Smartphone-App soll Falschgeld sicher identifizieren

Ein Entwickler-Team der Hochschule Ostwestfalen-Lippe hat eine Smartphone-App entwickelt, mit der sich Falschgeld einfach mit dem Smartphone identifizieren lassen soll. Das größte Problem bei der Entwicklung stellten die internen Restriktionen von Mobiltelefonen dar.
Derzeit ist Stahlstichdruck die gängige Methode, Geldscheine herzustellen - sehr fein und in hoher Auflösung können so selbst komplizierte Muster gedruckt werden. Neben der besonderen optischen Erscheinung ist der Druck dreidimensional, so dass beispielsweise Erhebungen fühlbar sind. Dadurch sind Banknoten einzigartig und Fälscher bisher technisch nicht in der Lage, diese Kombination aus haptischen und optischen Merkmalen nachzubilden.

Trotzdem hat sich gezeigt, dass die Erkennung der Merkmale im täglichen Gebrauch schwierig ist. Deshalb hat das Team um Professor Volker Lohweg eine entsprechende App fürs Smartphones entwickelt. "Die App identifiziert mithilfe von Bildverarbeitung und Mustererkennung, ob die Banknoten echt oder falsch sind. Das funktioniert schon mit einer durchschnittlichen Kamera am Smartphone", so Lohweg.

Falschgeld könne so auch im täglichen Gebrauch - und sogar im Umgang mit fremden Währungen - für Laien schnell als Fälschung enttarnen werden, hieß es. "Auch für Menschen mit Sehbehinderung könnte dies beispielsweise eine große Hilfe darstellen", so Lohweg weiter.

Die entsprechenden Algorithmen für Smartphones zu entwickeln hing eng mit den Voraussetzungen der Handys zusammen, wie der Auflösung der integrierten Kameras und der internen Bildbearbeitung. "Ein konkretes Problem war außerdem, dass die aktuellen Betriebssysteme auf den Handys die Verwendung der RAW-Dateien, also der völlig unveränderten Fotodateien, nicht im Vollbildmodus zulassen. Für die Bildverarbeitung sind in diesem Fall jedoch RAW-Dateien nötig", erklärte Lohweg.

Die Entwickler lösten dies, indem sie mit den Vorschaubildern arbeiteten, die zwar codiert sind, aber eine fehlerfreie Analyse der Bildinhalte zulassen. Eine große Herausforderung war es, die Algorithmen, die für industrielle Umgebungen erforscht wurden, auf Endverbrauchergeräte umzusetzen. Die Software arbeitet mit einer speziellen Form der Spektralanalyse und einem neuen Klassifikationskonzept, was es zulässt, echte Banknote sehr sicher zu identifizieren.

Die Anwendung soll nun zeitnah mit einem internationalen Partner des Instituts auf dem Markt gebracht werden und somit für jeden nutzbar sein. Ein konkreter Termin wurde allerdings noch nicht genannt.
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