Метод можно использовать для обнаружения всех видов поддельных товаров, которые встречаются по всему миру, отмечают эксперты.
Учёные из Университета Конкордия в Канаде представили новую структуру, которая использует методы анализа изображений и алгоритмы машинного обучения для выявления недостатков в фальшивых монетах.
Исследование опубликовано в журнале Expert Systems With Applications.
Металлические монеты, возможно, являются старейшим средством обмена, которое всё ещё используется сегодня, но для обеспечения их ценности требуются самые современные доступные технологии. Поддельные монеты остаются угрозой для мировых валют, поскольку злоумышленники наводняют рынки подделками.
Однако ни одна подделка не является полностью защищённой от обнаружения, независимо от того, насколько подлинной она выглядит. Всегда есть признаки подделки, даже если они не сразу заметны невооруженным глазом.
«Используя технологию изображения, мы сканировали как подлинные, так и поддельные монеты, чтобы иметь возможность искать аномалии, которые могут быть двух- или трёхмерными, например буквы или лицо человека на монете», — говорит исследователь Чинг Суен.
Эта программа направлена не только на защиту экономики и ресурсов. Речь идёт также о расширении границ технологий и повышении безопасности.
Ранее Techno Dzen сообщил, что вирус COVID-19 может повредить зрение.