Методи і програмні засоби виявлення аномалій при скануванні банкнот оптичними сенсорами
| Autor: | Korzun, I., Pavlov, O. |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Popis: | Робота присвячена виявленню аномальних реалізацій банкнот на основі оптичних сигналів для забезпечення якості тренувальних даних результуючих моделей розпізнавання. Метою роботи є розробка ефективних критеріїв перевірки гіпотези про дійсність банківських білетів на основі їх зображень та реалізація цих критеріїв у вигляді кросплатформеної бібліотеки. Для досягнення мети наводиться формальне визначення моделі оптичного сигналу. На основі моделі пропонуються чотири емпіричні та один теоретичний критерій перевірки гіпотези та алгоритм їх використання. Виконується оцінка ефективності алгоритму та наводиться архітектура кросплатформеної бібліотеки. Новий метод дозволить покращити якість тренувальних даних результуючої моделі розпізнавання фальшованих банкнот The work is devoted to the detection of anomalous implementations of banknotes based on optical signals to ensure the quality of training data of the resulting recognition models. The aim of the work is to develop effective criteria for testing the hypothesis of the validity of banknotes based on their images and the implementation of these criteria in the form of a cross-platform library. To achieve this goal, a formal definition of the optical signal model is given. Based on the model, four empirical and one theoretical criteria for testing hypotheses and the algorithm for their use are proposed. The efficiency of the algorithm is evaluated and the architecture of the cross-platform library is given. The new method will improve the quality of training data of the resulting counterfeit banknotes recognition model. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|