ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedra teoretické informatiky
  • Bakalářské práce - 18101
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedra teoretické informatiky
  • Bakalářské práce - 18101
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Řešení textových CAPTCHA obrázků neuronovými sítěmi

Solving text-based CAPTCHA images with neural networks

Typ dokumentu
bakalářská práce
bachelor thesis
Autor
Nikl Matěj
Vedoucí práce
Kopp Martin
Oponent práce
Jiřina Marcel
Studijní obor
Teoretická informatika
Studijní program
Informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra teoretické informatiky



Práva
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.html
Vysokoškolská 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 záznam
Abstrakt
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.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/69712
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (2.847Mb)
POSUDEK (112.2Kb)
POSUDEK (112.0Kb)
Kolekce
  • Bakalářské práce - 18101 [360]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV