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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 67 - 72 (6page)
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This paper proposes a computer vision-based banknote recognition system intended to assist the blind. This system is robust and fast in recognizing banknotes on videos recorded with a smartphone on real-life scenarios. To reduce the computation time and enable a robust recognition in cluttered environments, this study segments the banknote candidate area from the background utilizing a technique called Pixel-Based Adaptive Segmenter (PBAS). The Speeded-Up Robust Features (SURF) interest point detector is used, and SURF feature vectors are computed only when sufficient interest points are found. The proposed algorithm achieves a recognition accuracy of 98%, a 100% true recognition rate and a 0% false recognition rate. Although Korean banknotes are used as a working example, the proposed system can be applied to recognize other countries’ banknotes.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experiments and results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Blindness and vision impairment
Number of Registered Disabled Persons
Bay, H. / 2008 / Speeded-up robust features(SURF) / Computer vision and image understanding 110(3):346~359
Pawade, D. / 2013 / Comparative study of different paper currency and coin currency recognition method / International Journal of Computer Applications 66(23)
Hinwood, A. / 2006 / Bank note recognition for the vision impaired / Australasian Physics & Engineering Sciences in Medicine 29(2):229~233
Number of Registered Disabled Persons
Bay, H. / 2008 / Speeded-up robust features(SURF) / Computer vision and image understanding 110(3):346~359
Pawade, D. / 2013 / Comparative study of different paper currency and coin currency recognition method / International Journal of Computer Applications 66(23)
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