CN107610322B

CN107610322B - 纸币版本的识别方法、装置、电子设备以及存储介质

Info

Publication number: CN107610322B
Application number: CN201710942089.7A
Authority: CN
Inventors: 杜杨君; 曹婧蕾
Original assignee: Shenzhen Yihua Computer Co Ltd; Shenzhen Yihua Time Technology Co Ltd; Shenzhen Yihua Financial Intelligent Research Institute
Current assignee: Shenzhen Yihua Computer Co Ltd; Shenzhen Yihua Time Technology Co Ltd; Shenzhen Yihua Financial Intelligent Research Institute
Priority date: 2017-10-11
Filing date: 2017-10-11
Publication date: 2020-02-07
Anticipated expiration: 2037-10-11
Also published as: CN107610322A

Abstract

本发明实施例公开了一种纸币版本的识别方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像；根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与待识别纸币对应的版本识别向量；将版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定待识别纸币的纸币版本。本发明实施例的技术方案仅使用简单的向量匹配算法，就可以快速确定出待识别纸币的纸币版本，避免了传感器亮度差异导致的版本识别误差，同时，整个算法简单且易于实现，具有通用性。

Description

纸币版本的识别方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种纸币版本的识别方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着经济的不断发展，很多领域都出现了基于纸币识别技术的智能化无人收费设备，例如，火车站或者地铁站的自动售票机、银行中的ATM(Automatic Teller Machine，自动存取款机)以及移动营业厅中的自动交费机等设备。在这些无人收费设备中，必须具有对输入纸币的真伪以及面值进行验证的纸币验证功能。

在整个纸币验证的过程中，纸币版本的识别是后续识别判断的基础。如果纸币版本识别错误，将直接导致后面纸币的所有验证算法的误检，因此纸币版本识别在纸币验证过程中是基础的识别步骤。特别是随着越来越多的不同版本的纸币发行，纸币版本的识别变得越来越重要，因此如何识别纸币版本是亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种纸币版本的识别方法、装置、电子设备以及存储介质，以快速、准确的确定出待识别纸币的纸币版本。

第一方面，本发明实施例提供了一种纸币版本的识别方法，包括：

截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像，其中，所述版本特征区域用于区分所述设定币种的纸币的不同版本；

根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量；

将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本。

第二方面，本发明实施例还提供了一种纸币版本的识别装置，该装置包括：

待测区域灰度图像截取模块，用于截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像，其中，所述版本特征区域用于区分所述纸币的不同版本；

版本识别向量构造模块，用于根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量；

纸币版本识别模块，用于将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任意实施例所述的纸币版本的识别方法。

第四方面，本发明实施例还提供了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本发明任意实施例所述的纸币版本的识别方法。

本发明实施例通过截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像；根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量；将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本的技术手段，仅使用简单的向量匹配算法，就可以快速确定出待识别纸币的纸币版本，避免了传感器亮度差异导致的版本识别误差，同时，整个算法简单且易于实现，具有通用性。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种纸币版本的识别方法的流程图；

图2a是本发明实施例二中的一种纸币版本的识别方法的流程图；

图2b是本发明实施例二中的一种构造与目标纸币版本对应的标准版本向量的流程图；

图3a是本发明实施例三中的一种纸币版本的识别方法的流程图；

图3b是本发明实施例三所适用的一种2015版100元人民币中的版本特征区域的示意图；

图3c是本发明实施例三所适用的一种2005版100元人民币中的版本特征区域的示意图；

图3d是本发明实施例三所适用的一种1999版100元人民币中的版本特征区域的示意图；

图4是本发明实施例四中的一种纸币版本的识别装置的结构图；

图5是本发明实施例五中的一种电子设备的结构图。

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。

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。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种纸币版本的识别方法的流程图，本实施例可适用于对纸币的纸币版本进行识别的情况，该方法可以由纸币版本的识别装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成于无人收费设备(例如：ATM、自动售票机或者自动交费机等)中。本实施例的方法具体包括如下步骤：

S110、截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像。

其中，所述版本特征区域用于区分所述设定币种的纸币的不同版本。

一般来说，对于同一币种的纸币来说，无论该纸币为何种面值，该纸币的不同版本一般仅在一些典型区域内存在区别，例如，针对100元的人民币，1999版、2005版的纸币与2015版的纸币仅在胶印对印及白水印所在区域、光彩光变数字所在区域、以及竖列冠字号和镂空安全线所在区域内存在区别。

相应的，可以首先确定与同一币种的不同面值分别对应版本特征区域，之后可以将这些版本特征区域进行汇总，统计得到与同一币种对应的版本特征区域。这样只要确定了用户输入的币种之后，无需确定用户的输入的待识别纸币的面值，即可对应提取相应的版本特征区域。

之后可以确定出与同一币种的不同面值的纸币中，与不同版本特征区域的灰度图像分别对应的标准特征，再获知用户输入的待识别纸币的币种后，可以相应提取所述待识别纸币的对应版本特征区域的灰度图像，并获取与所述待识别纸币的所述灰度图像对应的识别特征，通过将上述识别特征与该币种各面值的多个版本对应的标准识别特征进行匹配，对待识别纸币进行版本识别。

典型的，在确定所述待识别纸币的币种后，可以确定与该待识别纸币匹配的待识别特征区域，进而可以通过存取一体的ATM机、验钞机等接触式图像传感器(Contact ImageSensor，CIS)或者摄像头等图像采集装置获取所述待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像。

S120、根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量。

其中，向量的引入会避免目前基于神经网络的纸币版本识别对图像的亮暗敏感度较高的问题。

在本实施例的一个可选的实施方式中，可以根据一个待测区域灰度图像的整体灰度特性构造与该待测区域灰度图像对应的版本子识别向量，例如，在待测区域灰度图像A中，分别统计与不同灰度范围(例如，[0，31]，[32，63]，…，[224，255])对应的像素点数量，并根据与各灰度范围对应的所述像素点数量，构造与待测区域灰度图像A对应的所述版本识别子向量；

在本实施例的另一个可选的实施方式中，可以将一个待测区域灰度图像分割为等分的或者不等分的设定数量的图像分块，例如：等分为2*3、3*3、5*5或者9*9的图像分块，通过分别计算与各个图像分块对应的灰度均值，灰度方差、最小灰度值或者最大灰度值等，得到与各个图像分块对应的特征值，最后可以将与各个图像分块的特征值进行组合生成与该待测区域灰度图像对应的版本识别子向量。

相应的，如果待识别纸币仅对应一个版本特征区域，则可以将与该版本特征区域的对应的待测区域灰度图像的版本识别子向量直接作为该待识别纸币的版本识别向量。

如果待识别纸币对应两个以上的版本特征区域，则该待识别纸币对应两个以上的待测区域灰度图像，进而可以将与不同待测区域灰度图像分别对应的版本识别子向量进行组合，以最终构成所述版本识别向量。

在一个具体例子中，待识别纸币对应两个版本特征区域，进而相应截取了待测区域灰度图像B以及待测区域灰度图像C，其中，与待测区域灰度图像B对应的版本识别子向量为向量B1，与待测区域灰度图像C对应的版本识别子向量为向量C1，相应的，与所述待识别纸币对应的版本识别向量可以为(向量B1，向量C1)。

S130、将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本。

在本实施例中，可以预先构建与设定币种、设定金额以及设定纸币版本分别对应的标准版本向量。通过计算待识别纸币的版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量之间的相似度，确定所述待识别纸币的纸币版本。

例如针对人民币来说，可以分别构造与人民币100元的三个版本(1999版、2005版以及2015版)分别对应的标准版本向量，与人民币50元的两个版本(1999版以及2005版)分别对应的标准版本向量。其中，所述标准版本向量的构造过程与版本识别向量的构造过程相匹配，这样，只要用户输入一个100元或者50元的人民币，通过匹配对应的标准版本向量，即可以确定出该输入的人民币的版本。

可以理解的是，所述标准版本库中可以仅包括版本与标准版本向量之间的对应关系，例如：(2005版，向量1)，(2015版，向量2)等，这样设置可以直接确定当前输入的纸币的版本，但是信息量较少；进一步的，所述标准版本库中还可以同时包括纸币面值、纸币版本与标准版本向量之间的对应关系，例如：(100元，2015版，向量3)，(50元，2005版，向量4)，这样设置虽然会增加标准版本库中的数据量，但是可以通过单次向量匹配，获取丰富的信息量。

在本实施例中，可以通过计算余弦夹角的方式，和/或计算所述版本识别向量与各标准版本向量之间的相似度，并最终根据得到的余弦夹角以及欧式距离的数值，确定所述待识别纸币的纸币版本。

例如，待识别纸币与100元人民币的2015版的标准版本向量向匹配，则可以确定该待识别纸币的纸币版本为2015版。

实施例二

图2a为本发明实施例二提供的一种纸币版本的识别方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行了优化，在本实施例中，在截取待识别纸币的至少一个版本特征区域的区域灰度图像之前，还包括：分别获取与所述设定币种的至少两个纸币版本分别对应的至少两张纸币作为模板纸币；根据与目标纸币版本的至少两张模板纸币分别对应的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像，构造与所述目标纸币版本对应的标准版本向量；将与所述至少两个纸币版本分别对应的标准版本向量存储于所述标准版本库中。

如图2a所示，本发明实施例具体包括：

S210、分别获取与设定币种的至少一个面值的至少两个纸币版本分别对应的至少两张纸币作为模板纸币。

为了能够识别设定币种的各个面值的纸币的不同版本，需要预先获取与该币种的各个面值、各个版本的纸币作为模板纸币，以构造对应的标准版本向量。

例如：获取与人民币100元，2015版的多个纸币，可以构造能够识别2015版人民币100元的标准版本向量。

S220、根据与目标面值的目标纸币版本的至少两张模板纸币分别对应的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像，构造与所述目标面值的目标纸币版本对应的标准版本向量。

在图2b中示出了本发明实施例二中的一种构造与目标纸币版本对应的标准版本向量的流程图，如图2b所示，所述标准版本向量的构造过程包括：

S2201、获取与所述目标面值的所述目标纸币版本对应的一张模板纸币作为当前处理纸币。

S2202、截取所述当前处理纸币的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像。

S2203、按照与所述版本特征区域匹配的分块策略，将标准区域灰度图像分割为至少两个标准图像分块。

在本实施例中，可以根据标准区域灰度图像的尺寸和/或所述标准区域灰度图像中的图像类型，选择对应的分块策略。分块策略的总体原则为：即保证标准区域灰度图像中的特征信息采集到位，又能够尽量减少因为分块数量太多带来的运算量负担。

在一个具体例子中，可以将一个标准区域灰度图像等分为2*2块，其中，在水平方向上等分为2块，在竖直方向上等分为2块，最终可以得到4个标准图像分块，即：标准图像分块1、标准图像分块2、标准图像分块3以及标准图像分块4。

S2204、根据标准图像分块中的各个像素点的灰度值，分别计算与各所述标准图像分块对应的灰度均值。

在本实施例的一个可选的实施方式中，可以将一个标准图像分块中包括的全部像素点的灰度值进行累加求和后取均值，最终计算出一个与该标准图像分块对应的灰度均值。

在本实施例的另一个可选的实施方式中，为了保证对整个纸币版本识别方法的实时性要求，还可以按照设定采样规则，获取一个标准图像分块中设定数量的像素点作为均值计算像素点，并将采样得到的各个均值计算像素点进行累加求和后取均值，最终计算出一个与该标准图像分块对应的灰度均值。

其中，按照设定采样规则，获取标准图像分块中设定数量的像素点作为均值计算像素点，可以包括：

在水平方向上，按照第一采样间隔，分别获取待测图像分块中的水平抽样像素点；在竖直方向上，按照第二采样间隔，分别获取待测图像分块中的竖直抽样像素点；将所述水平抽样像素点以及所述竖直抽样像素点的合集作为所述均值计算像素点。

S2205、将与所述至少一个标准区域灰度图像分别对应的各个标准图像分块的灰度均值进行组合，构造与所述当前处理纸币对应的中间版本向量；

续前例，如果通过上述计算得到，与标准图像分块1对应的灰度均值为X1、与标准图像分块2对应的灰度均值为X2、与标准图像分块3对应的灰度均值为X3、与标准图像分块4对应的灰度均值为X4、与标准图像分块5对应的灰度均值为X5、以及与标准图像分块6对应的灰度均值为X6，则构造的与当前处理纸币对应的中间版本向量可以为(X1，X2，X3，X4，X5，X6)。

当然，本领域技术人员可以理解的是，除了可以直接使用各所述灰度均值构造所述中间版本向量，还可以对各所述灰度均值进行一定的处理后(例如：归一化)，使用处理结果构造所述中间版本向量。

S2206、判断是否满足设定结束条件：若是，执行S2207；否则，返回执行S2201。

其中，所述设定结束条件可以包括：当前已经构造的中间版本向量的数量超过设定阈值(例如，1000或者2000等)或者预先选择的模板纸币已经全部处理完成等，本实施例对此并不进行限制。

S2207、计算构造的各所述中间版本向量的向量均值作为与所述目标面值的目标纸币版本对应的标准版本向量。

在本实施例中，在获取了多个中间版本向量之后，可以计算各个中间版本向量的向量均值作为与所述目标面值的目标纸币版本对应的标准版本向量，也即：分别求取各个中间版本向量中各个向量元素的元素均值，并将各个元素均值的组合作为所述标准版本向量。

S230、将与所述至少两个纸币版本的各面值分别对应的标准版本向量存储于标准版本库中。

S240、截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像，其中，所述版本特征区域用于区分所述设定币种的纸币的不同版本。

S250、根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量。

在本实施例中，可以根据与标准版本向量相似的向量构造方式，构造所述版本识别向量，以使所述标准版本向量与所述版本识别向量之间具有可运算性。

S260、将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本。

本发明实施例的技术方案通过分别获取与设定币种的至少两个纸币版本分别对应的至少两张纸币作为模板纸币；根据与目标纸币版本的至少两张模板纸币分别对应的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像，构造与所述目标纸币版本对应的标准版本向量的方式，得到的与不同币种对应的多个标准版本向量，之后仅使用简单的向量匹配算法，就可以快速确定出待识别纸币的纸币版本，避免了传感器亮度差异导致的版本识别误差，同时，整个算法简单且易于实现，具有通用性。

在上述各实施例的基础上，在截取所述当前处理纸币的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像之后，还可以包括：对至少一个所述标准区域灰度图像进行图像归一化处理。这样设置的好处是：使得图像由于获取方式不同、亮暗变化不同而导致分辨率变化的情况下，无需对算法进行修改，保证算法的统一处理。

实施例三

图3a为本发明实施例三提供的一种纸币版本的识别方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行了优化，在本实施例中，将所述设定币种具体为人民币，将所述版本特征区域具体为：胶印对印及白水印所在的第一版本特征区域、光彩光变数字所在的第二版本特征区域、以及竖列冠字号和镂空安全线所在的第三版本特征区域。相应的，本实施例的方法具体包括如下操作：

S310、在确定用户输入的币种类型为人民币时，分别截取待识别纸币的第一版本特征区域的第一待测区域灰度图像、第二版本特征区域的第二待测区域灰度图像以及第三版本特征区域的第三待测区域灰度图像。

其中，所述第一版本特征区域为胶印对印及白水印所在的区域，所述第二版本特征区域为光彩光变数字所在的区域，所述第三版本特征区域为竖列冠字号和镂空安全线所在的区域。

发明人通过分析各个面值的人民币的不同版本的特征，得出了不同面值的人民币中用于区分不同纸币版本的共性区域，也即上述三个版本特征区域。其中，在图3b是本发明实施例三所适用的一种2015版100元人民币的中的版本特征区域的示意图；图3c是本发明实施例三所适用的一种2005版100元人民币中的版本特征区域的示意图；图3d是本发明实施例三所适用的一种1999版100元人民币中的版本特征区域的示意图。

S320、对至少一个所述待测区域灰度图像进行图像归一化处理。

这样设置的好处是：使得图像由于获取方式不同、亮暗变化不同而导致分辨率变化的情况下，无需对算法进行修改，保证算法的统一处理。

S330、按照与所述版本特征区域匹配的分块策略，将待测区域灰度图像分割为至少两个待测图像分块。

在本实施例中，根据第一版本特征区域、第二版本特征区域以及第三版本特征区域的不同尺度大小，所述分块策略可以包括：如果所述版本特征区域为所述第一版本特征区域，则将与所述第一版本特征区域对应的图像等分为2*4块，其中，在水平方向上等分为2块，在竖直方向上等分为4块；

如果所述版本特征区域为所述第二版本特征区域，则将与所述第二版本特征区域对应的图像等分为2*3块，其中，在水平方向上等分为2块，在竖直方向上等分为3块；

如果所述版本特征区域为所述第三版本特征区域，则将与所述第三版本特征区域对应的图像等分为8*2块，其中，在水平方向上等分为8块，在竖直方向上等分为2块。

S340、根据待测图像分块中的各个像素点的灰度值，分别计算与各所述待测图像分块对应的灰度均值。

S350、将与所述至少一个待测区域灰度图像分别对应的各个待测图像分块的灰度均值进行组合，构造所述版本识别向量。

S360、将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本。

其中，所述标准版本库中各个标准版本向量的生成过程与所述版本识别向量的构造过程类似。

本发明实施例通过针对人民币不同版本的版本特征区域对应设置相应的分块策略构造标准版本向量以及版本识别向量的方式，实现了仅使用简单的向量匹配算法，就可以快速确定出待识别的人民币的纸币版本，避免了传感器亮度差异导致的版本识别误差，同时，整个算法简单且易于实现，具有通用性。

在一个具体的实现方式中，100元人民币的纸币宽度为155mm，高度为77mm；纸币的灰度图像的采集数据分辨率为200DPI(Dots Per Inch，每英寸点数)和150DPI；

其中，采集的100元纸币灰度图像的数据宽度在1200像素到1240像素的区间范围内；采集的100元纸币灰度图像的数据高度在435像素到460像素的区间范围内。

截取100元纸币灰度图像的左边胶印对印和白水印区域的第一灰度图像、光彩光变100区域的第二灰度图像以及竖列冠字号和镂空安全线区域第三灰度图像的像素点范围如表1所示。其中，Height为灰度图像的总高度值，Width为灰度图像的总宽度值。

表1

之后，需要对截取的第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像进行归一化处理。

这样做的目的在于：在采集设备(例如：CIS)的分辨率固定时，截取的与同一版本特征区域的灰度图像的尺寸是固定的，但在采集设备的分辨率改变时，需要对应修改起止点坐标。同时，对应截取的各个灰度图像(第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像)的高度值和宽度值也会做出对应的改变，为了后续算法不随分辨率而改变，故在此需要根据采集设备的分辨率对上述灰度图像进行归一化处理，归一化的图像以200DPI*150DPI为基准。

之后，需要对归一化的各个灰度图像进行分块，具体操作如下：

将与胶印对印和白水印区域对应的第一灰度图像均分成4*2小块(上下分为2块，左右分为4块，共计8块)，每个小块高度30像素，宽度70像素；

将与光彩光变区域对应的第二灰度图像均分成3*2小块(上下分为2块，左右分为3块，共计6块)，每个小块高度70像素，宽度100像素；

将与镂空安全线和竖列冠字号区域对应的第三灰度图像分成2*8小块(上下分为8块，左右分为2块，共计16块)；每个小块高度像素：45；宽度100像素；

计算每个小块的灰度均值(也可以称为亮度均值)作为向量元素构成向量，该向量中共计30个向量元素；由于以上区域一共分为30小块，故此处得到30个灰度均值，即为30个向量元素；

首先需要训练生成标准版本库中的各个标准版本向量，典型的，选取10000张各个版本(1999版，2005版以及2015版)的100元人民币作为样本数据，分别对上述30个小块计算灰度均值；这样，每一张纸币对应一个30组特征向量；即：T_i＝[x₁,x₂....x₃₀]；

对这10000张纸币的特征向量分别求均值，得到T＝[x₁,x₂...x₃₀]，可以得到与各个版本的100元人民币对应的标准版本向量。

在后续进行纸币版本的识别时，可以同时使用余弦相似度与欧式距离最小值匹配法进行版本匹配。

举例而言，待识别纸币的版本识别向量为T_i＝[x₁,x₂....x₃₀]，标准版本向量分别为

其中，

为1999版100元人民币的标准版本向量，

为2005版100元人民币的标准版本向量，

为2015版100元人民币的标准版本向量。

待识别纸币的版本识别向量与标准版本库中的三个标准版本向量进行匹配，根据识别结果判断纸币的版本；

夹角余弦计算：

欧式距离计算：

当版本识别向量与某一个标准版本向量的上述两个匹配条件都满足预设的阈值门限时，可以认定该待识别纸币的纸币版本为与该匹配的标准版本向量对应的纸币版本。

实施例四

在图4中示出了本发明实施例四提供的一种纸币版本的识别装置的结构图。如图4所示，所述装置包括：待测区域灰度图像截取模块410、版本识别向量构造模块420以及纸币版本识别模块430，其中：

待测区域灰度图像截取模块410，用于截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像，其中，所述版本特征区域用于区分所述纸币的不同版本。

版本识别向量构造模块420，用于根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量。

纸币版本识别模块430，用于将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本。

在上述各实施例的基础上，还可以包括：

模板纸币获取单元，用于在截取待识别纸币的至少一个版本特征区域的区域灰度图像之前，分别获取与所述设定币种的至少一个面值的至少两个纸币版本分别对应的至少两张纸币作为模板纸币；

标准版本向量构造单元，用于根据与目标面值的目标纸币版本的至少两张模板纸币分别对应的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像，构造与所述目标面值的目标纸币版本对应的标准版本向量；

标准版本向量存储单元，用于将与所述至少两个纸币版本的各面值分别对应的标准版本向量存储于所述标准版本库中。

在上述各实施例的基础上，标准版本向量构造单元，具体可以用于：

获取与所述目标面值的目标纸币版本对应的一张模板纸币作为当前处理纸币；

截取所述当前处理纸币的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像；

按照与所述版本特征区域匹配的分块策略，将标准区域灰度图像分割为至少两个标准图像分块；

根据标准图像分块中的各个像素点的灰度值，分别计算与各所述标准图像分块对应的灰度均值；

将与所述至少一个标准区域灰度图像分别对应的各个标准图像分块的灰度均值进行组合，构造与所述当前处理纸币对应的中间版本向量；

返回执行获取与所述目标面值的目标纸币版本对应的一张模板纸币作为当前处理纸币的操作，直至满足设定结束条件；

计算构造的各所述中间版本向量的向量均值作为与所述目标面值的目标纸币版本对应的标准版本向量。

在上述各实施例的基础上，版本识别向量构造模块，具体可以用于：

按照与所述版本特征区域匹配的分块策略，将待测区域灰度图像分割为至少两个待测图像分块；

根据待测图像分块中的各个像素点的灰度值，分别计算与各所述待测图像分块对应的灰度均值；

将与所述至少一个待测区域灰度图像分别对应的各个待测图像分块的灰度均值进行组合，构造所述版本识别向量。

在上述各实施例的基础上，还可以包括：第一图像归一化模块，用于在截取所述当前处理纸币的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像之后，对至少一个所述标准区域灰度图像进行图像归一化处理；和/或

第二图像归一化模块，用于在截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像之后，对至少一个所述待测区域灰度图像进行图像归一化处理。

在上述各实施例的基础上，所述设定币种可以为人民币；

所述版本特征区域可以包括：胶印对印及白水印所在的第一版本特征区域、光彩光变数字所在的第二版本特征区域、以及竖列冠字号和镂空安全线所在的第三版本特征区域。

在上述各实施例的基础上，与所述版本特征区域匹配的分块策略，可以包括：

如果所述版本特征区域为所述第一版本特征区域，则将与所述第一版本特征区域对应的图像等分为2*4块，其中，在水平方向上等分为2块，在竖直方向上等分为4块；

上述产品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电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；电子设备中处理器510的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例；电子设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明任意实施例中的数据处理方法对应的程序指令/模块(例如，纸币版本的识别装置中的待测区域灰度图像截取模块410、版本识别向量构造模块420以及纸币版本识别模块430)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的用于电子设备的操作。

存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置530可用于接收输入的触摸信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。

实施例六

本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的纸币版本的识别方法。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台电子设备执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述数据处理装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

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

1.一种纸币版本的识别方法，其特征在于，包括：

将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本，其中，所述标准版本向量的构造包括：

获取与目标面值的目标纸币版本对应的一张模板纸币作为当前处理纸币；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在截取待识别纸币的至少一个版本特征区域的区域灰度图像之前，还包括：

分别获取与所述设定币种的至少一个面值的至少两个纸币版本分别对应的至少两张纸币作为模板纸币；

根据与所述目标面值的目标纸币版本的至少两张模板纸币分别对应的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像，构造与所述目标面值的目标纸币版本对应的标准版本向量；

将与所述至少两个纸币版本的各面值分别对应的标准版本向量存储于所述标准版本库中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据至少一个所述待测区域灰度图像，构造与所述待识别纸币对应的版本识别向量，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在截取所述当前处理纸币的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像之后，还包括：

对至少一个所述标准区域灰度图像进行图像归一化处理；和/或

在截取设定币种的待识别纸币的至少一个版本特征区域的待测区域灰度图像之后，还包括：

对至少一个所述待测区域灰度图像进行图像归一化处理。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述设定币种为人民币；

所述版本特征区域包括：胶印对印及白水印所在的第一版本特征区域、光彩光变数字所在的第二版本特征区域、以及竖列冠字号和镂空安全线所在的第三版本特征区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，与所述版本特征区域匹配的分块策略，包括：

7.一种纸币版本的识别装置，其特征在于，包括：

纸币版本识别模块，用于将所述版本识别向量与标准版本库中的各标准版本向量进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别纸币的纸币版本；

标准版本向量构造单元，用于获取与目标面值的目标纸币版本对应的一张模板纸币作为当前处理纸币；截取所述当前处理纸币的至少一个版本特征区域的标准区域灰度图像；按照与所述版本特征区域匹配的分块策略，将标准区域灰度图像分割为至少两个标准图像分块；根据标准图像分块中的各个像素点的灰度值，分别计算与各所述标准图像分块对应的灰度均值；将与所述至少一个标准区域灰度图像分别对应的各个标准图像分块的灰度均值进行组合，构造与所述当前处理纸币对应的中间版本向量；返回执行获取与所述目标面值的目标纸币版本对应的一张模板纸币作为当前处理纸币的操作，直至满足设定结束条件。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

9.一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1-6中任一所述的方法。