Abstract Sedeligenkänning innebär att man klassificerar valutan (mynt och papper) till rätt klass. I detta dokument utvecklade vi ett dataset för jordansk valuta. Efter det tillämpade vi automatiskt mobiligenkänningssystem med hjälp av en smartphone på datasetet med skal-invariant funktion transform (SIFT) algoritm. Detta är det första försöket, till det bästa av författarnas kunskap, att känna igen både mynt och papperssedlar på en smartphone med hjälp av SIFT algoritm. SIFT har utvecklats för att vara den mest robusta och effektiva lokala invarianta funktionsbeskrivningen. Färg ger viktig information och viktiga värden i objektbeskrivningsprocessen och matchande uppgifter. Många objekt kan inte klassificeras korrekt utan sina färgdrag. Vi jämförde mellan två tillvägagångssätt färgade lokala invarianta funktionsdeskriptor (färg SIFT tillvägagångssätt) och grå bild lokala invarianta funktionsdeskriptor (grå SIFT tillvägagångssätt). Utvärderingsresultaten visar att färgen SIFT-metoden överträffar den grå SIFT-metoden när det gäller bearbetningstid och noggrannhet.
Doush och AL-Btoush REF utvecklar ett automatiskt sedeligenkänningssystem för att klassificera jordansk valuta till rätt klass.
Currency recognition using a smartphone: Comparison between color SIFT and gray scale SIFT algorithms
{'venue': None, 'journal': 'Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}