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J-GLOBAL ID：202102290432941285   整理番号：21A0931903

画像処理と畳込みニューラルネットワークに基づくテキスト検証符号認識スキーム【JST・京大機械翻訳】

Text-based CAPTCHA recognition based on image processing and convolutional neural network

著者 (3件)： Chen Zhenang (東南大学网絡空間安全学院,江蘇南京 211189;网絡空間国際治理研究基地(東南大学),江蘇南京211189) ,  Huang Xingqi (東南大学网絡空間安全学院,江蘇南京 211189) ,  Qin Zhongyuan (東南大学网絡空間安全学院,江蘇南京 211189;网絡空間国際治理研究基地(東南大学),江蘇南京211189)
資料名： Wangluo Kongjian Anquan  (Wangluo Kongjian Anquan)
巻： 11  号： 8  ページ： 75-80  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4500A  ISSN： 1674-9456  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Webサイトのセキュリティを強化するために,多くのウェブサイトは,検証コード技術を導入して,人間-コンピュータ相互作用を,導入した。最も一般的な検証コードタイプとして,テキスト検証コードは,ネットワークロボットを防御するために,異なったウェブサイトで広く使われてきた。画像処理と畳込みニューラルネットワークに基づくテキスト認証符号認識方式を提案して,前処理,文字セグメンテーションと文字認識の3つの段階,すなわち,文字セグメンテーション段階とカラー充填アルゴリズム,および点水アルゴリズムによって独立文字を分割した。文字認識段階は,中心損失を導入した畳込みニューラルネットワークを用いて認識した。伝統的方式と比較して,本論文は,東南大学のネットワークと情報センターから収集したデータセットを事例として,認識精度が99.57%であり,他の方式におけるそれより高い精度99.50%であることを示した。結果は,この方式が従来の方式より高い認識精度とより良い普遍性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  情報機関 ,  セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  前処理 ,  文字認識 ,  *画像処理 ,  コンピュータ ,  普遍性 ,  セキュリティ ,  認証
準シソーラス用語： 認識精度 ,  ネットワークロボット ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  検証 ,  符号 ,  スキーム