Определение подлинности банкнот на основе анализа изображений для смартфона
Блохинов Ю.Б., Бондаренко А.В., Горбачев В.А., Желтов С.Ю., Ракутин Ю.О.

 

Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, Государственный научный центр Российской Федерации (ГНЦ ФГУП «Гос НИИАС»)

Аннотация:
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.

Ключевые слова:
цифровая обработка изображений, анализ изображений, распознавание образов, банкнота, имитация, смартфон, идентификация, аутентификация, набор признаков, классификация с обучением.

Цитирование:
Блохинов, Ю.Б. Определение подлинности банкнот на основе анализа изображений для смартфона / Ю.Б. Блохинов, А.В. Бондаренко, В.А. Горбачев, С.Ю. Жел­тов, Ю.О. Ракутин // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 2. – С. 237-244. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-2-237-244.

Литература:

  1. 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.
  2. 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.
  3. Lohweg, V. Renaissance of intaglio / V. Lohweg // Keesing Journal of Documents & Identity. – 2010. – Issue 33. – Р. 35-41.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс; пер. с англ. – M.: Техносфера, 2005. – 1072 с. – ISBN: 5-94836-028-8.
  15. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман; пер. с англ. – М.: БИНОМ, 2006. – 752 с. – ISBN: 5-94774-384-1.
  16. 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.
  17. 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.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20