Reconhecimento automático de cédulas do Real baseado em Máquinas de Vetores Suporte

Fernando Henrique Gomes Zucatelli, Nathalia de Paula Silva, Ricardo Suyama

Resumo


Redes neurais e sistemas inteligentes vêm sendo amplamente utilizados em diversas tarefas de identificação de padrões. Neste trabalho apresenta-se a implementação de um algoritmo inteligente desenvolvido em MATLAB®, com o objetivo de classificar e reconhecer cédulas do Real a partir do uso de uma Máquina de Vetor Suporte. São utilizados dados de treino na rede neural extraídos de diferentes imagens de diversas cédulas, empregando como parâmetros a “razão de maior lado por menor lado” e uma análise da matriz RGB de cores de cada cédula. A classificação das cédulas é feita a partir de uma imagem que contém um grupo aleatório de cédulas, essas cédulas são identificadas na imagem e em seguida tratadas para a extração dos parâmetros e posterior análise e classificação de acordo com a rede previamente treinada. Os resultados são apresentados por uma matriz de confusão sendo obtidas quarenta e quatro identificações corretas entre as cinquenta amostras apresentadas à rede

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Referências


ALIAGA, Daniel Kraemer. Redes Neurais Artificiais RBF . PGEAS - UFSC, SC, Brasil. Disponível em:

Daniel_Kraemer_Artigo_RBF.pdf>. Acesso em: 16, ago 2015.

ALTHAFIRI, Ebtesam, et.al,. Bahraini paper currency recognition. Journal of Advanced Computer Science and Technology Research, v. 2, n. 2, p. 104-115, 2012.

BERTANHA, Luiz L. et al. Recognition of Brazilian Currency Notes via Feature Point Extraction. In: . IX WVC 2013. vol. 9. Anais., Rio de Janeiro, 2013. Disponível em: < http://iris.sel.eesc.usp.br/wvc/Anais_WVC2013/Oral/1/2.pdf >. Acesso 06, Set 2016

BCB – Banco Central do Brasil. Segunda Família do Real. Disponível em:

. Acesso em: 14, ago 2015.

BCB – Banco Central do Brasil. Aplicativo: Dinheiro Brasileiro. Disponível em:

. Acesso em: 09, set 2016.

BRAGA, Antônio de Pádua. et. al., Redes Neurais Artificiais, Teoria e Aplicações. 2. Ed. LTC, 2007.

DARAEE, F.; MOZAFFARI, S., Eroded money notes recognition using wavelet transform. Machine Vision and Image Processing (MVIP), 2010 6th Iranian, vol., no., pp.1-5, 27-28 Oct. 2010

DINIZ, F.A. , et.al. RedFace: um sistema de reconhecimento facial baseado em técnicas de análise de componentes principais e autofaces: comparação com diferentes classificadores.

Revista Brasileira de Computação Aplicada (ISSN 2176-6649), Passo Fundo, v. 5, n. 1, p. 42-54, abr. 2013

FROSINI, A.; et.al, A neural network-based model for paper currency recognition and verification, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 7, no. 6, pp. 1482-1490, Nov 1996. doi: 10.1109/72.548175

GUO, J., et. al., A reliable method for paper currency recognition based on LBP, 2010 2nd IEEE InternationalConference on Network Infrastructure and Digital Content, Beijing, 2010, pp. 359-363. doi: 10.1109/ICNIDC.2010.5657978

HASSANPOUR, H., et. al., Feature extraction for paper currency recognition, Signal Processing and Its Applications, 2007. ISSPA 2007. 9th International Symposium on, Sharjah, 2007, pp. 1-4. doi: 10.1109/ISSPA.2007.4555366

HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Princípios e Prática. 2. Ed. Bookman, 2001.

HIGA, Júlio César Kiyuna.. Desenvolvimento de técnicas para detecção e reconhecimento automático de números de série para cédulas de Real. 2015. Disponível em: . Acesso 06, Set 2016

LOPES, Fabrício Martins. Introdução ao Reconhecimento de Padrões e aplicações em problemas de Bioinformática. Grupo de Pesquisa em Bioinformática e Reconhecimento de Padrões da UTFPR, 2012. Disponível em: . Acesso em: 11, ago 2015.

MATHWORKS. Support Vector Machines (SVM). Disponível em:

. Acesso em: 11, ago 2015.

QIAN, Ji. et. al. A Digit Recognition System for Paper Currency Identification Based on Virtual Instruments. 2006 International Conference on Information and Automation, Shandong, 2006, pp. 228-233. doi: 10.1109/ICINFA.2006.374117

REZENDE, Solange Oliveira, Sistemas inteligentes: fundamentos e aplicações. 1. Ed. Manole, 2003. ISBN 85-204-1683-7

TAKEDA, F.; OMATU, S. A neuro-money recognition using optimized masks by GA. In: Advances in Fuzzy Logic, Neural Networks and Genetic Algorithms. Springer Berlin Heidelberg, 1994. p. 190-201.

TAKEDA, F.; NISHIKAGE, T. Multiple kinds of paper currency recognition using neural network and application for Euro currency, Neural Networks, 2000. IJCNN 2000, Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on, Como, 2000, pp. 143-147 vol.2. doi: 10.1109/IJCNN.2000.857888

TEIXEIRA, Victor Vequetini.; et.al. Aplicativo identificador de cédulas para deficientes visuais. Revista de Informática Aplicada, v. 11, n. 1, 2016. Disponível em:

< http://www.ria.net.br/index.php/ria/article/view/139/151>. Acesso 06, Set 2016

ZHANG, Er-Hu, et. al. Research on paper currency recognition by neural networks, Machine Learning and Cybernetics, 2003 International Conference on, 2003, pp. 2193-2197 Vol.4. doi: 10.1109/ICMLC.2003.1259870


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