基于matlab的三种人民币面值的自动识别
MATLAB100元人民币序列号识别
l1 = length(lf) ;
charset = cell(1 , l1) ;
for i = 1 : l1
charset{i} = I6(up(i):down(i), lf(i):rt(i)) ;
subplot(1 , l1 , i) ; imshow(charset{i}) ;
end
for i = 1 : l1
charset{i} = imresize(charset{i} , [40 20]) ;
subplot(1 , l1 , i) ; imshow(charset{i}) ;
end
str = {'0' , '1' ,'2' , '3' , '4' ,'5' , '6' , '7' ,'8' , '9' ,'A' ,'B', ...
I3=imdilate(I2,T1);
figure(3);imshow(I3);
I4=bwareaopen(I3,2800);
figure(4);imshow(I4);
[w h]=size(I4);
%找上顶点
flag=0;
for i=1:w
for j=1:h
if I4(i, j)==1
%反色
[w , h] = size(I6) ;
for i=1:w
for j=1:h
if I6(i,j)==1;
I6(i,j)=0;
else
I6(i,j)=1;
Matlab中的人脸识别算法
Matlab中的人脸识别算法概述人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用，它不仅可以用于身份验证和安全管理，也可以用于人脸表情识别、年龄估计等领域。
在这个领域中，Matlab作为一种常见的工具，在人脸识别算法的研究和应用中发挥着重要的作用。
本文将介绍Matlab中的人脸识别算法，包括基本原理、常见算法以及实际应用。
一、基本原理人脸识别算法的基本原理是通过分析人脸图像的特征来实现对人脸的识别。
首先，需要对输入的人脸图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化、去噪等。
然后，从图像中提取出特征向量，这些特征向量可以表示人脸的形状、纹理等特征。
最后，使用分类器对特征进行分类，确定输入图像中的人脸类别。
二、常见算法1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）PCA是一种常见的线性降维算法，它通过对输入图像进行主成分分析，将高维的人脸图像降低到低维的特征向量。
在Matlab中，可以使用pca函数实现PCA算法的应用。
该函数将输入图像矩阵转换为特征向量矩阵，然后根据特征向量的重要程度进行排序，选择重要的特征向量作为输入图像的特征。
2. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）LDA是一种常见的线性分类算法，它在PCA的基础上引入了类别信息，通过最大化类间散度和最小化类内散度来实现降维和分类。
在Matlab中，可以使用lda 函数实现LDA算法的应用。
该函数根据输入图像的类别信息构建类别矩阵，然后计算投影矩阵，最后根据投影矩阵将输入图像映射到低维空间。
3. 非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）NMF是一种近年来发展起来的非负矩阵分解算法，它具有很好的稀疏性和局部性质，适用于人脸图像的特征提取。
在Matlab中，可以使用nmf函数实现NMF算法的应用。
该函数将输入图像矩阵分解为非负的权重矩阵和特征矩阵，其中特征矩阵表示人脸的特征。
基于matlab的纸币面额面向识别方法设计
基于matlab的纸币面额面向识别方法设计作者：洪铭浩来源：《卷宗》2018年第33期摘要：本设计的主要研究内容是在获取人民币的基础上通过FPGA、CIS传感器进行纸币图像采集，并对采集到的纸币图像进行预处理，包括去噪、边缘检测和倾斜校正。
边缘检测过程中，利用离散点进行直线拟合，不仅可以得到纸币的边缘，还可以计算出纸币的中心点和倾斜角度，然后将纸币图像旋转校正，使图像位置归一化。
预处理完成之后，利用尺寸识别算法完成对纸币尺寸的测量，从而确定纸币的面额。
在面额得到识别的基础上，根据提取得到的纸币特征与模板匹配来对纸币面向进行识别。
关键词：图像采集；FPGA；模板匹配1 引言1.1 背景与国内外研究现状当前，在美、英、德等西方发达国家，纸币识别技术早已广泛的应用在生活当中。
我国这些年来也加强教育，不断增加科研投资，使我国的科研水平节节升高，但与国外相比仍有一定的差距。
近年来，由于部分著名院校的合作研发，我国在自动化方面的水准有了显著的提升。
不过纸币识别在我国几乎从零开始研究，应着手于图像识别相关的理论，勇于实践，造出属于我国独立自主研发的自动识别设备。
1.2 研究的主要内容1）对图像采集系统的研究。
2）对采集到的图像预处理。
3）纸币面额面向的识别及程序的研究。
2 纸币图像采集系统2.1 图像采集系统描述获取图像，是图像处理等一切操作的前提基础，当前各种图像都是用釆集设备获得。
本文设计是应用FPGA（Field-Programmable Gate Array）、CIS（Contact Image Sensor）图像传感器为核心器件的图像的采集系统。
2.2 系统的选型CIS是最新型线性图像传感器，最大特点小巧轻便，当它工作时，LED光源发出光，照到待采集的物体表面，反射光线之后，经聚焦成像于光电传感器的阵列上，被转成电荷储存起来。
达到积蓄的时间后，以模拟信号的形式将像素电信号依次输出，从而得到了纸币模拟图像的信号。
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。
1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。
人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。
而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。
2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。
该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。
具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。
可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。
例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。
该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。
具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。
代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。
(完整word版)基于MATLAB的人脸识别
图像识别题目：基于MATLAB的人脸识别院系：计算机科学与应用系班级：姓名：学号：日期：目录引言 (1)1 人脸识别技术 (2)1.1人脸识别的研究内容 (2)1.1.1人脸检测(Face Detection) (2)1.1.2人脸表征(Face Representation) (2)1.2几种典型的人脸识别方法 (3)1.2.1基于几何特征的人脸识别方法 (3)1.2.2基于K-L变换的特征脸方法 (4)1.2.3神经网络方法 (4)1.2.4基于小波包的识别方法 (5)1.2.5支持向量机的识别方法 (5)2 人脸特征提取与识别 (5)2.1利用PCA进行特征提取的经典算法——Eigenface算法 (6)2.2 PCA人脸识别流程 (6)2.3特征向量选取 (8)2.4距离函数的选择 (9)2.5 基于PCA的人脸识别 (9)MATLAB人脸识别程序 (10)3 MATLAB软件程序编写 (10)3.1.创建图片数据库 (10)3.2 主程序 (11)3.3最终程序结果 (12)4 心得与体会 (12)参考文献 (13)引言随着社会的发展及技术的进步，社会各方面对快速高效的自动身份验证的需求可以说无处不在，并与日俱增。
例如，某人是否是我国的居民，是否有权进入某安全系统，是否有权进行特定的交易等。
尤其是自2001年美国“9．1l”恐怖袭击发生以来，如何在车站、机场等公共场所利用高科技手段，迅速而准确地发现并确认可疑分子成了目前世界各国在反恐斗争中普遍关注的问题。
为此，各国都投入大量人力、物力研究发展各类识别技术，使得生物特征识别技术得到了极大的发展。
生物特征识别技术主要包括：人脸识别、虹膜识别、指纹识别、步态识别、语音识别、笔迹识别、掌纹识别以及多生物特征融合识别等。
人类通过视觉识别文字，感知外界信息。
在客观世界中，有75％的信息量都来自视觉，因此让计算机或机器人具有视觉，是人工智能的重要环节。
Matlab中的人脸识别和图像识别技术
Matlab中的人脸识别和图像识别技术人脸识别和图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在人脸识别、图像搜索、安防监控等领域有着广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱，可以方便地进行人脸识别和图像识别的开发和实现。
本文将介绍Matlab中的人脸识别和图像识别技术，并探讨其应用和挑战。
一、人脸识别技术在Matlab中的实现人脸识别技术是指通过计算机自动识别和验证人脸信息的一种技术。
在Matlab 中，可以利用图像处理和模式识别的工具箱来实现人脸识别。
首先，我们需要收集一批人脸图像进行训练，然后利用这些训练样本训练一个人脸识别模型。
训练过程中，可以使用特征提取算法来提取人脸图像的特征向量，常用的算法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
接着，可以使用分类器来对待识别的人脸图像进行分类，常用的分类算法有支持向量机（SVM）和人工神经网络。
最后，可以通过对比待识别人脸图像与已知识别模型中的人脸特征进行比较，从而实现人脸识别。
在Matlab中，人脸识别技术的实现可以参考以下步骤：1. 数据准备：收集一批包含不同人脸图像的训练样本，标记好每个图像对应的人脸ID。
2. 特征提取：使用PCA或LDA等算法对训练样本的人脸图像进行特征提取，生成特征向量。
3. 模型训练：利用训练样本的特征向量训练一个分类模型，如SVM或神经网络。
4. 人脸识别：对待识别的人脸图像进行特征提取，然后使用训练好的分类模型进行分类，得到识别结果。
二、图像识别技术在Matlab中的应用除了人脸识别技术之外，图像识别技术在Matlab中的应用也非常广泛。
图像识别技术是指通过计算机自动识别和解析图像信息的一种技术。
在Matlab中，可以利用图像处理和模式识别的工具箱来实现图像识别。
常见的图像识别任务包括物体识别、场景识别、文字识别等。
在Matlab中，图像识别技术的实现可以参考以下步骤：1. 数据准备：收集一批包含不同类别图像的训练样本，标记好每个图像对应的类别。
基于matlab的三种面值人民币的自动识别(燕山大学)
r_g = IM_rgb(1) / IM_rgb(2);
if r_g >= 1.41
val_color = 100;
elseif r_g <= 0.94
val_color = 50;
else
val_color = 20;
end
% 100
%
3892554
%
2519328
%
2810818
%
r/g = 1.5451[1.41, ]
基于 matlab 的三种面值人民币的自动识别
所在学校
燕山大学
所在学院
Hale Waihona Puke 电气工程学院姓 名 邵爱刚 刘光冉 刘红丹 杨秋怡
指导教师
赵彦涛
日期
2013 年 12 月 10 日
2012 年 12 月
工业自动化仪表 3 班 刘光冉 邵爱刚 刘红丹 杨秋怡
摘要
本文通过分析第五版人民币自身特征，分别利用主色调提取、长 宽比提取、中值滤波特征图像提取、特征数字提取等四种方法，通过 matlab 软件来实现对第五套人民币 100 元、50 元、和 20 元这三个不 同面值的纸币进行自动识别。大致思路如下:通过纸币图像特征区域 内，不同面值人民币颜色分量比值数不同；不同面值纸币的长宽比不 同；不同面值纸币左下角特征图案不同；纸币中间部分面额数字不同， 利用不同的数字特征来分别区分出不同面额的纸币。
2
工业自动化仪表 3 班 刘光冉 邵爱刚 刘红丹 杨秋怡
图（1）
% 颜色判别
% 只取头像部分
function
[val_color,IM_pic_real_head]
=
yanse(IM_pic,left,right,up,down)
基于MATLAB的第五套人民币面值识别系统设计
1引言近年来在模式识别领域中，纸币图像识别技术[1]一直是一个较为重要的话题，钞票面额识别系统在许多领域广泛应用。
这在节省大量人力资源的同时，对钞票识别能力的要求也不断提高。
目前，第五套人民币面额有多种识别方式，其识别方式各有优缺点。
在本设计中我们基于MATLAB 软件，使用图像处理技术对读取的钞票进行实时处理并结合GUI 界面显示处理结果，开发了一套完整的面值识别系统，并对识别的算法进行分步说明，以便后期维护与阅读，具有一定的实际应用价值。
2系统设计系统设计框图如图1所示，采集到钞票图像后，先利用Radon 变换旋转矫正，然后预处理矫正后的图像，留下实际钞票区域；之后对钞票区域进行扫描，进而确定钞票的准确位置；再对图像进行切割，截取钞票面值区域；最后对有效数字进行识别，确定钞票面值，并通过GUI 显示最终结果。
图1系统设计方框图 2.1图像采集设计在采集钞票图像时，本设计采用uigetfile 函数，从计算机中选择图片，该图片支持jpg 、png 、gif 等格式，然后再通过im-read 函数将图像数据读入，即可完成图像采集。
2.2图像旋转矫正设计读入一张钞票图像后，由于图像会有倾斜不正的现象，所以先用Radon 变换[2]旋转矫正图像。
Radon 算法利用特定方向投影叠加，得出最大投影值的角度，即图像倾斜角度。
如图2所示，(x,y)为线s 上的任意一点，d 为坐标原点到直线s 的距离，θ表示线s 法线方向的夹角，直线s 方程可表示为：x cos θ+y sin θ=d 。
采集到的钞票图像可视为二维函数g(x,y)，根据它的投影是在特定方向上的线性积分，利用Radon 变换公式Radon (d ,θ)=∫-∞+∞g (x ,y )d s 就可以计算出旋转角度θ。
图2旋转矫正原理图基于MATLAB 的第五套人民币面值识别系统设计刘立培马宇星逯亚婷王强杨壮（山西师范大学物理与信息工程学院，山西临汾041004）摘要：针对第五套人民币面值识别准确率和速度存在的问题，给出了一种基于MATLAB 和图像处理技术的人民币面值识别系统的设计方法，采集的钞票图像经过旋转矫正、图像预处理、图像定位、面值剪切、面值识别五个模块处理后，通过GUI 显示钞票面值。
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目录：
1.纸币币值识别技术的应用 2.基于MATLAB的币值识别方法 3.识别步骤 4.识别程序
币值识别技术的应用
—纸币清分机
国外对清分机的研究起步比较早,到目前为 止,已经形成以日韩和德国占据世界优势地 位的市场格局。包括日本的光荣、劳雷尔, 英国的得利来、德国的捷得,以及韩国的一 些后起之秀。
[left,right,up,down,FF] = bianyuan(IM_pic);% 剔除边缘 提取纸币FF figure; subplot(121),imshow(FF); RGB=IM_pic(up:down,left:right,:); subplot(122),imshow(RGB); R=RGB(:,:,1); G=RGB(:,:,2); figure, subplot(121),imshow(R);title('R分量'); subplot(122),imshow(G);title('G分量'); r=sum(sum(R)); g=sum(sum(G)); bizhi=r/g if bizhi>=1.14 money=100 elseif bizhi<=0.93 money=50 else money=20 end
程序代码：
I1=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002308.jpg'); I2=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002303.jpg'); I3=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002242.jpg'); I4=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002259.jpg'); I5=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002255.jpg'); I6=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002247.jpg'); I7=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002220.jpg'); I8=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹 \IMG_20141201_221313.jpg'); I9=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹 \IMG_20141201_221313.jpg'); I=(I3);
谢谢
主色调提取法
识别步骤： 1、读取图像，将所需的图像放在一定的文件中储存以 备所用。 2、纸币摆正，针对纸币可能出现的不同的情况需要对 纸币进行校正处理，如若倾斜则进行校正处理，如若不 倾斜直接进行下一步。 3、剔除背景，只提取纸币部分，避免背景造成的相关 的干扰，便于准确快速的识别纸币的不同面值。 4、提取图像的RGB三色分量。利用R、G、B分量灰度 值累加后的R/G比值确定某一个范围，并通过多次实验 确定区间阈值，以此来区分100、50、20的面值。
a) 捷德纸币清分清华同方与东
c) 哈尔滨电机厂清分机 USF-100
d)
日本光荣
本组通过matlab软件来实现对第五套人 民币100元、50元、和20元这三个不同 面值的纸币进行自动识别
识别方法：
主色调提取 长宽比提取 中值滤波特征图像提取 特征数字提取等
subplot(221);imshow(I);title('原图像'); gray=rgb2gray(I); subplot(222);imshow(gray);title('灰度图像'); bw1=im2bw(gray,graythresh(gray));%获取全局阈值 bw=edge(bw1,'canny'); subplot(223);imshow(bw);title('canny边缘提取图像'); theta=1:180; [R,xp]=radon(bw,theta); [I0,J]=find(R>=max(max(R)));%J记录了倾斜角 qingxiejiao=90-J IM_pic=imrotate(I,qingxiejiao,'bilinear','crop'); subplot(224);imshow(IM_pic);title('摆正后图像');