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「科学者は100%安全だと保証できないものは動かしてはならない」、科学者「えっ」、プログラマ「えっ」
真面目に画像処理で突破するなら。 (スコア:1)
真面目に画像処理で突破するなら。
フーリエ記述子が使えそうですね。
下ごしらえとして、画像から高周波成分やノイズを除去してから
文字の縁取りもしくは細線化した2値化画像を作ります。
このままでは斜めになっていたり変に伸びていたりして判断しにくいですが、
この細線化した線を辿るように、「真っ直ぐ」「右ちょい」「左へもっと」・・・と
言う感じにどっちにどれだけ曲がっているかの指示データに直します。
そしてこの指示データはグラフに出来ます。横軸が進む距離で縦軸が上方向が左指示で
下方向が右指示と言う感じです。
このグラフをフーリエ変換して低周波成分だけ取り出したものと、
代表的なサンプル文字とを比較することでマッチングできそうですね。
大きさはグラフの伸縮となり、回転はグラフの横軸のズレになりますね。
1方向に伸びている分にはちょっと工夫が要りそうですがいけそうですね。
もしかしたら問題ないかも?
特徴的な成分の場合分けや他の手法を複合して評価するとさらに良いかもしれません。
乱暴な説明になりましたがいかがでしょうか?
そう単純ではない (スコア:3, 参考になる)
>フーリエ記述子が使えそうですね。
この手の解析については,
・文字とは異なる色でダミーの線を追加する
・文字を点描で描く/かすれさせる
でガードが可能です。
Re:真面目に画像処理で突破するなら。 (スコア:1)
例えば、PWNtcha - captcha decoder [zoy.org]
で挙げられているYahoo!での例 [zoy.org]の場合、付け加えられている線がいやらしいです。タレコミのネタとなったプログラムは一体どうやってるのやら…。
Re:真面目に画像処理で突破するなら。 (スコア:0)
# できればサンプルプログラムと2インチの筆で
# 「ほら、簡単でしょ?」って言ってもらえると納得しやすい