En sedels lämplighetsklassificering är viktig eftersom den bedömer kvaliteten på sedlar i automatiska sedelsorteringsanläggningar, t.ex. räknings- eller automatautomater. De populära tillvägagångssätten är främst baserade på bildbehandling, med sedelbilder förvärvade av olika sensorer. De flesta av dessa metoder förutsätter dock att sedelns valutatyp, valör och utsatta riktning är känd. Med andra ord är inte bara en förklassificering av den typ av indatasedel som krävs, utan i vissa fall måste typen av valuta väljas manuellt. För att ta itu med detta problem föreslår vi en multinationell metod för klassificering av sedelkvalitet som samtidigt avgör en sedels lämplighetsnivå från flera länder. Detta uppnås utan förklassificering av sedelns ingångsriktning och valör, med användning av synlig-ljusreflektion och infraröd-ljusöverföringsbilder av sedlar, och ett konvolutionellt neuralt nätverk. De experimentella resultaten i den kombinerade sedelbildsdatabasen som består av den indiska rupee och koreanska vann med tre konditionsnivåer, och den amerikanska dollarn med två konditionsnivåer, visar att den föreslagna metoden uppnår bättre noggrannhet än andra fitnessklassificeringsmetoder.
Ett CNN användes också i den multinationell metod för klassificering av sedelkvalitet som föreslogs i Reference Ref, där indatabilder till CNN-klassificeringen var kombinationen av sedelbilder som fångats upp av VR och infraröda överföringssensorer (IRT).
Deep Learning-Based Multinational Banknote Fitness Classification with a Combination of Visible-Light Reflection and Infrared-Light Transmission Images
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}