本發(fā)明涉及一種紙幣鑒偽技術(shù)，尤其是一種通過(guò)紙幣特有的雙冠字號(hào)進(jìn)行自我校驗(yàn)的紙幣鑒偽方法以及實(shí)現(xiàn)該方法的系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

貨幣作為價(jià)值符號(hào)和價(jià)值交換媒介，在商品經(jīng)濟(jì)中充當(dāng)著不可替代的重要角色，貨幣發(fā)揮著調(diào)控、促進(jìn)和穩(wěn)定國(guó)民經(jīng)濟(jì)的作用。

近年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速健康發(fā)展，社會(huì)財(cái)富得到快速的積累，制販假幣的現(xiàn)象也隨之迅速蔓延。假幣的流通影響了市場(chǎng)規(guī)律，擾亂社會(huì)、經(jīng)濟(jì)秩序，損害一個(gè)國(guó)家貨幣的信譽(yù)和社會(huì)公眾的利益。因此，世界各國(guó)無(wú)不將假幣列為收繳和打擊的對(duì)象，反假貨幣已成為一個(gè)世界性的話題。

假鈔的種類分為兩種：偽造幣、變?cè)鞄?。?duì)于偽造幣由于其材質(zhì)、油墨以及印刷制作工藝與真幣的特性具有較大的差別，因此目前的金融機(jī)具基本可以有效識(shí)別，而變?cè)鞄艅t是采用將票券正面或背面揭開(kāi)、剪割拼湊、涂改面額等非法手段所變?cè)斓募垘?，市面上常?jiàn)的“變?cè)鞄拧敝饕衅礈悗牛瑢⒁粡堈鎺乓环譃槎?，同時(shí)通過(guò)粘補(bǔ)將一半真的和一半假的拼湊在一起；將小面額真幣進(jìn)行裁剪，將真幣上的變色熒光數(shù)字挖剪，再粘補(bǔ)在大面額假幣同一位置上，以便在金融機(jī)具上蒙混過(guò)關(guān)，因此金融機(jī)具如何有效對(duì)變?cè)鞄诺蔫b偽是金融機(jī)具行業(yè)需要解決的一大技術(shù)難題。

目前，很多國(guó)家的紙幣具有雙冠字號(hào)，以人民幣為例，人民幣2015版的100元以及1999版的100元和50元具有雙冠字號(hào)，即橫向冠字號(hào)和縱向冠字號(hào)，兩個(gè)冠字號(hào)區(qū)域的冠字號(hào)一致。通過(guò)鑒偽技術(shù)對(duì)比左右冠字號(hào)是否一致，可以較好地檢測(cè)出變?cè)鞄拧?/p>

而現(xiàn)有冠字號(hào)提取技術(shù)通過(guò)獲取紙幣冠字號(hào)圖像，進(jìn)行特征提取，獲得紙幣冠字號(hào)，如果用常規(guī)的方式進(jìn)行雙冠字號(hào)鑒偽，需要分別進(jìn)行兩次冠字號(hào)的OCR(Optical Character Recognition)提取再進(jìn)行字符是否相同的比對(duì)，因此現(xiàn)有技術(shù)存在效率低運(yùn)算量大、冠字號(hào)統(tǒng)一串改后無(wú)法識(shí)別的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)算量大而導(dǎo)致的處理速度慢的技術(shù)問(wèn)題，提供一種通過(guò)提取和比對(duì)橫向冠字號(hào)和縱向冠字號(hào)的字符圖像特征，確認(rèn)橫縱冠字號(hào)是否一致，從而確認(rèn)是否為變?cè)鞄?，該方法不需要字符的OCR提取對(duì)比可以有效解決橫縱冠字號(hào)統(tǒng)一串改而無(wú)法識(shí)別的問(wèn)題，同時(shí)在保證準(zhǔn)鑒偽確性的前提下使算法處理效率大大提高。

這種基于雙冠字號(hào)的紙幣鑒偽方法，具體包括如下處理步驟：

步驟1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域；

步驟2：分別對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行大小歸一化，并進(jìn)行二值化處理形成第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像；

步驟3：分別對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，并計(jì)算每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)所占比例，依次將第一冠字號(hào)和第二冠字號(hào)每個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將所有差值進(jìn)行求和，其求和值記為特征T1；

步驟4：分別對(duì)第一冠字號(hào)圖像和第二冠字號(hào)圖像進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號(hào)X方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3；

步驟5：對(duì)特征T1、特征T2和特征T3進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)，根據(jù)耦合度值判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致，以獲得對(duì)應(yīng)紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果。

優(yōu)選的，上述步驟1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域，具體為：

步驟1.1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域；

步驟1.2：分別對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行字符區(qū)域提取，分別標(biāo)記為HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號(hào)包含字符的個(gè)數(shù)。

進(jìn)一步的，上述步驟2：分別對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行大小歸一化，并進(jìn)行二值化處理形成第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像，具體為：

步驟2.1：分別對(duì)所述字符區(qū)域HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)進(jìn)行大小歸一化，形成字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號(hào)包含字符的個(gè)數(shù)。

步驟2.2：分別對(duì)字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)進(jìn)行二值化處理形成字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)；

進(jìn)一步的，上述步驟3：分別對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，并計(jì)算每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)所占比例，依次將第一冠字號(hào)和第二冠字號(hào)每個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將所有差值進(jìn)行求和，其求和值記為特征T1，具體為：

步驟3.1：分別對(duì)字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)分別進(jìn)行相同的至少2n等分分塊，標(biāo)記為H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n為自然數(shù)；

步驟3.2：分別統(tǒng)計(jì)H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分塊中黑點(diǎn)所占比例值，分別標(biāo)記為H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n為自然數(shù)；

步驟3.3：對(duì)比例值H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)進(jìn)行耦合度對(duì)比，具體為：

該絕對(duì)值差值和CharBlackRatioSameLevel(i)形成特征T1。

進(jìn)一步的，上述步驟4：分別對(duì)第一冠字號(hào)圖像和第二冠字號(hào)圖像進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號(hào)X方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3，具體為：

步驟4.1：對(duì)所述分塊H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分別進(jìn)行X方向和Y方向黑點(diǎn)投影，第一冠字號(hào)X方向和Y方向投影分別形成投影標(biāo)記為H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)，第二冠字號(hào)X方向和Y方向投影分別標(biāo)記為V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)；

步驟4.2：根據(jù)ShadowPower＝∑k*f(k)，其中k表示信號(hào)點(diǎn)位置，f(k)表示信號(hào)點(diǎn)幅值，獲得第一冠字號(hào)X方向投影H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；第二冠字號(hào)X方向投影V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量分別標(biāo)記為V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；

步驟4.3：將第一冠字號(hào)X方向的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3。

進(jìn)一步的，上述步驟5：對(duì)特征T1、特征T2和特征T3進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)，根據(jù)耦合度值判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致，以獲得對(duì)應(yīng)紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果，具體為：

步驟5.1：根據(jù)下式進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)：

FinalSameLevel(i)＝coef1*T1+coef1*T2+coef1*T3

其中，coef1+coef2+coef3＝1；

步驟5.2，根據(jù)如下條件判斷上述耦合度值，

其中，T是統(tǒng)計(jì)閾值；

當(dāng)FinalJudge(i)為1表示第一冠字號(hào)與第二冠字號(hào)不同，為0表示兩個(gè)冠字號(hào)相同；

步驟5.3，最后給出紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果。

本發(fā)明的另一目的是提供一種基于雙冠字號(hào)的紙幣鑒偽系統(tǒng)，其具體包括：

一圖像采集單元，用于采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域；

一圖像處理單元，用于對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行大小歸一化，并進(jìn)行二值化處理形成第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像；

一圖像分塊及黑點(diǎn)統(tǒng)計(jì)單元，用于對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，并計(jì)算每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)所占比例，依次將第一冠字號(hào)和第二冠字號(hào)每個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將所有差值進(jìn)行求和，其求和值記為特征T1；

一圖像黑點(diǎn)投影及能量差值計(jì)算單元，用于對(duì)第一冠字號(hào)圖像和第二冠字號(hào)圖像進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號(hào)X方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3；

一特征耦合度判斷單元，用于對(duì)特征T1、特征T2和特征T3進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)，根據(jù)耦合度值判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致，以獲得對(duì)應(yīng)紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果。

優(yōu)選的，所述圖像采集單元還包括一字符區(qū)域提取單元，用于對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行字符區(qū)域提取。

該技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下有益效果：

通過(guò)對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像分別統(tǒng)計(jì)黑點(diǎn)占比，并進(jìn)行橫向和縱向黑點(diǎn)占比相似度比較，形成第一判斷維度；然后第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像分別進(jìn)行X方向和Y方向投影，并統(tǒng)計(jì)投影能量；最后，結(jié)合黑點(diǎn)占比相似度和投影能量相似度，形成第二判斷維度和第三判斷維度，最后根據(jù)第一判斷維度、第二判斷維度和第三判斷維度進(jìn)行最終耦合度判斷，從而判斷第一冠字號(hào)和第二冠字號(hào)是否一致。該方法準(zhǔn)確度較高，算法實(shí)施簡(jiǎn)單，計(jì)算量較少，比較適合嵌入式金融機(jī)具，并且可以有效提升金融機(jī)具鑒偽性能。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明提供的一種基于雙冠字號(hào)特征的紙幣鑒偽系統(tǒng)的組成示意圖；

圖2是圖1所示紙幣鑒偽系統(tǒng)的優(yōu)化功能單元組成示意圖；

圖3是本發(fā)明提供的一種基于雙冠字號(hào)特征的紙幣鑒偽方法的處理流程圖。

具體實(shí)施例

下面所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明所提供的基于雙冠字號(hào)的紙幣鑒偽方法和系統(tǒng)的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

參閱圖1，本發(fā)明提供的一種基于雙冠字號(hào)特征的紙幣鑒偽系統(tǒng)，其具體包括：一圖像采集單元1，用于采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域；

一圖像處理單元2，用于對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行大小歸一化，并進(jìn)行二值化處理形成第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像；

一圖像分塊及黑點(diǎn)統(tǒng)計(jì)單元3，用于對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，在保證精度和效率的前提下，一般n＝2即可以滿足要求，當(dāng)然n取值越大，鑒偽的準(zhǔn)確性就越高，但是運(yùn)算量增加，降低了處理效率，并計(jì)算每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)所占比例，依次將第一冠字號(hào)和第二冠字號(hào)每個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將所有差值進(jìn)行求和，其求和值記為特征T1；

一圖像黑點(diǎn)投影及能量差值計(jì)算單元4，用于對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號(hào)X方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3；

一特征耦合度判斷單元5，用于對(duì)特征T1、特征T2和特征T3進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)，根據(jù)耦合度值判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致，以獲得對(duì)應(yīng)紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果。

參閱圖2所示，優(yōu)選的，所述圖像采集單元還包括一字符區(qū)域提取單元11，用于對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行字符區(qū)域提取。相應(yīng)的，所述圖像處理單元2，用于對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域的字符區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域的字符區(qū)域進(jìn)行大小歸一化，并進(jìn)行二值化處理形成第一冠字號(hào)的字符區(qū)域二值化圖像和第二冠字號(hào)的字符區(qū)域二值化圖像；

所述圖像分塊及黑點(diǎn)統(tǒng)計(jì)單元3，用于對(duì)第一冠字號(hào)的字符區(qū)域二值化圖像和第二冠字號(hào)的字符區(qū)域二值化圖像進(jìn)行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，在保證精度和效率的前提下，一般n＝2即可以滿足要求，當(dāng)然n取值越大，鑒偽的準(zhǔn)確性就越高，但是運(yùn)算量增加，降低了處理效率，并計(jì)算每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)所占比例，依次將第一冠字號(hào)的字符區(qū)域和第二冠字號(hào)的字符區(qū)域每個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將所有差值進(jìn)行求和，其求和值記為特征T1；

所述圖像黑點(diǎn)投影及能量差值計(jì)算單元4，用于對(duì)第一冠字號(hào)的字符區(qū)域二值化圖像和第二冠字號(hào)的字符區(qū)域二值化圖像進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號(hào)的字符區(qū)域X方向的投影能量與第二冠字號(hào)的字符區(qū)域?qū)?yīng)Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)的字符區(qū)域Y方向的投影能量與第二冠字號(hào)的字符區(qū)域?qū)?yīng)X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3；

所述特征耦合度判斷單元5，用于對(duì)特征T1、特征T2和特征T3進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)，根據(jù)耦合度值判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致，以獲得對(duì)應(yīng)紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果。

上述系統(tǒng)通過(guò)提取紙幣上橫向冠字號(hào)和縱向冠字號(hào)的特征，然后對(duì)比橫向特征和縱向特征，從而確認(rèn)橫向冠字號(hào)和縱向冠字號(hào)是否一致，從而達(dá)到檢測(cè)變?cè)鞄诺男ЧＴ摲椒?zhǔn)確性較高，方法便捷，能有效提高金融機(jī)具鑒偽性能。

參閱圖3所示，本發(fā)明實(shí)施提供的一種基于雙冠字號(hào)特征的紙幣鑒偽方法，具體包括如下處理步驟：

S1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域；以人民幣為例：分別提取出紙幣上橫向冠字號(hào)區(qū)域和縱向冠字號(hào)區(qū)域，分別記為冠字號(hào)A和冠字號(hào)B；

S2：分別對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行大小歸一化，并進(jìn)行二值化處理形成第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像；以人民幣為例：將冠字號(hào)A和冠字號(hào)B的N個(gè)字符分別切割提取出來(lái)，這里的N等于10，并將冠字號(hào)A的字符與冠字號(hào)B的對(duì)應(yīng)字符進(jìn)行大小歸一化，然后進(jìn)行二值化；

S3：分別對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，在保證精度和效率的前提下，一般n＝2即可以滿足要求，當(dāng)然n取值越大，鑒偽的準(zhǔn)確性就越高，但是運(yùn)算量增加，降低了處理效率，并計(jì)算每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)所占比例，依次將第一冠字號(hào)和第二冠字號(hào)每個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將所有差值進(jìn)行求和，其求和值記為特征T1；以人民幣為例：將冠字號(hào)A的每個(gè)字符圖像等分成4個(gè)區(qū)域，并計(jì)算出每個(gè)分割區(qū)域的黑點(diǎn)占整個(gè)字符的比例，將冠字號(hào)B按照同樣方法統(tǒng)計(jì)黑點(diǎn)占比；然后依次將冠字號(hào)A和冠字號(hào)B各對(duì)應(yīng)字符4個(gè)區(qū)域的黑點(diǎn)比例進(jìn)行絕對(duì)差值統(tǒng)計(jì)，并將4個(gè)差值求和，求和值記為特征T1；

S4：分別對(duì)第一冠字號(hào)二值化圖像和第二冠字號(hào)二值化圖像進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號(hào)X方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3；以人民幣為例：將冠字號(hào)A的每個(gè)字符進(jìn)行X方向和Y方向的黑點(diǎn)投影，然后分別計(jì)算X方向和Y方向的投影能量，冠字號(hào)B按同樣方法計(jì)算出X方向和Y方向的投影能量；將冠字號(hào)A每個(gè)字符X方向的投影能量與冠字號(hào)B對(duì)應(yīng)字符Y方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將冠字號(hào)A每個(gè)字符Y方向的投影能量與冠字號(hào)B對(duì)應(yīng)字符X方向的投影能量進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3；

S5：對(duì)特征T1、特征T2和特征T3進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)，根據(jù)耦合度值判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致，以獲得對(duì)應(yīng)紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果，以人民幣為例：對(duì)特征1、特征2和特征3進(jìn)行耦合度判斷，判斷冠字號(hào)A和冠字號(hào)B的各對(duì)應(yīng)字符是否相同，從而判斷冠字號(hào)A與冠字號(hào)B是否一致。

對(duì)于上述方法的處理步驟運(yùn)算特征T1、特征T2和特征T3可以逐一進(jìn)行也可以多個(gè)并行處理，由于文字描述的局限性，只能順序表達(dá)，但是在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上計(jì)算機(jī)根據(jù)運(yùn)算性能可以選擇逐一進(jìn)行也可以多個(gè)并行處理。

優(yōu)選的所述該基于雙冠字號(hào)特征的紙幣鑒偽方法，還可以通過(guò)如下步驟實(shí)現(xiàn)：

S1.1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域；

S1.2：分別對(duì)第一冠字號(hào)區(qū)域和第二冠字號(hào)區(qū)域進(jìn)行字符區(qū)域提取，分別標(biāo)記為HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號(hào)包含字符的個(gè)數(shù)；以人民幣為例：N為10。

S2.1：分別對(duì)所述字符區(qū)域HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)進(jìn)行大小歸一化，形成字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號(hào)包含字符的個(gè)數(shù)。

S2.2：分別對(duì)字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)進(jìn)行二值化處理形成字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)；

S3.1：分別對(duì)字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)分別進(jìn)行相同的至少2n等分分塊，n為自然數(shù)，本實(shí)施例中n＝2即可用滿足精度與效率的要求，即每個(gè)字符二值化圖像進(jìn)行4等分分塊，假定H3Char(i)和V3Char(i)的圖像尺寸為R*S，其中i表示第i個(gè)字符，R和S分別表示字符高度和字符寬度，將H3Char(i)和V3Char(i)分別等份分割成R/2*S/2的4個(gè)小塊，標(biāo)記為H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n＝2；

S3.2：分別統(tǒng)計(jì)H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分塊中黑點(diǎn)所占比例值，分別標(biāo)記為H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n為自然數(shù)；

S3.3：對(duì)比例值H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)進(jìn)行耦合度對(duì)比，具體為：

該絕對(duì)值差值和CharBlackRatioSameLevel(i)形成特征T1。

S4.1：對(duì)所述每個(gè)字符分塊H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分別進(jìn)行X方向和Y方向黑點(diǎn)投影，第一冠字號(hào)X方向和Y方向投影分別形成投影標(biāo)記為H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)，第二冠字號(hào)X方向和Y方向投影分別標(biāo)記為V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)；

S4.2：根據(jù)ShadowPower＝∑k*f(k)，其中k表示信號(hào)點(diǎn)位置，f(k)表示信號(hào)點(diǎn)幅值，獲得第一冠字號(hào)X方向投影H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；第二冠字號(hào)X方向投影V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量分別標(biāo)記為V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；

S4.3：將第一冠字號(hào)X方向的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)Y方向的投影能量V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T2；將第一冠字號(hào)Y方向的投影能量H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號(hào)對(duì)應(yīng)X方向的投影能量V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)進(jìn)行絕對(duì)差值，記為特征T3。

S5.1：根據(jù)下式進(jìn)行耦合度統(tǒng)計(jì)：

FinalSameLevel(i)＝coef1*T1+coef1*T2+coef1*T3

其中，coef1+coef2+coef3＝1；

S5.2，根據(jù)如下條件判斷上述耦合度值，

其中，T是統(tǒng)計(jì)閾值；

當(dāng)FinalJudge(i)為1表示第一冠字號(hào)與第二冠字號(hào)不同，為0表示兩個(gè)冠字號(hào)相同；

S5.3，最后給出紙幣是否為變?cè)鞄诺蔫b偽結(jié)果。

本發(fā)明實(shí)施例中，首先獲取紙幣圖像信號(hào)；然后進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括雙線性插值和二值化；然后將字符等分成四個(gè)區(qū)域，分別統(tǒng)計(jì)黑點(diǎn)占比，并進(jìn)行橫向和縱向黑點(diǎn)占比相似度比較；然后橫向和縱向分別進(jìn)行X方向和Y方向投影，并統(tǒng)計(jì)投影能量；最后，結(jié)合黑點(diǎn)占比相似度和投影能量相似度，進(jìn)行最終耦合度判斷，判斷橫向和縱向字符是否一致。該方法準(zhǔn)確度較高，算法實(shí)施簡(jiǎn)潔，計(jì)算量較少，比較適合嵌入式金融機(jī)具，并且可以有效提升金融機(jī)具鑒偽性能。

以上所揭露的僅為本發(fā)明一種較佳實(shí)施例而已，當(dāng)然不能以此來(lái)限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明申請(qǐng)專利范圍所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。