本项目开发了一个基于MATLAB的纸币面额自动识别系统，结合了直观的人机交互界面与便捷的找零功能，旨在提供高效的货币处理解决方案。
基于MATLAB的纸币面额识别系统是一个涉及计算机视觉、图像处理及机器学习技术的研究项目。该系统的目标是在零售或自助服务场景下准确辨识不同面值人民币，并具备找零功能，从而提高这些环境中的自动化程度。
1. **MATLAB图像处理**：利用MATLAB提供的强大工具箱进行人民币图像的预处理工作，包括灰度化、直方图均衡化和滤波等操作。通过优化图像质量来提升后续识别步骤的效果。
2. **机器学习算法应用**：采用支持向量机（SVM）、神经网络或卷积神经网络(CNN)等模型进行模式识别训练。这些算法需要大量的标记人民币图片作为输入数据，以掌握不同面值的特点。
3. **特征工程开发**：在图像预处理完成后，提取关键视觉特征如边缘、纹理和颜色直方图用于机器学习任务中。
4. **人机交互界面设计**：通过MATLAB的GUIDE或App Designer工具创建用户友好的图形化操作面板。此界面允许用户上传图片并查看识别结果。
5. **找零功能实现**：系统需要计算出给定总金额后应返还的具体数额，这要求具备基本算术能力和逻辑判断能力。
6. **测试与优化流程**：为了保证系统的可靠性和鲁棒性，在开发过程中需进行全面的性能测试。包括使用不同状态下的货币图片来检验其在各种情况下的表现。
7. **评估指标设定**：通过准确率、召回率和F1分数等评价标准对识别系统进行客观评定，并根据需要调整优化策略以改善模型效果。
8. **安全与隐私保护措施**：鉴于金融交易的敏感性，必须遵守严格的安全规范来防止信息泄露。
综上所述, 基于MATLAB开发纸币面额识别技术是一项跨学科的研究任务，它结合了图像处理、机器学习等多个领域的知识。这样的系统可以大幅提升自动售货机和智能柜员机等设备的操作效率与用户体验。
5星
