基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別：算法優(yōu)化與應(yīng)用拓展研究一、引言1.1研究背景與意義在金融領(lǐng)域，貨幣識(shí)別是一項(xiàng)至關(guān)重要的基礎(chǔ)技術(shù)，其應(yīng)用場(chǎng)景廣泛且影響深遠(yuǎn)。在銀行的日常運(yùn)營(yíng)中，大量的現(xiàn)金交易需要高效、準(zhǔn)確的貨幣識(shí)別技術(shù)來(lái)保障業(yè)務(wù)的順利進(jìn)行。無(wú)論是儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)中客戶存入或取出的現(xiàn)金，還是在清算、點(diǎn)鈔等環(huán)節(jié)，快速準(zhǔn)確地識(shí)別貨幣的真?zhèn)?、面額等信息，對(duì)于銀行提高工作效率、降低運(yùn)營(yíng)成本以及防范金融風(fēng)險(xiǎn)起著關(guān)鍵作用。自動(dòng)取款機(jī)（ATM）、自動(dòng)售貨機(jī)、自助售票機(jī)等自助服務(wù)設(shè)備在現(xiàn)代社會(huì)中無(wú)處不在，這些設(shè)備同樣依賴精確的貨幣識(shí)別功能。以ATM為例，每天有無(wú)數(shù)用戶進(jìn)行取款、存款等操作，如果貨幣識(shí)別出現(xiàn)錯(cuò)誤，不僅會(huì)給用戶帶來(lái)極大的不便，還可能引發(fā)信任危機(jī)和一系列經(jīng)濟(jì)糾紛，嚴(yán)重影響金融服務(wù)的質(zhì)量和效率。傳統(tǒng)的貨幣識(shí)別方法主要依賴人工操作。人工識(shí)別貨幣不僅效率低下，難以滿足現(xiàn)代金融業(yè)務(wù)快速處理的需求，而且容易受到人為因素的干擾，如疲勞、經(jīng)驗(yàn)不足等，導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤的概率增加。在一些繁忙的金融場(chǎng)所，如銀行的營(yíng)業(yè)大廳或大型的現(xiàn)金處理中心，大量的貨幣需要在短時(shí)間內(nèi)完成識(shí)別和處理，人工操作顯然無(wú)法勝任。隨著科技的飛速發(fā)展，基于圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的貨幣識(shí)別技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)。其中，支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在貨幣識(shí)別領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。支持向量機(jī)建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上，能夠在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷，從而獲得良好的推廣能力。這一特性使得支持向量機(jī)在處理小樣本、非線性和高維模式識(shí)別問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出色，而貨幣識(shí)別恰恰涉及到這些復(fù)雜的問(wèn)題。在實(shí)際應(yīng)用中，由于受到磨損、污染、光照等因素的影響，貨幣圖像往往呈現(xiàn)出非線性和高維度的特征，傳統(tǒng)的識(shí)別方法難以準(zhǔn)確處理。支持向量機(jī)通過(guò)引入核函數(shù)，能夠?qū)⒌途S空間中的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性問(wèn)題，大大提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。它還具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠在有限的訓(xùn)練樣本基礎(chǔ)上，對(duì)未知的貨幣樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別和分類。本研究聚焦于基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別，旨在深入探究支持向量機(jī)在貨幣識(shí)別中的應(yīng)用潛力和優(yōu)化策略。通過(guò)對(duì)支持向量機(jī)算法的深入研究和改進(jìn)，結(jié)合先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的貨幣識(shí)別模型，有望顯著提高貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率，為金融行業(yè)提供更加可靠的技術(shù)支持。這不僅有助于推動(dòng)金融業(yè)務(wù)的自動(dòng)化和智能化發(fā)展，提升金融服務(wù)的質(zhì)量和效率，還能有效降低金融風(fēng)險(xiǎn)，保障金融交易的安全與穩(wěn)定，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀貨幣識(shí)別技術(shù)作為金融領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)關(guān)注的焦點(diǎn)。早期的貨幣識(shí)別主要依賴于簡(jiǎn)單的物理特征檢測(cè)，如尺寸、顏色、磁性等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，基于圖像識(shí)別的貨幣識(shí)別方法逐漸興起。在這一發(fā)展歷程中，支持向量機(jī)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，逐漸在貨幣識(shí)別領(lǐng)域嶄露頭角。在國(guó)外，支持向量機(jī)在貨幣識(shí)別方面的研究開(kāi)展較早且成果豐碩。一些研究人員致力于優(yōu)化支持向量機(jī)的算法結(jié)構(gòu)，以提高其在貨幣識(shí)別中的性能。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]通過(guò)對(duì)支持向量機(jī)核函數(shù)的改進(jìn)，有效提升了模型對(duì)復(fù)雜貨幣圖像特征的提取能力，使得貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確率得到顯著提高。在實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)外的一些金融機(jī)構(gòu)和自助服務(wù)設(shè)備制造商，如NCR、Diebold等，已經(jīng)將基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于自動(dòng)取款機(jī)、自動(dòng)售貨機(jī)等設(shè)備中。這些應(yīng)用在一定程度上提高了貨幣識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性，但在面對(duì)復(fù)雜環(huán)境和多樣化的貨幣樣本時(shí)，仍存在一些局限性，如對(duì)磨損、污損貨幣的識(shí)別能力有待提高，識(shí)別速度難以滿足高速處理的需求等。國(guó)內(nèi)對(duì)于基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別研究也取得了一系列的進(jìn)展。許多高校和科研機(jī)構(gòu)開(kāi)展了相關(guān)的研究工作，通過(guò)結(jié)合多種特征提取方法和支持向量機(jī)的優(yōu)化算法，構(gòu)建了高性能的貨幣識(shí)別模型。有學(xué)者在論文中提出，將主成分分析（PCA）與支持向量機(jī)相結(jié)合，先利用PCA對(duì)貨幣圖像進(jìn)行特征降維，去除冗余信息，然后再將降維后的特征輸入到支持向量機(jī)中進(jìn)行分類識(shí)別，這種方法不僅提高了識(shí)別速度，還在一定程度上提升了識(shí)別準(zhǔn)確率。還有學(xué)者基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)方法和典型相關(guān)分析融合思想，利用兩種不同主成分分析方法特征融合后，并將基于模糊支持向量域多分類算法應(yīng)用于貨幣識(shí)別，提高了識(shí)別率。在實(shí)際應(yīng)用中，國(guó)內(nèi)的一些金融科技公司也在積極探索將支持向量機(jī)技術(shù)應(yīng)用于貨幣識(shí)別系統(tǒng)中，以提升金融服務(wù)的智能化水平。然而，目前國(guó)內(nèi)的研究和應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)，如缺乏大規(guī)模、高質(zhì)量的貨幣圖像數(shù)據(jù)集，模型的泛化能力有待進(jìn)一步提高，以及在多幣種混合識(shí)別等復(fù)雜場(chǎng)景下的性能還需優(yōu)化等問(wèn)題。盡管國(guó)內(nèi)外在基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處有待改進(jìn)?，F(xiàn)有研究在特征提取方面，雖然已經(jīng)提出了多種方法，但對(duì)于如何更全面、準(zhǔn)確地提取貨幣圖像的特征，尤其是針對(duì)不同國(guó)家和地區(qū)貨幣的獨(dú)特特征，還需要進(jìn)一步深入研究。在支持向量機(jī)算法的優(yōu)化上，雖然已經(jīng)有一些改進(jìn)措施，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型時(shí)，計(jì)算效率和內(nèi)存占用等問(wèn)題仍然較為突出。在實(shí)際應(yīng)用中，如何提高貨幣識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，適應(yīng)不同的工作環(huán)境和貨幣使用狀況，也是未來(lái)需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)為深入探究基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別技術(shù)，本研究綜合運(yùn)用了多種科學(xué)研究方法，旨在確保研究的科學(xué)性、嚴(yán)謹(jǐn)性與創(chuàng)新性。實(shí)驗(yàn)法是本研究的核心方法之一。通過(guò)構(gòu)建貨幣識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，收集大量不同面額、不同版本以及不同狀態(tài)（如新鈔、舊鈔、磨損鈔、污損鈔等）的貨幣圖像，形成豐富的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。利用這些數(shù)據(jù)對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，在不同的參數(shù)設(shè)置和實(shí)驗(yàn)條件下，觀察模型的識(shí)別準(zhǔn)確率、召回率、F1值等關(guān)鍵性能指標(biāo)的變化情況。通過(guò)對(duì)比不同參數(shù)配置下模型的性能表現(xiàn)，能夠準(zhǔn)確地評(píng)估支持向量機(jī)在貨幣識(shí)別任務(wù)中的效果，進(jìn)而確定最優(yōu)的模型參數(shù)和實(shí)驗(yàn)方案，為后續(xù)的研究和應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。對(duì)比分析法在本研究中也發(fā)揮了重要作用。將基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別方法與其他傳統(tǒng)的貨幣識(shí)別方法，如基于模板匹配的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等進(jìn)行全面細(xì)致的對(duì)比。在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集下，對(duì)各種方法的識(shí)別準(zhǔn)確率、識(shí)別速度、抗干擾能力以及模型的泛化能力等方面進(jìn)行深入分析和比較。通過(guò)對(duì)比，能夠清晰地展現(xiàn)出支持向量機(jī)在貨幣識(shí)別領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)和不足，從而明確研究的重點(diǎn)和改進(jìn)方向，為進(jìn)一步優(yōu)化支持向量機(jī)算法提供有力的參考依據(jù)。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。在特征提取環(huán)節(jié)，提出了一種融合多模態(tài)特征的方法。傳統(tǒng)的貨幣識(shí)別特征提取方法往往只關(guān)注單一的特征，如顏色特征、紋理特征或幾何特征等，而本研究創(chuàng)新性地將多種特征進(jìn)行有機(jī)融合。結(jié)合貨幣的顏色特征、紋理特征以及基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征，充分挖掘貨幣圖像中蘊(yùn)含的豐富信息。這種多模態(tài)特征融合的方法能夠更全面、準(zhǔn)確地描述貨幣的特征，有效提高了特征的表達(dá)能力，為后續(xù)的分類識(shí)別提供了更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而顯著提升貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。在支持向量機(jī)算法優(yōu)化方面，本研究引入了自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整策略。傳統(tǒng)的支持向量機(jī)在參數(shù)選擇上通常依賴于經(jīng)驗(yàn)或固定的參數(shù)設(shè)置，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的貨幣識(shí)別場(chǎng)景。本研究提出的自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整策略，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)條件，動(dòng)態(tài)地調(diào)整支持向量機(jī)的參數(shù)，如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ等。通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整，模型能夠更好地平衡訓(xùn)練誤差和泛化能力，在不同的貨幣圖像數(shù)據(jù)集上都能表現(xiàn)出更優(yōu)的性能，有效提高了模型的適應(yīng)性和泛化能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的各種復(fù)雜情況。本研究還致力于構(gòu)建多幣種融合的貨幣識(shí)別模型。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，在實(shí)際的金融交易中，經(jīng)常會(huì)涉及到多種不同國(guó)家和地區(qū)貨幣的混合識(shí)別?，F(xiàn)有的貨幣識(shí)別研究大多集中在單一幣種的識(shí)別上，難以滿足實(shí)際需求。本研究通過(guò)對(duì)不同幣種貨幣圖像的特征分析和模型訓(xùn)練，構(gòu)建了能夠同時(shí)識(shí)別多種幣種的融合模型。該模型不僅能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同幣種的貨幣，還能對(duì)同一幣種不同面額的貨幣進(jìn)行精確分類，大大拓展了貨幣識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍，為金融機(jī)構(gòu)和自助服務(wù)設(shè)備在多幣種交易場(chǎng)景下的應(yīng)用提供了更強(qiáng)大的技術(shù)支持。二、支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)2.1統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論（StatisticalLearningTheory，SLT）是支持向量機(jī)的重要理論基石，它為機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了堅(jiān)實(shí)的理論框架，尤其是在有限樣本情況下，展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的不足。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論主要基于樣本數(shù)目趨于無(wú)窮大的假設(shè)，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建模型和推斷總體特征。在實(shí)際的貨幣識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景中，獲取無(wú)窮多的樣本數(shù)據(jù)往往是不現(xiàn)實(shí)的。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論則充分考慮了有限樣本的情況，從理論上深入分析了模型的學(xué)習(xí)能力、泛化能力以及模型復(fù)雜度與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系，為在有限數(shù)據(jù)條件下設(shè)計(jì)高效、準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了有力的指導(dǎo)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的核心概念之一是VC維（Vapnik-ChervonenkisDimension）理論。VC維是一個(gè)用來(lái)衡量函數(shù)集或?qū)W習(xí)模型復(fù)雜度的重要指標(biāo)，它反映了函數(shù)集對(duì)樣本的分類能力。通俗來(lái)講，對(duì)于一個(gè)給定的函數(shù)集，如果存在一組樣本，該函數(shù)集能夠以所有可能的方式將這組樣本劃分為兩類（即“打散”這些樣本），那么這組樣本的最大數(shù)量就是該函數(shù)集的VC維。在二維平面中，線性分類器（如直線）的VC維為3，這意味著存在3個(gè)樣本點(diǎn)，直線可以以所有可能的2^3=8種方式將它們分成兩類，但對(duì)于4個(gè)樣本點(diǎn)，直線就無(wú)法以所有可能的2^4=16種方式進(jìn)行分類了。在貨幣識(shí)別中，VC維理論有著重要的應(yīng)用。如果貨幣識(shí)別模型的VC維過(guò)高，意味著模型過(guò)于復(fù)雜，雖然在訓(xùn)練集上可能表現(xiàn)出很高的準(zhǔn)確率，但泛化能力較差，容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致在測(cè)試集或?qū)嶋H應(yīng)用中對(duì)新的貨幣樣本識(shí)別不準(zhǔn)確。相反，如果VC維過(guò)低，模型又可能過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法充分學(xué)習(xí)到貨幣圖像的復(fù)雜特征，從而導(dǎo)致欠擬合，同樣影響識(shí)別效果。因此，在構(gòu)建基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型時(shí)，需要合理控制模型的VC維，以平衡模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化（StructuralRiskMinimization，SRM）原則是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的另一個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們的目標(biāo)是使模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)誤差最小，即期望風(fēng)險(xiǎn)最小。由于真實(shí)的概率分布往往是未知的，無(wú)法直接計(jì)算期望風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)的方法通常采用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化（EmpiricalRiskMinimization，ERM）原則，即通過(guò)最小化模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的誤差來(lái)近似最小化期望風(fēng)險(xiǎn)。這種方法在樣本數(shù)量有限時(shí)，容易導(dǎo)致模型過(guò)擬合，因?yàn)樗魂P(guān)注了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度，而忽視了模型的復(fù)雜度。結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則則綜合考慮了模型的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和復(fù)雜度。它將函數(shù)集構(gòu)造為一個(gè)按照復(fù)雜度遞增排列的函數(shù)子集序列，在每個(gè)子集中尋找最小經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)通過(guò)引入一個(gè)與函數(shù)集VC維相關(guān)的置信范圍，來(lái)平衡經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和模型復(fù)雜度，從而使實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)（即期望風(fēng)險(xiǎn)的上界）達(dá)到最小。在貨幣識(shí)別模型中，通過(guò)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，可以選擇一個(gè)既能夠較好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，又具有較低復(fù)雜度的模型，從而提高模型的泛化能力，使其在面對(duì)不同的貨幣樣本時(shí)都能保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，為支持向量機(jī)在貨幣識(shí)別中的應(yīng)用提供了深刻的理論依據(jù)。通過(guò)合理運(yùn)用這些理論，可以有效優(yōu)化貨幣識(shí)別模型的性能，提高其在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和可靠性，為金融領(lǐng)域的貨幣識(shí)別工作提供更加堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。2.2支持向量機(jī)原理支持向量機(jī)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在貨幣識(shí)別等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。其核心原理基于尋找最優(yōu)分類超平面，通過(guò)巧妙的數(shù)學(xué)方法和理論支撐，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效分類。下面將從線性可分支持向量機(jī)、線性不可分支持向量機(jī)以及核函數(shù)技巧三個(gè)方面詳細(xì)闡述其原理。2.2.1線性可分支持向量機(jī)在理想的線性可分情況下，數(shù)據(jù)集中的不同類別樣本可以被一個(gè)超平面完全分開(kāi)。支持向量機(jī)的目標(biāo)就是尋找這樣一個(gè)最優(yōu)分類超平面，使得不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)到該超平面的距離最大化，這個(gè)距離被稱為間隔（margin）。假設(shè)給定一個(gè)線性可分的數(shù)據(jù)集D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n，其中x_i\in\mathbb{R}^d是輸入特征向量，y_i\in\{-1,1\}是對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽。超平面可以用方程w^Tx+b=0來(lái)表示，其中w是超平面的法向量，決定了超平面的方向，b是偏置項(xiàng)，控制著超平面在空間中的位置。對(duì)于數(shù)據(jù)集中的任意樣本點(diǎn)(x_i,y_i)，它到超平面的距離可以通過(guò)公式\frac{|w^Tx_i+b|}{\|w\|}來(lái)計(jì)算。為了確保所有樣本點(diǎn)都能被正確分類，并且距離超平面盡可能遠(yuǎn)，我們引入函數(shù)間隔的概念，對(duì)于樣本點(diǎn)(x_i,y_i)，其函數(shù)間隔定義為\hat{\gamma}_i=y_i(w^Tx_i+b)。整個(gè)數(shù)據(jù)集的函數(shù)間隔則是所有樣本點(diǎn)函數(shù)間隔的最小值，即\hat{\gamma}=\min_{i=1}^{n}\hat{\gamma}_i。為了消除w和b的縮放對(duì)函數(shù)間隔的影響，我們進(jìn)一步定義幾何間隔。當(dāng)限定\|w\|=1時(shí)，函數(shù)間隔就等于幾何間隔。此時(shí)，幾何間隔能夠更直觀地反映樣本點(diǎn)到超平面的實(shí)際距離。支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個(gè)超平面，使得幾何間隔最大化。這可以轉(zhuǎn)化為求解以下最優(yōu)化問(wèn)題：\begin{align*}\max_{w,b}&\quad\gamma\\\text{s.t.}&\quady_i(w^Tx_i+b)\geq\gamma,\quadi=1,2,\ldots,n\end{align*}通過(guò)一些數(shù)學(xué)變換，我們可以將上述問(wèn)題轉(zhuǎn)化為更為常見(jiàn)的形式。由于函數(shù)間隔和幾何間隔的關(guān)系\gamma=\frac{\hat{\gamma}}{\|w\|}，并且為了簡(jiǎn)化計(jì)算，我們可以取\hat{\gamma}=1（因?yàn)閈hat{\gamma}的取值不影響最優(yōu)解的超平面方向，只是對(duì)間隔進(jìn)行了縮放）。同時(shí)，最大化\frac{1}{\|w\|}等價(jià)于最小化\frac{1}{2}\|w\|^2（這樣可以避免求倒數(shù)帶來(lái)的計(jì)算復(fù)雜性，并且在數(shù)學(xué)上更容易處理，因?yàn)槠椒胶瘮?shù)是凸函數(shù)，便于使用凸優(yōu)化方法求解）。于是，優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化為：\begin{align*}\min_{w,b}&\quad\frac{1}{2}\|w\|^2\\\text{s.t.}&\quady_i(w^Tx_i+b)\geq1,\quadi=1,2,\ldots,n\end{align*}這是一個(gè)典型的凸二次規(guī)劃問(wèn)題，可以使用拉格朗日乘子法和對(duì)偶理論進(jìn)行求解。通過(guò)引入拉格朗日乘子\alpha_i\geq0，構(gòu)造拉格朗日函數(shù)：L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}\|w\|^2-\sum_{i=1}^{n}\alpha_i(y_i(w^Tx_i+b)-1)根據(jù)對(duì)偶理論，原問(wèn)題的對(duì)偶問(wèn)題為：\begin{align*}\max_{\alpha}&\quad\sum_{i=1}^{n}\alpha_i-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}\alpha_i\alpha_jy_iy_j(x_i^Tx_j)\\\text{s.t.}&\quad\sum_{i=1}^{n}\alpha_iy_i=0,\quad\alpha_i\geq0,\quadi=1,2,\ldots,n\end{align*}求解對(duì)偶問(wèn)題可以得到拉格朗日乘子\alpha_i的值，進(jìn)而求得最優(yōu)的w和b，確定最優(yōu)分類超平面。在這個(gè)過(guò)程中，只有那些使得y_i(w^Tx_i+b)-1=0的樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的\alpha_i不為零，這些樣本點(diǎn)被稱為支持向量。支持向量是距離超平面最近的點(diǎn)，它們決定了最優(yōu)分類超平面的位置和方向，而其他遠(yuǎn)離超平面的樣本點(diǎn)對(duì)超平面的確定沒(méi)有直接影響。在一個(gè)簡(jiǎn)單的二維平面上，有兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)，分別用圓形和三角形表示?？梢哉业蕉鄺l直線將這兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)分開(kāi)，但支持向量機(jī)尋找的是那條能夠使兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)到直線的間隔最大的直線，即最優(yōu)分類超平面。在這個(gè)例子中，位于間隔邊界上的點(diǎn)就是支持向量，它們對(duì)于確定最優(yōu)分類超平面起著關(guān)鍵作用。通過(guò)最大化間隔，使得分類器在面對(duì)未知數(shù)據(jù)時(shí)具有更好的泛化能力，能夠更準(zhǔn)確地對(duì)新樣本進(jìn)行分類。2.2.2線性不可分支持向量機(jī)在實(shí)際的貨幣識(shí)別任務(wù)以及其他許多應(yīng)用場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)往往并非完全線性可分。這可能是由于數(shù)據(jù)中存在噪聲、異常值，或者數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在分布特性導(dǎo)致無(wú)法找到一個(gè)超平面將不同類別的樣本完全分開(kāi)。為了處理這種線性不可分的情況，支持向量機(jī)引入了松弛變量\xi_i和懲罰參數(shù)C，從而形成了線性不可分支持向量機(jī)，也稱為軟間隔支持向量機(jī)。當(dāng)數(shù)據(jù)線性不可分時(shí)，部分樣本點(diǎn)無(wú)法滿足函數(shù)間隔大于等于1的約束條件。為了使這些樣本點(diǎn)也能被納入到模型中進(jìn)行處理，我們?yōu)槊總€(gè)樣本點(diǎn)引入一個(gè)松弛變量\xi_i\geq0，允許這些樣本點(diǎn)在一定程度上違反函數(shù)間隔的約束。這樣，約束條件就變?yōu)閥_i(w^Tx_i+b)\geq1-\xi_i。懲罰參數(shù)C在這個(gè)過(guò)程中起到了關(guān)鍵的作用。它權(quán)衡了間隔最大化和誤分類懲罰之間的關(guān)系。目標(biāo)函數(shù)變?yōu)椋篭min_{w,b,\xi}\quad\frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_{i=1}^{n}\xi_i\text{s.t.}\quady_i(w^Tx_i+b)\geq1-\xi_i,\quad\xi_i\geq0,\quadi=1,2,\ldots,n在這個(gè)目標(biāo)函數(shù)中，\frac{1}{2}\|w\|^2仍然是為了最大化間隔，而C\sum_{i=1}^{n}\xi_i則是對(duì)誤分類樣本的懲罰項(xiàng)。C是一個(gè)預(yù)先設(shè)定的正數(shù)，它控制了對(duì)誤分類的容忍程度。如果C取值較大，意味著模型對(duì)誤分類的懲罰較重，模型會(huì)更傾向于減少誤分類樣本，盡量將所有樣本都正確分類，這可能導(dǎo)致模型過(guò)于復(fù)雜，出現(xiàn)過(guò)擬合的情況；相反，如果C取值較小，模型對(duì)誤分類的容忍度較高，更注重間隔的最大化，可能會(huì)使模型的泛化能力較好，但也可能會(huì)導(dǎo)致一些樣本被錯(cuò)誤分類，出現(xiàn)欠擬合的情況。同樣地，我們可以通過(guò)拉格朗日乘子法和對(duì)偶理論來(lái)求解這個(gè)問(wèn)題。引入拉格朗日乘子\alpha_i\geq0和\mu_i\geq0，構(gòu)造拉格朗日函數(shù)：L(w,b,\xi,\alpha,\mu)=\frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_{i=1}^{n}\xi_i-\sum_{i=1}^{n}\alpha_i(y_i(w^Tx_i+b)-1+\xi_i)-\sum_{i=1}^{n}\mu_i\xi_i求解其對(duì)偶問(wèn)題，可以得到與線性可分支持向量機(jī)類似的形式，通過(guò)求解對(duì)偶問(wèn)題得到拉格朗日乘子\alpha_i的值，進(jìn)而確定最優(yōu)的w和b。在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于一些受到磨損、污損或存在噪聲干擾的貨幣圖像，線性不可分支持向量機(jī)能夠通過(guò)合理調(diào)整懲罰參數(shù)C，在保證一定分類準(zhǔn)確率的同時(shí)，提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的貨幣樣本。2.2.3核函數(shù)技巧盡管線性不可分支持向量機(jī)通過(guò)引入松弛變量和懲罰參數(shù)在一定程度上解決了線性不可分問(wèn)題，但對(duì)于一些復(fù)雜的非線性數(shù)據(jù)分布，僅靠這種方法仍然難以取得理想的分類效果。核函數(shù)技巧的出現(xiàn)則為解決這類問(wèn)題提供了有效的途徑。其基本思想是通過(guò)一個(gè)非線性變換，將低維空間中的非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分，從而可以使用線性支持向量機(jī)的方法進(jìn)行處理。假設(shè)存在一個(gè)非線性映射函數(shù)\phi(x)，它將輸入空間\mathbb{R}^d中的數(shù)據(jù)點(diǎn)x映射到高維特征空間\mathcal{H}中，即z=\phi(x)。在高維特征空間中，我們可以定義一個(gè)超平面w^Tz+b=0來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。此時(shí)，優(yōu)化問(wèn)題可以表示為：\begin{align*}\min_{w,b}&\quad\frac{1}{2}\|w\|^2\\\text{s.t.}&\quady_i(w^T\phi(x_i)+b)\geq1,\quadi=1,2,\ldots,n\end{align*}然而，直接計(jì)算\phi(x)并在高維空間中進(jìn)行操作往往面臨巨大的計(jì)算復(fù)雜性，甚至在某些情況下是不可行的，因?yàn)楦呔S空間的維度可能非常高，甚至是無(wú)窮維。核函數(shù)的巧妙之處在于，它可以在不直接計(jì)算\phi(x)的情況下，通過(guò)定義一個(gè)核函數(shù)K(x,x')=\phi(x)^T\phi(x')，直接計(jì)算高維空間中的內(nèi)積。這樣，我們就可以將高維空間中的計(jì)算轉(zhuǎn)化為在原始低維空間中通過(guò)核函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，大大降低了計(jì)算復(fù)雜度。常見(jiàn)的核函數(shù)有以下幾種：線性核函數(shù)：K(x,x')=x^Tx'，它實(shí)際上沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性映射，適用于數(shù)據(jù)本身在低維空間就近似線性可分的情況。在線性核函數(shù)下，支持向量機(jī)的決策邊界仍然是一個(gè)線性超平面，與普通的線性支持向量機(jī)類似，但它在實(shí)現(xiàn)上更加靈活，并且可以利用核函數(shù)的一些特性進(jìn)行優(yōu)化。多項(xiàng)式核函數(shù)：K(x,x')=(\gammax^Tx'+r)^d，其中\(zhòng)gamma、r和d是多項(xiàng)式核的參數(shù)。\gamma控制了核函數(shù)的尺度，r是一個(gè)常數(shù)項(xiàng)，d是多項(xiàng)式的次數(shù)。多項(xiàng)式核函數(shù)可以將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)更高維的多項(xiàng)式空間中，能夠表示原始特征的高階組合，適用于處理一些具有復(fù)雜非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。當(dāng)d=1時(shí)，多項(xiàng)式核函數(shù)退化為線性核函數(shù)。徑向基函數(shù)核（高斯核函數(shù)）：K(x,x')=\exp(-\gamma\|x-x'\|^2)，其中\(zhòng)gamma是核函數(shù)的參數(shù)，它決定了高斯核的寬度。高斯核函數(shù)是最常用的核函數(shù)之一，它具有很強(qiáng)的非線性映射能力，可以將數(shù)據(jù)映射到無(wú)限維空間，適用于多種復(fù)雜的非線性問(wèn)題。\gamma值越大，高斯分布越窄，模型對(duì)局部數(shù)據(jù)的擬合能力越強(qiáng)，但也容易導(dǎo)致過(guò)擬合；\gamma值越小，高斯分布越寬，模型的泛化能力越強(qiáng)，但可能會(huì)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的擬合效果不佳。Sigmoid核函數(shù)：K(x,x')=\tanh(\gammax^Tx'+r)，它類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)。Sigmoid核函數(shù)在某些情況下可以表現(xiàn)出與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似的非線性特性，但它的性能對(duì)參數(shù)\gamma和r的選擇非常敏感，需要謹(jǐn)慎調(diào)整。在貨幣識(shí)別中，由于貨幣圖像的特征復(fù)雜多樣，不同面額、不同版本的貨幣圖像之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，并且受到光照、磨損、污損等因素的影響，使得貨幣識(shí)別問(wèn)題具有很強(qiáng)的非線性特征。通過(guò)選擇合適的核函數(shù)，如高斯核函數(shù)，可以將貨幣圖像的低維特征映射到高維空間，在高維空間中尋找線性可分的超平面，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)貨幣圖像的準(zhǔn)確分類。三、貨幣識(shí)別技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)3.1貨幣圖像采集與預(yù)處理貨幣圖像采集與預(yù)處理是貨幣識(shí)別技術(shù)中的基礎(chǔ)且關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。高質(zhì)量的圖像采集是準(zhǔn)確識(shí)別貨幣的前提，而有效的預(yù)處理則能顯著提升圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和分類識(shí)別奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，由于貨幣可能存在磨損、污損、光照不均等情況，這一環(huán)節(jié)的重要性更加凸顯。3.1.1采集設(shè)備與方法在貨幣圖像采集過(guò)程中，設(shè)備的選擇至關(guān)重要。常見(jiàn)的采集設(shè)備包括工業(yè)相機(jī)和接觸式圖像傳感器（CIS）。工業(yè)相機(jī)具有高分辨率、高幀率以及良好的光學(xué)性能等優(yōu)勢(shì)。對(duì)于貨幣識(shí)別而言，高分辨率能夠清晰捕捉貨幣上的細(xì)微特征，如防偽圖案的細(xì)節(jié)、文字的清晰輪廓等，這對(duì)于準(zhǔn)確識(shí)別貨幣的真?zhèn)魏兔嬷抵陵P(guān)重要。高幀率則可以滿足在快速點(diǎn)鈔等場(chǎng)景下的圖像采集需求，確保每一張貨幣都能被及時(shí)、清晰地捕捉。在銀行的自動(dòng)清分機(jī)中，需要對(duì)大量的貨幣進(jìn)行快速處理，工業(yè)相機(jī)的高幀率特性就能保證在高速點(diǎn)鈔過(guò)程中，準(zhǔn)確采集每張貨幣的圖像。其良好的光學(xué)性能能夠減少圖像畸變和噪聲干擾，提高圖像的清晰度和穩(wěn)定性，為后續(xù)的圖像處理和分析提供高質(zhì)量的原始數(shù)據(jù)。接觸式圖像傳感器（CIS）則以其結(jié)構(gòu)緊湊、成本較低的特點(diǎn)在一些對(duì)成本敏感的設(shè)備中得到廣泛應(yīng)用，如小型點(diǎn)鈔機(jī)。CIS在工作時(shí)，傳感器與貨幣直接接觸，能夠獲取較為清晰的圖像。由于其結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，制造成本較低，使得采用CIS作為圖像采集設(shè)備的點(diǎn)鈔機(jī)價(jià)格更為親民，適合一些小型商業(yè)場(chǎng)所或個(gè)人使用。CIS在分辨率和動(dòng)態(tài)范圍方面可能相對(duì)工業(yè)相機(jī)存在一定差距，在面對(duì)一些對(duì)圖像質(zhì)量要求較高的復(fù)雜貨幣識(shí)別場(chǎng)景時(shí)，可能會(huì)存在一定的局限性。在采集方法上，需要根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行合理選擇。對(duì)于批量處理貨幣的設(shè)備，如銀行的自動(dòng)清分機(jī)，通常采用連續(xù)掃描的方式。在自動(dòng)清分機(jī)中，貨幣通過(guò)傳送帶依次經(jīng)過(guò)圖像采集區(qū)域，工業(yè)相機(jī)或CIS以固定的幀率對(duì)貨幣進(jìn)行連續(xù)拍攝，實(shí)現(xiàn)高效的批量圖像采集。這種方式能夠快速處理大量貨幣，提高工作效率，但對(duì)設(shè)備的穩(wěn)定性和圖像采集的準(zhǔn)確性要求較高。對(duì)于一些需要對(duì)單張貨幣進(jìn)行精細(xì)識(shí)別的場(chǎng)景，如在一些特殊的貨幣鑒定機(jī)構(gòu)或高端的金融交易場(chǎng)所，可能會(huì)采用高精度的逐張采集方法。這種方法在采集過(guò)程中，會(huì)對(duì)貨幣的擺放位置、角度等進(jìn)行精確調(diào)整，確保采集到的圖像能夠最大程度地展示貨幣的特征。同時(shí)，可能會(huì)采用多次采集并融合的方式，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。通過(guò)從不同角度對(duì)同一張貨幣進(jìn)行多次拍攝，然后將這些圖像進(jìn)行融合處理，能夠獲取更全面、更準(zhǔn)確的貨幣圖像信息，從而提高貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確率。在實(shí)際的圖像采集過(guò)程中，光照條件對(duì)圖像質(zhì)量有著顯著的影響。不均勻的光照會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)明暗差異，使得貨幣上的一些特征難以清晰呈現(xiàn)，從而影響后續(xù)的識(shí)別效果。為了確保光照均勻，通常會(huì)采用環(huán)形光源或背光源等專業(yè)的照明設(shè)備。環(huán)形光源能夠從四周均勻地照亮貨幣，避免出現(xiàn)陰影和反光，使貨幣表面的特征能夠清晰地展現(xiàn)出來(lái)。背光源則是從貨幣的背面提供均勻的光照，對(duì)于一些需要突出貨幣紋理和圖案的場(chǎng)景非常有效，能夠增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使貨幣的特征更加明顯。3.1.2圖像預(yù)處理技術(shù)圖像預(yù)處理是貨幣識(shí)別過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，它直接影響到后續(xù)特征提取和分類識(shí)別的準(zhǔn)確性。主要的預(yù)處理操作包括灰度化、降噪和二值化，這些操作相互配合，能夠有效提升貨幣圖像的質(zhì)量，為準(zhǔn)確識(shí)別貨幣提供有力支持?；叶然菆D像預(yù)處理的第一步，其目的是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。在貨幣識(shí)別中，顏色信息雖然在一定程度上可以作為識(shí)別的依據(jù)，但相比之下，貨幣圖像中的灰度信息包含了更多關(guān)于貨幣特征的關(guān)鍵信息，如紋理、圖案等。而且，灰度圖像的處理相對(duì)簡(jiǎn)單，能夠大大降低后續(xù)處理的計(jì)算量。在實(shí)際應(yīng)用中，常用的灰度化方法有加權(quán)平均法，其計(jì)算公式為：Gray=0.299R+0.587G+0.114B，其中R、G、B分別表示彩色圖像中的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的值，通過(guò)這種加權(quán)計(jì)算得到的灰度值能夠較好地保留圖像的原有特征。通過(guò)灰度化處理，將一張彩色的貨幣圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，圖像中的色彩信息被去除，而貨幣的紋理、圖案等特征更加突出，便于后續(xù)的處理和分析。降噪是圖像預(yù)處理中不可或缺的一步，它能夠去除圖像在采集過(guò)程中引入的噪聲干擾，提高圖像的清晰度和穩(wěn)定性。常見(jiàn)的噪聲類型包括高斯噪聲和椒鹽噪聲。高斯噪聲是一種服從高斯分布的噪聲，它通常是由于圖像采集設(shè)備的電子元件熱噪聲等原因產(chǎn)生的。椒鹽噪聲則表現(xiàn)為圖像中的一些孤立的白點(diǎn)或黑點(diǎn)，通常是由于圖像傳輸過(guò)程中的干擾或圖像傳感器的故障等原因引起的。對(duì)于高斯噪聲，常用的降噪方法是高斯濾波。高斯濾波是一種線性平滑濾波，它通過(guò)對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)及其鄰域像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均來(lái)實(shí)現(xiàn)降噪。其原理是基于高斯函數(shù)，根據(jù)像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近分配不同的權(quán)重，距離越近權(quán)重越大，從而在平滑圖像的同時(shí)保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。對(duì)于椒鹽噪聲，中值濾波是一種有效的處理方法。中值濾波是一種非線性濾波方法，它將圖像中一個(gè)像素點(diǎn)的鄰域內(nèi)的像素值進(jìn)行排序，然后用中間值來(lái)代替該像素點(diǎn)的值。這種方法能夠有效地去除椒鹽噪聲，同時(shí)保留圖像的邊緣信息，因?yàn)檫吘壧幍南袼刂底兓^大，在排序過(guò)程中不會(huì)被中間值所替代。二值化是將灰度圖像轉(zhuǎn)換為只有黑白兩種顏色的圖像，這使得圖像中的目標(biāo)物體（貨幣）與背景能夠更加清晰地區(qū)分，便于后續(xù)的特征提取和分析。常用的二值化方法有Otsu算法和自適應(yīng)閾值法。Otsu算法是一種基于圖像灰度直方圖的全局閾值分割算法，它通過(guò)計(jì)算圖像的類間方差來(lái)確定最佳的閾值。該算法假設(shè)圖像由前景和背景兩部分組成，通過(guò)最大化類間方差，使得前景和背景之間的差異最大，從而實(shí)現(xiàn)圖像的二值化。自適應(yīng)閾值法則是根據(jù)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的鄰域信息來(lái)動(dòng)態(tài)地確定閾值，這種方法適用于圖像中光照不均勻的情況，能夠更好地適應(yīng)不同的圖像場(chǎng)景。在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于一張存在光照不均的貨幣圖像，采用自適應(yīng)閾值法進(jìn)行二值化處理后，能夠清晰地將貨幣的輪廓和圖案與背景分離，使得貨幣的特征更加突出，為后續(xù)的識(shí)別工作提供了更優(yōu)質(zhì)的圖像基礎(chǔ)。3.2貨幣特征提取貨幣特征提取是貨幣識(shí)別過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是從經(jīng)過(guò)預(yù)處理的貨幣圖像中提取出能夠有效表征貨幣類別、面值等信息的關(guān)鍵特征。這些特征將作為后續(xù)支持向量機(jī)分類器的輸入，直接影響著貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。下面將分別介紹傳統(tǒng)特征提取方法以及基于改進(jìn)算法的特征提取方法。3.2.1傳統(tǒng)特征提取方法在貨幣識(shí)別的發(fā)展歷程中，傳統(tǒng)特征提取方法發(fā)揮了重要作用，其中尺度不變特征變換（SIFT）和方向梯度直方圖（HOG）是兩種典型且應(yīng)用廣泛的方法。SIFT，即尺度不變特征變換，是一種用于提取圖像局部特征的算法，由DavidLowe在1999年提出，并于2004年進(jìn)行了完善和總結(jié)。該算法的核心思想是在不同尺度空間上查找關(guān)鍵點(diǎn)（特征點(diǎn)），并計(jì)算出關(guān)鍵點(diǎn)的方向，使得所提取的特征對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性。SIFT特征提取的具體步驟較為復(fù)雜，首先是構(gòu)建DOG（DifferenceofGaussian）尺度空間。通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行不同尺度的高斯模糊，并計(jì)算相鄰尺度圖像之間的差值，得到DOG尺度空間。在這個(gè)空間中，關(guān)鍵點(diǎn)更容易被檢測(cè)到。接著進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)搜索和定位，通過(guò)比較DOG尺度空間中每個(gè)點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)的大小，篩選出可能的關(guān)鍵點(diǎn)，并進(jìn)一步通過(guò)擬合三維二次函數(shù)來(lái)精確確定關(guān)鍵點(diǎn)的位置和尺度，同時(shí)去除低對(duì)比度的點(diǎn)和邊緣響應(yīng)點(diǎn)，以提高關(guān)鍵點(diǎn)的穩(wěn)定性。然后進(jìn)行方向賦值，基于關(guān)鍵點(diǎn)鄰域像素的梯度方向分布特性，為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)指定一個(gè)或多個(gè)方向，使特征具有旋轉(zhuǎn)不變性。最后是關(guān)鍵點(diǎn)描述子的生成，以關(guān)鍵點(diǎn)為中心，將其鄰域劃分為多個(gè)子區(qū)域，計(jì)算每個(gè)子區(qū)域內(nèi)像素的梯度方向直方圖，從而形成一個(gè)具有獨(dú)特特征的描述子向量，該向量包含了關(guān)鍵點(diǎn)周圍圖像的局部特征信息。在貨幣識(shí)別中，SIFT特征能夠有效地提取貨幣圖像中的關(guān)鍵特征，如貨幣上的圖案細(xì)節(jié)、文字輪廓等。即使貨幣圖像受到一定程度的旋轉(zhuǎn)、縮放或光照變化的影響，SIFT特征也能保持相對(duì)穩(wěn)定，從而為后續(xù)的分類識(shí)別提供可靠的依據(jù)。當(dāng)貨幣在圖像采集過(guò)程中發(fā)生了一定角度的旋轉(zhuǎn)或因?yàn)榕臄z距離不同而出現(xiàn)尺度變化時(shí)，SIFT算法提取的特征仍然能夠準(zhǔn)確地反映貨幣的本質(zhì)特征，使得識(shí)別系統(tǒng)能夠正確地識(shí)別貨幣。SIFT算法也存在一些缺點(diǎn)，例如實(shí)時(shí)性不高，由于在計(jì)算過(guò)程中需要不斷地進(jìn)行下采樣和插值等操作，導(dǎo)致計(jì)算量較大，難以滿足一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景；有時(shí)對(duì)于模糊圖像或邊緣光滑的目標(biāo)，特征點(diǎn)提取較少，對(duì)圓等規(guī)則形狀的目標(biāo)提取效果不佳。HOG，即方向梯度直方圖，是一種基于圖像局部區(qū)域梯度方向分布統(tǒng)計(jì)的特征描述子，由NavneetDalal和BillTriggs在2005年提出，最初用于行人檢測(cè)，后來(lái)在貨幣識(shí)別等圖像識(shí)別領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。其基本原理是通過(guò)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來(lái)構(gòu)成特征。HOG特征提取的流程如下：首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，突出圖像的灰度信息，因?yàn)樵贖OG特征提取中，灰度信息對(duì)于梯度計(jì)算更為關(guān)鍵。然后采用Gamma校正法對(duì)圖像進(jìn)行顏色空間的標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化），目的是調(diào)節(jié)圖像的對(duì)比度，降低圖像局部的陰影和光照變化所造成的影響，同時(shí)抑制噪聲的干擾。接著計(jì)算圖像每個(gè)像素的梯度（包括大小和方向），通過(guò)梯度計(jì)算能夠有效地捕獲圖像的輪廓信息，進(jìn)一步弱化光照的干擾。將圖像劃分成小cells（例如6×6像素/cell），統(tǒng)計(jì)每個(gè)cell的梯度直方圖（不同梯度的個(gè)數(shù)），形成每個(gè)cell的descriptor。將每幾個(gè)cell組成一個(gè)block（例如3×3個(gè)cell/block），將一個(gè)block內(nèi)所有cell的特征descriptor串聯(lián)起來(lái)，便得到該block的HOG特征descriptor。將圖像內(nèi)的所有block的HOG特征descriptor串聯(lián)起來(lái)，就可以得到該圖像的HOG特征descriptor，即最終可供分類使用的特征向量。在貨幣識(shí)別中，HOG特征對(duì)貨幣圖像的幾何和光學(xué)形變具有較好的不變性，因?yàn)樗窃趫D像的局部方格單元上操作，這些形變只會(huì)出現(xiàn)在更大的空間領(lǐng)域上，而在局部單元上的影響相對(duì)較小。在一定程度上，即使貨幣圖像存在輕微的扭曲、拉伸或者光照不均勻等情況，HOG特征仍然能夠保持相對(duì)穩(wěn)定，從而準(zhǔn)確地描述貨幣的特征。HOG特征在剛性物體的特征提取方面表現(xiàn)出色，對(duì)于形狀相對(duì)固定的貨幣來(lái)說(shuō)，能夠有效地提取其邊緣等關(guān)鍵特征。HOG特征也存在一些局限性，它對(duì)圖像的整體結(jié)構(gòu)信息利用相對(duì)較少，主要關(guān)注局部區(qū)域的梯度分布，對(duì)于一些需要全局信息來(lái)進(jìn)行識(shí)別的貨幣特征，可能提取效果不佳；而且HOG特征向量的維度較高，計(jì)算量較大，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)面臨效率問(wèn)題。3.2.2基于改進(jìn)算法的特征提取為了克服傳統(tǒng)特征提取方法的不足，提高貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，本研究提出了一種基于改進(jìn)算法的特征提取方法。該方法結(jié)合了深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和傳統(tǒng)的局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）特征提取方法，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)貨幣圖像特征的更全面、準(zhǔn)確提取。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，它通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等組件，自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)到不同層次的特征表示。在貨幣圖像特征提取中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)提取貨幣圖像中的全局特征和深層次的語(yǔ)義信息。通過(guò)多層卷積操作，網(wǎng)絡(luò)可以逐漸捕捉到從貨幣圖像的邊緣、紋理等低級(jí)特征到更抽象的圖案、防偽特征等高級(jí)特征。局部二值模式是一種用于描述圖像局部紋理特征的算子，它具有計(jì)算簡(jiǎn)單、對(duì)光照變化不敏感等優(yōu)點(diǎn)。其基本原理是將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與其鄰域像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果生成一個(gè)二進(jìn)制編碼，這個(gè)編碼反映了該像素點(diǎn)周圍的紋理信息。在貨幣圖像中，LBP特征能夠有效地提取貨幣表面的紋理細(xì)節(jié)，如紙幣上的印刷紋理、硬幣上的圖案紋理等。本研究提出的改進(jìn)算法首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)貨幣圖像進(jìn)行初步的特征提取，獲取圖像的全局特征和高級(jí)語(yǔ)義信息。選擇一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如VGG16、ResNet等，將貨幣圖像輸入到模型中，經(jīng)過(guò)卷積層和池化層的處理，得到圖像的特征映射。這些特征映射包含了貨幣圖像的豐富信息，如貨幣的整體形狀、主要圖案的分布等。然后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征映射進(jìn)行進(jìn)一步處理，結(jié)合局部二值模式提取局部紋理特征。在特征映射的每個(gè)位置，以該位置為中心，選取一個(gè)局部區(qū)域，計(jì)算該區(qū)域的LBP特征。通過(guò)這種方式，將局部紋理特征與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的全局特征相結(jié)合，形成更全面、更具代表性的特征描述。與傳統(tǒng)的SIFT和HOG特征提取方法相比，基于改進(jìn)算法的特征提取方法具有顯著的優(yōu)勢(shì)。在準(zhǔn)確性方面，該方法能夠同時(shí)捕捉貨幣圖像的全局特征和局部紋理特征，使得提取的特征更加全面、準(zhǔn)確，從而提高了貨幣識(shí)別的準(zhǔn)確率。對(duì)于一些具有復(fù)雜圖案和紋理的貨幣，傳統(tǒng)方法可能只能提取部分特征，而改進(jìn)算法能夠充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LBP的優(yōu)勢(shì)，更完整地提取貨幣的特征，減少誤識(shí)別的概率。在效率方面，雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量較大，但通過(guò)使用預(yù)訓(xùn)練模型和優(yōu)化計(jì)算過(guò)程，可以在一定程度上提高計(jì)算效率。與SIFT算法中復(fù)雜的尺度空間構(gòu)建和關(guān)鍵點(diǎn)搜索過(guò)程相比，改進(jìn)算法的計(jì)算流程相對(duì)更簡(jiǎn)潔高效，能夠更好地滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。在實(shí)驗(yàn)中，分別使用傳統(tǒng)的SIFT、HOG方法和基于改進(jìn)算法的特征提取方法對(duì)相同的貨幣圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，并將提取的特征輸入到支持向量機(jī)分類器中進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于改進(jìn)算法的特征提取方法在貨幣識(shí)別準(zhǔn)確率上比SIFT方法提高了[X]%，比HOG方法提高了[X]%，同時(shí)在識(shí)別速度上也有明顯提升，展示了改進(jìn)算法在貨幣特征提取方面的有效性和優(yōu)越性。四、基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型構(gòu)建4.1模型設(shè)計(jì)思路在構(gòu)建基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型時(shí)，需充分考慮貨幣識(shí)別任務(wù)的特殊性，精心設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，以實(shí)現(xiàn)高精度的貨幣識(shí)別。貨幣識(shí)別是一個(gè)典型的多分類問(wèn)題，需要準(zhǔn)確判斷貨幣的面額、真?zhèn)我约八鶎賻欧N等信息。由于貨幣圖像存在復(fù)雜的非線性特征，且受到光照、磨損、污損等多種因素的干擾，因此選擇合適的支持向量機(jī)類型和參數(shù)至關(guān)重要。在支持向量機(jī)類型選擇方面，考慮到貨幣圖像數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，線性支持向量機(jī)往往難以滿足需求。線性不可分支持向量機(jī)通過(guò)引入松弛變量和懲罰參數(shù)，能夠處理部分線性不可分的數(shù)據(jù)，但其在處理高度非線性的貨幣圖像時(shí)仍存在一定局限性。因此，本研究選擇基于核函數(shù)的支持向量機(jī)作為貨幣識(shí)別的核心模型。核函數(shù)能夠?qū)⒌途S空間中的非線性問(wèn)題映射到高維空間，使其在高維空間中變得線性可分，從而有效解決貨幣圖像的非線性分類問(wèn)題。在核函數(shù)的選擇上，常見(jiàn)的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基函數(shù)核（高斯核函數(shù)）和Sigmoid核函數(shù)等。線性核函數(shù)計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)于非線性問(wèn)題的處理能力較弱，不太適合貨幣識(shí)別這種復(fù)雜的非線性任務(wù)。多項(xiàng)式核函數(shù)雖然能夠處理一定程度的非線性問(wèn)題，但其參數(shù)較多，計(jì)算復(fù)雜度較高，且對(duì)參數(shù)的選擇非常敏感，容易導(dǎo)致過(guò)擬合或欠擬合現(xiàn)象。Sigmoid核函數(shù)的性能同樣對(duì)參數(shù)選擇較為敏感，在實(shí)際應(yīng)用中難以穩(wěn)定地發(fā)揮作用。徑向基函數(shù)核（高斯核函數(shù)）因其具有較強(qiáng)的非線性映射能力，能夠?qū)?shù)據(jù)映射到無(wú)限維空間，對(duì)復(fù)雜的非線性問(wèn)題具有良好的處理效果，成為貨幣識(shí)別模型中核函數(shù)的首選。高斯核函數(shù)只需要一個(gè)參數(shù)γ來(lái)控制核函數(shù)的寬度，相對(duì)其他核函數(shù)，參數(shù)調(diào)整較為簡(jiǎn)單。γ值越大，高斯分布越窄，模型對(duì)局部數(shù)據(jù)的擬合能力越強(qiáng)，但容易導(dǎo)致過(guò)擬合；γ值越小，高斯分布越寬，模型的泛化能力越強(qiáng)，但可能對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的擬合效果不佳。在貨幣識(shí)別中，需要根據(jù)貨幣圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化來(lái)確定合適的γ值，以平衡模型的擬合能力和泛化能力。除了核函數(shù)參數(shù)γ，支持向量機(jī)中的懲罰參數(shù)C也是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。懲罰參數(shù)C控制著對(duì)誤分類的懲罰程度，它在模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力之間起著權(quán)衡作用。如果C取值較大，模型會(huì)更傾向于減少誤分類樣本，盡量將所有樣本都正確分類，這可能導(dǎo)致模型過(guò)于復(fù)雜，出現(xiàn)過(guò)擬合的情況；相反，如果C取值較小，模型對(duì)誤分類的容忍度較高，更注重間隔的最大化，可能會(huì)使模型的泛化能力較好，但也可能會(huì)導(dǎo)致一些樣本被錯(cuò)誤分類，出現(xiàn)欠擬合的情況。在貨幣識(shí)別模型中，需要通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法，結(jié)合不同的C值對(duì)模型性能的影響，選擇最優(yōu)的C值，以提高模型的整體性能。為了進(jìn)一步提高貨幣識(shí)別模型的性能，還可以采用一些優(yōu)化策略。在訓(xùn)練模型之前，對(duì)貨幣圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使數(shù)據(jù)具有相同的尺度和分布，有助于加速模型的收斂速度和提高模型的穩(wěn)定性?？梢圆捎媒徊骝?yàn)證的方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和調(diào)參，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集，多次訓(xùn)練和測(cè)試模型，綜合評(píng)估模型在不同子集上的性能，從而選擇出最優(yōu)的模型參數(shù)。還可以結(jié)合其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如特征選擇算法，進(jìn)一步優(yōu)化模型的特征輸入，去除冗余特征，提高模型的訓(xùn)練效率和識(shí)別準(zhǔn)確率。4.2多分類策略應(yīng)用在實(shí)際的貨幣識(shí)別任務(wù)中，往往需要對(duì)多種面額的貨幣或多種不同種類的貨幣進(jìn)行準(zhǔn)確分類，這就涉及到多分類問(wèn)題。支持向量機(jī)本質(zhì)上是一種二分類算法，為了實(shí)現(xiàn)多分類任務(wù)，需要采用一些特定的策略將多分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問(wèn)題。常見(jiàn)的SVM多分類策略主要有“一對(duì)多”（One-vs-Rest，OVR）和“一對(duì)一”（One-vs-One，OVO）兩種方法，下面將詳細(xì)介紹這兩種策略在貨幣識(shí)別中的應(yīng)用?！耙粚?duì)多”（One-vs-Rest，OVR）策略是一種較為直觀且簡(jiǎn)單的多分類實(shí)現(xiàn)方式。其基本原理是對(duì)于K個(gè)類別，需要訓(xùn)練K個(gè)二分類器。在訓(xùn)練第i個(gè)分類器時(shí)，將第i類樣本標(biāo)記為正類，其余K-1類樣本標(biāo)記為負(fù)類。通過(guò)這種方式，每個(gè)分類器都專注于區(qū)分某一類與其他所有類。在貨幣識(shí)別中，假設(shè)有1元、5元、10元、20元、50元和100元六種面額的貨幣需要識(shí)別。在訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)于1元面額的分類器，將所有1元貨幣圖像標(biāo)記為正類，而將5元、10元、20元、50元和100元的貨幣圖像都標(biāo)記為負(fù)類，然后使用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)能夠區(qū)分1元與其他面額貨幣的分類器。同理，依次訓(xùn)練出分別用于區(qū)分5元、10元、20元、50元和100元與其他面額貨幣的分類器。在預(yù)測(cè)階段，對(duì)于一個(gè)未知的貨幣圖像，將其分別輸入到這K個(gè)分類器中進(jìn)行預(yù)測(cè)。每個(gè)分類器都會(huì)輸出一個(gè)分類結(jié)果，即判斷該圖像屬于正類（對(duì)應(yīng)某一面額）還是負(fù)類（不屬于該面額）。最終，選擇輸出為正類的分類器所對(duì)應(yīng)的類別作為該貨幣圖像的預(yù)測(cè)類別。如果有多個(gè)分類器都輸出為正類，則可以根據(jù)一些規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步判斷，比如選擇得分最高的分類器所對(duì)應(yīng)的類別；如果所有分類器都輸出為負(fù)類，則說(shuō)明該圖像可能不屬于已知的類別，或者是由于模型的局限性導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確分類?！耙粚?duì)一”（One-vs-One，OVO）策略與“一對(duì)多”策略有所不同。它是針對(duì)K個(gè)類別，進(jìn)行兩兩組合，共訓(xùn)練K*(K-1)/2個(gè)二分類器。每個(gè)二分類器只用于判斷樣本是屬于K個(gè)類別中特定的兩個(gè)類別。在貨幣識(shí)別場(chǎng)景中，對(duì)于上述六種面額的貨幣，需要訓(xùn)練的分類器數(shù)量為6*(6-1)/2=15個(gè)。這些分類器分別用于區(qū)分1元與5元、1元與10元、1元與20元、1元與50元、1元與100元、5元與10元、5元與20元、5元與50元、5元與100元、10元與20元、10元與50元、10元與100元、20元與50元、20元與100元以及50元與100元。在預(yù)測(cè)時(shí)，將未知的貨幣圖像輸入到這K*(K-1)/2個(gè)分類器中進(jìn)行K*(K-1)/2次預(yù)測(cè)，然后采用投票的方式?jīng)Q定該樣本所屬的類別。每個(gè)分類器的預(yù)測(cè)結(jié)果相當(dāng)于一票，最終得票數(shù)最多的類別即為該貨幣圖像的預(yù)測(cè)類別。如果出現(xiàn)票數(shù)相同的情況，可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求，進(jìn)一步采取其他策略進(jìn)行判斷，如再次比較得票數(shù)相同的類別在各個(gè)分類器中的得分情況，選擇得分更高的類別；或者進(jìn)行多次投票，直到得到唯一的結(jié)果。這兩種多分類策略各有優(yōu)缺點(diǎn)?！耙粚?duì)多”策略的優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練速度相對(duì)較快，因?yàn)橹恍枰?xùn)練K個(gè)分類器，且每個(gè)分類器的訓(xùn)練樣本數(shù)量相對(duì)較多，計(jì)算量相對(duì)較小。在貨幣識(shí)別中，如果需要快速建立一個(gè)初步的多分類模型，且對(duì)模型的精度要求不是特別苛刻時(shí)，“一對(duì)多”策略是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。該策略也存在一些缺點(diǎn)，由于每個(gè)分類器都要將某一類與其他所有類進(jìn)行區(qū)分，容易導(dǎo)致分類界面過(guò)于復(fù)雜，在某些情況下會(huì)影響分類的準(zhǔn)確性。當(dāng)不同類別之間的邊界較為模糊時(shí)，“一對(duì)多”策略可能會(huì)出現(xiàn)誤分類的情況?！耙粚?duì)一”策略的優(yōu)點(diǎn)是分類精度相對(duì)較高，因?yàn)槊總€(gè)分類器只需要區(qū)分兩個(gè)類別，分類界面相對(duì)簡(jiǎn)單，能夠更好地處理類別之間的復(fù)雜邊界。在對(duì)貨幣識(shí)別精度要求較高的場(chǎng)景下，如銀行的貨幣清分系統(tǒng)，“一對(duì)一”策略能夠提供更可靠的識(shí)別結(jié)果。“一對(duì)一”策略的缺點(diǎn)是訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，需要訓(xùn)練的分類器數(shù)量較多，計(jì)算量較大，而且在預(yù)測(cè)時(shí)也需要進(jìn)行多次計(jì)算和投票，導(dǎo)致預(yù)測(cè)速度相對(duì)較慢。在處理大規(guī)模貨幣圖像數(shù)據(jù)時(shí)，“一對(duì)一”策略的計(jì)算資源消耗和時(shí)間成本會(huì)顯著增加。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)貨幣識(shí)別的具體需求和場(chǎng)景，綜合考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、計(jì)算資源、識(shí)別精度和速度等因素，選擇合適的多分類策略。如果對(duì)識(shí)別速度要求較高，且數(shù)據(jù)規(guī)模較大，可以優(yōu)先考慮“一對(duì)多”策略；如果對(duì)識(shí)別精度要求極高，且計(jì)算資源充足，能夠承受較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，“一對(duì)一”策略則更為合適。還可以對(duì)這兩種策略進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，或者結(jié)合其他方法，進(jìn)一步提升貨幣識(shí)別的性能。4.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化4.3.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和特性對(duì)基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型的性能有著至關(guān)重要的影響。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集能夠?yàn)槟Ｐ吞峁┴S富、準(zhǔn)確的信息，使其能夠?qū)W習(xí)到貨幣的各種特征和模式，從而提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和泛化能力。在實(shí)際的貨幣識(shí)別任務(wù)中，由于貨幣的多樣性、使用環(huán)境的復(fù)雜性以及圖像采集過(guò)程中的各種因素，獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集并非易事。為了收集全面且具有代表性的貨幣圖像，我們采用了多種渠道進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。與多家銀行合作，從銀行的現(xiàn)金處理中心獲取了大量真實(shí)流通中的貨幣圖像。這些圖像涵蓋了不同版本、不同面額的貨幣，包括新鈔、舊鈔、磨損鈔和污損鈔等各種狀態(tài)，能夠真實(shí)反映貨幣在實(shí)際使用中的情況。還通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，從合法的金融圖像數(shù)據(jù)庫(kù)以及相關(guān)的研究機(jī)構(gòu)網(wǎng)站上收集了部分貨幣圖像，進(jìn)一步豐富了數(shù)據(jù)集的多樣性。在采集過(guò)程中，嚴(yán)格遵守相關(guān)的法律法規(guī)和隱私政策，確保數(shù)據(jù)的合法性和安全性。在標(biāo)注貨幣圖像時(shí)，準(zhǔn)確的標(biāo)注是訓(xùn)練有效模型的關(guān)鍵。對(duì)于每張貨幣圖像，我們?cè)敿?xì)標(biāo)注了其面額、幣種、版本以及是否為真鈔等信息。對(duì)于一些特殊情況，如貨幣存在嚴(yán)重磨損、污損導(dǎo)致部分特征難以辨認(rèn)時(shí)，我們邀請(qǐng)了專業(yè)的貨幣鑒定專家進(jìn)行鑒定和標(biāo)注，以確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性。為了提高標(biāo)注的一致性和可靠性，制定了詳細(xì)的標(biāo)注規(guī)范和流程，對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行了嚴(yán)格的培訓(xùn)，使其熟悉各種貨幣的特征和標(biāo)注要求。在標(biāo)注完成后，還進(jìn)行了多輪的審核和校對(duì)，對(duì)標(biāo)注不一致或存在疑問(wèn)的圖像進(jìn)行重新標(biāo)注和確認(rèn)，以保證標(biāo)注數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。為了充分評(píng)估模型的性能，我們將收集到的數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。通常采用70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練支持向量機(jī)模型，使其學(xué)習(xí)貨幣圖像的特征和分類模式；20%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，在模型訓(xùn)練過(guò)程中，用于調(diào)整模型的參數(shù)，如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ等，以避免模型過(guò)擬合或欠擬合，確保模型在驗(yàn)證集上具有良好的性能表現(xiàn)；剩下的10%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，用于評(píng)估模型的最終性能，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谖粗獢?shù)據(jù)上的泛化能力。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，采用了分層抽樣的方法，確保每個(gè)類別（不同面額、幣種等）在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集中的比例大致相同，以保證數(shù)據(jù)集的代表性和均衡性。通過(guò)合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，能夠有效地評(píng)估模型的性能，避免因數(shù)據(jù)集劃分不合理而導(dǎo)致的評(píng)估偏差，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供可靠的依據(jù)。4.3.2訓(xùn)練過(guò)程與參數(shù)調(diào)整在完成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備后，便進(jìn)入模型的訓(xùn)練階段。支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練過(guò)程本質(zhì)上是一個(gè)求解最優(yōu)化問(wèn)題的過(guò)程，其目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，使得不同類別的貨幣圖像能夠被準(zhǔn)確地區(qū)分，同時(shí)最大化分類間隔，以提高模型的泛化能力。在訓(xùn)練開(kāi)始時(shí)，首先對(duì)貨幣圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像的歸一化、特征提取等操作。圖像歸一化是將圖像的像素值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有相同的尺度和分布，這有助于加速模型的收斂速度和提高模型的穩(wěn)定性。通過(guò)將圖像的像素值歸一化到[0,1]或[-1,1]區(qū)間內(nèi)，避免了由于像素值范圍差異較大而導(dǎo)致的訓(xùn)練困難。特征提取則是從貨幣圖像中提取出能夠有效表征貨幣特征的向量，如前文所述的基于改進(jìn)算法提取的融合多模態(tài)特征。這些特征將作為支持向量機(jī)模型的輸入，用于訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)貨幣的特征模式。在訓(xùn)練過(guò)程中，選擇合適的優(yōu)化算法至關(guān)重要。常見(jiàn)的優(yōu)化算法有梯度下降法及其變體，如隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等。隨機(jī)梯度下降法是一種簡(jiǎn)單而有效的優(yōu)化算法，它每次從訓(xùn)練集中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量樣本進(jìn)行梯度計(jì)算和參數(shù)更新，而不是使用整個(gè)訓(xùn)練集。這種方法計(jì)算效率高，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上快速收斂，但由于每次只使用小批量樣本，梯度估計(jì)存在一定的噪聲，可能導(dǎo)致收斂過(guò)程出現(xiàn)波動(dòng)。Adagrad算法則根據(jù)每個(gè)參數(shù)的梯度歷史信息自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)于頻繁出現(xiàn)的參數(shù)更新，它會(huì)降低學(xué)習(xí)率，而對(duì)于不常出現(xiàn)的參數(shù)更新，則會(huì)增大學(xué)習(xí)率，從而在一定程度上提高了算法的收斂速度和穩(wěn)定性。Adadelta算法是對(duì)Adagrad算法的改進(jìn)，它通過(guò)引入一個(gè)衰減系數(shù)來(lái)控制歷史梯度信息的累積，避免了學(xué)習(xí)率過(guò)早衰減的問(wèn)題，使得算法在訓(xùn)練后期仍然能夠保持較好的收斂性能。Adam算法結(jié)合了Adagrad和Adadelta的優(yōu)點(diǎn)，它不僅能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，還能利用動(dòng)量項(xiàng)來(lái)加速收斂過(guò)程，在許多深度學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。在本研究中，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，選擇Adam算法作為支持向量機(jī)模型的優(yōu)化算法。Adam算法在處理貨幣識(shí)別任務(wù)時(shí)，能夠快速收斂到較優(yōu)的解，同時(shí)在不同的數(shù)據(jù)集和模型參數(shù)設(shè)置下都表現(xiàn)出了較好的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。在使用Adam算法時(shí)，需要設(shè)置一些超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、β1、β2和ε等。學(xué)習(xí)率決定了參數(shù)更新的步長(zhǎng)，過(guò)大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)法收斂，甚至出現(xiàn)發(fā)散的情況；而過(guò)小的學(xué)習(xí)率則會(huì)使訓(xùn)練過(guò)程變得非常緩慢，增加訓(xùn)練時(shí)間。β1和β2分別是一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)的指數(shù)衰減率，它們控制了動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的計(jì)算。ε是一個(gè)小常數(shù)，用于防止分母為零的情況。通過(guò)實(shí)驗(yàn)調(diào)整，確定了Adam算法的超參數(shù)取值，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠快速且穩(wěn)定地收斂。參數(shù)調(diào)整是優(yōu)化支持向量機(jī)模型性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。支持向量機(jī)模型的性能很大程度上取決于其參數(shù)設(shè)置，如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ等。懲罰參數(shù)C控制著對(duì)誤分類的懲罰程度，它在模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力之間起著權(quán)衡作用。如果C取值較大，模型會(huì)更傾向于減少誤分類樣本，盡量將所有樣本都正確分類，這可能導(dǎo)致模型過(guò)于復(fù)雜，出現(xiàn)過(guò)擬合的情況；相反，如果C取值較小，模型對(duì)誤分類的容忍度較高，更注重間隔的最大化，可能會(huì)使模型的泛化能力較好，但也可能會(huì)導(dǎo)致一些樣本被錯(cuò)誤分類，出現(xiàn)欠擬合的情況。核函數(shù)參數(shù)γ則決定了核函數(shù)的形狀和作用范圍，對(duì)于高斯核函數(shù)，γ值越大，高斯分布越窄，模型對(duì)局部數(shù)據(jù)的擬合能力越強(qiáng)，但容易導(dǎo)致過(guò)擬合；γ值越小，高斯分布越寬，模型的泛化能力越強(qiáng)，但可能對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的擬合效果不佳。為了選擇最優(yōu)的參數(shù)值，采用交叉驗(yàn)證的方法。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估和參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集，多次訓(xùn)練和測(cè)試模型，綜合評(píng)估模型在不同子集上的性能。在本研究中，采用5折交叉驗(yàn)證的方式，將訓(xùn)練集劃分為5個(gè)大小相等的子集。在每次迭代中，選擇其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余4個(gè)子集作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練模型并在驗(yàn)證集上評(píng)估性能。通過(guò)多次迭代，得到不同參數(shù)組合下模型在驗(yàn)證集上的平均性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。然后，根據(jù)這些性能指標(biāo)，選擇性能最優(yōu)的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。在實(shí)際的參數(shù)調(diào)整過(guò)程中，采用網(wǎng)格搜索的方法來(lái)遍歷參數(shù)空間。預(yù)先設(shè)定懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ的取值范圍，如C的取值范圍可以設(shè)置為[0.1,1,10,100]，γ的取值范圍可以設(shè)置為[0.01,0.1,1,10]。然后，對(duì)這些參數(shù)的所有可能組合進(jìn)行交叉驗(yàn)證評(píng)估，記錄每個(gè)組合下模型的性能。在遍歷完所有參數(shù)組合后，選擇性能最佳的參數(shù)組合作為支持向量機(jī)模型的最終參數(shù)。通過(guò)這種方式，能夠在一定程度上保證找到的參數(shù)組合是在給定參數(shù)空間內(nèi)的最優(yōu)解，從而提高模型的性能。4.3.3優(yōu)化算法選擇除了傳統(tǒng)的參數(shù)調(diào)整方法，引入優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)一步提升支持向量機(jī)在貨幣識(shí)別模型中的性能是當(dāng)前研究的一個(gè)重要方向。遺傳算法和粒子群算法作為兩種典型的智能優(yōu)化算法，在解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題方面展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，為支持向量機(jī)模型的參數(shù)優(yōu)化提供了新的思路和方法。遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，由美國(guó)密歇根大學(xué)的J.H.Holland教授于20世紀(jì)70年代提出。其基本思想源于達(dá)爾文的進(jìn)化論，通過(guò)模擬生物種群的遺傳、變異和選擇過(guò)程，在解空間中搜索最優(yōu)解。在遺傳算法中，每個(gè)可能的解被編碼成一個(gè)染色體（Chromosome），染色體由基因（Gene）組成。初始種群由多個(gè)隨機(jī)生成的染色體構(gòu)成，代表了問(wèn)題的不同候選解。在每一代的進(jìn)化過(guò)程中，通過(guò)選擇（Selection）、交叉（Crossover）和變異（Mutation）這三種遺傳操作，產(chǎn)生新的種群。選擇操作根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度（Fitness）值，從當(dāng)前種群中選擇出更優(yōu)秀的個(gè)體，使其有更大的機(jī)會(huì)遺傳到下一代，適應(yīng)度值通常根據(jù)問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)來(lái)定義，在支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化中，可以將模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、F1值等性能指標(biāo)作為適應(yīng)度值。交叉操作則是對(duì)選擇出來(lái)的個(gè)體進(jìn)行基因交換，模擬生物的交配過(guò)程，產(chǎn)生新的個(gè)體，增加種群的多樣性。變異操作以一定的概率對(duì)個(gè)體的某些基因進(jìn)行隨機(jī)改變，防止算法陷入局部最優(yōu)解。在支持向量機(jī)貨幣識(shí)別模型中應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時(shí)，首先需要將支持向量機(jī)的參數(shù)（如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ）進(jìn)行編碼，形成染色體。將C和γ分別編碼為二進(jìn)制字符串，然后將它們連接起來(lái)形成一個(gè)完整的染色體。初始種群中的染色體是隨機(jī)生成的，代表了不同的參數(shù)組合。在每一代的進(jìn)化過(guò)程中，計(jì)算每個(gè)染色體對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合下支持向量機(jī)模型在驗(yàn)證集上的適應(yīng)度值，根據(jù)適應(yīng)度值進(jìn)行選擇、交叉和變異操作。經(jīng)過(guò)多代的進(jìn)化，種群中的染色體逐漸向最優(yōu)解靠近，最終得到的最優(yōu)染色體所對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合即為遺傳算法優(yōu)化后的支持向量機(jī)參數(shù)。通過(guò)遺傳算法的優(yōu)化，能夠在更廣泛的參數(shù)空間中搜索最優(yōu)解，避免了傳統(tǒng)方法可能陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，從而提高了支持向量機(jī)模型的性能。粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一種基于群體智能的優(yōu)化算法，它模擬了鳥(niǎo)群、魚(yú)群等生物群體的覓食行為。在粒子群算法中，每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解被看作是搜索空間中的一個(gè)粒子（Particle），粒子具有位置和速度兩個(gè)屬性。一群粒子在搜索空間中隨機(jī)初始化位置和速度，然后通過(guò)不斷迭代來(lái)更新自己的位置和速度，以尋找最優(yōu)解。在每次迭代中，粒子根據(jù)自己的歷史最優(yōu)位置（pbest）和整個(gè)群體的歷史最優(yōu)位置（gbest）來(lái)調(diào)整自己的速度和位置。粒子的速度更新公式為：v_{i,d}^{t+1}=w\cdotv_{i,d}^{t}+c_1\cdotr_1\cdot(p_{i,d}-x_{i,d}^{t})+c_2\cdotr_2\cdot(g_d-x_{i,d}^{t})其中，v_{i,d}^{t+1}表示第i個(gè)粒子在第t+1次迭代中第d維的速度，w是慣性權(quán)重，控制粒子對(duì)當(dāng)前速度的繼承程度，較大的w值有利于全局搜索，較小的w值有利于局部搜索；c_1和c_2是學(xué)習(xí)因子，通常稱為認(rèn)知因子和社會(huì)因子，分別表示粒子對(duì)自身經(jīng)驗(yàn)和群體經(jīng)驗(yàn)的重視程度；r_1和r_2是在[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)，用于增加算法的隨機(jī)性；p_{i,d}是第i個(gè)粒子在第d維上的歷史最優(yōu)位置，g_d是整個(gè)群體在第d維上的歷史最優(yōu)位置，x_{i,d}^{t}是第i個(gè)粒子在第t次迭代中第d維的位置。粒子的位置更新公式為：x_{i,d}^{t+1}=x_{i,d}^{t}+v_{i,d}^{t+1}在支持向量機(jī)貨幣識(shí)別模型的參數(shù)優(yōu)化中，將支持向量機(jī)的參數(shù)（如C和γ）看作是粒子的位置，通過(guò)粒子群算法不斷更新粒子的位置，以尋找使模型性能最優(yōu)的參數(shù)組合。在初始化粒子群時(shí)，隨機(jī)生成每個(gè)粒子的初始位置和速度，每個(gè)粒子的位置代表一組支持向量機(jī)參數(shù)。在迭代過(guò)程中，計(jì)算每個(gè)粒子位置對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合下支持向量機(jī)模型在驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率等），將其作為粒子的適應(yīng)度值。根據(jù)粒子的適應(yīng)度值更新每個(gè)粒子的歷史最優(yōu)位置和整個(gè)群體的歷史最優(yōu)位置，然后根據(jù)速度和位置更新公式更新粒子的速度和位置。經(jīng)過(guò)多次迭代，粒子逐漸向最優(yōu)解聚集，最終得到的全局最優(yōu)位置所對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合即為粒子群算法優(yōu)化后的支持向量機(jī)參數(shù)。粒子群算法具有算法簡(jiǎn)單、收斂速度快、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，在支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化中能夠快速找到較優(yōu)的參數(shù)組合，提高模型的訓(xùn)練效率和識(shí)別性能。與遺傳算法相比，粒子群算法不需要進(jìn)行復(fù)雜的編碼和解碼操作，計(jì)算量相對(duì)較小，更適合處理大規(guī)模的參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。然而，粒子群算法也存在一些缺點(diǎn)，如容易陷入局部最優(yōu)解，在后期搜索能力較弱等。在實(shí)際應(yīng)用中，可以結(jié)合多種優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)，采用混合優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)一步提升支持向量機(jī)模型的性能。五、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型的性能，本研究精心設(shè)計(jì)并實(shí)施了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程涵蓋了實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建、對(duì)比模型選擇以及詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)流程，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和有效性。在實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建方面，硬件環(huán)境選用了高性能的計(jì)算機(jī)設(shè)備，配備了IntelCorei7處理器，具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，能夠快速處理大規(guī)模的貨幣圖像數(shù)據(jù)。為了滿足模型訓(xùn)練和運(yùn)行過(guò)程中對(duì)內(nèi)存的高需求，計(jì)算機(jī)搭載了32GB的高速內(nèi)存，確保數(shù)據(jù)的高效讀取和處理。同時(shí)，配備了NVIDIAGeForceRTX3080獨(dú)立顯卡，其強(qiáng)大的圖形處理能力能夠加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程，顯著提高實(shí)驗(yàn)效率。軟件環(huán)境基于Windows10操作系統(tǒng)搭建，該系統(tǒng)具有良好的兼容性和穩(wěn)定性，為實(shí)驗(yàn)提供了可靠的運(yùn)行平臺(tái)。在編程語(yǔ)言方面，選擇了Python作為主要的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，Python擁有豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理庫(kù)，如Scikit-learn、OpenCV等，能夠方便快捷地實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和測(cè)試，以及貨幣圖像的預(yù)處理和特征提取等操作。實(shí)驗(yàn)中還使用了TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，它提供了高效的計(jì)算圖機(jī)制和豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件，有助于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型和優(yōu)化算法。為了更直觀地展示基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型的優(yōu)勢(shì)，本研究選擇了多個(gè)具有代表性的對(duì)比模型?；谀０迤ヅ涞姆椒ㄗ鳛閭鹘y(tǒng)的圖像識(shí)別方法，它通過(guò)將待識(shí)別圖像與預(yù)先存儲(chǔ)的模板圖像進(jìn)行匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別。在貨幣識(shí)別中，該方法會(huì)將不同面額、版本的貨幣圖像制作成模板，然后將采集到的貨幣圖像與這些模板逐一進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)匹配程度來(lái)判斷貨幣的類別。這種方法原理簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，但對(duì)圖像的變形、噪聲等因素較為敏感，在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)貨幣圖像存在磨損、污損或光照不均等情況時(shí)，匹配準(zhǔn)確率會(huì)大幅下降?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法也是常見(jiàn)的圖像識(shí)別技術(shù)，其中多層感知機(jī)（MLP）是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。MLP由輸入層、多個(gè)隱藏層和輸出層組成，通過(guò)對(duì)大量貨幣圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取圖像特征并進(jìn)行分類。與支持向量機(jī)相比，MLP在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，但它容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，尤其是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下，模型的泛化能力較差，對(duì)未知的貨幣樣本識(shí)別準(zhǔn)確率較低。在實(shí)驗(yàn)流程方面，首先對(duì)采集到的貨幣圖像進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理。采用灰度化處理將彩色貨幣圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，突出圖像的灰度信息，降低后續(xù)處理的計(jì)算量。利用高斯濾波去除圖像中的噪聲干擾，提高圖像的清晰度和穩(wěn)定性。通過(guò)Otsu算法進(jìn)行二值化處理，將灰度圖像轉(zhuǎn)換為只有黑白兩種顏色的圖像，使貨幣的輪廓和特征更加清晰，便于后續(xù)的特征提取和分析。接著，運(yùn)用基于改進(jìn)算法的特征提取方法對(duì)預(yù)處理后的貨幣圖像進(jìn)行特征提取。先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)貨幣圖像進(jìn)行初步的特征提取，獲取圖像的全局特征和高級(jí)語(yǔ)義信息，然后結(jié)合局部二值模式提取局部紋理特征，將兩者有機(jī)融合，形成更全面、更具代表性的特征描述。將提取到的特征輸入到基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用Adam優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新，通過(guò)5折交叉驗(yàn)證的方式選擇最優(yōu)的懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ，以提高模型的性能。在測(cè)試階段，將測(cè)試集輸入到訓(xùn)練好的模型中，計(jì)算模型的識(shí)別準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)。識(shí)別準(zhǔn)確率是指模型正確識(shí)別的貨幣樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，反映了模型的整體識(shí)別能力；召回率是指正確識(shí)別出的某一類貨幣樣本數(shù)量占該類實(shí)際樣本數(shù)量的比例，衡量了模型對(duì)各類貨幣的覆蓋程度；F1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，更全面地評(píng)估了模型的性能。對(duì)基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型與對(duì)比模型在相同的實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行測(cè)試和性能比較，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)模型的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步優(yōu)化模型提供依據(jù)。5.2結(jié)果分析與評(píng)估5.2.1評(píng)估指標(biāo)設(shè)定為了全面、客觀地評(píng)估基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型的性能，本研究選取了準(zhǔn)確率、召回率和F1值等關(guān)鍵指標(biāo)。這些指標(biāo)從不同角度反映了模型的分類能力，對(duì)于深入了解模型的性能表現(xiàn)和優(yōu)化方向具有重要意義。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型正確識(shí)別的貨幣樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，它反映了模型的整體識(shí)別能力。在貨幣識(shí)別任務(wù)中，準(zhǔn)確識(shí)別每一張貨幣的面額和真?zhèn)沃陵P(guān)重要，準(zhǔn)確率能夠直觀地展示模型在這方面的表現(xiàn)。其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP（TruePositive）表示真陽(yáng)性，即實(shí)際為正類且被正確預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)量，在貨幣識(shí)別中，就是正確識(shí)別出的真實(shí)貨幣樣本數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真陰性，即實(shí)際為負(fù)類且被正確預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù)量，例如正確識(shí)別出的假幣樣本數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假陽(yáng)性，即實(shí)際為負(fù)類卻被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)量，如將假幣誤判為真幣的樣本數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假陰性，即實(shí)際為正類卻被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù)量，比如將真幣誤判為假幣的樣本數(shù)量。召回率（Recall），也稱為查全率，是指正確識(shí)別出的某一類貨幣樣本數(shù)量占該類實(shí)際樣本數(shù)量的比例。在貨幣識(shí)別中，召回率能夠衡量模型對(duì)各類貨幣的覆蓋程度，即模型是否能夠盡可能多地識(shí)別出某一類別的貨幣樣本。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，確保所有真實(shí)貨幣都能被準(zhǔn)確識(shí)別，避免漏判，召回率起著關(guān)鍵作用。其計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}F1值（F1-Score）是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，它更全面地評(píng)估了模型的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，單純追求高準(zhǔn)確率可能會(huì)導(dǎo)致召回率較低，或者反之，而F1值能夠在兩者之間取得平衡，提供一個(gè)更具代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)。其計(jì)算公式為：F1=2\times\frac{Precision\timesRecall}{Precision+Recall}其中，Precision（精確率）是指在所有被預(yù)測(cè)為正類的樣本中，實(shí)際為正類的樣本所占的比例，計(jì)算公式為Precision=\frac{TP}{TP+FP}。精確率反映了模型預(yù)測(cè)為正類的可靠性，與召回率一起，共同影響著F1值的大小。在貨幣識(shí)別任務(wù)中，這些評(píng)估指標(biāo)各自具有獨(dú)特的作用。準(zhǔn)確率提供了模型整體性能的直觀度量，召回率確保了模型對(duì)各類貨幣的全面識(shí)別能力，而F1值則綜合考慮了兩者，為模型性能的評(píng)估提供了一個(gè)更全面、更平衡的視角。通過(guò)對(duì)這些指標(biāo)的綜合分析，可以深入了解模型在貨幣識(shí)別過(guò)程中的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步優(yōu)化模型提供有力的依據(jù)。5.2.2結(jié)果對(duì)比與討論通過(guò)一系列實(shí)驗(yàn)，對(duì)基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型與其他對(duì)比模型（基于模板匹配的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知機(jī)方法）在相同的實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行了性能測(cè)試和比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于支持向量機(jī)的貨幣識(shí)別模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等關(guān)鍵指標(biāo)上展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也存在一些需要改進(jìn)的方面。在準(zhǔn)確率方面，基于支持向量機(jī)的模型達(dá)到了[X]%，而基于模板匹配的方法準(zhǔn)確率僅為[X]%，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知機(jī)方法準(zhǔn)確率為[X]%。支持向量機(jī)模