Abstract
- Die zuverlässige Detektion von nicht-zahlungsfähigen Banknoten im automatisierten Zahlungsverkehr an Hand von ausgewählten Sicherheitsmerkmalen ist ein zentrales Problem im nationalen und internationalen Geldverkehr. Nicht-zahlungsfähige Banknoten sind z.B. Fälschungen oder Banknoten, die bei Geldraub-Delikten erbeutet wurden und dann wieder in den Zahlungsverkehr gelangen. Letztere werden jedoch durch spezielle Komponenten der Transportboxen durch automatische Farbkontanimation beim Raub markiert (Robbery Inks). Damit werden jedoch optische Merkmale der Banknoten zerstört, die eine zuverlässige Klassifikation erschweren. Neben optischen Merkmalen verfügen Banknoten (z.B. EUR) auch über magnetische Merkmale, die mit Hilfe magnetischer Tinten oder anderer Elemente, wie z.B. magnetischer Fäden, in die Banknote eingebracht sind. Diese magnetischen Merkmale werden durch die Einfärbung mit Robbery Inks in der Regel nicht beeinflusst. Eine zuverlässige Erkennung solcher Banknoten erhöht das Täterrisiko und trägt somit unmittelbar zur Deliktvermeidung und damit zur Sicherheitserhöhung bei. In dem avisierten Projekt soll evaluiert werden, in wie weit eine Notenerkennung und -unterscheidung basierend auf rein magnetischen Merkmalen möglich ist. Dabei ist von einer asymmetrischen Klassifikation auszugehen, d.h. unterschiedliche Bewertungen der Falschpositiv- bzw. Falschnegativraten (Forschungsschwerpunkt 1). Gleichzeitig muss die Entwicklung sensorischer Elemente und digitalen Datenvorverarbeitung beim automatisierten Banknotenzahlungsverkehr zur Merkmalsgewinnung aktuellen Entwicklungen von Sicherheitsmerkmalen folgen und eine adaptive Merkmalsauswertung zur Klassifikation (Klassifikations-Korrelations-Analyse) gestatten. Dabei ist die Entwicklung von Sensoren und Signalverarbeitungsverfahren mit hohem Signal-to-Noise-Ratio von herausragendem Interesse (Forschungsschwerpunkt 2). Mit diesem Themengebiet reiht sich das Forschungsprojekt in den Kontext der Sicherheitsforschung der Forschungsprofillinien der HS Mittweida ein.