ISSN(Print): 2287-5905 비지역적 특징값 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 위변조 지폐 판별 알리즘 55 KIPS Tran Softw Data Eng Counterfeit Money Detection Algorithm using Non-Local Mean Value and Support Vector Machine Classifier Sang-Keun Ji † ․Hae-Yeoun Lee †† ABSTRACT Due to the popularization of digital high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy for anyone to make a high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting a counterfeit money to the general public is extremely low. In this paper, we propose a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner. This algorithm determines counterfeit money based on the different features in the printing process. After the non-local mean value is used to analyze the noises from each money, we extract statistical features from these noises by calculating a gray level co-occurrence matrix. Then, these features are applied to train and test the support vector machine classifier for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we use total 324 images of original money and counterfeit money. Also, we compare with noise features from previous researches using wiener filter and discrete wavelet transform. The accuracy of the algorithm for identifying counterfeit money was over 94%. Also, the accuracy for identifying the printing source was over 93%. The presented algorithm performs better than previous researches. Keywords : Counterfeit Money Detection, Non-Local Mean Value, Gray Level Co-occurence Matrix, Support Vector Machine Classifier 비지역적 특징값 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 위변조 지폐 판별 알리즘 지 상 근 † ․이 해 연 †† 요 약 디지털 성능 영상장비의 대중화와 력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 품질의 위·변조가 가능하 되었다. 특히 화폐 위· 변조 범죄가 급히 증가하 있지만, 일반인이 위·변조 지폐를 발하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위·변 조 지폐를 판별할 수 있는 알리즘을 제안한다. 본 알리즘에서는 위·변조 지폐를 출력하는 정에서 나타나는 인쇄물의 유한 특징에 기반 하여 위·변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알리즘을 이용하여 인쇄 정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하, 명암도 동시발생 행렬을 산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위·변조 여부를 판별하였다. 제안한 알리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알리즘 비교 분석을 수행하였다. 그  제안한 알리즘이 위·변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위·변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판 별 기술을 이용한 보다 우수함을 보였다. 키워드 : 위변조 지폐 판별, 비지역적 평균값, 명암도 동시발생 행렬, 학습기반 분류기 1. 서 론 10) ※ 이 논문은 2012년도 정부(교육학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(2012-0002862). †준 회 원 : 국립금오대학교 컴퓨터소프트웨어학 학사정 ††정 회 원 : 국립금오대학교 컴퓨터소프트웨어학 교수 논문접수 : 2012년 6월 1일 수 정 일 : 1차 2012년 9월 2일, 2차 2012년 10월 8일 심사완료 : 2012년 10월 23일 * Corresponding Author : Hae-Yeoun Lee(haeyeoun.lee@kumoh.ac.kr) 1. 서 론 컴퓨터와 디지털 기기의 대중화와 화질의 영상에 대한 심 요구로 인해 디지털 기기의 디지털 성능 영상장비 를 저렴한 가으로 누구나 쉽 구매할 수 있다. 또한  화질의 영상을 얻을 수 있 됨에 따라 정밀한 편집 기술에 대한 심 력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인 http://dx.doi.org/10.3745/KTSDE.2013.2.1.055