Banknote recognition system for visually impaired people
Other Title(s)
إطار للتعرف على العملات الورقية لضعاف البصر
Joint Authors
Abd al-Muti, Ala Abd al-Fattah
Nasr, Abd al-Rahman Ali
al-Marakibi, Ashraf Abd al-Rahman
Source
Journal of al Azhar University : Engineering Sector
Issue
Vol. 15, Issue 57 (31 Oct. 2020), pp.1169-1177, 9 p.
Publisher
al-Azhar University Faculty of Engineering
Publication Date
2020-10-31
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
9
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
عد 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.
یمكن أن یتعرف النظام على الأوراق النقدیة فی جمیع عملیات التحویل الهندسی (القیاس و الدوران و قرب او بعد الصورة و المیل) و جمیع 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 بشكل مكثف وتم تسجیل الدقة لتصل الى 93٪ فی المتوسط فی جمیع الفئات.
تعنى طبقة النظام الأولى بالتحقق من العلامة المائیة و فی الطبقة الثانیة یتم استخراج قیمتها و نص ممیز و رسومات خاصة، و فی الطبقة الثالثة من النظام تم استخدام خصائص الأوراق النقدیة المحلیة.
الطبقة الرابعة هی طبقة تصنیف حیث یمكن تطبیق تقنیات مختلفة.
علاوة على ذلك یتعرف النظام على العدید من الأوراق النقدیة المتواجدة فی نفس الصورة.
یمهد هذا النظام الطریق لمختلف تطبیقات الهاتف المحمول التی یمكن استخدامها بشكل فعال و تجاری لمساعدة الأشخاص المعاقین بصریا
Abstract EN
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.
ی
American Psychological Association (APA)
Abd al-Muti, Ala Abd al-Fattah& Nasr, Abd al-Rahman Ali& al-Marakibi, Ashraf Abd al-Rahman. 2020. Banknote recognition system for visually impaired people. Journal of al Azhar University : Engineering Sector،Vol. 15, no. 57, pp.1169-1177.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009654
Modern Language Association (MLA)
Abd al-Muti, Ala Abd al-Fattah…[et al.]. Banknote recognition system for visually impaired people. Journal of al Azhar University : Engineering Sector Vol. 15, no. 57 (Oct. 2020), pp.1169-1177.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009654
American Medical Association (AMA)
Abd al-Muti, Ala Abd al-Fattah& Nasr, Abd al-Rahman Ali& al-Marakibi, Ashraf Abd al-Rahman. Banknote recognition system for visually impaired people. Journal of al Azhar University : Engineering Sector. 2020. Vol. 15, no. 57, pp.1169-1177.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009654
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
-
Record ID
BIM-1009654