随着经济和社会的的发展,货币识别技术得到广泛的用途,在社会生活中扮演越来越重要的角色。为了应对层出不穷的防伪技术和越来越先进的伪造技术,必须透彻的研究货币的特性,并将多种传感器系统用于货币识别。本文从货币性质服从正态分布的特性出发,提出了一种统一的、结构化的方法描述货币的模型,并利用概率运算的方法实现对货币特征的综合利用。从而为商业化的货币识别技术提供了初步的的理论基础和商用框架。本文首先介绍了货币识别主要的应用背景和研究进展,接着从理论上分析了货币性质和特征服从正态分布。在此基础上,基于正态分布、向量范数和集合运算,提出用于判断货币识别传感器有效性、精确性、可区分性和独立性的方法,为合理选择传感器提供了客观标准。本文建立了货币的特征模型,该模型通过存储正态分布函数的参数,有效保留了货币的信息,减少存储空间、提高检索速度。在此模型基础上,提出了基于概率的识别算法、基于距离的识别算法、基于多传感器信息融合的识别算法,运动纸币的识别算法,并分析了这些算法的优劣。然后对识别算法的可靠性作了初步的分析。最后描述了实验的过程,验证了货币特征服从正态分布的假设。