Detecção de fraude em POS de grandes superfícies através de tratamento de imagem

Abstract

A fraude no retalho é um dos graves problemas com que os retalhistas se deparam actualmente. Os valores dessa fraude podem ser bastantes elevados. Numa era de grande concorrência entre retalhistas, esses valores podem significar a sobrevivência da empresa. Os pontos mais sensíveis, da ocorrência de fraude, são os POS (Point Of Sale) e o armazém. Devido a esse facto surgiu a necessidade de adoptar novas abordagens para a prevenção da fraude. Com esse problema em mente surgiu esta dissertação que tem como propósito a identificação de possíveis operações fraudulentas no POS com base no tratamento das imagens das operações. Utilizando o processamento de imagem, são sugeridas duas abordagens de prevenção de fraude em POS: - A detecção de fraude através de eventos anómalos. Esta foca-se em detectar os eventos que fogem à normalidade. -A detecção de fraude através de detecção de padrões foca-se em detectar determinados padrões realizados pelos funcionários de POS. Para atingir esse fim são analisadas algumas abordagens existentes de detecção e seguimento de objectos, e de detecção anómala de eventos. Com esse estudo pretendeuse adaptar algoritmos já existentes à área de detecção de fraude em POS. Um ponto importante para a realização desta dissertação é o estado da fraude actualmente. Devido a esse facto é estudado o problema da fraude na área do retalho. Com este estudo pode-se perceber que os valores envolvidos justificam a necessidade de uma solução para o problema. Contudo este não é um tema novo, e existem soluções disponíveis no mercado, porém estas são pobres e não conseguem responder às necessidades dos retalhistas. A solução final, constituído pela integração de múltiplos componentes, foi testada num ambiente controlado, com vários objectos. Com base nos resultados dos testes, verificou-se que a solução encontrada realiza de forma eficaz a detecção de eventos anómalos. Para realização desses testes foi utilizada uma câmara de vídeo IP, a cores e fixa.

Fraud in Retail is one of the serious problems that retailers face today. The values of this fraud can reach quite high values. In a era of great competition between retailers, these values can mean the survival of the company. The most sensitive points, of the occurrence of fraud, are the POS (Point Of Sale) and the store. Because that fact, it’s became necessary to adopt new approaches to prevention. With this problem in mind this thesis has the purpose to identify possible fraudulent operations at the POS, based on processing of the images operations. Using image processing, are suggested two approaches for the loss prevention in POS: - Fraud detection by anomalous events focuses on detecting events that are not normal. - Fraud detection by pattern recognition focuses on detecting patterns made by employees of POS. To achieve this goal are analyzed some existing approaches for detecting and tracking moving objects, and detection of anomalous events. With this study was intended to adapt existing algorithms to the area of fraud detection POS. An important point to realize this work is the actual state of fraud. Because of this fact it is studied the problem in the area of retail. With this study can be seen that the values involved justify the need for a solution to the problem. Yet this is not a new theme, and there are solutions available, but these are poor and cannot meet the needs of retailers. The final solution, formed by the integration of multiple components, was tested in a controlled environment with multiple objects. Based on tests results, the solution detect anomalous events. For these tests we used a video camera IP, and fixed color.