스마트폰 촬영 영상을 이용한 딥러닝 기반 위조지폐 판별

Abstract

위조지폐 판별은 고가의 전용 장비를 사용하거나 고품질 스캐너를 사용한다. 하지만, 현재 스마트폰 카메라의 품질도 우수하여 충분한 해상도의 영상 획득이 가능하다. 본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 영상에 대해 딥러닝을 통해 위조지폐 진위를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 합성곱 3계층과 전연결 2계층으로 구성된 합성곱 신경망 모델을 설계하여 최적화하였고, 학습데이터 수집 과정과 고화질 영상을 제한된 메모리에서 훈련하기 위한 패치 단위 처리 기술도 적용하였다. 또한, 패치 단위 판별 결과에 대해 최대 빈도수 기반으로 영상 단위로 위변조 판별하는 방법을 도입하였다. 실제 4개 프린터로 위조한 지폐를 이용한 실험에서 제안한 방법은 패치 단위 95.85%, 영상 단위 100% 정확도를 보였고, 이를 통하여 기존 UV나 광학 장비를 이용하지 않고도 스마트폰 촬영 영상만으로도 충분히 위조지폐를 판별할 수 있음을 보였다.