Аннотация. Несмотря на появление более продвинутых вариантов публичных тестов Тьюринга, в настоящее время текстовая капча является достаточно распространённой, поэтому создание методов ее автоматического решения актуальны и сегодня. Современные алгоритмы успешно справляются с этой задачей, однако, обладают рядом ограничений, таких как: неспособность работать с изменяющейся длиной текста на изображении, медленное и сложное обучение. В данной работе представлен алгоритм атак на текстовые капчи, не требующий априорного знания длины текста на изображении. Экспериментально показано, что использование данного алгоритма совместно с методом состязательного обучения позволяет добиваться высокого качества на реальных данных, используя 200-500 размеченных примеров для обучения. Экспериментальное сравнение разработанного метода с современными аналогами показало, что при использовании одинакового числа реальных примеров для обучения наш алгоритм показывает сравнимое или более высокое качество, при этом он имеет более высокую скорость работы и обучения.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.