[en] Counterfeiting and piracy are a formof theft that has been steadily growing in recent years. A counterfeit is an unauthorized reproduction of an authentic/genuine object. Banknotes and identity documents are two common objects of counterfeiting. The former is used by organized criminal groups to finance a variety of illegal activities or even to destabilize entire countries due the inflation effect. Generally, in order to run their illicit businesses, counterfeiters establish companies and bank accounts using fraudulent identity documents. The illegal activities generated by counterfeit banknotes and identity documents has a damaging effect on business, the economy and the general population. To fight against counterfeiters, governments and authorities around the globe cooperate and develop security features to protect their security documents. Many of the security features in identity documents can also be found in banknotes. In this dissertation we focus our efforts in detecting the counterfeit banknotes and identity documents by analyzing the security features at the background printing. Background areas on secure documents contain fine-line patterns and designs that are difficult to reproduce without the manufacturers cutting-edge printing equipment. Our objective is to find the loose of resolution between the genuine security document and the printed counterfeit version with a publicly available commercial printer. We first present the most complete survey to date in identity and banknote security features. The compared algorithms and systems are based on computer vision and machine learning. Then we advance to present the banknote and identity counterfeit dataset we have built and use along all this thesis. Afterwards, we evaluate and adapt algorithms in the literature for the security background texture analysis. We study this problem from the point of view of robustness, computational efficiency and applicability into a real and non-controlled industrial scenario, proposing key insights to use these algorithms. Next, within the industrial environment of this thesis, we build a complete service oriented architecture to detect counterfeit documents. The mobile application and the server framework intends to be used even by non-expert document examiners to spot counterfeits. Later, we re-frame the problem of background texture counterfeit detection as a full-reference game of spotting the differences, by alternating glimpses between a counterfeit and a genuine background using recurrent neural networks. Finally, we deal with the lack of counterfeit samples, presenting a novel approach based on anomaly detection.

[es] Las falsificaciones y copias pirata son formas de robo que no han parado de crecer en los últimos años. Una falsificación es una reproducción no autorizada de un objecto autentico/genuino. Billetes y documentos de identidad son dos objetos comunes de falsificación. El primero es usado por grupos criminales organizados para financiar una gran variedad de actividades ilegales o incluso para desestabilizar países debido al efecto de la inflación. Generalmente, para poder operar un negocio ilícito, los falsificadores crean compañías y cuentas bancarias usando documentos de identidad fraudulentos. Las actividades ilegales generadas por billetes y documentos de identidad falsificados provocan daños a negocios, la economía y a la población en general. Para luchar contra falsificadores, gobiernos y autoridades en el mundo cooperan y desarrollan medidas de seguridad para proteger sus documentos de seguridad.Muchas de las medidas de seguridad en documentos de identidad también se encuentran en billetes. En esta disertación centramos nuestro esfuerzo en detectar las falsificaciones de billetes y documentos de identidad analizando las medidas de seguridad del fondo de impresión. El fondo de documentos de seguridad contiene patrones de finas líneas y diseños que son difíciles de reproducir sin los modernos equipos de impresión de los fabricantes. Primero presentamos el estudio más completo hasta la fecha de medidas de seguridad en billetes y documentos de identidad. Los algoritmos y sistemas comparados están basados en visión por computador y aprendizaje automático. Posteriormente presentamos el dataset de falsificaciones de billetes y documentos de identidad que hemos construido y se usa durante toda tesis. A continuación, evaluamos y adaptamos algoritmos en la literatura para el análisis de fondos de seguridad. Estudiamos el problema desde el punto de vista de robustez, eficiencia computacional y aplicabilidad en un entorno industrial real, proponiendo ideas clave para utilizar estos algoritmos. Posteriormente, dentro del entorno industrial de esta tesis, desarrollamos una arquitectura orientada al servicio para detectar documentos falsificados. La arquitectura de la aplicaciónmóvil y servidor está pensada para ser usada incluso por examinadores de documentos falsificados inexpertos. Más tarde, reformulamos el problema de detección de texturas del fondo de seguridad como un juego de buscar diferencias, alternado vistazos entre el fondo falsificado y el auténtico usando redes neuronales recurrentes. Finalmente, tratamos la falta de ejemplos falsificados, presentando un nuevo algoritmo basado en detección de anomalías.