SỬ DỤNG THUẬT TOÁN SVM TRONG NHẬN DẠNG TIỀN VIỆT NAM

Abstract

Đối với thời buổi hội nhập kinh tế ngày càng phát triển như hiện nay. Tiền giấy là một công cụ giao dịch chính của chúng ta. Đối với du khách nước ngoài khi tới Việt Nam họ thường hoang mang vì không biết được giá trị tờ tiền có giá trị bao nhiêu so với tiền nước họ điều đó gây khó khăn trong quá trình giao dịch. Vì vậy việc xây dựng một chương trình ứng dụng nhận dạng tiền giấy Việt Nam là điều rất cần thiết. Hệ thống nhận dạng sử dụng kỹ thuật trích đặc trưng ảnh bằng phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) kết hợp giải thuật Máy học vector hỗ trợ (SVM) để xây dựng mô hình phân loại tờ tiền. Chúng tôi xây dựng mô hình sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm (Radial Basis Function - RBF) và hàm đa thức (Polynomial). Đánh giá và so sánh hai mô hình để chọn lựa mô hình tốt nhất. Sau đó hiển thị mệnh giá và giá trị tờ tiền tương đương. Thực nghiệm cho thấy hệ thống nhận dạng tiền Việt Nam sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) cho độ chính xác đạt 64,24%.