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基于多核支持向量机的货币识别的任务书
任务背景：
货币识别是一项实现被动防伪的技术，在金融、商业领域发挥着重要作用。而随着计算机技术的不断发展，基于机器学习的货币识别方法逐渐成为一种研究热点。在这个领域中，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种经典的机器学习方法，具有分类准确率高、泛化能力强等的优点。虽然SVM模型兼顾了分类准确率和数学解释，但在处理大规模数据时，SVM并行性不好，导致难以有效地处理大规模数据的分类问题。为了充分利用多核附加处理器中的多核心并行计算能力，提高SVM的分类效率和可扩展性，基于多核支持向量机（MulticoreSupportVectorMachine，MSVM）成为了一种研究方向。因此基于多核支持向量机的货币识别应用也成为了一种研究重点。
任务内容：
本次任务主要研究基于多核支持向量机的货币识别方法。任务内容包括以下方面：
（1）研究多核支持向量机（MSVM）的原理、优势和不足，并结合货币识别问题研究多核支持向量机的应用。
（2）在数据采集方面，收集货币图像数据，并通过图像处理和特征提取技术将图像数据转化为数值数据进行分析。
（3）在实验设计上，利用多核支持向量机进行实验设计，通过不同参数的组合来得到适合的模型。
（4）在模型评估方面，利用准确率、精确率、召回率等指标对分类模型的性能进行评估，以此来确定基于多核支持向量机的货币识别方法的可行性和有效性。
（5）最终实现一个基于多核支持向量机的货币识别系统，可以对输入的货币图像进行自动识别。
任务目标：
（1）研究和掌握多核支持向量机的原理、优势和不足；
（2）学习和掌握图像处理和特征提取技术；
（3）设计和实现一个基于多核支持向量机的货币识别模型，进行实验验证；
（4）利用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能；
（5）最终实现一个基于多核支持向量机的货币识别系统，可以对输入的货币图像进行自动识别。
任务计划：
任务计划按照以下时间节点进行：
1.研究多核支持向量机和货币识别问题，制定研究计划，确定实验目标和成果要求，完成任务书。时间：3天。
2.收集货币图像数据，通过图像处理和特征提取技术将图像数据转化为数值数据进行分析，制定实验设计方案。时间：7天。
3.设计并实现一个基于多核支持向量机的货币识别模型，对不同参数进行调优，得到最优模型。时间：10天。
4.利用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能，并对模型进行优化。时间：7天。
5.最终实现一个基于多核支持向量机的货币识别系统，可以对输入的货币图像进行自动识别。时间：8天。
总计划时间：35天。
参考文献：
1.押井守,“图像特征提取技术,”系统集成,vol.9,pp.67-73,2004.
2.K.H.Lee,S.J.Park,S.Lee,andS.H.Choi,“Multiplekernelsupportvectormachinewithtemporallyaveragedfeaturesforspeakerrecognition,”IEEEtransactionsonaudio,speech,andlanguageprocessing,vol.18,no.3,pp.509-518,2010.
3.W.Chu,S.Y.Yang,andB.H.Juang,“ParallelSVDFeatureforlarge-scalemultimediaapplications,”IEEETransactionsonMultimedia,vol.16,no.4,pp.1100-1109,2014.
4.谢鸣明,“单机多核支持向量机方法的研究,”华中科技大学,2009.
5.王斌,“基于多核支持向量机的省略句识别研究,”浙江理工大学研究生学报,vol.11,no.3,pp.235-239,2016.