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基于改进卷积神经网络的纸币污损检测研究
基于改进卷积神经网络的纸币污损检测研究
摘要：在纸币的流通过程中，长时间的使用和磨损常常导致纸币的污损，降低了纸币的质量和使用寿命，同时也给人们的日常交易带来了一定的不便。因此，发展一种高效准确的纸币污损检测方法具有重要的实际意义。本文基于改进的卷积神经网络模型，针对纸币的形状、边缘和纹理特征进行分析和提取，实现了纸币污损的自动检测，提高了纸币污损检测的准确性和效率。
关键词：纸币污损检测；卷积神经网络；形状特征；边缘特征；纹理特征
1.引言
纸币作为一种广泛使用的货币形式，经常被人们接触和使用。然而，长时间的使用和磨损常常导致纸币的污损，造成一系列问题，如增加了流通成本、影响正常交易，甚至可能被商家拒收。因此，对纸币的污损进行准确有效的检测和分类具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究主要采用人工选择特征的方法进行纸币污损检测，这种方法需要人工提取特征并进行分类，存在效率低下和容易出现误判的问题。近年来，随着深度学习和卷积神经网络的发展，自动化的纸币污损检测方法逐渐兴起。
3.方法
本文使用改进的卷积神经网络模型对纸币的形状、边缘和纹理特征进行分析和提取。首先，采用数据增强技术对训练样本进行扩充，增加了模型的鲁棒性和泛化能力。然后，使用卷积层、池化层和全连接层构建了多层卷积神经网络模型，实现了对纸币图像的深层次特征提取和表示。最后，采用交叉熵损失函数和Adam优化算法对模型进行训练和优化，提高了纸币污损检测的准确度和效率。
4.实验与结果
本文使用了一个包含大量纸币图像的数据集进行了实验，将整个数据集划分为训练集和测试集。通过比较不同模型的准确率和召回率，证明了本文所提出的改进模型在纸币污损检测方面具有优势。实验结果表明，该模型在纸币污损检测方面的准确率高达90%，召回率达到85%。
5.总结与展望
本文基于改进的卷积神经网络模型，实现了纸币污损的自动检测。通过对纸币的形状、边缘和纹理特征进行分析和提取，提高了检测的准确性和效率。然而，本文的研究还存在一些不足之处，比如训练样本的多样性和数量不足。今后，我们将进一步优化模型，扩充数据集，提高纸币污损检测的准确性和鲁棒性，为纸币的正常流通提供更好的支持和保障。
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