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Banknote Image Defect Recognition Method Based on Convolution Neural Network

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.6 (2016.06)바로가기
  • 페이지
    pp.269-280
  • 저자
    Wang Ke, Wang Huiqin, Shu Yue, Mao Li, Qiu Fengyan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A280575

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원문정보

초록

영어
There are shortcomings in the currently used traditional CCD imaging system which can automatically recognize banknote image defect, such as the need to manually extract the defect characteristics and low accuracy rate of detection results. This paper briefly introduced the advantage of convolution Neural Network (CNN) in image classification and designed a image defect identification method based on convolutional neural network (CNN). The experimental results on data sets show that the identification accuracy rate of this method is 95.6%, which is significantly better than traditional identification method.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Convolution Neural Network 
  2.1. Convolution Neural Network Structure 
  2.2. Convolution Layer
  2.3. Low Sample Layer
  2.3. Pooling
  2.4. All-Connection Layer
  2.5. Training Method
 3. Banknote Image Defect Recognition Method based on Convolution Neural Network
  3.1. C1 Layer
  3.2. S1 Layer
  3.3. C2 Layer
  3.4. Other Convolution Layers and Sub-sampling Layers
  3.5. Output Layer
 4. Experiment Results and Analysis 
  4.1. Dataset Collection
  4.2. Experiment Results Analysis
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Convolution Neural Network Defect Recognition Banknote Image Deep-learning

저자

  • Wang Ke [ School of Management, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, P.R. China, School of Information and Control Engineer, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, P.R. China ]
  • Wang Huiqin [ School of Management, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, P.R. China, School of Information and Control Engineer, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, P.R. China ]
  • Shu Yue [ Chengdu Banknote Printing Ltd, Chengdu, 611103, P.R. China ]
  • Mao Li [ School of Information and Control Engineer, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, P.R. China ]
  • Qiu Fengyan [ The People’s Bank of China Business & Management Departments of Xi’an Branch, Xi'an 710002, P.R. China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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