Original title:
Rozpoznávání CAPTCHA kódů
Translated title:
Captcha Code Recognition
Authors:
Pazderka, Radek ; Rozman, Jaroslav (referee) ; Zbořil, František (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2017
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato bakalářská práce se zaměřuje na návrh a implementaci aplikace sloužící k rozpoznávání textových CAPTCHA kódů. Popisuje algoritmy pro předzpracování obrazu, segmentaci a následnou klasifikaci znaků. Pro klasifikaci byly použity dva různé přístupy. Jedná se o konvoluční neuronovou síť LeNet a histogramový klasifikátor využívající Pearsonova korelačního koeficientu. Následně se zvolené klasifikátory testují na různých CAPTCHA kódech a zjišťuje se výsledná úspěšnost při rozpoznávání.
This bachelor thesis is dedicated to design and implementation of application , which's purpose is to recognize text CAPTCHA codes . It describes image processing algorithms , segmentation algorithms and character classification . Two different aproaches were used for classification . Convolution neural network LeNet and histogram classificator , which uses Pearson's correlation coefficient . Chosen classificators were tested on different CAPTCHA codes while finding out the success rate of recognition .
Keywords:
Caffe; CAPTCHA code; cascade classifier; convolution neural network; histogram classifier; Lenet; machine learning; Caffe; CAPTCHA kód; histogramový klasifikátor; kaskádový klasifikátor; konvoluční neuronová síť; LeNet; strojové učení
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/69888