子系统可重用软件设计 |
| 6.4.1 嵌入式实时构件系统的组成 |
| 6.4.2 控制子系统嵌入式实时软件设计 |
| 6.4.3 控制子系统软件调度流程 |
| 6.4.4 控制子系统功能软件设计 |
| 6.4.5 实时性验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）多模态纸币检伪系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景与研究意义 |
| 1.2 纸币检伪的发展及研究现状 |
| 1.2.1 纸币防伪技术 |
| 1.2.2 纸币检伪主要方法介绍 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 多模态纸币检伪系统设计 |
| 2.1 纸币清分机介绍 |
| 2.2 信号采集 |
| 2.2.1 图像采集 |
| 2.2.2 磁信号采集 |
| 2.3 系统功能模块介绍 |
| 2.3.1 图像处理模块 |
| 2.3.2 检伪模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 纸币图像预处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 图像亮度补偿 |
| 3.2.2 纸币图像边缘检测 |
| 3.2.3 纸币面值面向识别 |
| 3.2.4 特征提取 |
| 3.3 分类器设计 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多模态纸币检伪实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 纸币红外图像检伪 |
| 4.2.1 基于灰度比值的纸币真伪辨别 |
| 4.2.2 实验结果 |
| 4.3 纸币紫外图像检伪 |
| 4.3.1 基于亮点统计的紫外图像检伪 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 纸币磁信号检伪 |
| 4.4.1 纸币磁信号采集与处理 |
| 4.4.2 磁信号预处理与特征提取 |
| 4.4.3 磁信号检伪设计 |
| 4.4.4 正负内积模板方法 |
| 4.4.5 绝对值差距求和 |
| 4.4.6 计算向量相似度 |
| 4.4.7 实验结果与分析 |
| 4.5 多模态纸币检伪系统决策设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）CF1000型纸币清分机图像识别系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 |
| 1.3 纸币清分机功能及关键技术 |
| 1.3.1 纸币清分机的主要功能 |
| 1.3.2 纸币清分机的关键技术 |
| 1.4 课题研究任务及论文结构安排 |
| 第2章 CF1000 型纸币清分机系统的整体设计 |
| 2.1 CF1000 型纸币清分机系统的功能目标 |
| 2.2 CF1000 型纸币清分机系统的整体设计 |
| 2.3 CF1000 型纸币清分机系统的机械结构 |
| 2.4 控制子系统的设计 |
| 2.4.1 控制子系统的硬件组成 |
| 2.4.2 控制子系统软件的设计 |
| 2.5 图像识别子系统的设计 |
| 2.5.1 图像识别子系统的硬件组成 |
| 2.5.2 图像识别子系统软件的设计 |
| 2.6 检伪子系统的设计 |
| 2.6.1 检伪子系统的硬件组成 |
| 2.6.2 检伪子系统软件的设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 图像识别系统的设计与实现 |
| 3.1 纸币图像的采集与预处理 |
| 3.1.1 纸币图像的采集 |
| 3.1.2 纸币图像的预处理 |
| 3.2 纸币图像分类的设计与实现 |
| 3.2.1 纸币图像的特征提取 |
| 3.2.2 纸币图像分类的设计 |
| 3.3 纸币图像细节处理 |
| 3.3.1 纸币版本的判别 |
| 3.3.2 纸币新旧程度的判别 |
| 3.3.3 纸币残缺程度的判别 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 图像识别系统性能测试与分析 |
| 4.1 性能测试标准 |
| 4.2 测试结果与分析 |
| 4.2.1 面值面向识别的性能测试 |
| 4.2.2 新旧程度测试 |
| 4.2.3 残缺程度测试 |
| 4.2.4 版本测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）多模态纸币图像分析关键技术研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 纸币图像分析特点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 纸币清分系统中存在的关键问题 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 基于模糊逻辑的纸币图像特征提取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模糊逻辑 |
| 2.3 小波变换 |
| 2.4 基于小波和模糊逻辑特征提取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Contourlet变换纸币图像特征提取与分类 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Contourlet变换 |
| 3.3 基于Contourlet变换与模糊逻辑纸币图像特征提取 |
| 3.4 基于Contourlet变换与混合高斯模型纸币图像分类方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于旋转四元数小波变换的纸币图像分类 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 四元数 |
| 4.3 四元小波变换 |
| 4.4 旋转四元小波变换 |
| 4.5 基于旋转四元小波变换的纸币图像识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于小波变换的纸币图像污损检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 纸币图像配准 |
| 5.3 纸币图像污损特征提取 |
| 5.4 纸币图像污损检测 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 纸币清分系统实现与应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 国内外主要清分系统 |
| 6.3 纸币清分系统总体设计 |
| 6.4 纸币图像分析方法在清分系统中的应用 |
| 6.5 纸币清分系统性能测试 |
| 6.6 纸币清分系统关键技术 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）纸币多光谱图像分析方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 多光谱纸币图像识别的发展及研究现状 |
| 1.2.1 纸币图像分类 |
| 1.2.2 纸币新旧程度的检测 |
| 1.2.3 纸币污损程度的检测 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 清分机系统结构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统硬件结构 |
| 2.2.1 机械结构 |
| 2.2.2 硬件组成 |
| 2.2.3 系统通信 |
| 2.3 系统软件结构 |
| 2.3.1 控制子系统 |
| 2.3.2 图像处理子系统 |
| 2.3.3 检伪子系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多光谱纸币图像采集和预处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多光谱图像的采集控制 |
| 3.3 多光谱图像的预处理 |
| 3.3.1 多光谱图像的补偿 |
| 3.3.2 色彩空间的转换 |
| 3.3.3 多光谱图像的边缘检测 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 采集补偿策略实验结果与分析 |
| 3.4.2 边界检测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 纸币的面值面向识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多光谱纸币图像特征提取 |
| 4.2.1 纸币的几何特征 |
| 4.2.2 多光谱图像网格特征 |
| 4.2.3 多光谱图像自适应网格特征提取 |
| 4.2.4 多光谱图像颜色特征提取 |
| 4.3 分类器设计 |
| 4.3.1 距离分类器设计 |
| 4.3.2 神经网络分类器设计 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 纸币图像细节分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 纸币新旧程度的确定 |
| 5.2.1 基于纸币空白区域的新旧判别 |
| 5.2.2 基于纸币反光强度的新旧判别 |
| 5.2.3 基于多光谱彩色图像的新旧判别 |
| 5.3 多光谱纸币污损程度的确定 |
| 5.3.1 灰度图像污损特征确定 |
| 5.3.2 多光谱彩色图像的污损特征确定 |
| 5.4 特定币种版本识别 |
| 5.5 实验结果与对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）纸币图像处理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 纸币图像识别的发展及研究现状 |
| 1.2.1 纸币分类 |
| 1.2.2 纸币新旧程度的检测研究 |
| 1.2.3 纸币残缺程度的检测研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 清分机系统结构 |
| 2.1 清分机软件功能模块 |
| 2.1.1 图像处理模块 |
| 2.1.2 控制模块 |
| 2.1.3 检伪模块 |
| 2.2 本章小结 |
| 第3章 纸币图像采集和预处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像的采集 |
| 3.3 图像的预处理 |
| 3.3.1 图像的亮度补偿 |
| 3.3.2 图像的边缘检测 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 采集补偿策略实验结果与分析 |
| 3.4.2 边界检测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 纸币的面值面向识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 特征提取 |
| 4.2.1 宽度特征 |
| 4.2.2 亮度特征 |
| 4.2.3 网格特征 |
| 4.2.4 自适应网格特征 |
| 4.3 分类器设计 |
| 4.3.1 距离分类器设计 |
| 4.3.2 神经网络分类器设计 |
| 4.3.3 亮度分类器设计 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 纸币图像细节分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 纸币图像关键区域的配准 |
| 5.3 纸币新旧程度的确定 |
| 5.3.1 基于纸币空白区域的新旧判别 |
| 5.3.2 基于纸币反光强度的新旧判别 |
| 5.3.3 基于特征区直方图的新旧判别 |
| 5.4 纸币污损程度的确定 |
| 5.5 特定币种版本识别 |
| 5.6 实验结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、欧元面值识别和检伪的原理方法（论文参考文献）
- [1]基于多光谱图像分析的欧元识别算法研究[D]. 周涛. 华中科技大学, 2018(06)
- [2]基于多传感器信息处理纸币检测若干关键技术研究[D]. 奕科杰. 杭州电子科技大学, 2017(03)
- [3]模式识别技术在人民币检伪中的应用研究[J]. 索双富,许汝真,孟国营,杨杰. 机械设计与制造, 2015(11)
- [4]基于TMR传感器的人民币纸币鉴别与面值识别技术研究[D]. 李欣. 杭州电子科技大学, 2015(10)
- [5]纸币清分机控制系统的分析与设计[D]. 蔡勐. 北京邮电大学, 2012(02)
- [6]多模态纸币检伪系统的设计与实现[D]. 陈曦. 哈尔滨工业大学, 2011(04)
- [7]CF1000型纸币清分机图像识别系统的设计与实现[D]. 魏巍. 哈尔滨工业大学, 2011(05)
- [8]多模态纸币图像分析关键技术研究及其应用[D]. 盖杉. 哈尔滨工业大学, 2011(04)
- [9]纸币多光谱图像分析方法[D]. 许万征. 哈尔滨工业大学, 2010(03)
- [10]纸币图像处理技术研究[D]. 郭玉佳. 哈尔滨工业大学, 2009(S2)