Development of counterfeit banknote recognition system using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak sahte banknot tanıma sisteminin geliştirilmesi
- Tez No: 848633
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Makine öğrenmesi, Türk lirası, Deep learning, Convolutional neural networks, Machine learning, Turkish lira
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Ankara Üniversitesi öğrencilerinin para sahteciliği farkındalığının belirlenmesi
Determination of awareness of money fraud by students of Ankara University
VELİ SERT
- Banknotlardaki güvenlik unsurları ve Türk Banknotlarının Euro ve Dolar ile karşılaştırmalı incelemesi
Başlık çevirisi yok
NİZAM KABAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Adli TıpAnkara ÜniversitesiAdli Tıp Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. YAŞAR BİLGE
- Impact of counterfeit brands on consumers acceptance on the original brands
Sahte markaların tüketicilerin orijinal markaları kabul etmelerine etkisi
ROULA MARDINI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZELHA ALTINKAYA
- Development of money counting machine by arm based microcontroller
Arm tabanlı mikrodenetleyici ile para sayma makinesinin geliştirilmesi
OSAMA SAADI KHALAF AL SAMRAI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak taklit elektronik malzemelerin belirlenmesi
Detection of counterfeit electronic components using image processing methods
ÖNDER ŞİŞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. NURETTİN DOĞAN