LemgoWasserzeichen, Hologramme oder Folienstreifen – es gibt viele Möglichkeiten, Geldscheine auf ihre Echtheit zu prüfen. Nun gibt es eine neue: Volker Lohweg vom Institut Industrial IT der Hochschule Ostwestfalen-Lippe hat mit seinem Team eine Smartphone-App entwickelt, die schnell und unkompliziert „Blüten“ identifizieren soll. Der Hochschule zufolge soll
„Das funktioniert schon mit einer durchschnittlichen Kamera am Smartphone“, so Lohweg. Laien könnten damit sogar Falschgeld fremder Währungen erkennen. Auch für Menschen mit Sehbehinderung könne die App hilfreich sein. Die Anwendung werde „zeitnah mit einem internationalen Partner des Instituts“ auf den Markt gebracht.
„Die App identifiziert mit Hilfe von Bildverarbeitung und Mustererkennung, ob die Banknoten echt oder falsch sind“, erklärte der Professor. Die Anwendung könne auch in Zentralbanken bei der Geldsortierung oder in Geldautomaten, an denen man Banknoten einzahlen kann, eingesetzt werden.
Die optische Überprüfung der Banknoten auf Echtheit kann aber nicht nur in Smartphones angewendet werden. Auch in Zentralbanken bei der Geldsortierung oder in Geldautomaten, an denen Banknoten eingezahlt werden, könnten die optischen Programme zur Anwendung kommen. Ein weiterer Vorteil ist, dass ein Druckverfahren analysiert wird, das bereits für die Herstellung fast aller Banknoten verwendet wird. So müssen keine neuen oder zusätzlichen Sicherheitsmerkmale von den Zentralbanken auf neuen Banknoten aufgebracht werden –die im Umlauf befindlichen Banknoten sind dafür ausreichend.
„Die entsprechenden Algorithmen für Smartphones zu entwickeln hing eng mit den Voraussetzungen der Handys zusammen, wie der Auflösung der integrierten Kameras und der internen Bildbearbeitung“, so Lohweg. „Ein konkretes Problem war außerdem, dass die aktuellen Betriebssysteme auf den Handys die Verwendung der RAW-Dateien, also der völlig unveränderten Fotodateien, nicht im Vollbildmodus zulassen. Für die Bildverarbeitung sind in diesem Fall jedoch RAW-Dateien nötig.“ Lohweg und sein Team lösten dies, indem sie mit den Vorschaubildern arbeiteten, die zwar codiert sind, aber eine fehlerfreie Analyse der Bildinhalte zulassen. Eine große Herausforderung war, die Algorithmen, die für industrielle Umgebungen erforscht wurden, auf Endverbrauchergeräte umzusetzen. Die Software arbeitet mit einer speziellen Form der Spektralanalyse und einem neuen Klassifikationskonzept. Dadurch würden die Banknoten besonders sicher als echt oder unecht identifiziert.
