一种基于智能手机的伪钞识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于智能手机的伪钞识别方法及系统，其中，该方法包括：对钞票的图像信息进行采集，获取钞票不同角度的图像信息；对钞票不同角度的图像信息进行预处理，获取预处理结果；根据预处理结果，对钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进行区域分割，获取分割结果；利用分割结果与真钞模板图像信息的防伪特征进行匹配识别，判断是否匹配识别成功；若是，则对钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测识别，获取检测识别结果，根据检测识别结果判别钞票的真伪；若否，则识别钞票为假钞。实施本发明专利技术实施例，可以提高识别伪钞准确率，实现随时随地对伪钞进行识别，极大提高了用户的体验感。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及伪钞识别
，尤其涉及一种基于智能手机的伪钞识别方法及系统。
技术介绍
大量伪钞流通可能导致经济问题，例如通胀。在交易中收到伪钞的民众会损失伪钞所标面值的金钱；杜绝伪钞泛滥，政府仅仅是宣导民众留意伪钞是远远不够的，更需要正视问题，提出解决对策，解除民众收到伪钞后的恐惧和降低民众在收到伪钞后的经济损失。随着科技的进步，钞票的造假技术也日益提高，人们已经很难像以往一样通过肉眼或者简单的红外伪钞识别器来识别钞票的真伪；而大型的伪钞识别器虽然能够以较高的准确率快速识别钞票的真伪，但是大型的伪钞识别器因体积过于庞大、重量过于重和价格过于昂贵，一般的居民使用不起这样伪钞识别器，也不利于使用者随身携带，因而不方便人们使用它们对钞票真伪的检测；所以现在人们急需一种既方便携带又能有较高准确率的假钞识别器。
技术实现思路
本专利技术的目的是在于提供一种基于智能手机的伪钞识别方法及系统，无需大型伪钞识别器也能快速识别伪钞，提高准确率，可以实现随时随地对伪钞进行识别，极大提高了用户的体验感。为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于智能手机的伪钞识别方法，包括：对钞票的图像信息进行采集，获取所述钞票不同角度的图像信息；对所述钞票不同角度的图像信息进行预处理，获取预处理结果；根据所述预处理结果，对所述钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进行区域分割，获取分割结果；利用所述分割结果与真钞模板图像信息的防伪特征进行匹配识别，判断是否匹配识别成功；若是，则对所述钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测识别，获取检测识别结果，根据所述检测识别结果判别所述钞票的真伪；若否，则识别所述钞票为假钞。优选地，所述对钞票图像信息进行采集的步骤包括：对所述钞票进行旋转，采集旋转后的所述钞票的图像信息，获取所述钞票不同角度的图像信息。优选地，所述对所述钞票不同角度的图像信息进行预处理的步骤包括：通过采用灰度等级直方图处理，获取灰度图像信息；对所述灰度图像信息采用低通滤波处理，获取消除可识别的小点噪声的灰度图像信息；对所述消除可识别的小点噪声的灰度图像信息进行高通滤波和差分运算方法处理，获取确定上下左右边界的灰度图像信息。优选地，所述对所述钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进行区域分割的步骤包括：根据所述确定上下左右边界的灰度图像信息，对所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征位置进行确定；根据确定的所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征位置，对所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征进行分割，获取分割后的所述钞票的水印防伪特征和所述钞票的隐形数字面额防伪特征。优选地，所述对所述钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测的步骤包括：将所述钞票不同角度的图像信息转换成为灰度图像信息；将所述灰度图像信息进行量化处理，获取量化处理结果；根据所述量化处理结果构建对象数据矩阵；对所述对象数据矩阵进行灰度量化值归一化处理，获取灰度量化值归一化后的对象数据矩阵；利用所述灰度量化值归一化后的对象数据矩阵与真钞模板不同角度的图像信息的灰度量化值归一化后的对象数据矩阵进行对比识别，获取识别结果。相应地，本专利技术还提出一种基于智能手机的伪钞识别系统，所述伪钞识别系统包括：采集模块：用于对钞票图像信息进行采集，获取所述钞票不同角度的图像信息；处理模块：用于对所述钞票不同角度的图像信息进行预处理，获取预处理结果；分割模块：根据所述的预处理结果，将所述钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进行区域分割，获取分割结果；匹配模块：用于对所述分割结果与真钞模板图像信息的防伪特征进行匹配识别，获取匹配识别结果；光变油墨检测模块：用于根据所述匹配结果，对所述钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测，获取检测结果，根据所述检测结果判别所述钞票的真伪。优选地，所述伪钞识别系统还包括：存储模块：用于存储真钞模板图像信息的防伪特征和真钞模板不同角度的图像信息的灰度量化值归一化后的对象数据矩阵。优选地，所述处理模块包括：图像信息处理单元：用于对所述图像信息进行灰度等级直方图处理，获取灰度图像信息；降噪单元：用于对所述灰度图像信息采用低通滤波处理，获取消除可识别的小点噪声的灰度图像信息；边界确定单元：用于对所述消除可识别的小点噪声的灰度图像信息进行高通滤波和差分运算方法处理，获取确定上下左右边界的灰度图像信息。优选地，所述分割模块包括：特征位置确定单元：用于根据所述确定上下左右边界的灰度图像信息，对所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征位置进行确定；特征分割单元：用于根据确定的所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征位置，对所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征进行分割，获取分割后的所述钞票的水印防伪特征和所述钞票的隐形数字面额防伪特征。优选地，所述光变油墨检测模块包括：色彩转换单元：用于将所述钞票不同角度的图像信息转换成为灰度图像信息；量化处理单元：用于将所述灰度图像信息进行量化处理，获取量化处理结果；矩阵构建单元：用于根据所述量化处理结果构建对象数据矩阵；矩阵归一化单元：用于对所述对象数据矩阵进行灰度量化值进行归一化处理，获取灰度量化值归一化后的对象数据矩阵；对比单元：用于利用所述灰度量化值归一化后的对象数据矩阵与真钞模板不同角度的图像信息的灰度量化值归一化后的对象数据矩阵进行对比，获取识别结果。在本专利技术实施例中，通过智能手机对钞票进行图像信息的采集，将所得的图像信息进行预处理，对预处理结果进行区域分割处理，将分割结果与真钞模板图像信息防伪特征进行匹配识别，最后钞票不同角度的图像信息采用光变油墨特性检测来判别钞票的真伪；可以快速准确判别钞票的真伪，提高准确率，实现随时随地对钞票的真伪进行判别，极大提高了用户的体验感。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例的基于智能手机的伪钞识别方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例的对钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测的流程示意图；...

【技术保护点】
一种基于智能手机的伪钞识别方法，其特征在于，所述方法包括：对钞票的图像信息进行采集，获取所述钞票不同角度的图像信息；对所述钞票不同角度的图像信息进行预处理，获取预处理结果；根据所述预处理结果，对所述钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进行区域分割，获取分割结果；利用所述分割结果与真钞模板图像信息的防伪特征进行匹配识别，判断是否匹配识别成功；若是，则对所述钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测识别，获取检测识别结果，根据所述检测识别结果判别所述钞票的真伪；若否，则识别所述钞票为假钞。

【技术特征摘要】
1.一种基于智能手机的伪钞识别方法，其特征在于，所述方法包括：
对钞票的图像信息进行采集，获取所述钞票不同角度的图像信息；
对所述钞票不同角度的图像信息进行预处理，获取预处理结果；
根据所述预处理结果，对所述钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进
行区域分割，获取分割结果；
利用所述分割结果与真钞模板图像信息的防伪特征进行匹配识别，判
断是否匹配识别成功；
若是，则对所述钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测识别，
获取检测识别结果，根据所述检测识别结果判别所述钞票的真伪；
若否，则识别所述钞票为假钞。
2.根据权利要求1所述基于智能手机的伪钞识别方法，其特征在于，
所述对钞票的图像信息进行采集的步骤包括：
对所述钞票进行旋转，采集旋转后的所述钞票的图像信息，获取所述
钞票不同角度的图像信息。
3.根据权利要求1所述基于智能手机的伪钞识别方法，其特征在于，
所述对所述钞票不同角度的图像信息进行预处理的步骤包括：
通过采用灰度等级直方图处理，获取灰度图像信息；
对所述灰度图像信息采用低通滤波处理，获取消除可识别的小点噪声
的灰度图像信息；
对所述消除可识别的小点噪声的灰度图像信息进行高通滤波和差分运
算方法处理，获取确定上下左右边界的灰度图像信息。
4.根据权利要求1所述基于智能手机的伪钞识别方法，其特征在于，
所述对所述钞票的水印和隐形数字面额防伪特征进行区域分割的步骤包

\t括：
根据所述确定上下左右边界的灰度图像信息，对所述钞票的水印和隐
形数字面额的防伪特征的位置进行确定；
根据确定的所述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征的位置，对所
述钞票的水印和隐形数字面额的防伪特征进行分割，获取分割后的所述钞
票的水印防伪特征和所述钞票的隐形数字面额防伪特征。
5.根据权利要求1所述基于智能手机的伪钞识别方法，其特征在于，
所述对所述钞票不同角度的图像信息进行光变油墨特性检测的步骤包括：
将所述钞票不同角度的图像信息转换成为灰度图像信息；
将所述灰度图像信息进行量化处理，获取量化处理结果；
根据所述量化处理结果构建对象数据矩阵；
对所述对象数据矩阵进行灰度量化值归一化处理，获取灰度量化值归
一化后的对象数据矩阵；
利用所述灰度量化值归一化后的对象数据矩阵与真钞模板不同角度图
的像信息的灰度量化值归一化后的对象数据矩阵进行对比识别，获取识别
结果。
6.一种基于智能手机的伪钞识别系统，其特征在于，所述伪钞识别系
统包括：
采...

【专利技术属性】
技术研发人员：林格，阳可欣，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44