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！』