|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Применение нейронных сетей для распознавания Captchaкурсовая работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Половников В.С.
- Автор: Игнатьева К.И.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Филиал МГУ в г. Ташкент
- Год защиты: 2014
- Курс: 3
- Аннотация: Известно, что компьютер умеет проводить вычисления быстрее человека, однако в некоторых областях ЭВМ всё же уступают людям в возможностях, например, таких как распознавание зрительных образов. Используя эту особенность в 2000 году был создан тест под названием сaptcha. Этот тест относительно простой для человека и в то же время сложный для автоматизации призван отличить человека от компьютера в целях защиты от автоматической регистрации на различных интернет сервисах, от рассылки спама и автоматической публикации записей на форумах. Естественно подобная головоломка бросает вызов программистам и многие тесты сдались компьютерным программам в большинстве основанным на экспертном подходе. Однако появляются всё новые и новые сaptcha, требующие нетривиального индивидуального подхода к каждому. Человек же решает такие задачи «с ходу». С другой стороны, считается, что человек использует единственный доступный ему вычислитель: естественную нейронную сеть. Поэтому логично предположить, что искусственная нейронная сеть эмулирующая в некотором смысле работу мозга, позволит найти единый подход к решению подобных задач. Игнатьева К.И. изучила достоинства и недостатки различных методов распознавания сaptcha, и на одном из видов теста показала, что даже простейшие нейронные сети прямого распространения способны давать неплохие результаты по времени и точности распознавания. Для каждого возможного символа (заглавные, строчные буквы и цифры) была обучена отдельная нейронная сеть, которая на выходе выдает степень похожести в диапазоне [0,1]. Captcha состоит из нескольких символов. Каждый образ подается на входы всех нейронных сетей, тем самым определяется самый похожий из символов, который и выдается в ответ. К сожалению, рассмотренный подход предполагает простую разделимость символов в тесте, что в современных captcha обычно не встречается. Кристине удалось изучить различные экспертные методы решения задач распознавания визуальных образов, познакомиться с возможностями нейронных сетей различных архитектур, применить современный мощный пакет по распознаванию образов OpenCV и нейросетевую библиотеку FANN.
- Добавил в систему: Половников Владимир Сергеевич