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CAPTCHA Recognition
First practical work
BCC448
Pattern Recognition
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Students: Filipe Eduardo Mata dos Santos Pedro Henrique Lopes Silva
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The work
•Luis von Ahn, Manuel Blum, Nicholas Hopper and John Langford(2000), Carnegie Mellon University
•Completely Automated Public Turing Test To Tell Computers and Humans Apart
•Motivation
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Theoretical Foundation
•Anti-segmentation
-Background Confusion -Lines -Collapsing
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Background Confusion
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Lines
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Collapsing
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Theoretical Foundation
•Anti-Recognition
-Multi-fonts -Font size
-Waving
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Multi-fonts
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Font Size
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Waving
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Features Extraction
•HoG
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Features Extraction
•HoG
•PCA
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Features Extraction
•HoG
•PCA
•Autoencoder
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Classifiers
•SVM
•KNN
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SVM
SVM
Divisions
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KNN
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Base de Dados •Base de Treinamento: 8004 caracteres (1334) captchas •Base de Validação: 1998 caracteres (333 captchas) •Base de Teste: 1998 caracteres (333 captchas)
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Experiments and Results
•Hog + SVM: •86,94% em reconhecimento de caracteres •39,34% em reconhecimento de captcha
•PCA + SVM •33,28% em reconhecimento de caracteres •0% em reconhecimento de captcha
•Autoencoder + SVM •7% em reconhecimento de caracteres •0% em reconhecimento de captcha
•Hog + KNN •83,03% em reconhecimento de caracteres •30,03% em reconhecimento de captcha
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Conclusion
•Results •Methods •Future works
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Doubts