BANKNOTE RECOGNITION SYSTEM FOR VISUALLY IMPAIRED PEOPLE | ||
| Journal of Al-Azhar University Engineering Sector | ||
| Article 18, Volume 15, Issue 57, October 2020, Pages 1169-1177 PDF (362.1 K) | ||
| Document Type: Original Article | ||
| DOI: 10.21608/auej.2020.120377 | ||
| Authors | ||
| Alaa Abdelfattah Abdelmotti Orabi1; Abdurrahman A Nasr2; A Al-Marakeby2 | ||
| 1Systems and Computers Department Faculty of Engineering Al-Azhar university Cairo Egypt | ||
| 2Systems and Computers Engineering Department, Faculty of Engineering, Al-Azhar University,Nasr City, Cairo, Egypt | ||
| Abstract | ||
| Paper currency recognition is one of the most important needs for visually impaired people to deal with different life circumstances . In this paper a layered framework is developed in which an Egyptian banknote recognition system is given. The developed system can recognize banknote in all geometric transformation (scaling, rotation, translation, shearing) and all lightning effects .The system is validated by using dataset which contains 1200 images. The underlying image dataset has been divided into five main categories (clear , rotated, noisy, folded and old images ).The system is tested and the recognition accuracy is 93% in all categories. The first layer in the framework deals with watermark security. The second layer of the framework, the segmentation has been applied, so that its value, special textures and special drawings are extracted . In the third layer of the framework, the local banknote features have been utilized. the fourth layer is a classification layer where different techniques are applied. Moreover, the developed system recognizes multiple banknotes. The implemented framework paves the way for various mobile applications are used effectively and commercially to assist visually impaired people. یعد التعرف على العملات الورقیة أحد أهم احتیاجات الأشخاص ضعاف البصر للتعامل مع ظروف الحیاة المختلفة. فی هذا البحث تم اقتراح إطار متعدد الطبقات تم فیه تقدیم نموذج التعرف على الأوراق النقدیة المصریة. یمکن أن یتعرف النظام على الأوراق النقدیة فی جمیع عملیات التحویل الهندسی (القیاس ، والدوران ، وقرب او بعد الصورة ، والمیل) وجمیع تأثیرات الضوء. للتحقق من صحة النظام ، تم إنشاء مجموعة بیانات یدویة من 1200 صورة. تم تقسیم مجموعة بیانات الصورة الأساسیة إلى خمس فئات رئیسیة (صور واضحة ، مستدیرة ، مشوشة ، مطویة ، قدیمة) تم اختبار النموذج بشکل مکثف وتم تسجیل الدقة لتصل الى 93٪ فی المتوسط فی جمیع الفئات. تُعنى طبقة النظام الأولى بالتحقق من العلامة المائیة ، وفی الطبقة الثانیة یتم استخراج قیمتها ونص ممیز ورسومات خاصة , وفی الطبقة الثالثة من النظام ، تم استخدام خصائص الأوراق النقدیة المحلیة . الطبقة الرابعة هی طبقة تصنیف حیث یمکن تطبیق تقنیات مختلفة. علاوة على ذلک ، یتعرف النظام على العدید من الأوراق النقدیة المتواجدة فی نفس الصورة. یمهد هذا النظام الطریق لمختلف تطبیقات الهاتف المحمول التی یمکن استخدامها بشکل فعال وتجاری لمساعدة الأشخاص المعاقین بصریًا | ||
| Keywords | ||
| Banknote Recognition; Speeded up Robust Feature; Feature Detection and Description; eature Matching; Watermark Security; and Classification. التعرف على العملات الورقیة; خورامیات التعرف، تحدید ووصف الخصائص; مقارنة الخصائص; العلامة المائیة; والتصنیف0 | ||
|
Statistics Article View: 350 PDF Download: 1,263 |
||
