本文记录如何利用sift特征点进行人民币的识别。本文给出的matlab源码识别了1元与100元人民币的面额，相同思路，可以对各种币值的人民币进行面额、正反面的识别。但由于本程序采用串行，模板数的增多会导致运行时间线性增长，具体应用时你可以采取并行的方法加以优化，本文只给出思路。

本文的sift特征提取源码采用的是David G. Lowe(sift提出者)提供的闭源程序。

本文涉及到知识点如下：

1、sift特征点提取。

2、基于欧式距离的特征点匹配。(作者加上了最近距离与次近距离的比例来进一步筛选)

我在查阅sift的资料时，参阅了这篇博文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681

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关于sift特征点的简要说明：

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。

该算法流程如下：

1、读取所有模板，并将其存放在一个cell里。

2、读取第一个模板。

3、读取场景，并按不同比例进行缩放，缩放比例从小到大。

4、如果再继续增大图像，匹配点无明显变化，则取上一次匹配得到的匹配点数作为最终的匹配点数目。

5、如果最终的匹配点数目，大于模板关键点数目的十分之一，则认为已寻得匹配，跳出所有for循环，否则，读取下一个模板，重复上述过程。

本算法主要源代码(myapp.m)如下：

%function:

% 基于sift特征点的人民币识别

%注意：

% 由于matlab没有自带sift特征提取，sift特征提取调用了该算法作者提供的底层调用。

% matlab新版已集成surf特征提取，surf特征是基于sift改进的，提高了速度，但个人感觉性能有所下降。(后续有可能给出测试)

%referrence：

% David G. Lowe，Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints

%date:2015-1-13

%author:chenyanan

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%清空变量，读取图像

clear;close all

fprintf('/******************************\n**It''s writed by chenyn2014.\n******************************/\n');

%读取object1(模板1)

object1= imread('images/object1.jpg');

object1=rgb2gray(object1);

%读取object100(模板2)

object100= imread('images/object100.jpg');

object100=rgb2gray(object100);

%读取场景(你可以自行更换场景图片进行测试)

scene= imread('images/scene100.jpg');

scene=rgb2gray(scene);

%将所有的模板放在一个元胞数组中

object_cell={object1,object100};

%与所有模板做匹配(模板遍历)

for i=1:2

fprintf('\nobjec[ %d]\n\n',i);

%提取第i个模板

imwrite(object_cell{i},'tmp_images/obj_tmp.jpg');

match_last=1;

%从小到大缩放场景图像，找到匹配数比较适合的缩放级别(缩放遍历)

for scale=0.1:0.1:0.5

fprintf('\nscale[ %f]\n\n',scale);

scene_tmp = imresize(scene, scale);

imwrite(scene_tmp,'tmp_images/sce_tmp.jpg');

%匹配

[match_now,keypoint1,keypoint2]=match('tmp_images/sce_tmp.jpg','tmp_images/obj_tmp.jpg');

%如果没有找到关键点，继续增大场景图像

if(match_now==0)

match_now=1;

continue;

end

%如果本次增大场景图像后，本次寻得的关键点与上次比变化不大，

%则认为上次寻找的关键点数为最终寻找到的关键点数，跳出缩放遍历

if(match_now/match_last<1.2&&scale>=0.2)

match_num=match_last;

break;

end

match_last=match_now;

end

%如果寻得的匹配点数大于模板关键点数的十分之一，则认为已寻得匹配，跳出模板遍历

if(match_num>0.1*keypoint2)

%打印识别结果

fprintf('\nFound objec at objec[ %d]\n',i);

break;

end

end

运行效果如下(只给出部分输出图片)：

程序运行时的输出如下：

>> myapp

/******************************

**It's writed by chenyn2014.

******************************/

objec[ 1]

scale[ 0.100000]

Finding keypoints...

543 keypoints found.

Finding keypoints...

287 keypoints found.

Found 7 matches.

scale[ 0.200000]

Finding keypoints...

1348 keypoints found.

Finding keypoints...

287 keypoints found.

Found 12 matches.

scale[ 0.300000]

Finding keypoints...

1898 keypoints found.

Finding keypoints...

287 keypoints found.

Found 16 matches.

scale[ 0.400000]

Finding keypoints...

2270 keypoints found.

Finding keypoints...

287 keypoints found.

Found 17 matches.

objec[ 2]

scale[ 0.100000]

Finding keypoints...

543 keypoints found.

Finding keypoints...

363 keypoints found.

Found 18 matches.

scale[ 0.200000]

Finding keypoints...

1348 keypoints found.

Finding keypoints...

363 keypoints found.

Found 51 matches.

scale[ 0.300000]

Finding keypoints...

1898 keypoints found.

Finding keypoints...

363 keypoints found.

Found 43 matches.

Found objec at objec[ 2]其中，最后一行为识别结果，表示与模板2匹配，结果正确。

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