Redes Neurais Convolucionais de Profundidade para Reconhecimento de Textos em Imagens de CAPTCHA.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinto, Vitor Arins
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/171436
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.
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spelling Redes Neurais Convolucionais de Profundidade para Reconhecimento de Textos em Imagens de CAPTCHA.Redes NeuraisCAPTCHADeep LearningTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Atualmente, muitas aplicações na Internet seguem a política de manter alguns dados acessíveis ao público. Para isso é necessárioi desenvolver um portal que seja robusto o suficiente para garantir que todas as pessoas possam acessá-lo. Porém, as requisições feitas para recuperar dados públicos nem sempre vêm de um ser humano. Empresas especializadas em Big data possuem um grande interesse em fontes de dados públicos para poder fazer análises e previsões a partir de dados atuais. Com esse interesse, Web Crawlers são im-plementados. Eles são responsáveis por consultar fontes de dados milhares de vezes ao dia, fazendo diversas requisições a um website. Tal website pode não estar preparado para um volume de consultas tão grande em um período tão curto de tempo. Com o intuito de impedir que sejam feitas consultas por programas de computador, as instituições que mantêm dados públicos investem em ferramentas chamadas CAPTCHA (teste de Turing público completamente automatizado, para diferenciação entre computadores e humanos). Essas ferra-mentas geralmente se tratam de imagens contendo um texto qualquer e o usuário deve digitar o que vê na imagem. O objetivo do trabalho proposto é realizar o reconhecimento de texto em imagens de CAPTCHA através da aplicação de redes neurais convolucionais.Currently many applications on the Internet follow the policy of ke-eping some data accessible to the public. In order to do this, it’s necessary to develop a portal that is robust enough to ensure that all people can access this data. But the requests made to recover public data may not always come from a human. Companies specializing in Big data have a great interest in data from public sources in order to make analysis and forecasts from current data. With this interest, Web Crawlers are implemented. They are responsible for querying data sources thousands of times a day, making several requests to a website. This website may not be prepared for such a great volume of inquiries in a short period of time. In order to prevent queries to be made by computer programs, institutions that keep public data invest in tools called CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). These tools usually deal with images containing text and the user must enter what he or she sees in the image. The objective of the proposed work is to perform the text recognition in CAPTCHA images through the application of convolutional neural networks.Florianópolis, SCRech, Luciana de OliveiraUniversidade Federal de Santa CatarinaPinto, Vitor Arins2016-12-12T22:06:07Z2016-12-12T22:06:07Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis84 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/171436porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2016-12-12T22:06:07Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/171436Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-12-12T22:06:07Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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