CN107180479B - 一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。基于上述方法及装置,通过对待鉴别票据荧光图像进行二值化处理以及对二值化图像进行分块后利用多个检测模版匹配,可以降低算法的时间复杂度,提高票据真伪的鉴别率,且由于无需对票据进行多次复查,能够保证满足票据的高速识别需求,提升票据鉴别效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
作为经济活动往来中使用的单据和凭证,票据在目前得到了非常广泛的应用,例如证券、提单、运单、发票、电影票、车票、门票等等,在每个人的日常生活中都会频繁地用到这些票据。正是由于票据的重要性,目前各种伪造票据的犯罪活动也非常猖獗,从而极大地扰乱了现有的金融流通体系,破坏了整个经济活动的秩序,并因此给国家、企业和个人都带来了巨大的损失。
为了防止票据的伪造现象,目前已经提出了多种票据防伪方法,一般是通过采用彩色的可见光图像进行多光谱识别确定局部待复查区域,再通过局部放大镜采集待复查区域的放大图像进行复查以实现票据的鉴别。现有技术采用彩色图像进行特征比对,其时间复杂度较高,且对票据进行复查相当于对数据进行二次采集和处理,无法满足票据的高速识别需求。
发明内容
本发明提供一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质,以解决票据鉴别效率低的问题。
为达到此目的,本发明采用以下技术方案:
第一方面,本发明实施例提供了一种票据鉴别方法,所述方法包括:
将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;
对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;
将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。
进一步地,上述方法中,所述将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪,包括:
分别计算每个所述二值化荧光区域分块的目标像素点与背景像素点比例和所述检测模版的相应分块的模版目标像素点与背景像素点比例的差值;
根据所述差值和预设的至少一个相似度系数确定区间确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数;
判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
进一步地,上述方法中,所述根据所述差值和预设的至少一个相似度系数确定区间确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数,包括:
判断所述差值所属的相似度系数确定区间,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数;
根据所述判断结果确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数。
进一步地,所述方法,在将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化之前,所述方法还包括:
获取所述待鉴别票据的荧光图像;
确定所述待鉴别票据的荧光图像中所述待鉴别票据的边界;
将所述边界内的待鉴别票据的荧光图像进行旋转矫正;
判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射;
确定映射后的待鉴别票据的荧光图像中的荧光区域。
进一步地,所述方法,在将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配之前,所述方法还包括:
获取模版票据的荧光图像;
确定所述模版票据的荧光图像中的荧光区域;
将所述模版票据的荧光区域进行二值化,得到所述检测模版;
对所述检测模版进行分块,得到与所述待鉴别票据的多个二值化荧光区域分块相对应的多个分块。
第二方面,本发明实施例提供了一种票据鉴别装置,所述装置包括:
图像处理模块,用于将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;
区域划分模块,用于对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;
真伪确定模块,用于将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。
进一步地,上述装置中,所述真伪确定模块包括:
差值计算单元,用于分别计算每个所述二值化荧光区域分块的目标像素点与背景像素点比例和所述检测模版的相应分块的模版目标像素点与背景像素点比例的差值;
系数确定子模块,用于根据所述差值和预设的至少一个相似度系数确定区间确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数;
真伪判断单元,用于判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
进一步地,上述装置中,其特征在于,所述系数确定子模块包括:
区间判断单元,用于判断所述差值所属的相似度系数确定区间,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数;
系数确定单元,用于根据所述判断结果确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数。
进一步地,所述装置,还包括:
图像获取模块,用于在将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化之前,获取所述待鉴别票据的荧光图像;
边界确定模块,用于确定所述待鉴别票据的荧光图像中所述待鉴别票据的边界;
图像矫正模块,用于将所述边界内的待鉴别票据的荧光图像进行旋转矫正;
判断映射模块,用于判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射;
荧光区域确定模块,用于确定映射后的待鉴别票据的荧光图像中的荧光区域。
进一步地,所述装置,还包括:
模版图像获取模块,用于在将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配之前,获取模版票据的荧光图像;
模块区域确定模块,用于确定所述模版票据的荧光图像中的荧光区域;
模版建立模块,用于将所述模版票据的荧光区域进行二值化,得到所述检测模版;
模版划分模块,用于对所述检测模版进行分块,得到与所述待鉴别票据的多个二值化荧光区域分块相对应的多个分块。
第三方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,所述设备包括:
一个或多个控制器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
所述一个或多个程序被所述一个或多个控制器执行,使得所述一个或多个控制器实现如本发明实施例中任一所述的票据鉴别方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的票据鉴别方法。
本发明实施例所提供的技术方案,通过对待鉴别票据荧光图像进行二值化处理,以及对二值化图像进行分块后,利用多个检测模版匹配,根据匹配结果来鉴别票据真伪,从而可以降低算法的时间复杂度,提高票据真伪的鉴别率,且由于无需对票据进行多次复查,能够保证满足票据的高速识别需求,提升票据鉴别效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种票据鉴别方法的流程示意图;
图2是本发明实施例二提供的一种票据鉴别方法的流程示意图;
图3是本发明实施例三提供的一种票据鉴别方法的流程示意图;
图4是本发明实施例四提供的一种票据鉴别装置的结构示意图;
图5是本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。
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结构。
实施例一
请参阅附图1,为本发明实施例一提供的一种票据鉴别方法的流程示意图,该方法适用于银行或金融机构对有价票据防伪鉴别的场景,该方法由票据鉴别装置来执行,该装置可以由软件和/或硬件实现,可以集成于票据鉴别仪或金融交易设备的内部。该方法具体包括如下步骤:
S110、将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域。
需要说明的是,所述待鉴别票据的荧光图像是指待鉴别票据在紫外线光源照射下的图像,可以使用图像获取装置获得,所述荧光区域为具有荧光防伪特征图案的区域。其中,图像获取装置可以是摄像头或者装有摄像头的终端设备。通过对所述荧光区域进行二值化,可以降低所述待鉴别票据荧光图像在进行算法处理时的时间复杂度。示例性的,采用自适应阈值法对所述荧光区域进行二值化处理,按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分,所述目标的像素点的灰度值设置为255,所述背景的像素点的灰度值设置为0,即整个图像呈现出只有白和黑的视觉效果。可选的,目标图像可以是花卉图形和对称的带号码数字的图形。
S120、对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块。
具体的,可采用如下方式,但不限于此方式,对所述二值化荧光区域进行分块处理,一方面,可以通过设置固定块数和固定边长的方式对所述二值化荧光区域的图像进行分割,示例性的,200的像素,固定为4块,边长为50或者是200的像素,边长是50,分成4块,其中关于分块不能整除的,可以根据余数,分摊到每一个分块上;第二方面,还可以是通过模版匹配的方式对所述二值化荧光区域的图像进行分割,示例性的,根据实际需求建立与所述二值化荧光区域相同大小的N*N分割模版,再通过重合二者边界的方式实现分块操作,或者是建立一个分块大小的分割后模版,从上到下,从左到右的方式顺序分割所述二值化荧光区域。
需要说明的是,对所述二值化荧光区域分割为N*N个图像分块,N为大于1的自然数,在本发明实施例中,优选的,N为10,即将所述二值化荧光区域分割为10*10的图像分块。上述得到的100个二值化荧光区域分块分割了荧光区域内的防伪荧光特征,例如可以是花卉图案水印和/或本票号码对称图案水印,其中,由于花卉图案等水印形状的不规则,每一个分块内的目标像素点个数和背景像素点个数都可能不相同,即所述二值化荧光区域分块具有一定的特征唯一性。
S130、将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。
具体的,通过本实施例S120分割得到的每个所述二值化荧光区域分块,示例性的,例如可以是10*10的100个分块,与所述检测模版的相应分块的匹配包括分块关联匹配和分块内的特征匹配。所述分块内的特征匹配是本实施例用于确定所述待鉴别票据真伪的关键,后续实施例中有着重的内容提及与分析;所述分块关联匹配是指待鉴别票据荧光区域的每个分块与模版票据荧光区域的每个分块的关联,确切的表明其一一对应的关系,示例性的,一方面,所述分块关联匹配可以通过给所述待鉴别票据荧光区域的每个分块以及模版票据荧光区域的每个分块排序的方式实现,即序号1的分块对应模板序号1的分块,另一方面还可以是通过给所述待鉴别票据荧光区域以及所述模版票据荧光区域建立坐标系的方式实现,即两者的每一个分块都可以在所处的坐标系中找到唯一的位置点,此位置点的匹配即是分块关联匹配。
需要说明的是,上述提及的分块关联匹配和分块内的特征匹配可以是按顺序的一对一匹配,还可以是多分块同时进行匹配。
本发明实施例所提供的技术方案,通过对待鉴别票据荧光图像进行二值化处理,以及对二值化图像进行分块后,利用多个检测模版匹配,根据匹配结果来鉴别票据真伪,从而可以降低算法的时间复杂度,提高票据真伪的鉴别率,且由于无需对票据进行多次复查,能够保证满足票据的高速识别需求,提升票据鉴别效率。
优选的,在将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配之前,所述方法还包括:获取模版票据的荧光图像;确定所述模版票据的荧光图像中的荧光区域;将所述模版票据的荧光区域进行二值化,得到所述检测模版;对所述检测模版进行分块,得到与所述待鉴别票据的多个二值化荧光区域分块相对应的多个分块。
具体的检测模版的建立过程与上述实施例中待鉴别票据荧光图像的荧光区域的处理方式相同,其荧光图像的获取、对荧光区域的二值化以及分块处理在现有技术中已多有实现,也不是本方案设计的重点,在此不做重复且深入的阐述。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种票据鉴别方法的流程示意图,本实施例在上述实施例的基础上,对“将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪”进行了优化。该方法具体可以包括如下步骤:
S210、分别计算每个所述二值化荧光区域分块的目标像素点与背景像素点比例和所述检测模版的相应分块的模版目标像素点与背景像素点比例的差值。
需要说明的是,一般的,若图像采集时没有发生信号偏差或受到信号干扰,则所述待鉴别票据的二值化荧光区域分块内的像素点个数是一定的,即当像素点总个数为100时,若目标像素点个数为92,则背景像素点为8。本发明实施例中所述差值的计算,示例性的,可以是待鉴别票据与检测模版之间的目标像素点和/或背景像素点的差值,优选的,采用荧光区域每个分块的目标像素点与背景像素点比例进行计算。
S220、根据所述差值和预设的至少一个相似度系数确定区间确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数。
在上述各技术方案的基础上,“根据所述差值和预设的至少一个相似度系数确定区间确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数”具体可以优化为:
判断所述差值所属的相似度系数确定区间,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数。
根据所述判断结果确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数。
需要说明的是,所述相似度系数确定区间可根据经验设定,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数,而所述相似度系数可表示所述待鉴别票据与模版票据之间的差异,对应着本发明实施例中的所述差值,即像素点之间的差异,其差异越小表示待鉴别票据的真实性越大。
S230、判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
在上述各技术方案的基础上,“判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假”具体可以优化为:
筛选所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数;
计算筛选后得到的分块个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
需要说明的是,所述第一阈值和第二阈值可根据经验或实际情况设定,一般的,以提高票据真伪的鉴别率以及鉴别效率为目的。
本实施例中通过分别计算每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的目标像素点与背景像素点比例的差值,确定相其对应的似度系数,然后在与预设阈值进行匹配,从而确定所述待鉴别票据的真伪,提高了票据真伪的鉴别率,且算法简单,易于实现。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种票据鉴别方法的流程示意图,本实施例在上述实施例的基础上进行了优化。该方法具体可以包括如下步骤:
S310、获取所述待鉴别票据的荧光图像。
具体的,所述待鉴别票据的荧光图像可以通过使用图像获取装置获得,所述图像获取装置可以是摄像头或者装有摄像头的终端设备,如图像传感器,具体的,所述图像获取装置获取的是待鉴别票据在紫外线光源照射下的图像。
S320、确定所述待鉴别票据的荧光图像中所述待鉴别票据的边界。
具体的,可以通过采用边界跟踪的方法寻找所述待鉴别票据的边界点,再通过最小二乘直线拟合的方法对所述待鉴别票据的边界点进行直线拟合得到所述待鉴别票据的边界。
S330、将所述边界内的待鉴别票据的荧光图像进行旋转矫正。
具体的,所述边界内的待鉴别票据荧光图像的旋转矫正可通过采用双线性插值方法实现,减少票据旋转图像的失真。
S340、判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射。
在上述各技术方案的基础上,“判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射”具体可以优化为:
判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置;
根据判断结果确定是否对所述待鉴别票据的荧光图像进行映射,若是倒置,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像采用映射的方法对其进行数据的映射;若不是倒置,则无需进行映射处理。
具体的,在对所述边界内的待鉴别票据的荧光图像旋转矫正后,可通过图像特征提取的方式判断所述待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对所述待鉴别票据的荧光图像进行映射后执行S350,若否,则直接执行S350。
S350、确定映射后的待鉴别票据的荧光图像中的荧光区域。
需要说明的是,在采用映射的方法对所述待鉴别票据的荧光图像映射后得到的新的荧光图像的荧光区域内的防伪荧光特征用于鉴别票据的真伪,示例性的,所述防伪荧光特征可以是花卉图案水印和或本票号码对称图案水印。
本发明实施例中,通过对获取的所述带鉴别票据进行边界确定、旋转矫正和映射,从而可以确定其荧光区域,使得后续需要进行真伪鉴别的票据的所述荧光区域的计算结果更精确。
实施例四
请参阅附图4,为本发明实施例四提供的一种票据鉴别装置的结构示意图,该装置适用于执行本发明实施例提供的票据鉴别确定方法。该装置具体包含如下模块:
图像处理模块410,用于将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;
区域划分模块420,用于对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;
真伪确定模块430,用于将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。
优选的,所述真伪确定模块包括:
差值计算单元,用于分别计算每个所述二值化荧光区域分块的目标像素点与背景像素点比例和所述检测模版的相应分块的模版目标像素点与背景像素点比例的差值;
系数确定子模块,用于根据所述差值和预设的至少一个相似度系数确定区间确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数;
真伪判断单元,用于判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
优选的,所述系数确定子模块包括:
区间判断单元,用于判断所述差值所属的相似度系数确定区间,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数;
系数确定单元,用于根据所述判断结果确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数。
优选的,所述票据鉴别装置还包括:
图像获取模块,用于在将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化之前,获取所述待鉴别票据的荧光图像;
边界确定模块,用于确定所述待鉴别票据的荧光图像中所述待鉴别票据的边界;
图像矫正模块,用于将所述边界内的待鉴别票据的荧光图像进行旋转矫正;
判断映射模块,用于判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射;
荧光区域确定模块,用于确定映射后的待鉴别票据的荧光图像中的荧光区域。
优选的,所述票据鉴别装置还包括:
模版图像获取模块,用于在将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配之前,获取模版票据的荧光图像;
模块区域确定模块,用于确定所述模版票据的荧光图像中的荧光区域;
模版建立模块,用于将所述模版票据的荧光区域进行二值化,得到所述检测模版;
模版划分模块,用于对所述检测模版进行分块,得到与所述待鉴别票据的多个二值化荧光区域分块相对应的多个分块。
本实施例通过将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。基于上述方法及装置,通过对待鉴别票据荧光图像进行二值化处理以及对二值化图像进行分块后利用多个检测模版匹配,可以降低算法的时间复杂度,提高票据真伪的鉴别率,且由于无需对票据进行多次复查,能够保证满足票据的高速识别需求,提升票据鉴别效率。
上述装置可执行本发明任意实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图5显示的计算机设备12仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图5中未示出,可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的票据鉴别方法。
也即,所述处理单元执行所述程序时实现:所述处理单元执行所述程序时实现:将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。
实施例六
本发明实施例六提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的票据鉴别方法:
也即,所述处理单元执行所述程序时实现:将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (6)
1.一种票据鉴别方法,其特征在于,包括:
获取待鉴别票据的荧光图像;
确定所述待鉴别票据的荧光图像中所述待鉴别票据的边界;
将所述边界内的待鉴别票据的荧光图像进行旋转矫正;
判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射;
确定映射后的待鉴别票据的荧光图像中的荧光区域;
将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;
建立与所述二值化荧光区域相同大小的分割模版;
通过所述分割模版对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;
分别计算每个所述二值化荧光区域分块的目标像素点与背景像素点比例和检测模版的相应分块的模版目标像素点与背景像素点比例的差值;
判断所述差值所属的相似度系数确定区间,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数;
根据判断结果确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数;
判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配之前,所述方法还包括:
获取模版票据的荧光图像;
确定所述模版票据的荧光图像中的荧光区域;
将所述模版票据的荧光区域进行二值化,得到所述检测模版;
对所述检测模版进行分块,得到与所述待鉴别票据的多个二值化荧光区域分块相对应的多个分块。
3.一种票据鉴别装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于在将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化之前,获取所述待鉴别票据的荧光图像;
边界确定模块,用于确定所述待鉴别票据的荧光图像中所述待鉴别票据的边界;
图像矫正模块,用于将所述边界内的待鉴别票据的荧光图像进行旋转矫正;
判断映射模块,用于判断经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像是否倒置,若是,则对经旋转校正的待鉴别票据的荧光图像进行映射;
荧光区域确定模块,用于确定映射后的待鉴别票据的荧光图像中的荧光区域;
图像处理模块,用于将待鉴别票据荧光图像的荧光区域进行二值化,得到二值化荧光区域;
区域划分模块,用于建立与所述二值化荧光区域相同大小的分割模版,通过所述分割模版对所述二值化荧光区域进行分块,得到多个二值化荧光区域分块;
真伪确定模块,用于将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配,根据匹配结果确定所述待鉴别票据的真伪,所述真伪确定模块包括:
差值计算单元,用于分别计算每个所述二值化荧光区域分块的目标像素点与背景像素点比例和所述检测模版的相应分块的模版目标像素点与背景像素点比例的差值;
区间判断单元,用于判断所述差值所属的相似度系数确定区间,每个所述相似度系数确定区间对应一个相似度系数;
系数确定单元,用于根据判断结果确定每个所述二值化荧光区域分块与所述检测模版的相应分块的相似度系数;
真伪判断单元,用于判断所述相似度系数大于或等于第一阈值的所述二值化荧光区域分块的个数是否大于或等于第二阈值,是则所述待鉴别票据为真,否则为假。
4.根据权利要求3所述的装置,其特征在于,还包括:
模版图像获取模块,用于在将每个所述二值化荧光区域分块分别和检测模版的相应分块进行匹配之前,获取模版票据的荧光图像;
模块区域确定模块,用于确定所述模版票据的荧光图像中的荧光区域;
模版建立模块,用于将所述模版票据的荧光区域进行二值化,得到所述检测模版;
模版划分模块,用于对所述检测模版进行分块,得到与所述待鉴别票据的多个二值化荧光区域分块相对应的多个分块。
5.一种计算机设备,其特征在于,包括:
一个或多个控制器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
所述一个或多个程序被所述一个或多个控制器执行,使得所述一个或多个控制器实现如权利要求1-2中任一所述方法。
6.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一所述的方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102509093A (zh) * | 2011-10-18 | 2012-06-20 | 谭洪舟 | 近距离数字化证件信息采集系统 |
CN103824086A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-05-28 | 东方网力科技股份有限公司 | 一种图像匹配方法及装置 |
CN205862423U (zh) * | 2016-03-03 | 2017-01-04 | 深圳市中钞信达金融科技有限公司 | 票据真伪鉴别设备及票据真伪鉴别系统 |
Family Cites Families (3)
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CN102542655B (zh) * | 2011-11-16 | 2014-06-18 | 中钞实业有限公司 | 基于纤维个性化特征的票据防伪鉴别方法 |
CN104966348B (zh) * | 2015-06-18 | 2017-10-24 | 深圳辰通智能股份有限公司 | 一种票据图像要素完整性检测方法及系统 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102509093A (zh) * | 2011-10-18 | 2012-06-20 | 谭洪舟 | 近距离数字化证件信息采集系统 |
CN103824086A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-05-28 | 东方网力科技股份有限公司 | 一种图像匹配方法及装置 |
CN205862423U (zh) * | 2016-03-03 | 2017-01-04 | 深圳市中钞信达金融科技有限公司 | 票据真伪鉴别设备及票据真伪鉴别系统 |
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