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컬러 프린터 영상의 모폴로지 특징과 지도 학습 모델 분류기를활용한 위변조 지폐 판별 알고리즘Counterfeit Money Detection Algorithm based on Morphological Features of Color Printed Images and Supervised Learning Model Classifier

Other Titles
Counterfeit Money Detection Algorithm based on Morphological Features of Color Printed Images and Supervised Learning Model Classifier
Authors
우귀희이해연
Issue Date
2013
Publisher
한국정보처리학회
Keywords
Counterfeit Money Detection; Morphological Feature; Gray Level Co-occurrence Matrix; Supervised Learning Model Classifier; 위변조 지폐 판별; 모폴로지 연산; 명암도 동시발생 행렬; 지도 학습 모델 분류기
Citation
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.2, no.12, pp 889 - 898
Pages
10
Journal Title
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
Volume
2
Number
12
Start Page
889
End Page
898
URI
https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/23311
DOI
10.3745/KTSDE.2013.2.12.889
ISSN
2287-5905
Abstract
고성능 영상 장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 지폐 및 유가 증권 등을 고품질로 위변조가 가능해졌다. 특히컬러 레이저 프린터의 범용화로 인하여 화폐 위변조 범죄는 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 이를 판별하는 비율은 낮은 수준이며 판별 기기도 고가이다. 본 연구에서는 범용 스캐너와 컴퓨터 시스템을 활용하여 화폐의 위변조를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 지폐의 인쇄방식과 다른 컬러 프린터의 인쇄 특징을 계산하기 위하여 모폴로지 기술과 명암도 동시 발생 행렬을 활용하였다. 그 후 계산된 특징들을 지도학습 모델 분류기에 적용하여 훈련을 시켰다. 이렇게 훈련된 분류기에 판별을 위한 지폐를 입력하고 위변조 여부에 대한 분석을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 위변조 지폐의 판별률과 인쇄에 사용한 프린터의 판별률로 나누어 평가를 하였다. 또한 기존의 컬러 프린터 판별에 사용되었던 위너필터를 사용한 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위변조 지폐 식별에 있어서 91.92%, 위변조기기의 식별에 있어서 94.5% 이상 정확도를 보여 기존 컬러 프린터의 특징 추출 방법을 활용한 것보다 우수한 것으로 나타났다.
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Department of Computer Software Engineering > 1. Journal Articles

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