Řešení textových CAPTCHA obrázků neuronovými sítěmi
Solving text-based CAPTCHA images with neural networks
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Nikl Matěj
Vedoucí práce
Kopp Martin
Oponent práce
Jiřina Marcel
Studijní obor
Teoretická informatikaStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra teoretické informatikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato bakalářská práce se zabývá automatickým rozpoznáváním znaků z textových CAPTCHA obrázků. Jejím cílem je porovnání mělkých a hlubokých umělých neuronových sítí spolu s jejich dopadem na výslednou přesnost. Je navrhnut a implementován algoritmus využívající dvě umělé neuronové sítě, techniku posuvného okénka a k-means shlukování. Přesnosti přepisů jsou změřeny na 11 různých schématech se zaměřením na porovnání mělkých a hlubokých architektur. This bachelor's thesis studies automatic character recognition from textual CAPTCHA images. Its aim is to compare shallow and deep artificial neural networks together with their impact on the resulting accuracy. An algorithm utilizing two artificial neural networks, the sliding window technique and the k-means clustering is designed and implemented. The transcription accuracies are measured on 11 different schemes with the emphasis on the comparison of shallow and deep architectures.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18101 [349]