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문제 정의
- 본 논문에서는 손쉽게 다양한 위·변조지폐의 판별이 가능하며, 일반인들이 저렴한 비용으로 구축 가능한 스캐너를 이용한 위·변조지폐 판별 알고리즘을 제안한다.
- 고성능 디지털 인쇄기기 보급의 확대와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현은 지폐의 위조나 변조가 용이해 그에 따른 범죄가 늘고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 방안을 제시하고자 지폐의 고유한 특징을 추출하여 위변조를 판별하는 기술을 제안하였다. 위·변조 지폐 판별을 위하여 비지역적 평균 알고리즘을 이용한 노이즈 특성을 이용하여 명암도 작용길이 행렬을 생성하고 특징값을 추출한 후에, 학습기반 데이터 분류기를 훈련하고, 이를 기반으로 위·변조 여부를 판별한다.
- 제안하는 판별 기술의 성능은 고유한 특징에 대한 정확한 추출과, 추출된 특징의 학습 분류기를 통한 올바른 분류 기능에 의하여 좌우된다. 본 연구에서는 프린터에 존재 하는 고유한 특징을 추출하기 위하여 다양한 특징점에 대한 연구를 수행하였고, 가장 최적의 결과를 나타내는 비지역적 평균값을 이용한 명암도 작용행렬을 생성하고 통계 적인 특징을 추출하는 방법을 제안한다.
- 이진분류란 (그림 6)과 같이 수집된 데이터를 이용하여 구조적 위험 최소화의 개념에 기반으로 하여 최적의 선형 결정 평면을 구하는 것이다. 입력된 훈련 데이터를 고차원의 특정 공간에 사상하여, 서로 다른 클래스로 분류시키는 초평면을 찾아 이를 통해 입력 데이터의 클래스를 분류하는 것을 목적으로 한다.
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