Введение

В данной статье коротко рассказывается о процессе взлома captcha с ifolder.ru. Применение в процессе языка Python и сторонних библиотек. Применение алгоритма преобразований Хафа в составе библиотеки Open Computer Vision © Intel позволит нам избавиться от шума на изображении, простая в использовании и быстрая библиотека FANN (Fast Artificial Neural Network) сделает возможным применение искусственной нейронной сети для задачи распознавания образа.

Моя мотивация состояла, прежде всего, в том, чтобы попробовать язык Python. Как известно, лучший способ изучить язык — решить на нём какую-нибудь прикладную задачу. Поэтому параллельно описанию процесса обработки изображения я буду рассказывать о том, какие библиотеки и для чего я использовал.

Именно так называлась работа, представленная мной на Балтийском научно-инженерном конкурсе, и принёсшая мне очаровательную бумажку с римской единичкой, а также новенький ноутбук.

Работа заключалась в распознавании CAPTCHA, используемых крупными операторами сотовой связи в формах отправки SMS, и демонстрации недостаточной эффективности применяемого ими подхода. Чтобы не задевать ничью гордость, будем называть этих операторов иносказательно: красный, жёлтый, зелёный и синий.

В этом топике я хочу вам рассказать о взломе т.н. «матан-капчи», пример которой был представлен в недавнем топике Матановая капча на PHP — это просто!.
Прочитав статью автора об этой замечательной капче, мне захотелось написать программу для её распознавания, как говорится just for fun ;)

Рассмотрен процесс разработки программного обеспечения для работы с нейронными сетями. Осуществлен подбор оптимальных параметров обучения и типа нейронной сети для обеспечения наибольшей точности прогнозирования показателей, характеризующих аграрные регионы РФ.

Передо мной предстала задача анализа большого количества информации и выявления закономерностей. И первое, что пришло в голову — построить математическую модель с помощью нейронной сети.

Поскольку данные для анализа формируются в php и мне этот язык сейчас ближе всего, то искалась библиотека с интерфейсом для php. В связи с этим мне порекомендовали FANN (Fast Artificial Neural Network) — открытое программное обеспечение для построения сетей. У этого решения есть апи для 15 языков, так что почти каждый сможет выбрать что-то для себя.

Пример. Распознавание языка текста на странице

Для примера возьмем задачу легкую, но недалекую от нашей реальности и от серьезных задач. Допустим есть 1000 документов, на 3-х разных языках. Пусть это будут французский, английский и польский. Наша задача научить нейронную сеть распознавать язык документа. Для этого мы используем самый простой частотный механизм. Но тем не менее его результаты неплохи. Его суть в том, что у каждого языка с разной частотой в тексте встречаются одни и те же символы. Мы подготавливаем 3 больших куска текста для каждого из языков (английский, французкий, польский), посчитаем для каждого символа частоты. Эти данные мы передадим в нейронную сеть, с указанием какой набор частот принадлежит каждому из языков. Дальше нейронная сеть все сделает сама.

Доброго времени суток, пользователи Хабра и просто гости. Хотел бы поделиться с Вами опытом работы с нейронными сетями.