System for the Identification of Unusual Types or Forged Postage Stamps
Loading...
Date
2025-06-10
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tato práce řeší problém automatické identifikace poštovních
známek vývojem multiplatformní desktopové aplikace, která
dokáže detekovat padělané známky a kategorizovat pravé.
Navržený systém kombinuje třífázový proces analýzy obrazu: seg-
mentaci pomocí prahování HSV histogramu, zarovnání pomocí
SIFT, FLANN a homografie, a kategorizaci a detekci padělků
pomocí XOR metriky. Pro trénování a vyhodnocení systému
byla vytvořena databáze obrázků známek. Aplikace, vyvinutá s
využitím Tauri (Rust/Svelte) pro frontend a Pythonu pro back-
endové zpracování obrazu, vykazuje vynikající výkon kategorizaci
známek v různém stavu opotřebení. Experimentální výsledky
ukazují, že kombinace tohoto procesu dosahuje výjimečné přes-
nosti 99,4% čímž nastavuje laťku pro budoucí srovnávání výkonu
velmi vysoko. Tato práce přináší škálovatelný open-source nástroj
pro filatelistickou kategorizaci a současně vytváří základ pro bu-
doucí rozvoj s použitím dalších metod zpracování obrazu se širší
škálou známek.
This bachelor thesis addresses the challenge of automated postage stamp identification by developing a cross-platform desktop application capable of detecting forged stamps and cat- egorizing genuine ones. The proposed system combines a three- stage image analysis pipeline; segmentation using HSV histogram thresholding, alignment via SIFT, FLANN, and homography, and categorization and forgery detection using a XOR metric. A database of stamp images was created to train and evaluate the system. The application, built with Tauri (Rust/Svelte) for the frontend and Python for the image processing backend, demon- strates perfect performance across diverse stamp conditions. Ex- perimental results demonstrate that the pipeline combination achieves an extraordinary 99.4% accuracy in stamp categoriza- tion, setting a staggering benchmark in performance. This work contributes a scalable, open-source tool for philatelic authenti- cation and lays groundwork for future extensions using a wider variety of stamps and image processing techniques.
This bachelor thesis addresses the challenge of automated postage stamp identification by developing a cross-platform desktop application capable of detecting forged stamps and cat- egorizing genuine ones. The proposed system combines a three- stage image analysis pipeline; segmentation using HSV histogram thresholding, alignment via SIFT, FLANN, and homography, and categorization and forgery detection using a XOR metric. A database of stamp images was created to train and evaluate the system. The application, built with Tauri (Rust/Svelte) for the frontend and Python for the image processing backend, demon- strates perfect performance across diverse stamp conditions. Ex- perimental results demonstrate that the pipeline combination achieves an extraordinary 99.4% accuracy in stamp categoriza- tion, setting a staggering benchmark in performance. This work contributes a scalable, open-source tool for philatelic authenti- cation and lays groundwork for future extensions using a wider variety of stamps and image processing techniques.
Description
Subject(s)
Poštovní známky, detekce padělků, rozpoznávání
objektů, klasifikace obrazu