民国纸币种类数量众多，不同纸币类别间的视觉差异小，部分纸币经过流通后发霉、毛边以及破损。针对传统的细粒度图像检索方法对民国纸......

利用残差网络（ResNet）50，结合卷积块注意力模块（CBAM）机制，提出了一种基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索技术，提升了对相似纸币的检索......

民国纸币的冠字号码图像分割是民国纸币自动识别系统的关键组成部分.民国纸币种类繁多,不同纸币背景图案、字体、主色调差异较大且......

深度学习等现代化的计算机视觉技术对文物和金融货币研究有重要意义。近年来,基于计算机视觉技术的文物检测与自动化识别已成为研......

实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符......