컬러 프린터 영상의 모폴로지 특징과 지도 학습 모델 분류기를활용한 위변조 지폐 판별 알고리즘
Counterfeit Money Detection Algorithm based on Morphological Features of Color Printed Images and Supervised Learning Model Classifier
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초록
고성능 영상 장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 지폐 및 유가 증권 등을 고품질로 위변조가 가능해졌다. 특히컬러 레이저 프린터의 범용화로 인하여 화폐 위변조 범죄는 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 이를 판별하는 비율은 낮은 수준이며 판별 기기도 고가이다. 본 연구에서는 범용 스캐너와 컴퓨터 시스템을 활용하여 화폐의 위변조를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 지폐의 인쇄방식과 다른 컬러 프린터의 인쇄 특징을 계산하기 위하여 모폴로지 기술과 명암도 동시 발생 행렬을 활용하였다. 그 후 계산된 특징들을 지도학습 모델 분류기에 적용하여 훈련을 시켰다. 이렇게 훈련된 분류기에 판별을 위한 지폐를 입력하고 위변조 여부에 대한 분석을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 위변조 지폐의 판별률과 인쇄에 사용한 프린터의 판별률로 나누어 평가를 하였다. 또한 기존의 컬러 프린터 판별에 사용되었던 위너필터를 사용한 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위변조 지폐 식별에 있어서 91.92%, 위변조기기의 식별에 있어서 94.5% 이상 정확도를 보여 기존 컬러 프린터의 특징 추출 방법을 활용한 것보다 우수한 것으로 나타났다.
Abstract
Due to the popularization of high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy to make high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting counterfeit money to the general public is extremely low and the detection device is expensive. In this paper, a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner and computer system is proposed. First, the printing features of color printers are calculated using morphological operations and gray-level co-occurrence matrix. Then, these features are used to train a support vector machine classifier. This trained classifier is applied for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we measured the detection rate between the original and counterfeit money. Also, the printing source was identified. The proposed algorithm was compared with the algorithm using wiener filter to identify color printing source. The accuracy for identifying counterfeit money was 91.92%. The accuracy for identifying the printing source was over 94.5%. The results support that the proposed algorithm performs better than previous researches.
참고문헌 (10)
- J.-H. Choi, "Color laser printer forensic based on noisy feature and support vector machine classifier", Multimedia Tools and Applications (2011)
- 이해연, "위너 필터와 명암도 동시발생 행렬을 통한 컬러 레이저프린터 포렌식 기술", 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 37(8), pp.599~610 (2010), 한국정보과학회
- R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing Using MATLAB", pp.398~407 (2003), Pearson Prentice Hall
- R. M. Haralick, "Textural Features for image classification", IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernetics, 3(6), pp.610~621 (1973)
- J. H. Choi, "Color Laser Printer Forensics with Noise Texture Analysis", Proc. of ACM Multimedia and Security (MMSEC 2010), pp.19~24 (2010)
- 이해연, "이산 웨이블릿 변환과 명암도 동시발생 행렬을 이용한 컬러 레이저프린터 판별 알고리즘", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 17(3), pp.197~206 (2010), 한국정보처리학회
- S.-K. Ji, "Algorithm for Detecting Counterfeit Money based on Feature Analysis", Proceedings of the 37th Conference of the KIPS, pp.344~347 (2012)
- 지상근, "비지역적 특징값과 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 위변조 지폐 판별 알고리즘", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 2(1), pp.55~64 (2013), 한국정보처리학회[DOI]
- A. Chu, "Use of Gray Value Distribution of Run Lengths for Texture Analysis", Pattern Recognition Letters, 11, pp.415~420 (1990)
- "Support Vector Machine"[URL]