Rozpoznávání CAPTCHA kódů - Pazderka, Radek (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2017)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na návrh a implementaci aplikace sloužící k rozpoznávání textových CAPTCHA kódů. Popisuje algoritmy pro předzpracování obrazu, segmentaci a následnou klasifikaci znaků. Pro klasifikaci byly použity dva různé přístupy. Jedná se o konvoluční neuronovou síť LeNet a histogramový klasifikátor využívající Pearsonova korelačního koeficientu. Následně se zvolené klasifikátory testují na různých CAPTCHA kódech a zjišťuje se výsledná úspěšnost při rozpoznávání.

This bachelor thesis is dedicated to design and implementation of application , which's purpose is to recognize text CAPTCHA codes . It describes image processing algorithms , segmentation algorithms and character classification . Two different aproaches were used for classification . Convolution neural network LeNet and histogram classificator , which uses Pearson's correlation coefficient . Chosen classificators were tested on different CAPTCHA codes while finding out the success rate of recognition .
Captcha Code Recognition
Keywords: CAPTCHA kód; strojové učení; konvoluční neuronová síť; LeNet; Caffe; kaskádový klasifikátor; histogramový klasifikátor; CAPTCHA code; machine learning; convolution neural network; Lenet; Caffe; cascade classifier; histogram classifier