%0 Journal Article
%T 基于LSTM型RNN的CAPTCHA识别方法
%A 张亮
%A 黄曙光
%A 石昭祥
%A 胡荣贵
%J 模式识别与人工智能
%P 40-47
%D 2011
%X 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。
%K 人工智能
%K 脱机文字识别
%K 全自动的区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)
%K 长短时记忆(LSTM)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9313.shtml