本文主要探讨了基于卷积神经网络(CNN)的纸币分类与点钞技术。随着社会经济的发展,纸币流通量的增加使得点钞工作变得繁重,传统的手工方式效率低且易出错。为此,作者利用CNN技术实现纸币面值的自动识别,旨在提高点钞速度和准确性。
首先,文章介绍了图像准备与预处理的过程。选取了不同面值(0.5元、1元、5元、10元、20元、50元、100元)的纸币共计420张进行拍摄,确保涵盖各种新旧程度和角度。对收集的图像进行统一尺寸压缩(150x150像素,3通道),打乱图片顺序以防止过拟合,以及转换图像格式(如jpg或png)保持一致性。此外,还包括图像的旋转、缩放和归一化处理,以增强模型的鲁棒性。
接着,文章详细阐述了纸币分类模型的构建。CNN模型由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层是模型的核心,通过卷积核提取图像特征。选择合适的卷积层数量至关重要,太少可能导致精度不足,太多则可能引发过拟合。实验中采用两个卷积层。池化层如最大池化法用于特征降维和减少过拟合,其优点在于挑选出最具代表性的特征。全连接层连接所有前一层的神经元,用于分类任务,通常包括两层以最大程度保留特征信息。
在训练过程中,模型达到了97.78%的分类准确率和97.33%的点钞测试准确率,表明这种方法在提升纸币分类和点钞效率上具有显著效果,为后续研究提供了理论基础。然而,现有的研究仅限于特定的纸币种类和条件,对于更复杂或更广泛的场景,如国际货币识别、破损纸币处理等,还需要进一步的研究和优化。
总的来说,基于CNN的纸币分类和点钞技术是机器学习和深度学习在金融领域的一项应用,它有助于减轻人工点钞的工作负担,提高效率,并降低错误率。随着技术的不断发展,未来可能会有更高效、更智能的解决方案涌现,以适应不断增长的货币处理需求。