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
本文源码的压缩包我已传至 我的博客资源，链接http://download.csdn.net/detail/u010278305/8356601点击打开链接
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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('/******************************
**It''s writed by chenyn2014.
******************************/
');
%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('
objec[ %d]
',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('
scale[ %f]
',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('
Found objec at objec[ %d]
',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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