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摘要：本申请提供了一种基于大数据的纸币异常检测方法及系统，涉及智能检测领域，其通过应用基于人工智能和深度学习技术的图像处理和分析算法来对光变油墨区域进行色调特征提取和内容语义特征提取，以此来刻画出光变油墨区域的色调和内容语义特征信息，并且，基于光变油墨区域的这两种层次特征之间的显著稀疏交互融合表示来检测纸币是否为异常纸币。这样，能够更全面地捕捉纸币的多种特征，并且能够在进行纸币异常检测时避免环境光照条件的影响，降低图像噪声和处理过程误差的影响，从而更全面地识别出异常纸币，提升待检测纸币是否为异常纸币的检测准确性。
主权项：1.一种基于大数据的纸币异常检测方法，其特征在于，包括：获取待检测纸币的纸币图像；确定所述纸币图像的光变油墨区域；对所述光变油墨区域进行分析以确定所述待检测纸币是否为异常纸币，包括：对所述光变油墨区域进行色调特征提取和内容特征提取以得到光变油墨区域色调编码特征和光变油墨区域内容语义编码特征；对所述光变油墨区域色调编码特征和所述光变油墨区域内容语义编码特征进行核心关联特征联合交互编码以得到光变油墨区域色调-内容语义显著稀疏交互融合特征，包括：对所述光变油墨区域色调编码特征和所述光变油墨区域内容语义编码特征进行全域关联编码以得到光变油墨区域色调-内容语义特征间全域编码表示；对所述光变油墨区域色调编码特征和所述光变油墨区域内容语义编码特征进行逐位置特征关联交互以得到光变油墨区域色调-内容语义特征逐位置交互融合特征表示；基于所述光变油墨区域色调-内容语义特征逐位置交互融合特征表示对所述光变油墨区域色调-内容语义特征间全域编码表示进行特征显著稀疏调制以得到所述光变油墨区域色调-内容语义显著稀疏交互融合特征；基于所述光变油墨区域色调-内容语义显著稀疏交互融合特征，确定所述待检测纸币是否为异常纸币。
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