在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里,人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说,情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战,特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人,我们正在开发一个项目,帮助他们识别货币的面额,因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务,无论是对健康人还是盲人而言。因此,除此之外,我们还加入了假钞检测系统,帮助每个公民避免被骗。关键词:假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力,它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎,而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中,卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT(尺度不变特征)算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点,并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合,这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点,因为图像的复杂性不会影响性能。但是,所使用的算法是闭源的,很难在不同设备上实现。