Аннотация:В работе рассмотрены различные алгоритмы приближенного решения задачи распознавания некоторых типов captcha.
Кристине удалось построить нейросетевой классификатор основанный на многослойных сетях прямого распространения, обучить его и провести ряд экспериментов по качеству и времени распознавания, теоретически оценить сложность алгоритма при выполнении как на обычном ПК так и на нейропроцессоре.
Также автором был разработан теоретико-графовый подход к задаче, придуман собственный алгоритм скелетизации изображений основанный на алгоритме Зонга-Суня. Проведенные исследования показали преимущество нейросетевого подхода по качеству и по скорости работы при параллельном вычислении. Графовый подход хоть и выигрывает по времени работы на обычных ПК не сумел достичь качества распознавания уровня нейронных сетей.