文献类型：期刊文章

作　　者：张亮[1] 黄曙光[1] 石昭祥[1] 胡荣贵[1]

机构地区：[1]解放军电子工程学院网络系,合肥230037

出　　处：《模式识别与人工智能》

年　　份：2011

卷　　号：24

期　　号：1

起止页码：40-47

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20111713935679)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：全自动区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)是一种基于人工智能难题的网络安全机制.研究CAPTCHA的识别能够使其变得更加安全,并能促进一些人工智能难题的求解.文中首先对现有的CAPTCHA识别方法进行总结和分析,然后提出一种基于长短时记忆(LSTM)型递归神经网络(RNN)进行识别的方法,并对CAPTCHA识别中的特征提取问题进行研究.最后,为进一步提高RNN的识别率,提出一种解码算法.实验结果表明,文中方法是有效的,灰度值对于RNN是一种较好的特征,提出的解码算法能够取得较高的识别率,又有较低的时间复杂度.

关 键 词：人工智能  脱机文字识别  全自动的区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)  长短时记忆(LSTM)  

分 类 号：TP393.08]