Ein Ansatz zur Erkennung gefälschter Papierbanknoten
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Bei der Währungsidentifizierung werden systematische Methoden angewandt, um die Echtheit des fraglichen Geldes zu bestimmen. Die Identifizierungsanalyse ist jedoch eine schwierige Aufgabe, die speziell geschulte Prüfer erfordert; die wichtigste Herausforderung besteht darin, den Analyseprozess zu automatisieren, um den Arbeits- und Zeitaufwand zu verringern. Für die Klassifizierung eines Bildes werden Farb- und Texturmerkmale verwendet. In dieser Forschungsarbeit werden die Techniken vorgestellt, die für die Extraktion von Merkmalen, die Identifizierung und die Klassifizierung von gefälsc...
Bei der Währungsidentifizierung werden systematische Methoden angewandt, um die Echtheit des fraglichen Geldes zu bestimmen. Die Identifizierungsanalyse ist jedoch eine schwierige Aufgabe, die speziell geschulte Prüfer erfordert; die wichtigste Herausforderung besteht darin, den Analyseprozess zu automatisieren, um den Arbeits- und Zeitaufwand zu verringern. Für die Klassifizierung eines Bildes werden Farb- und Texturmerkmale verwendet. In dieser Forschungsarbeit werden die Techniken vorgestellt, die für die Extraktion von Merkmalen, die Identifizierung und die Klassifizierung von gefälschten und echten Banknoten verwendet werden. Es wird eine einfache Methode zur Identifizierung von gefälschten Papierbanknoten vorgestellt, die automatisch mit Hilfe von Bildverarbeitungstechniken erfolgt. Zur Identifizierung werden Farb- und Texturmerkmale einer Währung verwendet. Die Farbdeskriptoren Schiefe, Mittelwert und Standardabweichung werden aus den Proben berechnet und mit den zuvor definierten Parametern verglichen. Die Texturparameter Entropie und Korrelation werden aus verschiedenen Datenbankbildern berechnet. Liegt die Übereinstimmung unter dem Schwellenwert, wird das eingegebene Währungsbild als gefälschte Banknote eingestuft. Andernfalls ist die Währung echt. Der Bildverarbeitungsansatz ist sehr nützlich für die Klassifizierung verschiedener Arten von Währungen.
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