随着我国经济的增长和贸易的全球化，各国纸币间的兑换已成为我国银行的必备业务。然而清分机在国内刚刚起步，值得依赖的识别和鉴伪器具较少，加上造假者比较猖獗，所以本文对各国纸币识别和鉴伪技术进行研究和完善。首先，根据实际情况，对图像进行预处理，其中包括CIS非均匀性校正、倾斜角度校正和图像滤波。对CIS非均匀性校正算法的理论进行了对比。根据实时性，选择适用的校正方法。在倾斜角度校正中，对基于Hough变换和基于空间变换的两种方法进行了比较，根据实际情况选择倾斜角度校正算法。同样对线性滤波和部分非线性滤波进行了比较。其次，在特征提取过程中，对比了主元分析和非负矩阵分解的优劣。对两种方法的使用进行了理论分析和程序设计。对于主元分析而言，选取的主成分个数需要大量实验。对于非负矩阵分解来说，分解后两个矩阵的大小需要大量实验。在分类器设计中，通过阅读大量的资料，本文将纸币进行分组识别，实验证明能够很大地提高识别速度。再次，针对上述问题，本文借助非负矩阵分解、高斯混合模型等技术对多国纸币识别及红外鉴伪技术进行深入的研究。分析了多国纸币的可见光图像以及红外图像的特征；选用了合理的方法（如倾斜校正，特征提取方面的算法）对纸币图像进行了处理。本文将非负矩阵应用于纸币特征提取，通过高斯混合模型对纸币可以较好的实现纸币的识别。通过对上述得到的纸币识别结果进行纸币红外特征鉴伪实验，结果表明鉴伪的效果较好。最后，在鉴伪过程中，采取相关系数对上述得到的纸币币种、面值和面向进行纸币红外特征鉴伪，可以有效的减少重复计算，实现快速有效的鉴伪。同时，对相关系数和距离测度两类鉴伪方法进行了比较。经实验验证，本文所采用的纸币识别和鉴伪技术，具有一定的先进性，可以得到很好的结果，能够满足市场对清分机清分技术要求，具有较高实际应用价值。