Определение подлинности банкнот на основе анализа изображений для смартфона
Автор: Блохинов Юрий Борисович, Бондаренко Александр Викторович, Горбачев Вадим Александрович, Желтов Сергей Юрьевич, Ракутин Юрий Олегович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.41, 2017 года.
Бесплатный доступ
Разработана технология определения подлинности банкнот по цифровому снимку для серийных смартфонов. Данная технология не требует разработки и внедрения в изделие новых защитных графических элементов и основана на применении цифровых методов анализа и обработки изображений, позволяющих выявлять и анализировать тонкие детали паттернов, и на основе этого анализа классифицировать образец как оригинал или имитацию. Особенность предлагаемого подхода связана с построением набора признаков для каждого типа образцов и последующей их классификацией с машинным обучением на основе обучающей выборки. Метод реализован в виде законченного приложения для смартфона, выполняющего автоматически детектирование объекта в кадре, съемку образца камерой при попадании его в область захвата, отбраковку некорректных снимков, определение номинала и модификации банкноты и собственно определение ее подлинности.
Цифровая обработка изображений, анализ изображений, распознавание образов, банкнота, имитация, смартфон, идентификация, аутентификация, набор признаков, классификация с обучением
Короткий адрес: https://sciup.org/14059556
IDR: 14059556 | DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-2-237-244.
Сounterfeit bill detection by image analysis for smartphones
A method for counterfeit bill detection based on a digital image for mass-production smartphones is developed. The method under consideration does not require new protective elements to be designed and introduced into the print and is based on the use of digital image analysis and recognition methods, allowing one to carry out an automatic search and verification of known protective elements of the print. The peculiarity of the proposed approach is associated with constructing a feature vector for each type of samples and their subsequent classification using machine learning based on a training sample. The method is realized as a program application for smartphones, performing the automatic detection of an object in the frame, shooting the camera-captured object, rejection of unsuitable images, determination of a face-value and type of the banknote, and finally, verification of the authenticity.
Список литературы Определение подлинности банкнот на основе анализа изображений для смартфона
- Lohweg, V. Banknote authentication with mobile devices/V. Lohweg, J.L. Hoffmann, H. Dörksen, R. Hildebrand, E. Gillich, J. Hofmann, J. Schaede//Proceedings of SPIE. -2013. -Vol. 8665. -866507. - DOI: 10.1117/12.2001444
- Pat. EP 2000992 А1 G 07 D 7/00, G 07 D 7/20. Authentication of security documents, in particular of banknotes/V. Lohweg, E. Gillich, J. Schaede; Аpplicant: Kba-Giori S.A.; No EP20070109470, filed of June 01, 2007, рublished of December10, 2008, bulletin 2008/50.
- Lohweg, V. Renaissance of intaglio/V. Lohweg//Keesing Journal of Documents & Identity. -2010. -Issue 33. -Р. 35-41.
- Lohweg, V. Document production and verification by optimization of feature platform exploitation/V. Lohweg, J. Schaede//Optical Document Security -The Conference on Optical Security and Counterfeit Detection II. -2010. -P. 1-15.
- Lohweg, V. Mobile devices for banknote authentication -is it possible?/V. Lohweg, H. Dörksen, E. Gillich, R. Hildebrand, J.L. Hoffmann, J. Schaede//Optical Document Security -The Conference on Optical Security and Counterfeit Detection III. -2012. -Р. 1-15.
- Yang, C.-N. Enhancing privacy and security in RFID-enabled banknotes/C.-N. Yang, J.-R. Chen, C.-Y. Chiu, G.-C. Wu, C.-C. Wu//IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications. -2009. -Р. 439-444. - DOI: 10.1109/ISPA.2009.77
- Omatu, S. Bank note classification using neural networks/S. Omatu, M. Yoshioka, Y. Kosaka//IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation. -2007. -Р. 413-417. - DOI: 10.1109/EFTA.2007.4416797
- Блохинов, Ю.Б. Идентификация образцов защищённой печатной продукции с использованием смартфона/Ю.Б. Блохинов, В.А. Горбачев, Ю.О. Ракутин, В.В. Волков//Вестник компьютерных и информационных технологий. -2016. -№ 3. -С. 11-17. - DOI: 10.14489/vkit.2016.03.pp.011-017
- Блохинов, Ю.Б. Анализ подлинности образцов защищённой печатной продукции с использованием смартфона/Ю.Б. Блохинов, В.А. Горбачев//Вестник компьютерных и информационных технологий. -2016. -№ 4. -С. 23-29. - DOI: 10.14489/vkit.2016.04.pp.023-029
- Viola, P.A. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features/P.A. Viola, M.J. Jones//Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001). -2001. -Vol. 1. -P. 511-518. - DOI: 10.1109/CVPR.2001.990517
- Papageorgiou,C.P. A general framework for object detection/C.P. Papageorgiou, M. Oren, T. Poggio//Sixth International Conference on Computer Vision. -1998. -P. 555-562. - DOI: 10.1109/ICCV.1998.710772
- Freund, Y. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting/Y. Freund, R.E. Schapire//Computational Learning Theory. EuroCOLT 1995/ed. by P. Vitányi. -Berlin, Heidelberg: Springer, 1995. -P. 23-37. - DOI: 10.1007/3-540-59119-2_166
- Friedman, J.H. Greedy function approximation: A gradient boosting machine/J.H. Friedman//The Annals of Statistics. -2001. -Vol. 29(5). -P. 1189-1232. - DOI: 10.1214/aos/1013203451
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений/Р. Гонсалес, Р. Вудс; пер. с англ. -M.: Техносфера, 2005. -1072 с. -ISBN: 5-94836-028-8.
- Шапиро, Л. Компьютерное зрение/Л. Шапиро, Дж. Стокман; пер. с англ. -М.: БИНОМ, 2006. -752 с. -ISBN: 5-94774-384-1.
- Harris, C. Combined corner and edge detector/C. Harris, M.A. Stephens//Proceedings of the Alvey Vision Conference. -1988. -Р. 147-151. - DOI: 10.5244/C.2.23
- Molina, L.C. Feature selection algorithms: A survey and experimental evaluation/L.C. Molina, L. Belanche, A. Nebot//Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining. -2002. -Р. 306-313. - DOI: 10.1109/ICDM.2002.1183917
