Использование доменно-состязательного обучения для распознавания текстовых капч
Несмотря на появление более продвинутых вариантов публичных тестов Тьюринга, в настоящее время текстовая капча является достаточно распространённой, поэтому создание методов ее автоматического решения актуальны и сегодня. Современные алгоритмы успешно справляются с этой задачей, однако, обладают рядом ограничений, таких как: неспособность работать с изменяющейся длиной текста на изображении, медленное и сложное обучение. В данной работе представлен алгоритм атак на текстовые капчи, не требующий априорного знания длины текста на изображении. Экспериментально показано, что использование данного алгоритма совместно с методом состязательного обучения позволяет добиваться высокого качества на реальных данных, используя 200-500 размеченных примеров для обучения. Экспериментальное сравнение разработанного метода с современными аналогами показало, что при использовании одинакового числа реальных примеров для обучения наш алгоритм показывает сравнимое или более высокое качество, при этом он имеет более высокую скорость работы и обучения.