Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Ein automatisiertes äthiopisches Banknotenerkennungsmodell zur Unterstützung sehbehinderter Menschen

Asfaw Alene Shefraw*

Obwohl die Nachfrage nach Mastercard und anderen elektronischen Zahlungsmitteln steigt, wird Geld aufgrund seiner Bequemlichkeit weiterhin häufig für den alltäglichen Austausch verwendet. Dennoch kann es für sehbehinderte Menschen schwierig sein, jede einzelne Banknote zu erkennen. Dies erfordert ein verbessertes Echtheitsüberprüfungssystem, das sehbehinderten oder blinden Menschen dabei helfen kann, den Nennwert zu identifizieren und festzustellen, ob eine Banknote echt ist. In diesem Artikel wird die Entwicklung eines neuartigen kamerabasierten Systems vorgestellt, das Bildverarbeitungstechniken verwendet, um sehbehinderten Menschen dabei zu helfen, Banknoten automatisch zu erkennen. Das exklusive Merkmal für jeden nennwertspezifischen ROI wurde extrahiert und die Erkennungsmodelle wurden entwickelt und getestet. Die vorgeschlagene Methode berechnet zunächst die vorherrschende Farbe der Banknoten. Dann wurde der nennwertspezifische ROI automatisch identifiziert. Am Ende wurden das Farbmoment, die vorherrschende Farbe und das GLCM-Merkmal aus jedem ROI berechnet. Zuletzt wurde der genetische Optimierungsalgorithmus angewendet, um die Dimension des Merkmalsvektors zu reduzieren. Das vorgeschlagene konfessionsspezifische System ist wirksam beim Sammeln klassenspezifischer Informationen und weist eine zuverlässige Robustheit beim Verwalten von Änderungen des Blickwinkels wie teilweiser Verdeckung, Drehung, Zoomen und Verschiebung auf.