Keine zwei Münzen gleichen einander zu 100 Prozent

Österreichische Forscher entwickeln im Rahmen des EU-Projekts „Coins“ innovative Verfahren zur Verhinderung von illegalem Münzhandel.

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(c) Die Presse (Clemens Fabry)

Der illegale Handel mit Kunstgegenständen ist ein riesiges und meist unterschätztes Thema. Das gilt nicht nur für Ikonen, antike Skulpturen oder aztekische Kunstgegenstände – es gilt auch für Münzen: Nach Schätzungen von US-Wissenschaftlern werden alljährlich numismatische Schätze im Wert von einer Milliarde Dollar gehandelt. Die Bekämpfung ist schwierig. Grenzbeamte haben zwar die Aufgabe, illegale Warenströme zu unterbinden, doch wegen der Vielzahl an Münzen sind sie schlicht überfordert.

Moderne Technologie soll dieses Problem lösen. Das ist zumindest der Impetus für das EU-Forschungsprojekt „Coins“, das im Vorjahr gestartet wurde. Acht Organisationen aus fünf Ländern wollen die Grundlage für ein automatisches Erkennungssystem von Münzen entwickeln. Die Vision: Zöllner sollen fragliche Münzen einscannen und durch einen Vergleich mit einer Datenbank eruieren, ob ein Stück legal oder illegal im Verkehr ist. Dabei geht es zum einen um die Münzsorte – etwa ein goldener Sesterz aus der Zeit des Kaisers Augustus. Zum anderen sollen aber auch ganz konkrete Münzen erkannt werden, die vielleicht kürzlich in einem Museum gestohlen wurde.


Die meisten Münzen sind nicht rund

Der technische Kern des Coins-Projekts wird in Österreich erarbeitet: bei Smart Systems – einem Teil der Austrian Research Centers (ARC) in Seibersdorf – sowie auf der Technischen Universität Wien. Die Forscher entwickeln Mechanismen, wie man automatisch Münzen klassifiziert und identifiziert. Das ist keine triviale Aufgabe, erläutert Dorothea Heiss, Projektleiterin bei Smart Systems. Denn Computer erkennen Objekte völlig anders als Menschen. Das betrifft zum Beispiel die Lage der Münze: „Ein Mensch würde die Münze so drehen, dass der Kopf senkrecht steht“, so Heiss. Das menschliche Gehirn erkennt auch problemlos, ob etwa Palmwedel oder Büsten zu sehen ist.

Die Bilder, mit denen Computer gespeist werden, müssen nach völlig anderen Kriterien ausgewertet werden. Eines der schwierigsten Probleme ist dabei, überhaupt den Umriss einer Münze zu finden, berichtet Heiss. Denn erstens seien historische Münzen in den seltensten Fällen kreisrund. Und zweitens sei es für Rechenalgorithmen nicht einfach, mit Schatten, Glanzlichtern oder Verschmutzungen umzugehen.

In Seibersdorf beschäftigt man sich vor allem mit sogenannten „Shape-based“-Verfahren: „Die Form ist sehr charakteristisch für eine Münze“, sagt Heiss. An rund 100 Punkten wird der Umriss abgetastet, der Winkel der jeweiligen Tangenten wird in einem Vektor abgespeichert. „Es ist so gut wie unmöglich, dass zwei Münzen die selbe Abfolge von Winkeln haben“, berichtet die Forscherin. An Hunderten Münzen wurde das Verfahren bereits erprobt. Nun sollen die Algorithmen schneller werden: Die Erkennung eines Umrisses kann schon einmal ein paar Minuten dauern.


Wo endet die Münze?

Die Forscher an der TU Wien verfolgen einen komplementären Ansatz: Sie wollen das Münzbild digital verarbeiten – und zwar nach der Methode der „interesting points“. Dabei ermitteln Algorithmen für eine Münze typische Punkte und vergleichen diese mit Datenbanken, erläutert Martin Kampel, Spezialist für Mustererkennung und Bildverarbeitung. Die typischen Punkte können zum Beispiel abrupte Helligkeits-Veränderungen, Kanten oder Helligkeits-Verläufe sein. Das Besondere an diesen Verfahren: Sie funktionieren völlig unabhängig von der Orientierung der Münze sowie von der Bildgröße. Erreicht wurde bereits eine Identifikations-Rate von 85 Prozent, so Kampel.

Mit den entwickelten Erkennungsverfahren soll in Zukunft auch ein Durchforsten des Internet nach illegalem Münzhandel möglich werden. Relevante Websites sollen systematisch nach Bildern und Beschreibungen durchsucht werden. Dabei treten noch zusätzliche Probleme auf. So tun sich Computer schwer damit, überhaupt eine Münze als solche zu erkennen. „Runde Gegenstände könnten auch Fußbälle oder Fotos vom Vollmond sein“, so Heiss.

In Seibersdorf arbeitet man bereits seit einigen Jahren an der automatischen Münzerkennung: Im Jahr 2001 bekamen die Forscher den Auftrag, 300 Tonnen Münzen nach Währungen und Größen zu sortieren. „Licht ins Dunkel“ hatte Münzen nach dem Ende der offiziellen Umtauschphase im Zuge der Euro-Einführung gesammelt. Die Sortiermaschine „Dagobert“ konnte die Münzen einer von mehr als 2000 Kategorien in mehr als 30 Währungen zuordnen – erst danach konnten sie bei den Nationalbanken in Euro gewechselt werden.

Die Daten aus dem Dagobert-Projekt sind bis heute ein Schatz. „Das ist die größte Objektdatenbank der Welt“, sagt der Smart-Systems-Forscher Michael Nölle. Diese wird derzeit unter anderem in dem EU-Projekt „Muscle“ („Multimedia Understanding through Semantics, Computation and Learning“) genutzt: Veranstaltet wurden bisher zwei Wettbewerbe, in denen Forschergruppen ihre Algorithmen anhand der Datenbank testeten.

AUF EINEN BLICK

Illegaler Münzhandel ist ein Millionengeschäft – und zudem nicht einfach zu bekämpfen. Im EU-Projekt „Coins“ soll nun ein automatisches Identifizierungsverfahren entwickelt werden, das nicht nur Münzklassen erkennt, sondern auch ganz bestimmte einzelne Münzen.

Forscher von Smart Systems – einem Teil der Austrian Research Centers (ARC) in Seibersdorf – haben ein Verfahren zur Abtastung des Umrisses erforscht. An der TU Wien wird zudem ein automatisierter digitaler Bildvergleich mit einer Datenbank entwickelt. Grenzbeamte sollen damit ein wirksames Werkzeug bekommen.

("Die Presse", Print-Ausgabe, 20.02.2008)

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