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J-GLOBAL ID：201802215306470557   整理番号：18A1810287

畳込みニューラルネットワークに基づくCAPTCHA同定【JST・京大機械翻訳】

CAPTCHA Identification Based on Convolution Neural Network

著者 (4件)： Wang Mengyuan (University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Yang Yuliang (University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Zhu Mengyu (Beijing Institute of Techology, Beijing, China) ,  Liu Jiaming (University of Science and Technology Beijing, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IMCEC  ページ： 364-368  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： CAPTCHAは,インターネット上のライブインタラクティブ証明において一般的に使用される有効な方法である。広く使われているCAPTCHAはテキストベースの方式である。本論文では,WebサイトCAPTCHAにより使用されるそのようなテキストベースの方式をどのように破壊するかについて述べた。著者らは,単一文字の有用な情報,合計25のカテゴリを有する5900の画像を得るために,CAPTCHAの1001の部分をセグメント化するためにスライディングウィンドウを使用した。畳込みニューラルネットワークをより多くの画像特徴を学習するために,著者らは129924の画像を得るためにデータセットを強化した。データセットを訓練し,AlexNetとGoogLeNetで試験し,それぞれ87.45%と98.92%の精度を得た。実験は,最適化されたネットワークパラメータがAlexNetにおいて92.7%まで,GoogLeNetにおいて98.96%までの精度率を作ることができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *画像 ,  インターネット ,  画像特性 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  テキスト ,  *CAPTCHA ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  CAPTCHA ,  同定