作者：盖杉 刘鹏 刘家锋 唐降龙contourlet变换模糊逻辑语言变量神经网络纸币识别
摘要：综合利用Contourlet变换和模糊逻辑方法的优点，提出一种新的基于Contourlet变换和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法。该方法通过对纸币图像进行Contourlet变换，提取纸币图像在不同尺度不同方向上的变换系数。把提取的系数作为语言变量，在此基础上引入模糊逻辑方法，计算出模糊特征空间中每个模糊区域的激活强度值，并将其进行归一化处理后构成纸币的特征向量。同时结合纸币的几何特征来进行粗分类。采用神经网络作为识别分类器并且在识别阶段引入拒识类。实验结果表明，提出的方法取得了较高的识别率并且满足清分系统实时性的要求，该方法已经在一个资源约束的嵌入式系统中得到应用。
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