發明
中華民國
099129388
I 423175
基於多核心支援向量機之偽鈔辨識方法
國立中山大學
2014/01/11
本發明係關於一種基於多核心支援向量機之偽鈔辨識方法,其係分割每一鈔票影像為複數個區塊,以亮度表示每一區塊影像且以直方圖來萃取每一區塊影像之特徵,依據核函數或超及參數建構每一個區塊影像之核矩陣,以半定規劃法求出每一核矩陣線性組合之核矩陣權重及拉格朗日乘數,且據以計算一鑑別函數。藉此,可快速、準確地鑑別鈔票之真偽。當鈔票改版,只要重新訓練新版鈔票的辨識模型,然後替換機器的辨識模型即可,毋須替換掉機器;該系統可以延伸至不同面額鈔票的辨識,首先使用各種面額的鈔票來進行訓練,然後將新的辨識模型輸入至舊有的機器即可,毋須替換掉機器,因此擴充性極佳,大幅提高其附加價值。同樣地,該技術也可適用世界各國不同鈔票之辨識。 The present invention relates to a method for counterfeit banknote recognition by employing multiple-kernel support vector machines. Every banknote image is divided into a plurality of partitions and represented by luminance. Luminance histograms of the partitions are applied to extract features of every partition banknote image. Each kernel function of every partition banknote image is constructed according to kernel functions or and hyperparameters. A semi-definite programming (SDP) is used to solve linear combinations of the kernel matrixes of each partition to obtain kernel function weights and Lagrange multipliers, and a recognition function is constructed, accordingly. Whereby, counterfeit banknotes can be detected quickly and accurately.
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