распознавание антиботовских картинок

А кто сказал, что я программист?

значит вы мне совсем не интересны.

Да я к мальчикам тоже не испытываю симпатии )))

да, вы мне тоже не понравились, сухозадый вы какой то...вазелина много на вас ушло.

у него - круче:)

Ваш генератор не читается, а его всего лишь напоминает яндекс-весну:)

круче у меня

классификация объектов в матрице для вас дураков, звучит оскорбительно, потому что вы не понимаете, как такое возможно...

с дружественного форума:

Нда уж... А то что матрицы с символами почти всегда будут иметь разные размеры Вас не волнует?

Рассмотрим приведенные мной матрицы

М1: (параметр ширины 4)

0101

0111

0101

М2: 6

001010

001111

001010

Как видим нарисован просто символ "Н" причем в М2 он несколько ссунут вправо и имеет один бит шума.

Или вот символ "I" будет к примеру содержаться в матрице 5*20 (ширина*высота), а символ "м" будет в матрице 30*20. "

гы-гы-гы.

ктож с таким разрешением получает хорошие результаты?

размер матрицы должен быть не менее 128*64!

кроме того, эта матрица разбивается на несколько матриц 16*8 и сравнение идет по первому приближению с матрицами такого же размера, при этом распознаются соответствующие части символа, а не весь символ сразу тупорылый!!

а если и это не приводит к нормальным весам, то матрицы используются уже с максимальным разрешением 2*2.

и это вообще все проблемы решает.

вы не догоняете Корвин, что классификация фрагментов в исходной матрице, в которую загоняется все изображение, сначала начинается с выделения абстрактных объектов (предположительно символов) в ней, для которых определяются свои размеры. Эти размеры говорят о том, какие шаблоны матриц (по размерам) нужно использовать, а потом, исходя из координат этих выделенных объектов, к ним применяются эти шаблоны. Сначала крупного разрешения, а в случае с неудовлтворительными результатами весовых коэффициентов двоичного соответствия, применяются более мелкое разрешение, пока веса не достигнут нужных значений и вероятность распознавания не станет удовлетворять заданный параметр.

При разбивании на фрагменты, сравнение происходит ОДИНАКОВЫХ по объему пикселов (бит) матриц, каждая из которых проверяет свой координатный сектор в матрице для всего символа.

Ну и какими словами такого олуха еще назвать, который толдычит что то свое и обвиняет меня в той позиции, которую сам же для меня и выдумал?

ну дурдом просто на выезде. молчите лучше Корвин, лучше молчите. ты не просто бездарь, ты Архибездарь!!!

Да, товарищи программисты, вы действительно не в состоянии понять даже разжеванный материал....вы откровенные дебилы!

поздравляю вас с этим.

нет, я, конечно, выражаюсь не на вашем профессиональном языке, но на вполне понятном русском, причем термины использую семантически грамотно, даже, безупречно (если сравнивать с вами. Посмотрите на цитату Маркова, которая с точки зрения семантики вообще полная бредятина!).

Тут в чем то другом проблема...

я так думаю в том, что высказывание семантического бреда Маркова, выглядит для вас понятнее, чем правильно построенные мои объяснения.

Загадка...

вы даже не в состоянии перевести этот Марковский бред на понятные словосочетания. Это почему? Потому что сами не можете, или потому, что банально ссыте неверно истолковать смысл? (которого вообще в цитате нет). Что за страх перед авторитетом? (кто он вообще такой?). Маркина знаю, Марковские алгоритмы слыхал, но вроде не тот, тот умер давно.

Что с вами со всеми такое твориться? Повальная мозговая чумка с рождения? Склоняюсь к этому варианту.

Вот вы говорите про две матрицы

>М1: (параметр ширины 4)

>0101

>0111

>0101

>

>М2: 6

>001010

>001111

>001010

Так если матрицы разного размера то можно их увеличить/уменьшить с помошью разных методов аппроксимации, или проверить все варианты наложения меньшей матрицы на большую и результат будет более чем приемлемый. Такой метод и применяется для распознавания простых картинок на которых сами символы не искажены, так что говорить про проблему с разными размерами матриц полнейшая глупость. Вообще вы наверное не понимаете что главная проблема в распознавании "каптч" не определение символов а удаления шума который очень часто сложно подвергнуть анализу.

tar729, вы это, курить-то бросайте. До добра не доведёт. И вообще, не пытайтесь объяснять, а реализовывайте. Если это всё не словоблудие.