Geri Dön

Development of counterfeit banknote recognition system using deep learning

Derin öğrenme kullanılarak sahte banknot tanıma sisteminin geliştirilmesi

  1. Tez No: 848633
  2. Yazar: BURAK İYİKESİCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Banknot sahteciliği ülkelerin finansal istikrarını ve vatandaşların ülke para birimine olan güvenini sarsar. Bunun yanında, banknot sahteciliğinin finansal kuruluşlar ve işletmeler üzerinde de çeşitli ekonomik etkileri vardır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte kalpazanlar, gerçek banknotları taklit etmek için giderek daha karmaşık teknikler kullanıyorlar. Bu durum, finansal sistemin bütünlüğünü sağlamak ve halkın para işlemlerine olan güvenini korumak için hızlı ve sağlam sahte banknot tespit sistemlerinin geliştirilmesini gerektiriyor. Bu tezde, banknotları görüntüler üzerinde tespit eden, gerçek veya sahte olarak sınıflandıran ve değerlerini belirleyen bir Türk lirası doğrulama sistemi geliştirilmiştir. Yapay zekanın bir alt dalı olan derin öğrenme, otomatik özellik çıkarma ve örüntü tanıma görevlerinde dikkate değer bir başarı gösterdiği için, sistemin sınıflandırma kısmı için yeni bir evrişimsel sinir ağı mimarisi geliştirilirken, banknotların yer tespitinde kullanılan kısım klasik ve iyi bilinen dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen deneyler, önerilen mimarinin doğruluk, kayıp, işlem süresi ve algoritmanın dosya boyutu açısından bazı son teknoloji derin öğrenme algoritmalarından daha iyi performans ortaya koyduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Banknote counterfeiting undermines financial stability and public trust on the currency of a nation. Moreover, it also has various economic implications on financial institutions and businesses. The counterfeiters employ increasingly sophisticated techniques to mimic the genuine banknotes with the advancement of technology, which necessitates the development of fast and robust counterfeit banknote detection systems in order to ensure the integrity of financial systems as well as maintaining the public trust on currency transactions. In this thesis, a Turkish lira authentication system has been developed which locates the banknotes on images and classify the located banknotes as genuine or counterfeit as well as identifying their denominations. The localization part is developed using the classical and well-known digital image processing techniques, where a novel convolutional neural network architecture is developed for the classification part as the deep learning, which is a subset of artificial intelligence, has shown remarkable success in automated feature extraction and pattern recognition tasks. The conducted experiments shows that the proposed architecture outperforms some state-of-the-art deep learning algorithms in terms of accuracy, loss, inference speed, and file size.

Benzer Tezler

  1. Ankara Üniversitesi öğrencilerinin para sahteciliği farkındalığının belirlenmesi

    Determination of awareness of money fraud by students of Ankara University

    VELİ SERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Adli TıpAnkara Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NERGİS CANTÜRK

  2. Banknotlardaki güvenlik unsurları ve Türk Banknotlarının Euro ve Dolar ile karşılaştırmalı incelemesi

    Başlık çevirisi yok

    NİZAM KABAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Adli TıpAnkara Üniversitesi

    Disiplinlerarası Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAŞAR BİLGE

  3. Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak taklit elektronik malzemelerin belirlenmesi

    Detection of counterfeit electronic components using image processing methods

    ÖNDER ŞİŞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURETTİN DOĞAN

  4. Impact of counterfeit brands on consumers acceptance on the original brands

    Sahte markaların tüketicilerin orijinal markaları kabul etmelerine etkisi

    ROULA MARDINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZELHA ALTINKAYA

  5. Ülkemizde satılmakta olan bazı içeceklerde PDE-5 inhibitörlerinin sıvı kromatografi ile tayini ve metot validasyonu

    Determination of PDE-5 inhibitors by liquid chromatography in some beverages sold in our country and method validation

    ELİF KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Adli Tıpİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLA KAYA