文档介绍：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名: 日期: 年 月 日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名: 导师签名: 日期: 年 月 日摘要摘 要纸币作为现代商品交换的主要媒介,为日常的经济生活带来了极大的便利,但与此同时,纸币的管理统计工作也变得日益复杂,传统的统计方式已经无法适应这一变化。本文主要针对纸币编号识别的问题,运用支持向量的识别方法来进行纸币编号字符的识别处理,并将整个识别算法移植到以DSP为核心处理器的硬件平台上进行快速准确识别。为实现对纸币编号字符的快速、准确的识别,本文主要从硬件平台、算法优化和系统软件等几个方面进行研究::对以TMS320DM642为核心处理器的硬件平台进行测试,并利用TI公司提供的库函数以及资源,如CSL等对硬件平台进行调试,优化其各个寄存器的配置,为能在DSP上运行算法打下坚实的基础。、特征提取算法和识别算法,并利用Matlab进行算法的仿真,结合纸币编号字符的特点,分析各个算法及整体性能上的优劣性,选取了灰度化、全局阀值二值化、字符区域定位、单个字符分割和字符特征提取等等算法对字符进行预处理和特征提取,并利用标准的支持向量机算法对字符进行识别。Matlab完成仿真和优化整个算法后,将这些算法移植到硬件平台上进行纸币字符识别处理。,对SVM所需要的参数做了相应的研究,选取了一对一、SMO训练算法以及径向基核函数等等SVM所需要的参数进行组建整个系统所需要的分类器。,编写整个系统软件。关键词:支持向量机,算法移植,字符预处理,字符特征提取,modityexchange,banknoteshavebroughtgreatconveniencetoourdailyeconomylife,butatthesametime,plex,,supportvectormethodisappliedtoidentifythecharactersofbanknotesnumber,,urateidentification,thisdissertationmainlyresearchfromtheseaspectsofhardwareplatforms,algorithmoptimizationandsystemsoftware:pany,aswellasotherTI'sresources,-processingalgorithm,biningwiththecharacteristicsofcharactersofthebanknotesnumber,analyzetheiradvantagesanddisadvantagesinperformanceandselectgrayingalgorithm,Binaryimageofthecharacterregionbyglobalthresholdvalue,asinglecharactersegmentationforcharacterpre-processing,andextractionofitscharacteristicsandusestandardsupportvectoralgorithmto