CN104992496A - 一种纸币面向识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种纸币面向识别的方法及装置，其中，所述的纸币面向识别方法包括：在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域；根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域；获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。采用本发明实施例所提供的技术方案，能够准确的识别所输入的纸币的输入面向，且识别速度更快。

Description

一种纸币面向识别方法及装置

技术领域

本发明涉及纸币识别领域，尤其涉及一种纸币面向识别方法及装置。

背景技术

纸币面向识别是纸币验证的基础识别部分，面向识别的结果将用于后续处理。只有在确定纸币面向后，才能准确的识别纸币。但由于纸币存在着多种规格，且在使用过程中容易出现弯折、污损等情况，使得所需要识别的纸币呈现出不同的特点。

为了克服上述问题，目前，采用基于神经网络的识别算法来识别纸币的面向。即获取纸币批量样本数据，然后抽取特征，进行神经网络的训练，测试神经网络的收敛性及模拟样本的识别率。人工神经网络就像一个黑盒子，用于模拟任意函数。根据一定的训练样本(即所需模拟函数已知的输入和输出关系)神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。并且，由于神经网络是采用整体逼近的方式，不会由于个别样本误差而影响整个模型特性。但神经网络模式识别方法需要进行大量的样本测试，且神经网络识别的精度与图像的亮暗程度有关，在外界光亮发生变化的情况下很难达到100％的识别率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提出一种纸币面向识别方法及装置，以实现快速准确的识别纸币的面向。

第一方面，本发明实施例提供了一种纸币面向识别方法，包括：

在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域，所述第一识别区域与第二识别区域以纸币上面图像的中心点中心对称；

根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域，所述第三识别区域和第四识别区域在纸币下面图像的位置与所述第一识别区域和第二识别区域在纸币上面图像的位置相同，所述识别区域中的一个识别区域的像素特征值大于或小于其它任一识别区域的像素特征值；

获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

第二方面，本发明实施例提供了一种纸币面向识别装置，包括：

第一和第二识别区域选取单元，用于在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域，所述第一识别区域与第二识别区域域以纸币上面图像的中心点中心对称；

第三和第四识别区域选取单元，用于根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域，所述第三识别区域和第四识别区域在纸币下面图像的位置与所述第一识别区域和第二识别区域在纸币上面图像的位置相同，所述识别区域中的一个识别区域的像素特征值大于或小于其它任一识别区域的像素特征值；

面向确定单元，用于获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

本发明实施例通过在获取到的纸币上面和下面图像上按照预设的位置选取识别区域，获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。能够准确的识别所输入的纸币的输入面向，且识别速度更快。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1a是本发明第一实施例提供的纸币图像的上面图像示意图；

图1b是本发明第一实施例提供的纸币图像的下面图像示意图；

图2是本发明第一实施例提供的纸币面向识别方法的流程图；

图3是本发明第二实施例提供的纸币面向识别方法的流程图；

图4是本发明第三实施例提供的纸币面向识别方法的流程图；

图5是本发明第四实施例提供的纸币面向识别方法的流程图；

图6是本发明第五实施例提供的纸币面向识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

图1是本发明第一实施例提供的一种纸币面向识别方法的流程示意图，本发明实施例的方法可以由纸币的面向识别装置来执行，该装置可通过硬件和/或软件的方式实现，并一般可以集成于可滚动输出的存储一体ATM机终端内。

参见图2，所述纸币面向识别方法，包括：

步骤S101，在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域。

面向识别是验钞功能的基础部分，面向识别的结果将直接影响后续的处理。在实际工作中，通过存储一体ATM机所输入的纸币并不是按照特定的面向输入的，所输入的纸币可能有四个面向。在本实施例中，可以通过配置于存取一体ATM机上的接触式图像传感器(Contact Image Sensor，CIS)同时获取纸币的上面和下面图像。在纸币的上面图像上按照预先设定的位置的坐标，选取识别区域。

图1a是本发明实施例一中纸币图像的上面图像示意图，所述上面图像可以是图1a或图1b中的纸币图像，也可以是图1a或图1b中的纸币图像经过旋转后的图像，所述的第一识别区域如图1a所示。所述的第一识别区域的位置由系统或者用户根据纸币的种类预先设定好，所述的预设的第一识别区域的位置为纸币正面正向图像中的图形中灰度值较小的区域位置。由图1a可以看出，所述的第二识别区域与所述第一识别区域以纸币上面图像的中心点中心对称，根据预设的第一识别区域的位置和纸币上面图像的中心点，可以在纸币上面图像上选取第二识别区域。

步骤S102，根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币反面图像上选取第三识别区域和第四识别区域。

图1b是本发明实施例纸币图像的下面图像示意图，由图1b可以看出所述第三识别区域和第四识别区域在纸币反面图像的位置与所述第一识别区域和第二识别区域在纸币上面图像的位置相同，可以视作第一识别区域和第二识别区域透过纸币图像在纸币反面图像的映射。与第一识别区域和第二识别区域的位置关系相近似的，所述第三识别区域与所述第四识别区域以纸币反面图像的中心点中心对称。

步骤S103，获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

将所获取到的纸币上面和反面图像转换为灰度图，并获取所选取的各识别区域的像素特征值。像素特征值一般可以包括所述识别区域内图像灰度值总和或区域内图像灰度值均值等。

由于纸币设计时分为图形区域和水印区域，图形区域和水印区域的灰度值差异明显，利用这个特性，可以有效区分出纸币的面向。由于纸币正面正向图像中的图形中深颜色的区域位置必然会出现在所述识别区域中，因此，通过分别比较各识别区域的像素特征值，确定像素特征值最大或最小的识别区域，可以确定当前纸币的面向。示例性的，以图1a和图1b所选取的识别区域为例，将像素特征值选为灰度值均值，根据各识别区域的灰度值均值比较结果，确定灰度值均值最小的识别区域。如果灰度值均值最小的识别区域为第一识别区域，则当前纸币的面向为正面正向；如果灰度值均值最小的识别区域为第二识别区域，则当前纸币的面向为正面反向。以此类推，可以根据灰度值均值最小的识别区域来确定当前纸币的面向。

本实施例通过在获取到的纸币上面和下面图像上按照预设的位置选取识别区域，四个预设位置的识别区域的像素特征值具有已知的大小顺序关系，据此获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。能够准确的识别所输入的纸币的输入面向，且识别速度更快。

此外，需要说明的是，本发明实施例虽然以港币举例，但本发明实施例所提供的方法也同样适用于滚动存储其它纸币的自动柜员机。由于与本发明实施例所提供的方法的区别在于根据币种和纸币面值选取不同的识别区域。例如，对于滚动存储人民币的自动柜员机，可根据输入的纸币的尺寸确定为50元纸币，50元人民币中可选取毛主席衣领部分作为第一识别区域，并据此划分第二、第三和第四识别区域。在确定纸币的相应识别区域位置，即可通过本方法识别纸币的面向。

图3示出本发明的第二实施例。

图3是本发明第二实施例提供的纸币面向识别方法的流程示意图。所述纸币面向识别方法以本发明第一实施例为基础，进一步的，将所述像素特征值设定为像素灰度值均值；并将根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向，具体优化为：获取所述识别区域的像素灰度值均值；将所述识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域；根据所述像素灰度值均值最小的识别区域的位置确定所述纸币的面向。

参见图3，所述纸币面向识别方法，包括：

步骤S201，在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域。

步骤S202，根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域。

步骤S203，获取所述识别区域的像素灰度值均值。

将所获取到的纸币上面和下面图像转换为灰度图，并获取所选取的各识别区域的像素灰度值均值。所述识别区域的像素灰度值均值通过如下方式获得，计算识别区域内的所有像素的灰度值的和，并将所有像素的灰度值的和除与所述识别区域内所有像素点的个数，即得到识别区域的像素灰度值均值。所述像素灰度值均值能够体现识别区域颜色深度。

步骤S204，将所述识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域。

将步骤S203所获取的第一识别区域、第二识别区域、第三识别区域和第四识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域。

步骤S205，根据所述像素灰度值均值最小的识别区域的位置确定所述纸币的面向。

由于纸币正面正向图像中的图形中深颜色的区域位置必然会出现在所述识别区域中，所述识别区域中必然有一区域的像素灰度值均值远小于其它识别区域，利用这一特征可以确定纸币的面向。仍以图1a所输入的纸币图像为例，具体地，当像素灰度值均值最小的区域为第一识别区域时，确定当前纸币为正面正向；当像素灰度值均值最小的区域为第二识别区域时，确定当前纸币为反面正向；当像素灰度值均值最小的区域为第三识别区域时，确定当前纸币为正面反向；当像素灰度值均值最小的区域为第四识别区域时，确定当前纸币为反面反向。

本实施例通过将所述像素特征值设定为像素灰度值均值；并将根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向，具体优化为：获取所述识别区域的像素灰度值均值；将所述识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域；根据所述像素灰度值均值最小的识别区域的位置确定所述纸币的面向。采用像素灰度值均值作为像素特征值，能够避免所获取纸币图像的噪点干扰，使得判断纸币面向能够更加准确。

作为本实施例的另一可选实施方式，也可将所述像素特征值设定为像素灰度值和。由于所述识别区域的面积相同，像素灰度值和也能够充分体现识别区域颜色深度。将所述像素特征值设定为像素灰度值和同样也可避免所获取纸币图像的噪点干扰，判断纸币面向能够更加准确。

图4示出本发明的第三实施例。

图4是本发明第三实施例提供的纸币面向识别方法的流程示意图。所述纸币面向识别方法以本发明第一实施例为基础，进一步的，在获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向之后，增加如下步骤：按照预设的位置选取所述纸币上面图像的特征识别区域；根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向；将确定的所述纸币的面向与得到的所述纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述确定的所述纸币的面向。

参见图4，所述纸币面向识别方法，包括：

步骤S301，在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域。

步骤S302，根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域。

步骤S303，获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

步骤S304，按照预设的位置选取所述纸币上面图像的特征识别区域。

在获取的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一特征识别区域和第二特征识别区域。所述选取的第一识别区域位于纸币图像中心点的左侧，第二识别区域位于纸币图像中心点的右侧。由于纸币图像一侧为水印区，水印区灰度值近乎为255，而在纸币图像的另一侧为图形，图形区域与水印区的灰度值差异较大。利用这一特性，可以有效区分出所述纸币图像的左右。

示例性的，以50元人民币为例，将含有毛主席头像的上面图中选取特征区域分别为包含毛主席头像头发和耳朵的一个特征区域，和在冠字号区域和国徽之间的空白区域。相应的，在纸币反面图案中所对应的图像特征区域分别为一个包含建筑物部分，一个为纸币的空白区域的一部分。在获取的纸币上面图像上按照预设的位置选取第三特征识别区域和第四特征识别区域。所述选取的第三识别区域位于纸币图像中心点的上方，第四识别区域位于纸币图像中心点的下方。由于纸币图像水印区上方为图形或纸币面值数字，而在水印区下方通常为数字、冠字号或空白，且在纸币图像的另一面也具有相似的特征。可以有效区分出所述纸币图像的上下。

示例性的，以50元人民币为例，选取含有国徽的特征区域以及面值字符区域。相应的，在纸币下面图案中所对应的图像特征区域分别为国徽所对应的面值字符区域和水印空白区域。所述的第一特征识别区域和第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域可以面积相等，也可以不相等。

步骤S305，根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向。

分别计算所述第一特征识别区域和第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域的像素灰度值特征，所述像素灰度值特征是该区域内像素灰度值的均值，用以体现该区域的颜色深浅。在本实施例中，使用像素灰度值均值作为像素灰度值特征，依次算所述第一特征识别区域和第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域的所有像素灰度值的和，并除与所述特征识别区域的像素数量，得到所述特征识别区域的像素灰度值均值，根据所述第一特征识别区域和第二特征识别区域之间的灰度值差异，以及所述第三特征识别区域和第四特征识别区域之间的灰度值差异，得到所述纸币的面向。

步骤S306，将确定的所述纸币的面向与得到的所述纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述确定的所述纸币的面向。

将步骤S303和步骤S305所识别的纸币面向进行匹配，只有在识别的纸币面向结果一致时，输出所述纸币的面向结果供下一步处理或显示给用户。

本实施例通过在获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向之后，增加如下步骤：按照预设的位置选取所述纸币上面图像的特征识别区域；根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向；将确定的所述纸币的面向与得到的所述纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述确定的所述纸币的面向。在原有纸币面向识别方法的基础上，增加了另外一种面向识别方法，进一步提高了纸币面向识别的准确率，避免了面向识别的错误被导入后续步骤处理。

图5示出本发明的第四实施例。

图5是本发明第四实施例提供的纸币面向识别方法的流程示意图。所述纸币面向识别方法以本发明第三实施例为基础，进一步的，将所述根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向，具体优化为：分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值；分别将所述第一识别区域像素灰度值的均值与所述第二识别区域像素灰度值的均值进行比较；将所述第三识别区域像素灰度值的均值与所述第四识别区域像素灰度值的均值进行比较；根据比较结果得到所述纸币的面向。

参见图5，所述纸币面向识别方法，包括：

步骤S401，在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域。

步骤S402，根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域。

步骤S403，获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

步骤S404，按照预设的位置选取所述纸币上面图像的特征识别区域。

步骤S405，分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值。

步骤S406，分别将所述第一识别区域像素灰度值的均值与所述第二识别区域像素灰度值的均值进行比较；将所述第三识别区域像素灰度值的均值与所述第四识别区域像素灰度值的均值进行比较。

步骤S407，根据比较结果得到所述纸币的面向。

将第一识别区域像素灰度值的均值与第二识别区域像素灰度值均值进行比较，以及将第三识别区域像素灰度值的均值与第四识别区域像素灰度值的均值进行比较，确定哪一个区域像素灰度值的均值较大。由于纸币不同区域的灰度值差别很大，可以根据上述比较结果来判断当前货币图像的面向。

具体的：如果第一识别区域像素灰度值的均值小于第二识别区域像素灰度值的均值且第三识别区域像素灰度值的均值小于第四识别区域像素灰度值的均值，则纸币图像的面向为反面反向；如果第一识别区域像素灰度值的均值大于第二识别区域像素灰度值的均值且第三识别区域像素灰度值的均值小于第四识别区域像素灰度值的均值，则纸币图像的面向为正面正向；如果第一识别区域像素灰度值的均值小于第二识别区域像素灰度值的均值且第三识别区域像素灰度值的均值大于第四识别区域像素的灰度值和，则纸币图像的面向为正面反向；如果第一识别区域像素灰度值的均值大于第二识别区域像素灰度值的均值且第三识别区域像素灰度值的均值大于第四识别区域像素灰度值的均值，则纸币图像的面向为反面正向。

在本实施例中，所述选取的第一识别区域位于纸币图像中心点的左侧，第二识别区域位于纸币图像中心点的右侧。由于第一识别区域在纸币上面图像中的像素灰度值明显高于第二识别区域的像素灰度值，且在纸币下面图像中，第一识别区域纸币下面图像中的像素灰度值明显低于第二识别区域的像素灰度值。由第一识别区域像素灰度值的均值与第二识别区域像素灰度值的均值数值大小进行比较，在第一识别区域像素灰度值的均值不小于第二识别区域像素灰度值的均值的情况下，可以确定当前输入的纸币图像为正面正向或反面反向，否则可以确定当前输入的纸币图像为正面反向或反面正向。

与第一识别区域、第二识别区域相类似，选取的第三识别区域位于纸币图像中心点的上方，第四识别区域位于纸币图像中心点的下方。第三识别区域与第四识别区域在纸币上面图像和下面图像上像素灰度值的均值存在着较大的反差，利用此特性，可以判断出纸币图像的面向。即根据上述第一识别区域像素灰度值的均值与第二识别区域像素灰度值的均值比较后，在确定当前输入的纸币图像为正面正向或反面反向时，如果第三识别区域像素灰度值均值大于第四识别区域像素灰度值均值，则纸币图像被识别为反面反向；如果第三识别区域像素灰度值均值小于第四识别区域灰度值均值，则纸币图像被识别为正面正向；在确定当前输入的纸币图像为正面反向或反面正向时，如果第三识别区域像素灰度值均值小于第四识别区域像素灰度值均值时，则纸币图像为正面反向；如果第三识别区域像素灰度值均值大于第四识别区域像素灰度值和时，则纸币图像为反面正向。

步骤S408，将确定的所述纸币的面向与得到的所述纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述确定的所述纸币的面向。

本实施例通过将所述根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向，具体优化为：分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值；分别将所述第一识别区域像素灰度值的均值与所述第二识别区域像素灰度值的均值进行比较；将所述第三识别区域像素灰度值的均值与所述第四识别区域像素灰度值的均值进行比较；根据比较结果得到所述纸币的面向。能够根据纸币图像的特征，利用不同区域间灰度值差异较大的特性，准确地识别所输入的纸币面向。

此外，在本发明实施例的另一种实施方式中，在所述分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值之后，还可增加如下步骤：在所述第一特征识别区域像素灰度值的均值与第二特征识别区域的像素灰度值的均值差值小于预设的阈值时，输出面向识别错误信息。所述第一特征识别区域与第二特征识别区域分别位于纸币图像的左右两侧，由于所述第一特征识别区域或第二特征识别区域中存在水印区，与其所对应的特征识别区域像素值差值较大，利用这个特性，可以确定当前所输入的纸币是否为正常纸币，输入的为白纸或练功券等其它非纸币的纸张，利用第一特征识别区域与第二特征识别区域的像素灰度值的均值差值与预设的阈值进行比较，如果像素灰度值的均值差值小于预设的阈值，则说明当前所识别的图像不是纸币，输出面向识别错误信息。对于输入的为白纸或练功券等其它非纸币的纸张，能够有效进行识别，不会因输入的非纸币的纸张而影响识别系统的正常运行。

图6示出本发明第五实施例。

图6是本发明第五实施例提供的纸币面向识别装置的结构图。

由图6可以看出，所述的纸币面向识别装置包括：第一和第二识别区域选取单元510、第三和第四识别区域选取单元520和面向确定单元530。

所述的第一和第二识别区域选取单元510，用于在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域，所述第一识别区域与第二识别区域域以纸币上面图像的中心点中心对称；

所述的第三和第四识别区域选取单元520，用于根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域，所述第三识别区域和第四识别区域在纸币下面图像的位置与所述第一识别区域和第二识别区域在纸币上面图像的位置相同，所述识别区域中的一个识别区域的像素特征值大于或小于其它任一识别区域的像素特征值；

所述的面向确定单元530，用于获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

本发明实施例通过在获取到的纸币上面和下面图像上按照预设的位置选取识别区域，获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。能够准确的识别所输入的纸币的输入面向，且识别速度更快。

进一步的，所述面向确定单元530包括：灰度值均值获取子单元531、识别区域确定子单元532和纸币面向确定子单元533。

其中，所述灰度值均值获取子单元531，用于获取所述识别区域的像素灰度值均值；

所述识别区域确定子单元532，用于将所述识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域；

所述纸币面向确定子单元533，用于根据所述像素灰度值均值最小的识别区域的位置确定所述纸币的面向。

进一步的，所述的装置还包括：特征识别区域选取单元540、面向得到单元550和面向输出单元560。

其中，所述特征识别区域选取单元540，用于按照预设的位置选取所述纸币正面图像的特征识别区域；

所述面向得到单元550，用于根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向；

所述面向输出单元560，用于将所述确定的纸币的面向与所述得到的纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述纸币的面向。

进一步的，所述的面向得到单元550包括：灰度值均值计算子单元551、比较子单元552和纸币面向得到子单元553。

其中，所述灰度值均值计算子单元551，用于分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值；

所述比较子单元552，用于分别将所述第一识别区域像素灰度值的均值与所述第二识别区域像素灰度值的均值进行比较；将所述第三识别区域像素灰度值的均值与所述第四识别区域像素灰度值的均值进行比较；

所述纸币面向得到子单元553，用于根据比较结果得到所述纸币的面向。

更进一步的，所述的装置还包括：错误信息输出单元570。

所述错误信息输出单元570，用于在所述第一特征识别区域像素灰度值的均值与第二特征识别区域的像素灰度值的均值差值小于预设的阈值时，输出面向识别错误信息。

上述纸币面向识别装置可执行本发明实施例所提供的纸币面向识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间的相同或相似的部分互相参见即可。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种纸币面向识别的方法，其特征在于，包括：

在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域，所述第一识别区域与第二识别区域以纸币上面图像的中心点中心对称；

根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域，所述第三识别区域和第四识别区域在纸币下面图像的位置与所述第一识别区域和第二识别区域在纸币上面图像的位置相同，所述识别区域中的一个识别区域的像素特征值大于或小于其它任一识别区域的像素特征值；

获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素特征值为像素灰度值均值；

所述根据像素特征值确定所述纸币的面向，包括：

获取所述识别区域的像素灰度值均值；

将所述识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域；

根据所述像素灰度值均值最小的识别区域的位置确定所述纸币的面向。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向之后，还包括：

按照预设的位置选取所述纸币上面图像的特征识别区域；

根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向；

将所述确定的纸币的面向与所述得到的纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述纸币的面向。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征识别区域包括：

第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域；

所述根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向，包括：

分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值；

分别将所述第一识别区域像素灰度值的均值与所述第二识别区域像素灰度值的均值进行比较；将所述第三识别区域像素灰度值的均值与所述第四识别区域像素灰度值的均值进行比较；

根据比较结果得到所述纸币的面向。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述第一特征识别区域与第二特征识别区域相对纸币图像中心点左右对称；

在所述分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值之后，还包括：

在所述第一特征识别区域像素灰度值的均值与第二特征识别区域的像素灰度值的均值差值小于预设的阈值时，输出面向识别错误信息。

6.一种纸币面向识别的装置，其特征在于，包括：

第一和第二识别区域选取单元，用于在获取到的纸币上面图像上按照预设的位置选取第一识别区域，并根据所述第一识别区域选取纸币上面图像上的第二识别区域，所述第一识别区域与第二识别区域以纸币上面图像的中心点中心对称；

第三和第四识别区域选取单元，用于根据所述第一识别区域和第二识别区域的位置在纸币下面图像上选取第三识别区域和第四识别区域，所述第三识别区域和第四识别区域在纸币下面图像的位置与所述第一识别区域和第二识别区域在纸币上面图像的位置相同，所述识别区域中的一个识别区域的像素特征值大于或小于其它任一识别区域的像素特征值；

面向确定单元，用于获取所述识别区域的像素特征值，根据所述识别区域的像素特征值的比较结果确定所述纸币的面向。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述面向确定单元包括：

灰度值均值获取子单元，用于获取所述识别区域的像素灰度值均值；

识别区域确定子单元，用于将所述识别区域的像素灰度值均值进行比较，确定像素灰度值均值最小的识别区域；

纸币面向确定子单元，用于根据所述像素灰度值均值最小的识别区域的位置确定所述纸币的面向。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述的装置还包括：

特征识别区域选取单元，用于按照预设的位置选取所述纸币上面图像的特征识别区域；

面向得到单元，用于根据所述特征识别区域的像素灰度值特征得到所述纸币的面向；

面向输出单元，用于将所述确定的纸币的面向与所述得到的纸币的面向进行匹配，在匹配一致时，输出所述纸币的面向。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述的面向得到单元包括：

灰度值均值计算子单元，用于分别计算所述第一特征识别区域、第二特征识别区域、第三特征识别区域和第四特征识别区域像素灰度值的均值；

比较子单元，用于分别将所述第一识别区域像素灰度值的均值与所述第二识别区域像素灰度值的均值进行比较；将所述第三识别区域像素灰度值的均值与所述第四识别区域像素灰度值的均值进行比较；

纸币面向得到子单元，用于根据比较结果得到所述纸币的面向。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述的装置还包括：

错误信息输出单元，用于在所述第一特征识别区域像素灰度值的均值与第二特征识别区域的像素灰度值的均值差值小于预设的阈值时，输出面向识别错误信息。