| 盖杉,刘鹏,刘家锋,唐降龙.基于Haar小波和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法[J].高技术通讯(中文),2010,20(11):1149~1155 |
| 基于Haar小波和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法 |
|
| |
| DOI： |
| 中文关键词: Haar小波变换， 语言变量， 模糊逻辑， 神经网络， 纸币图像识别 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:国家自然科学基金(60702032)资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 盖杉 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 | | 刘鹏 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 | | 刘家锋 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 | | 唐降龙 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 |
|
| 摘要点击次数: 2704 |
| 全文下载次数: 2020 |
| 中文摘要: |
| 针对如何提取纸币图像特征的问题，提出了一种基于离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的纸币特征提取方法。该方法首先使用Haar小波对纸币图像进行分解操作，提取出图像的低频小波系数、高频小波系数。在此基础上引入模糊逻辑方法，把提取的小波系数分别作为语言变量，并构造出相应的隶属度函数，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，使用神经网络分类器对纸币进行识别。此方法在资源约束的嵌入式系统(TI TMS320C 6713 DSP)上实现，实验结果表明，离散 |
| 英文摘要: |
| |
|
查看全文
查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
| 关闭 |
|
|
|
