サラリーマンの副業+在宅×必要悪ソフト

会社勤めを始めて、そろそろ十年…。いまだ年収は400万円台。自分が勤める中小企業では、この先も大幅な収入アップは考えにくい。周りを見れば友人達が家庭を築いて行く。将来のことを考えると、もう少し収入を確保したい。そんな、サラリーマンの副業+在宅×必要悪ソフト


テーマ:

前回の記事は、こちら─、
『 アメブロ画像認証の自動認識に挑む ~ まずは、ニューラルネットを導入 』



まずは、ダメ元で─、



認証画像データを、そのまま、
ニューラルネットに入力する方法を試してみた。



しかし─、



やはり、この方法では、
実用レベルの認識精度は得られなかった。



そこで─、



セオリー通り、あらかじめ画像処理により、
文字の特徴情報を抽出し、



ニューラルネットへ入力する方式へと置き換えた。



いわゆる─、



[ 二値化 ] → [ 細線化 ] → [ 特徴抽出 ] → [ ニューラルネット ]



というお決まりの流れだ。



しかし─、



この特徴抽出も思いのほか、
困難を強いられることになる。



そもそも─、



画像認証の目的とは、
コンピュータに自動認識 させにくくすることで、



より確実に人間による操作を、
求めるための仕組みである。



それを─、



多少、大学院時代に取り組んだとはいえ、



10年以上も前の AI ( 人工知能 ) に関する、
知識をもとに、安易にクリアしてしまえるのなら、



もうとっくに─、



誰かが、取り組んでいたとしても、
おかしくはないのではないか?



しかし─、



とりたてて、そのような話題は聞いたことがない。



と言うことは─、



そう簡単に解決できる問題では、
ないということではないのか?



そんな疑念が、頭にふつふつと湧き上がって来た。



その一方で─、



まだ、開発に取り組み始めたばかり、
結論を出すには時期尚早だろう…。



そんな─、



葛藤に揺れ動く中、
試行錯誤を繰り返すうちに、



瞬く間に、数ヶ月が過ぎて行った。



そして─、



徐々に、ディープラーニングなるものに、
意識を向け始めることになる。



( 次回へつづく... )
『 アメブロ画像認証の自動認識に挑む ~ 真打登場、ディープラーニング!』



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