Розпізнавання кириличної «CAPTCHA» на основі нейронної мережі

Abstract

Дана магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці програмного забезпечення для розпізнавання розпізнавання кириличної «CAPTCHA» на основі нейронної мережі. Були розглянуті основні методи розпізнавання «CAPTCHA», визначені їх переваги і недоліки, та на основі цього був зроблений вибір на користь нейронної мережі зворотного поширення похибки. Було досліджено структуру, математичну модель та алгоритм роботи обраної мережі, який слугував базисом для розробки алгоритму роботи програми. Створена програма написана на мові програмування Java, програмне забезпечення характеризується зручністю та зрозумілістю інтерфейсу, швидкістю та точністю опрацювання даних, що забезпечує всі вимоги користувача щодо організації процесу розпізнавання кириличної «CAPTCHA». Розроблена програма порівняно з аналогом має кращу на 12% достовірність розпізнавання кириличної «CAPTCHA».

The master’s degree work is devoted to the development of software for recognizing the recognition of a cyrillic capcha based on a neural network. The main methods of recognition of captcha were considered, their advantages and disadvantages were determined, and on the basis of this, a choice was made in favor of the neural network of the reciprocal distribution of the error. The structure, mathematical model and algorithm of the chosen network were studied, which served as a basis for developing the algorithm of the program. The created program is written in the Java programming language, the software is characterized by the convenience and intelligibility of the interface, the speed and accuracy of data processing, which provides all the requirements of the user to organize the process of recognition of the Cyrillic capcha. The program developed in comparison with the analog has the best 12% authenticity of recognition of the Cyrillic capcha.