Reconhecimento do número de série do Real utilizando biblioteca OpenCV

Abstract

As cédulas do dinheiro têm um grande valor e expressão na vida da sociedade, por isso, torná-las o mais seguras possível é de extrema importância. O Brasil possui diversos métodos de proteção contra fraudes e falsificações nas cédulas do Real (moeda vigente no país), porém não há nenhum método em produção que verifique e valide a numeração serial das notas. Este trabalho tem a finalidade de identificar, extrair e reconhecer o número de série da moeda brasileira através de algoritmos específicos, conceitos de visão computacional com o auxílio da biblioteca OpenCV afim de responder a seguinte questão: É possível utilizar a biblioteca de visão computacional OpenCv para reconhecer o número de série das notas do Real?. São utilizados conceitos como métodos de pré-processamento e segmentação de imagens para a extração das características das notas e conceitos de aprendizagem de máquina para realizar o reconhecimento de padrões a partir das imagens extraídas. Os métodos de extração e reconhecimento se mostraram bastante eficazes, porém não suficientes para colocar o projeto em produção devido à gravidade do caso em questão. Por fim, uma discussão sobre a descrição metodológica utilizada, a implementação dos algoritmos e os testes experimentais são apresentados, além dos resultados e conclusões da pesquisa.

Money has a huge value and role in society so making it safer it's extremely important. Brazilian money (Real) has many security measures on its bills; however none of them are related to its serial number. This project extracts and identifies the Real serial number through algorithms implemented in the computer vision library OpenCV and tries to answer the following question: is it possible to use computer vision library OpenCV to recognize the Real serial numbers?. It also utilizes preprocessing and segmentation concepts for extracting the Real identification number and a machine learning algorithm to recognize the extracted data. Though the extraction and recognition were a success the project can’t go on production since the results must have a very low error rate due money’s high importance. Lastly, it’s presented the methodological description, the algorithm implementation, the experimental tests, the results and final conclusion of the project.