Отрывок: Такой большой объём обучающих примеров не- обходим из-за большой вариативности данных, обу- словленной разнообразными условиями съёмки, раз- личиями камер, которыми производится съёмка, а также способами изготовления имитаций банкнот. Для того чтобы результаты классификации не за- висели от способа получения имитации банкноты и степени её изношенности, обучающая выборка фор- мировалась на осн...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБлохинов, Ю.Б.-
dc.contributor.authorБондаренко, А.В.-
dc.contributor.authorГорбачев, В.А.-
dc.contributor.authorЖелтов, С.Ю.-
dc.contributor.authorРакутин, Ю.О.-
dc.date.accessioned2017-11-21 11:34:08-
dc.date.available2017-11-21 11:34:08-
dc.date.issued2017-04-
dc.identifierDspace\SGAU\20171030\65848ru
dc.identifier.citationБлохинов, Ю.Б. Определение подлинности банкнот на основе анализа изображений для смартфона / Ю.Б. Блохинов, А.В. Бондаренко, В.А. Горбачев, С.Ю. Жел­тов, Ю.О. Ракутин // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 2. – С. 237-244.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-2-237-244-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Opredelenie-podlinnosti-banknot-na-osnove-analiza-izobrazhenii-dlya-smartfona-65848-
dc.description.abstractРазработана технология определения подлинности банкнот по цифровому снимку для серийных смартфонов. Данная технология не требует разработки и внедрения в изделие новых защитных графических элементов и основана на применении цифровых методов анализа и обработки изображений, позволяющих выявлять и анализировать тонкие детали паттернов, и на основе этого анализа классифицировать образец как оригинал или имитацию. Особенность предлагаемого подхода связана с построением набора признаков для каждого типа образцов и последующей их классификацией с машинным обучением на основе обучающей выборки. Метод реализован в виде законченного приложения для смартфона, выполняющего автоматически детектирование объекта в кадре, съемку образца камерой при попадании его в область захвата, отбраковку некорректных снимков, определение номинала и модификации банкноты и собственно определение ее подлинности.ru
dc.description.sponsorshipАвторы выражают благодарность руководству и специалистам НИИ филиала ФГУП «Гознак» за участие в постановке технических задач исследования и обсуждение полученных результатов.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский университетru
dc.relation.ispartofseries41;2-
dc.subjectцифровая обработка изображенийru
dc.subjectанализ изображенийru
dc.subjectраспознавание образовru
dc.subjectбанкнотаru
dc.subjectимитацияru
dc.subjectсмартфонru
dc.subjectидентификацияru
dc.subjectаутентификацияru
dc.subjectнабор признаковru
dc.subjectклассификация с обучениемru
dc.titleОпределение подлинности банкнот на основе анализа изображений для смартфонаru
dc.title.alternativeCounterfeit bill detection by image analysis for smartphonesru
dc.typeArticleru
dc.textpartТакой большой объём обучающих примеров не- обходим из-за большой вариативности данных, обу- словленной разнообразными условиями съёмки, раз- личиями камер, которыми производится съёмка, а также способами изготовления имитаций банкнот. Для того чтобы результаты классификации не за- висели от способа получения имитации банкноты и степени её изношенности, обучающая выборка фор- мировалась на осн...-
dc.classindex.scsti28.23.15-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
410212.pdf2.86 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.