| 한글제목(Korean Title) |
캡차 이미지 인식을 통한 개선된 캡차 이미지 생성 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
An Improved Captcha Image Generation Algorithm Using Captcha Image Recognition |
| 저자(Author) |
김성환
박지훈
서지훈
배정원
Sung Hwan Kim
Ji Hun Park
Ji Hun Seo
Jeong Won
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0422 ~ 0424 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이 논문에서는 캡차 이미지들을 생성하는 새로운 기법을 연구하였다. 기존에 공개되어 있는 캡차 이미지 문자 제작 알고리즘에 2가지 새로운 기법을 제안하였다. Python 언어와 이미지 프로세싱에 중점을 둔 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 제안한 기법을 구현하였다. 각 캡차 이미지들을 CNN 알고리즘으로 인식률을 확인해 본 결과, 초기 이미지보다 인식률이 떨어져서 제안한 기법이 캡차의 성능을 강화함을 확인할 수 있었다. 또한, 제안한 2가지 알고리즘을 함께 적용하여 인식률을 추가로 하락시켜 제안한 기법의 효율성을 확인할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
In this paper, new techniques for generating Captcha images were studied. Two new techniques are proposed for the existing Captcha image-making algorithm. The proposed technique is implemented using OpenCV, an open source library focused on the Python language and image processing. As a result of checking the recognition rate of each Captcha image by CNN algorithm, it was confirmed that the proposed method enhances the performance of the Captcha image, because the recognition rate is lower than the initial image. Also, by applying the two proposed algorithms together, the recognition rate can be further reduced to confirm the effectiveness of the proposed method. |
| 키워드(Keyword) |
Captcha
Convolutional Neural Network(CNN)
OpenCV
Pixel shift
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