【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60702032);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金资助项目(2009RFQXG208);黑龙江省自然科学基金资助项目(QC2009C06);广东省科技计划基金资助项目(2009B010800069)~~
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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
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