基于模糊神经网络的纸币清分方法

摘要：

提出一种使用模糊神经网络对纸币新旧程度进行实时分类的方法.为了达到实时性要求,该方法使用图像区域的一阶矩作为纸币新旧分类的特征,使用模糊神经网络作为分类器.在分类器的隶属函数生成层对特征向量向目标空间进行映射,在网络的推理层对纸币的新旧进行分析,在去模糊化层给出纸币新旧的定量分析结果.实验结果表明,该方法对纸币新旧的分类是准确和稳定的.

关键词：特征提取、图像处理、模糊神经网络、纸币清分

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：188-190