伪造钞票检测数据集CounterfeitBanknoteDetectionDataset-antoinejeambourquin
数据来源：互联网公开数据
标签：钞票识别, 欺诈检测, 机器视觉, 二分类, 数据分析, 图像处理, 特征提取, 质量控制
数据概述：
该数据集包含来自钞票检测项目的结构化数据，记录了钞票的多种物理特征，用于识别钞票的真伪。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用钞票真伪鉴别。
数据维度：数据集包含7个关键特征，包括对角线长度（diagonal）、左侧高度（height_left）、右侧高度（height_right）、底部边缘距离（margin_low）、顶部边缘距离（margin_up）、长度（length）以及真伪标签（is_genuine）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：billetscsv和fichiertypecsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于钞票检测项目，提供了对钞票物理特征的量化描述。
该数据集适合用于二分类模型训练，用于区分真钞和伪钞，并可用于图像处理和机器视觉领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习、模式识别和计算机视觉领域的学术研究，例如，探索不同特征对钞票真伪判别的贡献，优化分类模型的性能。
行业应用：为银行、金融机构和安保行业提供数据支持，应用于自动验钞机、欺诈检测系统以及质量控制流程。
决策支持：支持金融机构的风险管理和反欺诈策略的制定，提高对伪造钞票的识别能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解二分类问题，并实践特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于研究钞票物理特征与真伪之间的关系，帮助用户建立准确的钞票真伪鉴别模型，从而提升识别效率和准确性。
