统计学习理论期末报告.pptVIP

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2017-09-27 发布于广西
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统计学习理论期末报告.ppt

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統計學習理論期末報告MU空間驗證碼辨識 945002081 資工4B 郭志宏 945002102 資工4B 蔡心迪驗證碼為了阻止BOT程式想過的目標免費空間 Bandongo MegaUpload Bandongo 雜訊很多字體扭曲字型不同難 MegaUpload 字體小黏在一起但是沒有太大旋轉或變形字體統一三個字較簡單處理流程分群依照顏色區分 MU空間三個字的顏色都相同依照顏色分群影像處理二值化放大到50*50 將字體填滿50*50 比較方式由於MU空間之驗證碼扭曲少，直接取出較有代表性之字型作為比較之基準。以相似度百分比之高低來決定是哪個字母。相似度：(與基準相同之像素/2500)% Hopfield網路回想對比較容易出錯的字重點訓練：如Ｃ、Ｏ、Ｐ、Ｆ等等。針對比較容易出錯的字做回想輸入50*50的二值化影像回想完之後再做相似度比較結果沒有使用類神經網路判斷：正確率 91.7% 275/300 使用類神經網路判斷：正確率 97.0% 291/300 結論驗證碼不好辨識。訓練資料對Hopfield網路影響很大 Hopfield網路能夠回想之資料有限。資料前處理對Hopfield網路的回想有幫助。 * *