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Vera, D., (2021). Reconocimiento de elementos de seguridad de billetes utilizando Transfer Learning [Pontificia Universidad Católica del Perú]. http://hdl.handle.net/20.500.12404/19935
Vera, D., Reconocimiento de elementos de seguridad de billetes utilizando Transfer Learning []. PE: Pontificia Universidad Católica del Perú; 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12404/19935
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title = "Reconocimiento de elementos de seguridad de billetes utilizando Transfer Learning",
author = "Vera Muñoz, David",
publisher = "Pontificia Universidad Católica del Perú",
year = "2021"
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Title: Reconocimiento de elementos de seguridad de billetes utilizando Transfer Learning
Authors(s): Vera Muñoz, David
Advisor(s): Sipiran Mendoza, Iván Anselmo
Keywords: Billetes de banco--Falsificación--Medidas de seguridad; Monedas--Falsificación--Medidas de seguridad; Reconocimiento de imágenes; Billetes de banco--Identificación; Monedas--Identificación
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Issue Date: 12-Aug-2021
Institution: Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract: La falsificación de moneda es un
problema en el país y se evidencia en informes
periodísticos de incautaciones de billetes y monedas
falsificadas que aparecen cada cierto tiempo a nivel
nacional; por lo tanto, la necesidad de un sistema de
reconocimiento de billetes y monedas es imperativo
dado que a la par del crecimiento tecnológico que
apoye esta tarea, también la maquinaria y tecnología
utilizada para la falsificación de billetes y monedas es
más accesible y costeable. La identificación de billetes
y monedas falsificadas ha estado enfocada en gran
medida en el procesamiento de imágenes. En el
presente artículo se utiliza un modelo basado en
aprendizaje por transferencia que viene teniendo
buenos resultados en problemas específicos de
clasificación de imágenes en la actualidad. Se ha
construido un conjunto de datos con imágenes de
billetes genuinos y falsificados para el entrenamiento
y pruebas del modelo. Los resultados obtenidos son
muy alentadores y demandan un entrenamiento más
robusto con una mayor cantidad de imágenes.
Asimismo con algunas mejoras en la arquitectura se
podría adaptar un modelo a una aplicación móvil de
manera que pueda apoyar al ciudadano de a pie en la
identificación de billetes falsificados en tiempo real.
Link to repository: http://hdl.handle.net/20.500.12404/19935
Discipline: Informática con mención en Ciencias de la Computación
Grade or title grantor: Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.
Grade or title: Maestro en Informática con mención en Ciencias de la Computación
Juror: Villanueva Talavera, Edwin Rafael; Sipiran Mendoza, Ivan Anselmo; Fabian Arteaga, Junior John
Register date: 12-Aug-2021
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