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《上海师范大学学报(自然科学版)》 2020年04期
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卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统

沈成龙  王笑梅  王晨  
【摘要】:实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符大小,并使用卷积神经网络进行识别.实验结果表明:在纸币存在污迹、褶皱的情况下,所提民国纸币序列号识别系统能够减少人工录入的工作量,单个字符的识别精度高于99.99%.

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