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纸币安全线磁信号波形的提取和分析
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为什么人民币的安全线位置不一样?我刚发现,百元面额的人民币的安全线的位置并不是全部统一在同一个位置,请问这个问题是有什么区别的吗?比如在地区?
胤子专用1474
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全套的第五套人民币防伪措施：1、水印：第五套人民币100元,50元为毛泽东人头像固定水印；20元为荷花固定水印,10元为玫瑰花,5元为水仙花,1元为兰花.2005版在冠号下方有白水印面额数字. 2、红、蓝彩色纤维：在第五套人民币元、50元、20元、10元、5元的票面上,可看到纸张中有红色和蓝色纤维.（2005版取消此措施） 3、安全线：第五套人民币元、50元为磁性微文字安全线；20元为明暗相间的磁性安全线；10元、5元为正面开窗全息安全线.2005版第五套人民币为全息开窗安全线,50元和100元的窗开在背面,20元、10元、5元开在正面. 4、手工雕刻头像：第五套人民币所有面值纸币正面主景毛泽东头像,均采用手工雕刻凹版印刷工艺,形象逼真、传神,凹凸感强. 5、隐形面额数字：第五套人民币各面值纸币正面右上方有一装饰图案,将票面置于与眼睛接近平行的位置,面对光源作平面旋转45度或90度角,可看到阿拉伯数字面额字样. 6、光变面额数字：第五套人民币100元正面左下方用新型油墨印刷了面额数字“100”,当与票面垂直观察其为绿色,而倾斜一定角度则变为蓝色.50元则可由绿色变成红色. 7、阴阳互补对印图案：第五套人民币正面左下角和背面右下方各有一圆形局部图案,透光观察,正背图案组成一个完整的古钱币图案.元、50元的互补图案在左侧水印区的右缘中部. 8、雕刻凹版印刷：第五套人民币中国人民银行行名、面额数字、盲文面额标记等均采用雕刻凹版印刷,用手指触摸有明显凹、凸感.1999版1元和2005版各面值正面主景图案右侧,有一组自上而下规则排列的线纹,采用雕刻凹版印刷工艺印制,用手指触摸,有极强的凹凸感. 9、号码（凸印）：第五套人民币元、50元为横竖双号码,横号为黑色,竖号为蓝色；其余面额为双色横号码,号码左半部分为红色,右半部分为黑色.元、50元为双色异型号码,中间大两边小. 10、胶印缩微文字：第五套人民币100元、50元、20元、10元等面额纸币印有胶印缩微文字“RMB100"、“RMB50”、"RMB20"、“RMB10”、“RMB5”等字样,大多隐藏在花饰中. 11、专用纸张：第五套人民币采用特种原材料由专用抄造设备抄制的印钞专用纸张印制,在紫外光下无荧光反应.较新的纸币在抖动时,会发出清脆的响声. 12、变色荧光纤维：第五套人民币在特定波长的紫外光下可以看到纸张中随机分布有黄色和蓝色荧光纤维. 13、无色荧光图案：第五套人民币各券别在正面行名下方胶印底纹处,在特定波长的紫外光下可以看到面额阿拉伯数字字样,该图案采用无色荧光油墨印刷,可供机读. 14、有色荧光图案：第五套人民币100元背面主景上方椭圆形图案中的红色纹线,在特定波长的紫外光下显现明亮的桔黄色；20元券背面的中间在特定波长的紫外光下显现绿色荧光图案.50元券背面在紫外光下也会显现图案. 15、胶印接线印刷：第五套人民币100元正面左侧的中国传统图案是用胶印接线技术印刷的,每根线均由两种以上的颜色组成. 16、凹印接线印刷：第五套人民币背面最大的面额数字和正面左侧面额数字是采用凹印接线技术印刷的,两种墨色对接自然完整. 17、凹印缩微文字：第五套人民币在正面右上方装饰图案中印有凹印缩微文字,在放大镜下,可看到“RNB100”、“RMB20”等与面值对应的字样.背面左下角最大的面额数字中间,布满了小的白色面额数字.在其右方的数条平行线,上边几条由连续的“RMB”组成,最下面一条由连续的“人民币”字样组成. 18、磁性号码：用特定的检测仪检测,元、50元的黑色横号码和20元、10元、5元的双色横号码中黑色号码有磁性,可供机读. 19、浮雕隐形文字：第五套人民币各面值大多包含浮雕隐形文字,位置有的在人像两侧,有的在背面顶部或底部.如100元的为“RMB100”字样. 在判断真假时,还有几点需要注意： 1、1999版20元券是单面凹版印刷的,背面完全是胶印,没有凸凹感,与2005版20元差别较大. 2、2005版10元券所使用的凹印油墨质量存在问题,所以人行行名、人像、主景图案容易掉色.但是这样的有掉色的也极有可能是真币.2005版其他面值纸币基本不存在这个问题. 3、第五套人民币各券别大多包含暗记.但由于识别较麻烦,对一般的假币辨别作用有限,在此不再给出
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基于TMR传感器的人民币纸币鉴别与面值识别技术研究
【摘要】：随着我国经济的发展与国际地位的提高，人民币纸币发行量和国内外流通量不断增加，但假币也随之不断出现且数量和种类并呈逐年递增趋势。在银行、车站等场所，每天都有大量现金流入流出。为鉴别种类繁多的高仿假币，同时为提高纸币面值识别的准确性与快速性，一方面需要国家造币部门不断改进和增加机读特征，另一方面迫切需要金融机具研发生产企业不断升级、改进人民币纸币鉴别与面值识别技术。磁信号作为人民币重要的机读特征，研究基于磁信号检测的人民币纸币鉴别与面值识别技术具有重要意义。
TMR传感器是一种灵敏度高、温度特性好、输出信号强的新型磁阻传感器，非常适用于检测人民币纸币磁信号。鉴于此，本文利用TMR金融磁头在磁信号检测数据采集实验平台上检测纸币磁信号，并设计了基于磁信号检测的纸币鉴别与面值识别技术研究方案。针对采集的磁信号，利用小波变换技术对信号降噪并分别采用改进的能量差法和门限阈值法提取有效磁信号以减少数据冗余并实现数据压缩；提取信号特征并确定判定阈值，然后建立特征样本库，基于冠字码磁信号设计纸币鉴别算法，基于安全线磁信号设计并改进纸币面值识别算法。针对纸币鉴别与面值识别技术的国标要求，本文设计并提出了以下研究方案：
(1)纸币磁信号预处理与特征提取技术研究
鉴于国家对点验钞机在纸币鉴别与面值识别技术上具有准确性、快速性的高指标要求，针对纸币磁信号的噪声、冗余及无用数据会导致原信号失真变形而降低纸币鉴别与面值识别准确性与快速性的问题，本文提出磁信号预处理与特征提取技术研究方案，该方案实现了降噪并剔除了信号中的冗余及无用数据，保留了有效信号并实现了特征提取与数据压缩，大大提高了后续纸币鉴别与面值识别算法的准确性和快速性。首先，综合分析均值滤波、中值滤波以及小波变换等三种降噪技术的降噪性能；其次，深入研究能量比法、能量差法、门限阈值法在有效信号提取方面的特点，对比分析以上三种方法的准确性与可靠性；最后，对磁信号数据提取时域特征并统计阈值范围，根据判定阈值建立特征样本库，为后续纸币鉴别与面值识别算法的设计、验证和改进提供数据源。
(2)基于冠字码磁信号的纸币鉴别技术研究
针对目前金融磁头检测到的冠字码磁信号特征规律不明显的问题以及部分点验钞机对冠字码磁信号仅定性检测导致漏辨“拼凑币”、“涂磁币”等问题，本文提出利用TMR金融磁头检测冠字码磁信号并在此基础上设计算法鉴别纸币，通过TMR检测得出冠字码磁信号内部固有特征规律，将定性检测提高到了定量检测水平，并以离线仿真的方式解决了对“拼凑币”、“涂磁币”的漏辨问题。本文分别设计了最近邻算法和BP神经网络算法鉴别纸币，从线性和非线性两个角度研究并论证了基于冠字码磁信号的纸币鉴别技术的可行性、准确性与可靠性；最后仿真实验证明：在现有实验条件下，最近邻算法和BP神经网络算法均可鉴别纸币，但是鉴于实验数据的局限性与假币的多样性以及BP神经网络算法分类性能的优越性，优先选择BP神经网络算法鉴别纸币。
(3)基于安全线磁信号的纸币面值识别技术研究
鉴于TMR金融磁头检测到的不同面值纸币安全线磁信号特征规律稳定、明显且可区分性较大，针对目前部分点验钞机存在计数、金额累加、面额显示不准确以及点验钞机在基于图像技术识别纸币时速度慢、成本高等问题，本文提出利用TMR金融磁头检测安全线磁信号并在此基础上设计并改进算法识别纸币面值，该方案以离线仿真的方式解决了点钞计数、金额显示及累加不准确的问题，取得了快速、准确识别纸币面值的效果。首先，训练SVM分类模型并根据经验设定SVM相关参数，利用训练好的SVM模型识别纸币面值；其次，对比分析网格搜索算法、粒子群算法、遗传算法优化的SVM模型在识别纸币面值时的分类性能；最后，实验仿真得出，遗传算法在优化SVM时具有收敛性好、计算精度高、计算时间短、鲁棒性高等优点，GA-SVM识别纸币面值时准确率最高。
设计基于磁信号检测的纸币鉴别与面值识别技术研究方案，根据此方案搭建磁信号检测数据采集实验平台，利用TMR金融磁头在此实验平台上采集冠字码和安全线磁信号数据，对数据进行小波降噪、提取有效信号、提取特征并统计特征阈值，根据特征阈值建立特征样本库，基于冠字码磁信号设计BP神经网络算法鉴别纸币，纸币鉴别准确率达100%，基于安全线磁信号设计并改进SVM算法识别纸币面值，识别准确率达98.3%。实验仿真结果验证了基于磁信号检测的纸币鉴别与面值识别技术研究方案的可行性、正确性与可靠性，同时为点验钞机等金融机具中的基于磁信号的纸币鉴别与面值识别技术的升级提供理论和实验基础。
【关键词】：
【学位授予单位】：杭州电子科技大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：TP212;TP18【目录】：
摘要5-7ABSTRACT7-12第1章 绪论12-20 1.1 研究背景与意义12-13 1.2 纸币鉴别及识别技术研究现状13-17 1.3 论文主要工作17-20第2章 基于磁信号检测的纸币鉴别与识别技术研究方案设计20-36 2.1 纸币磁信号特征分析20-24
2.1.1 纸币磁信号分布20
2.1.2 实验平台搭建20-22
2.1.3 磁检测及信号特征分析22-24 2.2 基于模板匹配的信号识别技术仿真研究24-33
2.2.1 数据处理24-25
2.2.2 距离函数模式匹配法25
2.2.3 互相关匹配法25-27
2.2.4 子空间模式识别法27
2.2.5 仿真结果与数据分析27-33 2.3 鉴别与识别技术研究方案设计33-34 2.4 本章小结34-36第3章 磁信号处理与特征提取36-49 3.1 磁信号预处理36-42
3.1.1 均值滤波技术36
3.1.2 中值滤波技术36-37
3.1.3 小波变换降噪技术37-38
3.1.4 降噪评价指标38-40
3.1.5 仿真结果分析40-42 3.2 磁信号提取42-46
3.2.1 能量比法43-44
3.2.2 能量差法44-45
3.2.3 仿真结果分析45-46 3.3 磁信号特征提取46-48 3.4 本章小结48-49第4章 基于冠字码磁信号的纸币鉴别算法设计49-55 4.1 冠字码防伪原理49 4.2 最近邻算法设计49-50 4.3 BP 神经网络算法设计50-53
4.3.1 BP 网络模型建立50-51
4.3.2 BP 神经网络构建51-52
4.3.3 BP 网络训练52-53
4.3.4 BP 网络分类53 4.4 鉴别算法验证53-54 4.5 本章小结54-55第5章 基于安全线磁信号的纸币面值识别算法设计55-71 5.1 安全线与支持向量机55-59
5.1.1 安全线55
5.1.2 支持向量机55-59 5.2 SVM 参数优化方法59-62
5.2.1 网格搜索优化 SVM 参数59
5.2.2 粒子群算法优化 SVM 参数59-60
5.2.3 遗传算法优化 SVM 参数60-62 5.3 仿真结果分析62-70
5.3.1 SVM 仿真结果分析62-63
5.3.2 网格搜索优化 SVM 参数仿真结果分析63-66
5.3.3 PSO 优化 SVM 参数仿真结果分析66-67
5.3.4 GA 优化 SVM 参数仿真结果分析67-69
5.3.5 面值识别结果分析69-70 5.4 本章小结70-71第6章 总结与展望71-75 6.1 本文总结71-73 6.2 展望73-75致谢75-76参考文献76-80附录80
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基于磁检测技术的安全线真伪鉴别方法研究硕士论文,鉴别手机真伪,阿迪达斯鉴别真伪,如何鉴别手机真伪,欧米茄手表真伪鉴别,小米鉴别真伪,卡西欧真伪鉴别,鉴别三星手机真伪,小米手机鉴别真伪,如何鉴别三星s4真伪
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