No autorizada por el autor para ser publicada a texto completo / La investigación en torno a la evolución gráfica presente en nuestros billetes permitirá aumentar el área de conocimientos que el Diseñador como profesional debe contemplar. En el mundo entero el diseño de billetes es realizado desde su conceptualización, exclusivamente por Diseñadores Gráficos profesionales. En nuestro país, el diseño de billetes es un tema completamente

Solicitud de envío manuscrito de artículo científico. / Solicitud de envío manuscrito de artículo científico. / El presente proyecto de tesis propone el desarrollo de un sistema portátil de detección de billetes falsos de 50, 100 y 200 soles de diagnóstico automático basado en procesamiento digital de imágenes e implementado en un computador de placa reducida. En la actualidad, las técnicas de falsificación de billetes que se usan en el Perú son capaces de burlar a los sistemas de detección tradicionales. El sistema propuesto se basa en una detección más eficiente ya que enfoca la adquisición y segmentación de imagen en los patrones calcográficos de marcas de alto relieve. Para optimizar este proceso, se hace uso de una cámara, una lente y un recinto portable. Al resultado se le aplican filtros de repujado, de sobel, de erosión y de dilatación sucesivamente, para resaltar las características distintivas de los billetes legítimos. Finalmente, se usan Máquinas de Soporte Vectorial para clasificar los billetes falsos y los verdaderos, de acuerdo al proceso de entrenamiento realizado para cada denominación. El resultado entregado permitirá que el algoritmo pueda discernir la legitimidad del billete e indicarlo en un display para el entendimiento de cualquier usuario. Asimismo, el computador va conectado a una base de datos para transmitir las estadísticas de billetes falsos detectados. Para la validación de la solución, se han procesado muestras de 278 billetes entre verdaderos y falsos de 50, 100 y 200 soles provistos por el BCRP, o Banco Central de Reserva del Perú. En estas pruebas se obtuvo un porcentaje precisión mayor al 97% para identificar billetes falsos. / The present thesis project proposes to design a portable system to detect 50, 100 and 200 soles counterfeit bills with automatic diagnosis based on digital image processing and implemented on a reduced plate computer. Nowadays, the current counterfeiting techniques for bills being used in Peru are capable of eluding the traditional detection systems. The system being proposed is based on a more efficient detection because the acquisition and image segmentation is being focused on the chalcographic patterns of high relief. To optimize this process, a camera, a lens and a portable enclosure are being used. Then, the system applies the embossing filter, the sobel filter, the erosion filter and the expansion filter successively, to emphasize the distinctive characteristics of the legitimate bills. Finally, Support Vector Machines are used to classify real and counterfeit bills, based on the training process performed for each denomination. The result delivered will allow the program to discern the legitimacy of the bill and show it on a display to ease the understandment by any user. Likewise, the computer is connected to a database in order to transmit the statistics of counterfeit bills detected. To validate the solution, samples of 278 bills, counterfeit and legal, of 50, 100 and 200 soles were processed. These were provided by the BCRP, the official organism of Peru in charge of coins and bills. In this tests, the results show a presicion of over 97% of counterfeited bills correctly identified. / Tesis

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.