Valicash: Diese Smartphone-App soll Falschgeld erkennen können

Habt ihr euch jemals gefragt, ob ihr schon einmal einen gefälschten Geldschein in der Hand hattet? Unmöglich wäre das nicht. Allein in Deutschland waren im vergangenen Jahr rund 42.000 falsche Scheine im Wert von rund 1,9 Millionen Euro im Umlauf. Doch diese zu erkennen ist gar nicht so einfach.


Bild: Valicash (Koenig & Bauer / Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe)

Eine neue Smartphone-App namens „Valicash“ soll dabei helfen können, gefälschte Geldscheine zu erkennen. Entwickelt wurde sie vom Unternehmen Koenig & Bauer, in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe. Vorausgesetzt wird ein iPhone mit iOS 14 oder höher. Dann kann die App einfach über den App Store heruntergeladen werden.

Valicash macht sich die Kamera des iPhones zunutze, um hochauflösende Aufnahmen der Geldscheine anzufertigen. Anschließend werden die Scheine von einem Algorithmus auf typische Merkmale hin untersucht, die beim Druckverfahren des Geldes anfallen.

Das grundsätzliche Konzept habe man bereits 2012 ausgearbeitet. Doch damals seien die Smartphone-Kameras noch nicht gut genug gewesen. Heute, mit der Hilfe moderner Technik, würde die Erfolgsquote bei nahezu 100 Prozent liegen.

„Im Forschungsprojekt Sound of Intaglio konnten wir erfolgreich zeigen, dass der gut fühl- und sichtbare Stahlstichdruck auch mit Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung eindeutig bewertet werden kann und damit zu einem maschinenlesbaren Sicherheitsmerkmal geworden ist“, erklärt Prof. Volker Lohweg, Projektleiter und Institutsleiter am inIT. Auch andere wichtige Verfahren wie den Simultan-Offsetdruck könne man mittlerweile auf ihre Qualität und Authentizität hin überprüfen.

Sollten Zweifel an der Echtheit einer Banknote aufkommen, so wird diese von der App aus rechtlichen Gründen nicht als gefälscht, sondern lediglich als „auffällig“ deklariert. Eine offizielle Bewertung kann ausschließlich von der Bundesbank sowie der EZB vorgenommen werden.

Quelle: inIT OWL

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