Sammanfattning av denna webbsida: Automatiskt erkännande av sedlar används i betalningsfaciliteter, t.ex. automatautomater (ATM) och sedelräknare. Förutom de populära tillvägagångssätt som fokuserar på att studera de metoder som tillämpas på olika typer av valutor, har det gjorts studier om samtidig klassificering av sedlar från flera länder. Deras metoder genomfördes dock med ett begränsat antal sedelbilder, nationella valutor och valörer. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en multinationell sedelklassificeringsmetod baserad på synliga lättbelysta sedelbilder tagna av en endimensionell linjesensor och klassificerade av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med beaktande av storleksuppgifterna för varje valör. Experiment som utfördes på den kombinerade sedelavbildningsdatabasen i sex länder med 62 valörer gav en klassificeringsnoggrannhet på 100%, och resultaten visar att vår föreslagna algoritm överträffar tidigare metoder.
Den CNN-baserade metod som föreslogs i REF inriktades på klassificering av valutatyp, valör och inmatningsriktning för sedlar från flera länder och beaktade inte lämpligheten för återcirkulering av sedlar.
Multi-National Banknote Classification Based on Visible-light Line Sensor and Convolutional Neural Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}