BN-APF原理
2024.06.20
BN-APF（Banknotes Authentication using Artificial Potential Field）是一種基于人工勢場理論的鑒別方法。其原理主要依賴于對圖像特征的分析和比較，以區(qū)分真?zhèn)巍?/p>
該方法首先提取待鑒別的銀行匯票圖像的多種特征信息作為輸入數(shù)據(jù)；然后構建一個特定的人工勢能函數(shù)來表示這些特征與真實或匯票的差異程度及相互關系；接著根據(jù)這個函數(shù)在多維空間中形成一個“力”的分布圖——即所謂的人工潛能場——“引導著搜索過程向著有可能的區(qū)域進行”；通過模擬物理中粒子運動規(guī)律來迭代尋找解—對應能量狀態(tài)或者概率區(qū)域的位置坐標點就是識別結果輸出所依據(jù)的關鍵參數(shù)之一；“低能耗”、“高穩(wěn)定性”、自適應性強等特性使得該算法能夠有效地處理復雜多變且?guī)в性肼暩蓴_的實際問題場景中的模式分類任務需求 。 整個過程可以看作是在一個由多個局部值組成的潛在表面上進行的優(yōu)化搜索 ，終目標是找到全局值所對應的位置 —— 即真實貨幣的特征空間向量集合的中心點所在之處 ；而由于各種因素導致產(chǎn)生的誤差則會被視為擾動項加以抑制并逐漸消除掉以保證算法的魯棒性和準確性不受影響 ?？偟膩碚f BN - AP F 算法利用了機器學習領域中關于數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)方面的相關理論和技術手段來解決實際問題并取得了良好效果值得進一步研究和推廣使用 。
