Derin öğrenme kullanılarak sahte banknot tanıma sisteminin geliştirilmesi

Banknot sahteciliği ülkelerin finansal istikrarını ve vatandaşların ülke para birimine olan güvenini sarsar. Bunun yanında, banknot sahteciliğinin finansal kuruluşlar ve işletmeler üzerinde de çeşitli ekonomik etkileri vardır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte kalpazanlar, gerçek banknotları taklit etmek için giderek daha karmaşık teknikler kullanıyorlar. Bu durum, finansal sistemin bütünlüğünü sağlamak ve halkın para işlemlerine olan güvenini korumak için hızlı ve sağlam sahte banknot tespit sistemlerinin geliştirilmesini gerektiriyor. Bu tezde, banknotları görüntüler üzerinde tespit eden, gerçek veya sahte olarak sınıflandıran ve değerlerini belirleyen bir Türk lirası doğrulama sistemi geliştirilmiştir. Yapay zekanın bir alt dalı olan derin öğrenme, otomatik özellik çıkarma ve örüntü tanıma görevlerinde dikkate değer bir başarı gösterdiği için, sistemin sınıflandırma kısmı için yeni bir evrişimsel sinir ağı mimarisi geliştirilirken, banknotların yer tespitinde kullanılan kısım klasik ve iyi bilinen dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen deneyler, önerilen mimarinin doğruluk, kayıp, işlem süresi ve algoritmanın dosya boyutu açısından bazı son teknoloji derin öğrenme algoritmalarından daha iyi performans ortaya koyduğunu göstermiştir.