计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
5期
1383-1385
,共3页
全自动公开区分计算机和人的图灵测试识别%谱聚类%递归神经网络%网络安全%多分类器集成
全自動公開區分計算機和人的圖靈測試識彆%譜聚類%遞歸神經網絡%網絡安全%多分類器集成
전자동공개구분계산궤화인적도령측시식별%보취류%체귀신경망락%망락안전%다분류기집성
Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA) recognition%spectral clustering%Recurrent Neural Network (RNN)%network security%multiple classifier system
针对粘着全自动公开的区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)的识别问题,提出了一种基于谱聚类递归神经网络(RNN)集成的识别算法.该算法首先使用不一致测度度量两个RNN之间的距离,构建出一张由多个候选RNN形成的图;然后基于谱图聚类理论,将多个RNN划分为不同的簇,并在每个簇上选择最佳RNN参与集成.实验结果表明:相对于单个候选RNN,该算法的识别率提高了约16％;相对于全部候选RNN构成的集成系统,该算法形成的集成规模更小,仅为原来的23％.
針對粘著全自動公開的區分計算機和人的圖靈測試(CAPTCHA)的識彆問題,提齣瞭一種基于譜聚類遞歸神經網絡(RNN)集成的識彆算法.該算法首先使用不一緻測度度量兩箇RNN之間的距離,構建齣一張由多箇候選RNN形成的圖;然後基于譜圖聚類理論,將多箇RNN劃分為不同的簇,併在每箇簇上選擇最佳RNN參與集成.實驗結果錶明:相對于單箇候選RNN,該算法的識彆率提高瞭約16％;相對于全部候選RNN構成的集成繫統,該算法形成的集成規模更小,僅為原來的23％.
침대점착전자동공개적구분계산궤화인적도령측시(CAPTCHA)적식별문제,제출료일충기우보취류체귀신경망락(RNN)집성적식별산법.해산법수선사용불일치측도도량량개RNN지간적거리,구건출일장유다개후선RNN형성적도;연후기우보도취류이론,장다개RNN화분위불동적족,병재매개족상선택최가RNN삼여집성.실험결과표명:상대우단개후선RNN,해산법적식별솔제고료약16％;상대우전부후선RNN구성적집성계통,해산법형성적집성규모경소,부위원래적23％.
