ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОРТАЛ ВОЛГОГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ

онлайн сервис для распознавания, обхода и автоматического решения капч

Процесс решения обычной капчи заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения текстовой капчи заключается в следующем: мы забираем текстовый вопрос капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и инструкцию, по каким картинкам необходимо кликать и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора координат точек на изображении, по которым необходимо кликнуть для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения Rotate Captcha заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде значения угла поворота изображения, на который необходимо повернуть изображение для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения reCAPTCHA V2 заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения reCAPTCHA V2 Callback не отличается от аналогичного процесса решения reCAPTCHA V2: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи. Иногда вы не найдете кнопки, отправляющей форму. Вместо нее может использоваться callback-функция. Эта функция выполняется, когда капча распознана. Обычно callback-функция определена в параметре data-callback или как параметр callback у функции grecaptcha.render

API демонстрацияКак решить

Процесс решения невидимой капчи reCAPTCHA V2 Invisible аналогичен распознаванию reCAPTCHA V2 и заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения reCAPTCHA V3 следующий: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey, параметра action и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник с соответствующим рейтингом «человечности”, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи. Во многом новый вид капчи похож на reCAPTCHA V2, т.е. основной принцип остался тем же — пользователь получает от API ruCaptcha токен, который отправляется в POST-запросе к сайту, а сайт верифицирует токен через API reCAPTCHA

API демонстрацияКак решить

Процесс решения reCAPTCHA Enterprise заключается в следующем: определяем тип reCAPTCHA, он может быть V2 или V3, после чего мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Как решить

Процесс решения KeyCaptcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения GeeTest Captcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи ruCaptcha и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

API демонстрацияКак решить

Процесс решения FunCaptcha Arkose Labs заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Как решить

Процесс решения Capy Puzzle Captcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Как решить

Процесс обхода Lemin заключается в следующем: пользователь передает параметры капчи, необходимые для ее решения в сервис ruCaptcha, где решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

API демонстрацияКак решить

Процесс решения капчи Cloudflare Turnsitle заключается в следующем: пользователь передает параметры капчи, необходимые для ее решения: «data-sitekey» и адрес страницы размещения капчи в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

API демонстрацияКак решить

Процесс обхода аудио капчи полностью автоматизирован: в сервис распознавания нужно передать аудиофайл, который обрабатывается нейронной сетью, обученной распознаванию голоса. Результат распознавания возвращается в виде текста. Полученный текст можно использовать для обхода аудио капчи или перевода аудио в текст.

Как решить

Процесс решения капчи от Яндекс заключается в следующих действиях: выгружаем изображение капчи со страницы размещения и передаем в сервис ruCaptcha, далее работник решает капчу, после чего мы передаем ответ, который требуется ввести в поле для решения капчи.

Как решить

Процесс решения капчи VK следующий: мы импортируем изображение капчи со страницы размещения и отправляем в ruCaptcha, после чего капчу решает работник, и нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Как решить

Легкий заработок онлайн на вводе капчи без вложений. Как быстро заработать деньги в интернете из дома

Заработок на капче — самый простой и легкий вид заработка в интернете.

Разгадывайте капчу — получайте деньги за каждый успешный ввод.

Для заработка нужно лишь зарегистрироваться в сервисе и начать работать.

Начните зарабатывать в интернете без вложений.

Быстрый старт

• Зарабатывайте средства распознавая капчу на мобильном телефоне
• Быстрый заработок без вложений в интернете для начинающих
• Легкий заработок без обмана на вводе капчи с быстрым выводом денег
• Выполняйте работу по распознаванию капчу не выходя из дома

Как заработать деньги в интернете

• Зарегистрируйтесь в сервисе ввода капч ruCaptcha

• Подтвердите адрес электронной почты

• Разгадывайте капчи и зарабатывайте деньги

• Получайте выплаты

Легкий заработок без вложений

• 60,00 ₽ за 1-2 часа, в зависимости от загруженности сервиса. Когда изображений на сервер приходит много, а работников в сети мало — ставка за распознавание растёт
• Минимальная выплата — 15,00 ₽
• Нет комиссий за вывод. Вы получаете столько, сколько заработали

Множество способов вывода средств

rucaptcha.com — сайт для заработка в интернете на разгадывании капчи

• Что нужно для работы?

  Для работы Вам понадобится только компьютер или телефон с доступом в интернет. Ещё нужно будет пройти простое обучение, которое займёт не более 5 минут.

• Как работать?

  Работать на ruCaptcha очень просто — Вы жмёте «начать работать”, система выдаёт Вам картинки с текстом, а Вам нужно вводить этот текст в поле для ввода.

• Кому это нужно, зачем платят за распознавание капч?

  У нас есть заказчики, которые присылают нам капчи на расшифровку. Вводя капчи Вы экономите время для очень занятых людей. Им некогда самим решать капчи, поэтому они готовы платить за ввод капч.

• Условия работы

  Чтобы начать зарабатывать на капче нужен только компьютер и клавиатура. Поддерживается распознование капчи с мобильного телефона. Вы можете работать в любое время столько, сколько захотите. Сервис круглосуточный. Работа в онлайне есть постоянно. Вы можете поработать минуту, а можете 8 часов подряд. Мы не понижаем рейтинг тем, кто мало работает и никоим образом не вынуждаем работников подолгу выполнять работу.

• Отзывы о ruCaptcha

  У ruCaptcha высокий рейтинг на сайтах с отзывами.

  • 4.5

  • 4.5

• Автоматический заработок на капче

  Теперь на rucaptcha.com можно зарабатывать ничего при этом не делая. Достаточно лишь один раз скачать последнюю версию нашего клиента RuCaptchaBot-X, запустить её и указать свой API KEY для авторизации в программе, взять который можно на странице программы. Узнайте больше об автоматическом заработке.

• Как заработать дополнительные деньги?

  Вы так же можете зарабатывать на привлечённых пользователях:

  • Зайдите в раздел партнёрская программа, там будет ссылка вида http://rucaptcha.com/?from=XXX (где XXX — ваш номер в системе)
  • Дайте эту ссылку вашим друзьям и знакомым
  • Получайте 10% от заработанных или потраченных средств ваших партнёров.

Как заработать в интернете деньги быстро и из дома

• Смысл ввода капчи в том, что есть множество картинок, которые не могут быть распознаны автоматически и заказчики готовы платить за распознавание этих картинок. Мы сделали удобный сервис, где собираются такие картинки и сделали удобную форму для ввода текста с картинки. Всё, что вам нужно — это правильно ввести текст с картинки с капчи. Вы получаете деньги за каждый ввод капчи.
• Чтобы начать работать нужно лишь зарегистрироваться в сервисе и начать работать.

Асиш Бера | HALDIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Документы

Геометрия руки, инвариантная к позе, для идентификации человека с использованием взвешенного классификатора k-NN

Биометрия руки используется во всем мире для автоматизированной идентификации человека на основе различ. .. more Биометрия руки используется во всем мире для автоматизированная идентификация человека на основе дискриминационных геометрических характеристик руки. Достижения в области ручных биометрических технологий достигаются в течение нескольких десятилетий. Ключевые цели этой статьи двояки. Во-первых, в нем представлено всестороннее исследование современных методов, основанных на изображениях рук, собранных в непринужденной среде. Во-вторых, вырабатывается инвариантная по позе система геометрии руки. Эксперименты проводятся с взвешенными геометрическими признаками, вычисленными по пальцам. Взвешенный по функциям классификатор k-ближайших соседей (fwk-NN) применяется к правым и левым изображениям 500 субъектов базы данных Bosphorus для оценки эффективности. Точность классификации 97% было достигнуто для обеих рук с использованием классификатора fwk-NN. Равные коэффициенты ошибок (EER) 5,94% и 6,08% достигаются для правой и левой 500 испытуемых соответственно.

Сохранить в библиотеке EditCompare Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Биометрическая проверка руки с помощью CAPTCHA на основе изображения руки

Подход к биометрическому распознаванию руки с проверкой CAPTCHA на основе изображения руки готов . .. Подробнее В этой статье представлен подход к биометрическому распознаванию руки с проверкой CAPTCHA на основе изображения руки. Реализован новый метод генерации CAPTCHA на основе подлинных и поддельных изображений рук, встроенных в сложное текстурированное цветное фоновое изображение. HandCaptcha — полезное приложение для различения человеческого и автоматизированного скриптов. Первый уровень безопасности достигается с помощью HandCaptcha от вредоносных угроз и атак. После правильного решения HandCaptcha личность человека аутентифицируется на основе подхода бесконтактной геометрической проверки руки на втором уровне. Набор из 300 уникальных HandCaptcha создается случайным образом и решается не менее чем 100 людьми с точностью 9.8,34%. Затем изображения левой руки законных пользователей нормализуются, и для каждой нормализованной руки вычисляются шестнадцать геометрических признаков. Эксперименты проведены на 200 субъектах левобережной базы Боспора. Классификация ac…

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Двухэтапная верификация человека с использованием HandCAPTCHA и биометрии пальца с защитой от подделки с выбором функций

Expert Systems with Applications

Сохранить в библиотеку Редактировать Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние факторы с помощью основанной на модели системы предотвращения столкновений (CAS) для. .. more В этом документе фактор человека-водителя объединяется с основанной на модели системой предотвращения столкновений (CAS) для повышения безопасности полуавтономных транспортных средств. Распознавание действий водителя (DAR) через состояния отвлечения внимания водителя (DDS) использовалось в качестве ключевого компонента для запуска CAS, чтобы можно было предотвратить столкновения. DDS был сгенерирован с использованием реалистичных сценариев обычного вождения и надлежащим образом интегрирован с CAS на основе контроллера с полной обратной связью по состоянию (FSF). Интегрированный алгоритм был протестирован с использованием установки Hardware in Loop (HiL), которая взаимодействует с программным обеспечением динамики транспортных средств IPG TruckMaker®. Эффективность алгоритма была оценена для различных дорожных сценариев и признана эффективной в предотвращении наездов сзади.

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние

Мощный терагерцовый вакуумный источник критически необходим в различных приложениях, таких как медицина, сек. .. больше Мощный терагерцовый вакуумный источник критически необходим в различных приложениях, таких как медицина, безопасность, связь и т. д. Мощность и срок службы этих типы устройств в основном зависят от катода. Из-за миниатюрной конструкции терагерцовых устройств очень сложно получить большую мощность, используя обычный распределительный катод с низкой плотностью тока. В результате разработка катода диспенсера с высокой плотностью тока улучшит исследования и применение терагерцового диапазона. В этой работе нашей основной целью является разработка и анализ катода диспенсера с высокой плотностью тока с использованием метода синтеза наночастиц.

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Ориентированное на внимание иерархическое многомасштабное представление для визуального распознавания

Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в понимании визуального контента. Эти… more сверточных нейронных сетей (CNN) произвели революцию в понимании визуального контента. Это в основном связано с их способностью разбивать изображение на более мелкие части, извлекать многомасштабные локализованные функции и компоновать их для создания очень выразительных представлений для принятия решений. Однако операция свертки не может зафиксировать долгосрочные зависимости, такие как произвольные отношения между пикселями, поскольку она работает с окном фиксированного размера. Следовательно, он может не подходить для распознавания тонких изменений (например, мелкозернистого визуального распознавания). С этой целью предлагаемый нами метод фиксирует долгосрочные зависимости высокого уровня, исследуя графовые сверточные сети (GCN), которые объединяют информацию, устанавливая отношения между многоуровневыми иерархическими областями. Эти области состоят из меньших (приблизительный вид) и больших (дальний взгляд), а зависимость между областями моделируется инновационным распространением сообщений, управляемым вниманием, управляемым структурой графа. ..

Сохранить в библиотеку Загрузить EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи Упоминания View Impact

Контекстно-зависимое объединение внимания (CAP) для детальной визуальной классификации добыча дискриминаци… more Глубокие сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали высокую способность к добыче различительной информации о положении объекта и его частях для распознавания изображений. Для мелкозернистого распознавания ключевую роль играет контекстно-зависимое богатое представление объекта/сцены, поскольку оно демонстрирует значительную вариацию в одной и той же подкатегории и тонкую вариацию между разными подкатегориями. Найти тонкую вариацию, которая полностью характеризует объект/сцену, непросто. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем новое контекстно-зависимое объединение внимания (CAP), которое эффективно улавливает тонкие изменения с помощью субпиксельных градиентов и учится посещать информативные интегральные области и их важность в различении различных подкатегорий, не требуя ограничивающей рамки и / или аннотации различимых частей. Мы также вводим новое кодирование признаков, рассматривая внутреннюю согласованность между информативностью интегральных областей и их пространственной структурой для фиксации семантической корреляции…

Сохранить в библиотеку Загрузить EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи Упоминания View Impact

Обнаружение спуфинга на изображениях рук с помощью оценки качества e Рейтинг цитирования

Читатели Документы по теме MentionsView Impact

Распознавание геометрии руки на основе слияния с использованием теории Демпстера-Шейфера

Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта, 2015 г.

В данной статье представлена ​​новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии… далее В этой статье представлена ​​новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии геометрических характеристик обеих рук без каких-либо ограничений позы. Все функции извлекаются из нормализованных левых и правых изображений. Слияние применяется на уровне функций, а также на уровне принятия решений. Для классификации предложены два вероятностных алгоритма. Первый алгоритм вычисляет максимальную вероятность для трех ближайших соседей. Второй алгоритм определяет максимальную вероятность количества совпадающих признаков по отношению к пороговой обработке расстояний. На основе этих двух наивысших вероятностей принимаются первоначальные решения. Окончательное решение рассматривается в соответствии с наибольшей вероятностью, рассчитанной по теории доказательств Демпстера-Шейфера. В зависимости от различных комбинаций первоначальных решений экспериментируют по трем схемам с 201 испытуемым для идентификации и проверки. Правильная скорость идентификации равна 99,5%, и ложные …

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Связанный органическим катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал для контролируемого аэробного окисления ионов иминия

, Органическая и биомолекулярная химия 18 января 2018 г.

Связанный с катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал из иминия разработан для контроля его образования… more Связанный с катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал из иминия разработан для контроля его образования и реакционной способности с аэробным кислородом. Влияние катализатора было продемонстрировано легкостью образования промежуточного радикала и его последующей реакционной способностью, включая первое энантиоселективное аэробное окисление, контролируемое катализатором, с хиральным фосфитным катализатором.

Сохранить в библиотеку Загрузить Редактировать Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние

Биометрия руки в цифровой криминалистике

Readers Related Papers MentionsView Impact

Finger Biometric Распознавание с выбором признаков

Биометрические вычисления

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Readers Related Papers MentionsView Impact

Attend and Guide (AG-Net): глубокая сеть на основе ключевых точек для распознавания изображений

IEEE Transactions on Image Processing

Сохранить в библиотеке EditersCompare Citation Rank 3 Документы по теме MentionsView Impact

Идентификация человека с использованием выбранных признаков из геометрических профилей пальцев

Транзакции IEEE в системах, человеке и кибернетике: системы

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Биометрическое распознавание руки на основе профиля контура пальца

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотр Impact

Устойчивая к ошибкам двухбазисная архитектура параллельного систолического умножения через GF (2 м)

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Распознавание человека с использованием альтернативной геометрии руки

Деботош Бхаттачарджи и Асиш Бера

International Journal of Biometrics, 2014

Сохранить в библиотеке 7 Edit 7 Edit Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные документы УпоминанияView Impact

Биометрия рук в цифровой криминалистике

Деботош Бхаттачарджи и Асиш Бера

Исследования в области компьютерного интеллекта, 2014 г.

РЕФЕРАТ

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Биометрия руки в цифровой криминалистике

3 90 90 7 EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи MentionsView Impact

Распознавание человека с использованием альтернативной геометрии руки

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Читатели Статьи по теме MentionsView Impact

Геометрия руки, инвариантная к позе, для идентификации человека с использованием взвешенного классификатора k-NN

Биометрия руки используется во всем мире для автоматизированной идентификации человека на основе различ… автоматизированная идентификация человека на основе дискриминационных геометрических характеристик руки. Достижения в области ручных биометрических технологий достигаются в течение нескольких десятилетий. Ключевые цели этой статьи двояки. Во-первых, в нем представлено всестороннее исследование современных методов, основанных на изображениях рук, собранных в непринужденной среде. Во-вторых, вырабатывается инвариантная по позе система геометрии руки. Эксперименты проводятся с взвешенными геометрическими признаками, вычисленными по пальцам. Взвешенный по функциям классификатор k-ближайших соседей (fwk-NN) применяется к правым и левым изображениям 500 субъектов базы данных Bosphorus для оценки эффективности. Точность классификации 97% было достигнуто для обеих рук с использованием классификатора fwk-NN. Равные коэффициенты ошибок (EER) 5,94% и 6,08% достигаются для правой и левой 500 испытуемых соответственно.

Сохранить в библиотеке EditCompare Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Биометрическая проверка руки с помощью CAPTCHA на основе изображения руки

Подход к биометрическому распознаванию руки с проверкой CAPTCHA на основе изображения руки готов . .. Подробнее В этой статье представлен подход к биометрическому распознаванию руки с проверкой CAPTCHA на основе изображения руки. Реализован новый метод генерации CAPTCHA на основе подлинных и поддельных изображений рук, встроенных в сложное текстурированное цветное фоновое изображение. HandCaptcha — полезное приложение для различения человеческого и автоматизированного скриптов. Первый уровень безопасности достигается с помощью HandCaptcha от вредоносных угроз и атак. После правильного решения HandCaptcha личность человека аутентифицируется на основе подхода бесконтактной геометрической проверки руки на втором уровне. Набор из 300 уникальных HandCaptcha создается случайным образом и решается не менее чем 100 людьми с точностью 9.8,34%. Затем изображения левой руки законных пользователей нормализуются, и для каждой нормализованной руки вычисляются шестнадцать геометрических признаков. Эксперименты проведены на 200 субъектах левобережной базы Боспора. Классификация ac…

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Двухэтапная верификация человека с использованием HandCAPTCHA и биометрии пальца с защитой от подделки с выбором функций

Expert Systems with Applications

Сохранить в библиотеку Редактировать Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние факторы с помощью основанной на модели системы предотвращения столкновений (CAS) для. .. more В этом документе фактор человека-водителя объединяется с основанной на модели системой предотвращения столкновений (CAS) для повышения безопасности полуавтономных транспортных средств. Распознавание действий водителя (DAR) через состояния отвлечения внимания водителя (DDS) использовалось в качестве ключевого компонента для запуска CAS, чтобы можно было предотвратить столкновения. DDS был сгенерирован с использованием реалистичных сценариев обычного вождения и надлежащим образом интегрирован с CAS на основе контроллера с полной обратной связью по состоянию (FSF). Интегрированный алгоритм был протестирован с использованием установки Hardware in Loop (HiL), которая взаимодействует с программным обеспечением динамики транспортных средств IPG TruckMaker®. Эффективность алгоритма была оценена для различных дорожных сценариев и признана эффективной в предотвращении наездов сзади.

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние

Мощный терагерцовый вакуумный источник критически необходим в различных приложениях, таких как медицина, сек. .. больше Мощный терагерцовый вакуумный источник критически необходим в различных приложениях, таких как медицина, безопасность, связь и т. д. Мощность и срок службы этих типы устройств в основном зависят от катода. Из-за миниатюрной конструкции терагерцовых устройств очень сложно получить большую мощность, используя обычный распределительный катод с низкой плотностью тока. В результате разработка катода диспенсера с высокой плотностью тока улучшит исследования и применение терагерцового диапазона. В этой работе нашей основной целью является разработка и анализ катода диспенсера с высокой плотностью тока с использованием метода синтеза наночастиц.

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Ориентированное на внимание иерархическое многомасштабное представление для визуального распознавания

Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в понимании визуального контента. Эти… more сверточных нейронных сетей (CNN) произвели революцию в понимании визуального контента. Это в основном связано с их способностью разбивать изображение на более мелкие части, извлекать многомасштабные локализованные функции и компоновать их для создания очень выразительных представлений для принятия решений. Однако операция свертки не может зафиксировать долгосрочные зависимости, такие как произвольные отношения между пикселями, поскольку она работает с окном фиксированного размера. Следовательно, он может не подходить для распознавания тонких изменений (например, мелкозернистого визуального распознавания). С этой целью предлагаемый нами метод фиксирует долгосрочные зависимости высокого уровня, исследуя графовые сверточные сети (GCN), которые объединяют информацию, устанавливая отношения между многоуровневыми иерархическими областями. Эти области состоят из меньших (приблизительный вид) и больших (дальний взгляд), а зависимость между областями моделируется инновационным распространением сообщений, управляемым вниманием, управляемым структурой графа. ..

Сохранить в библиотеку Загрузить EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи Упоминания View Impact

Контекстно-зависимое объединение внимания (CAP) для детальной визуальной классификации добыча дискриминаци… more Глубокие сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали высокую способность к добыче различительной информации о положении объекта и его частях для распознавания изображений. Для мелкозернистого распознавания ключевую роль играет контекстно-зависимое богатое представление объекта/сцены, поскольку оно демонстрирует значительную вариацию в одной и той же подкатегории и тонкую вариацию между разными подкатегориями. Найти тонкую вариацию, которая полностью характеризует объект/сцену, непросто. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем новое контекстно-зависимое объединение внимания (CAP), которое эффективно улавливает тонкие изменения с помощью субпиксельных градиентов и учится посещать информативные интегральные области и их важность в различении различных подкатегорий, не требуя ограничивающей рамки и / или аннотации различимых частей. Мы также вводим новое кодирование признаков, рассматривая внутреннюю согласованность между информативностью интегральных областей и их пространственной структурой для фиксации семантической корреляции…

Сохранить в библиотеку Загрузить EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи Упоминания View Impact

Обнаружение спуфинга на изображениях рук с помощью оценки качества e Рейтинг цитирования

Читатели Документы по теме MentionsView Impact

Распознавание геометрии руки на основе слияния с использованием теории Демпстера-Шейфера

Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта, 2015 г.

В данной статье представлена ​​новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии… далее В этой статье представлена ​​новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии геометрических характеристик обеих рук без каких-либо ограничений позы. Все функции извлекаются из нормализованных левых и правых изображений. Слияние применяется на уровне функций, а также на уровне принятия решений. Для классификации предложены два вероятностных алгоритма. Первый алгоритм вычисляет максимальную вероятность для трех ближайших соседей. Второй алгоритм определяет максимальную вероятность количества совпадающих признаков по отношению к пороговой обработке расстояний. На основе этих двух наивысших вероятностей принимаются первоначальные решения. Окончательное решение рассматривается в соответствии с наибольшей вероятностью, рассчитанной по теории доказательств Демпстера-Шейфера. В зависимости от различных комбинаций первоначальных решений экспериментируют по трем схемам с 201 испытуемым для идентификации и проверки. Правильная скорость идентификации равна 99,5%, и ложные …

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Связанный органическим катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал для контролируемого аэробного окисления ионов иминия

, Органическая и биомолекулярная химия 18 января 2018 г.

Связанный с катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал из иминия разработан для контроля его образования… more Связанный с катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал из иминия разработан для контроля его образования и реакционной способности с аэробным кислородом. Влияние катализатора было продемонстрировано легкостью образования промежуточного радикала и его последующей реакционной способностью, включая первое энантиоселективное аэробное окисление, контролируемое катализатором, с хиральным фосфитным катализатором.

Сохранить в библиотеку Загрузить Редактировать Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние

Биометрия руки в цифровой криминалистике

Readers Related Papers MentionsView Impact

Finger Biometric Распознавание с выбором признаков

Биометрические вычисления

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Readers Related Papers MentionsView Impact

Attend and Guide (AG-Net): глубокая сеть на основе ключевых точек для распознавания изображений

IEEE Transactions on Image Processing

Сохранить в библиотеке EditersCompare Citation Rank 3 Документы по теме MentionsView Impact

Идентификация человека с использованием выбранных признаков из геометрических профилей пальцев

Транзакции IEEE в системах, человеке и кибернетике: системы

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Биометрическое распознавание руки на основе профиля контура пальца

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотр Impact

Устойчивая к ошибкам двухбазисная архитектура параллельного систолического умножения через GF (2 м)

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Распознавание человека с использованием альтернативной геометрии руки

Деботош Бхаттачарджи и Асиш Бера

International Journal of Biometrics, 2014

Сохранить в библиотеке 7 Edit 7 Edit Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные документы УпоминанияView Impact

Биометрия рук в цифровой криминалистике

Деботош Бхаттачарджи и Асиш Бера

Исследования в области компьютерного интеллекта, 2014 г.

РЕФЕРАТ

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Биометрия руки в цифровой криминалистике

3 90 90 7 EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи MentionsView Impact

Распознавание человека с использованием альтернативной геометрии руки

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотр влияния  

დით, რათა დადგინდეს, ცოცხალი მომხმარებელი ასბმუი ასბრუი ქმედებას თუ ბოტს. Ввод капчи ური განმეორებითი მოთხოვნის შემთხვევაში.

,

, Яндекс, Google ს შეყვანას, თუ ხშირად წვდებით გარკვეულ მოსაცებაცებაცებაიებით სერვისებს. ასევე, капча ობისას: პარსერები, კლიკერები, პოსტერები და ა.შ. სოციალურ ქსელებში საძიებო სისტემების ან ჯგუფაეიფის ალიზისას.

капча-ს მთავარი ამოცანაა ბოტების ავტომატური მოი მოი მოიმოიმბიი ების თავიდან აცილება. Капча ომხმარებელს და არა ბოტს შეუძლია მორთული ნიმუიში ნიმუშშს ნა. ამრიგად, სკრიპტებთან მუშაობისას, капча შეიძლება იყოიყო დაბრკოლება დიდი რაოდენობით მონაცემებთან მუშოან მუშბან მუშბან

 

ორის ავტომატური капча შეყვანისთვის. თქვენ შეიტყობთ, თუ როგორ დააყენოთ ავტომატურყშააი капча შვტომატურყვა ა და ამოცნობა ქვემოთ ამ სტატიიდან.

1. კაპჩას უმარტივესი ტიპია ანბანური სიმბ0ოეიოოლოსt 58 . капча, капча . ასოების გარდა, რიცხვების გამოყენება შესაძლებიის

2. Капча შედგება რამდენიმე სიტყვა ლათინური ანბეშშეიშიიმე ული ხმაურით და ბუნდოვანებით . ეს капча ბევრად უფრო რთულია, ვიდრე წინა. ამოხსნისთვის საჭიროა მეტი დროის დახარჯვა. იმ შემთხვევაში, თუ проверочный код ბათ, შეგიძლიათ სცადოთ მისი განახლება შესაბაუტაუტააუიაუიაუტაუტაუიაუიაუტა ზე დაწკაპუნებით. არის შანსი, რომ ახალი капча უფრო მარტივი იყოს.

3. ცოტა ხნის წინ გამოჩნდა სურათის კაპჩა . ასეთ კაპჩაში, გადასაჭრელად, შემოთავაზებულია რია რია რია რია რია რია მე სურათის შერჩევა გარკვეული სურათით. კაპჩას ამოცნობა მოხდება, თუ შეირჩევა სწორი ებთრი ეური ეუბი

როგორ ამოიღოთ капча

1. სას შემოთავაზებულია капча-ს შეყვანა, მაშინ მისი დაძდეაძდაძი ა მუშაობის გაგრძელების ერთადერთი გზა არის მიისმიისმიისმ ოების სპეციალურ ველში შეყვანა. სწორი ამოცნობის შემდეგ, დაბლოკვა შეწყდება დე იშა იშა ათ უსაფრთხოდ გააგრძელოთ მუშაობა.
2. captcha-ს ამოღების მეორე გზა არის განმეორებითი მბექი მბექი ბის შეჩერება, თქვენს სკრიპტში მოთხოვნებს შოვტიორიიი ალის გაზრდა, თქვენი IP მისამართის შეცვლა.

უმარტივესი გზაა, რა თქმა უნდა, კაპჩას ამოხაანხაა სათვის უბრალოდ შეიყვანეთ შემოთავაზებული სიმობი სიმობი ურათის ქვეშ მდებარე ვედში და დააჭირეთ ღილაკს 904ილაკს ი4კს . капча ურ დროში капча ამოცნობასთან გამკლავება. განსაკუთრებით რთულია ამის გაკეთება სკრიპტის შვის შიეშა სას და დიდი მოცულობით მუშაობისას. საძიებო სისტემები, რომლებმაც შენიშნეს მრავალᘤ Капча-ს ი მოქმედება.

 

ის და ყველასთვის, ვინც მუშაობს პოსტერებთან, ებთან, ებთან, ებთან, ებთან, ებთან, ებთან ნ, პარსერებთან და სხვა ავტომატურ პროგრამებთან. თუმცა, არსებობს გამოსავალი, რომელიც საშუალეძაებაებაებაებაებაინ ს капча-ს ავტომატურად ამოცნობას. ამისათვის არის სპეციალური სერვისები, ასეთი სესსიეი სესსეი მაგალითია rucaptcha.com.

ручная капча ის საშუალებას გაძლევთ ავტომატურად შეიყვალო ერთერთ капча იც მოვიდა თქვენი სკრიპტის გადასაჭრელად. იმისათვის, რომ გამოცნობა და შეყვანა ავტომხტუატურდდ ეს, საჭიროა სპეციალური გასაღები. ამ გასაღების გამოყენებით, თქვენი капча გაიგზავნებნებნი ვისის მეშვეობით რეალურ ადამიანებს ამოცნობივითნობივსთნ. ამ სერვისის ღირებულება დაბალია და შეადგელს 4 მხდ0 უბლს ათას გადაჭრილ სურათზე.

მხმარებლების დიდი რაოდენობა, რომლებიც ფულს შოს შოს შოს შოს ემომავალი капча-ს რეალურ დროში გადაჭრით. ეს საშუალებას გაძლევთ განუწყვეტლივ იმუშაოთ ისპტსპტბკტ თან 24 საათის განმავლობაში, კვირაში 7 დღე, კაპჩამუუუუ დ შეყვანის გარეშე.

 

ნ ქსელში მრავალჯერადი რეგისტრაციისას ჩნდება captcha-ვვბა ის ავლით პრობლემა. მოგეხსენებათ, проверочная картинка გამორიცხავს აქტივობას რობოტის ვებსაიტზე. კაპჩას გვერდის ავლით სპეციალური პროგრამულიეუუი ულუი ულუი ულური ყოფაშესაძლებელია, თუმცა, ამისთვის ბოტს უნლდე შაეშაეშაცა რა მხოლოდ სურათების ამოცნობა, არამედ კაპჩას კშაგჩას კშაგჩას კშაგცნობა ფვრის მცდელობაც.

თუ კოდის ადვილად გაშიფვრა შესაძლებელია, მასკინაა გადალახვა იოლი ამოცანა ხდება. რჩება მხოლოდ იმის დადგენა, თუ სად იმალება თავკად

როგორ მუშაობს captcha შემოვლითი პროგრამები?

ას გადალახვა უმეტეს შემთხვევაში. რა თქმა უნდა, ასეთი ბოტები არ არის სრულყოფილი შლი შცი შლი შცი მას უშვებენ შემთხვევების დაახლოებით 25-30% -ში, როსდი დის. თუმცა ისინი მაინც რჩება ეფექტურ გადაწყვეტად დად დად დაექტურ ებს ინტერნეტში სხვადასხვა ამოცანების შესრუიეულეებლეა ესს.

Капча სხვა გზით. მათგან უმარტივესი არის სწორი პასუხის შერჩექა, აერჩევაა, აერჩევაა რომ უბრალო კაპჩას აქვს მხოლოდ რამდენიმე ასეულათულაეთლაეთლა დაც ათობით პასუხი.

 

ა, ხდება ისე, რომ ინტერნეტში არსებობს კაპჩლბოი, იმი შეიძლება გატეხილი იყოს. ბოტი აფასებს captcha-ს და თუ მისი კოდი ადვილად მოსავიაეიბავიბავიბავიოა .

რეგისტრაცია >>>

როგორ შემიძლია გვერდის ავლით проверочная картинка თ?

капча-ს გატეხვა ადვილი საქმე არ არის, ასე რომ, თდუ თაუ ვეტთ შეიმუშაოთ პროგრამული გადაწყვეტა, რომეუშსეუშსეუშსეუსეუსელსეუსელსეუსე капча ოთ პრობლემის ერთდროულად რამდენიმე გადაწყვებიძ ძლიერი დაცვის მქონე საიტების გატეხვა თითქმშესძეუიეს ეუიეს გატეხვა капча ერ უშვებენ ჩვეულებრივ შეცდომებს, რომლებიც საშა გაძლევთ გვერდის ავლით капча.

კოდის გატეხვის გარეშე არის საიტის ჩატვირთვსიუუუა გარეშე. თუ პასუხი დაშიფრულია проверочная картинка სურათზე პასუხის სახით, მაგრამ თავად სურათი არ არ არ არ არ ვირთული, მაშინ საკმარისი იქნება მხოლოდ ველი ცეარილი ცედრისი ტოვოთ. საიტი შეადარებს ორ ცარიელ მნიშვნელობას დრ დუტაას ებს капча-ს წარმატებით დასრულებას. PHP-ში, როგორც მოგეხსენებათ, არარსებული მნიშვნელიოთლიოთ ება ცარიელ ველთან შესაბამისობაში, ამიტომ გაუდმოვ ლი სურათი გაადვილებს капча-ს გვერდის ავლით. ეს მეთოდი იშვიათად მუშაობს, რადგან სანდო საქბტეო უფრო რთული შედარების სქემა капча კოდში.

სად არის დაშიფრული капча კოდი და როგორ მივი04ო8 იი ი 2 ყველაზე ხშირად, проверочная картинка კოდი მოთავსებულია index.php აკმარისად დაცული საიტი აადვილებს კოდის მიომებᘅ ანებით გატეხვისთვის. ჩვეულებრივ, капча პასუხის ვარიანტები გარკვეული სურათებისთვის.

 

  ა:

რეალური ადამიანები მუშაობენ captcha-ს ამოცნტბაზე, ამმაზე, ამმაზე ლაფერი, რაც ადამიანს შეუძლია ამოიცნოს, ექვემბაეებეებ ომსახურებას:

ტექსტური ჩანაწერები, სურათების ჩაწერები, KeyCaptcha2, KeyCaptcha2, KeyCaptcha2, KeyCaptcha2 ა ა. შ.

რეგისტრაცია >>>

ის შესაბამის კოდთან, რომ წარმატებით გადავლახოოო მთავარი პრობლემა ისევ ისაა, რომ სანდოები არ ევეეძეაძეაძა გვერდის კოდში капча კოდის ამოცნობის საშუალებას.

Каптча ევაში ნაჩვენებია ინტერნეტში. მისი მნიშვნელობა მდგომარეობს იმაში, რომ ავუმომმ პროგრამებმა, ეგრეთ წოდებულმა «ბოტებმა» ტზე.

როგორც წესი, капча არის ასოებისა და რიცხვების კის ცია, რომელიც უნდა შეიყვანოთ ყუთში.

მაგრამ არის უფრო ჭკვიანი ვარიანტებიც. მაგალითად, თქვენ უნდა ამოხსნათ განტოლება, აირობა, აირობა, აირობა კვეული რამდენიმე სურათიდან ან გააკეთოთ სხვა რმ.მნ

უ თქვენ ვერ შეძლებთ მასზე გარკვეული მოქმედსბიშსბიესბიეზე ულებას.

 

ებსაც ავტომატურად შეუძლიათ რაღაცის გაკეტებტეება ᘃაღაცის ში. მაგალითად, გააგზავნეთ რეკლამები, გამოაქვეყნელბელი მიმოხილვები. და მათ დასაბლოკად, საიტის მფლობელებმა დააყესეეა

 

ები ტოვებენ მიმოხილვებს. ნებისმიერ მსურველს შეუძლია შეავსოს რამდელიმეიმევ ახელი, ელექტრონული ფოსტის მისამართი) და გაოზაავზაავთაავთაავიასამართი სი შეტყობინება საიტზე, სადაც ის გამოქვეყნდება.

ამ მოქმედებების მარტივად სიმულაცია ლესეიძა ა პროგრამის მიერ. მას შეიძლება „ასწავლონ“ ველების შევსება და საჭმიჭმოჭინ ხილვების გამოქვეყნება, რასაც თაღლითები იყენებბ აქედან გამომდინარე, გამოიგონეს капча — ბოლოს და ბოლგს რამა არ შედის მასში, რაც ნიშნავს, რომ ის ვერ შყყძბ ობინების გამოქვეყნებას.

მაგრამ კაპჩა ჩნდება სხვა შემთხვევებში. ВКонтакте და მოულოდნელად, უმიზეზოდ, ის გამოჩნდება. სანამ არ ჩააბარებ საიტზე ვერაფერს აკეთებ.

ღაც საეჭვო იყო თქვენს ქმედებებთან დაკავშითებᘘმედებებთან დაკავშითებᘘმედებებთან მაგალითად, თქვენ ძალიან სწრაფად უპასუხეთ შეეიყთ შეეტყან ებს და საიტს ეჭვი ეპარებოდა, რომ ეს გაკეთდა ერია არა არა არა არდა ბის, არამედ პროგრამის მიერ.

 

ა ნაჩვენები. ეს, რა თქმა უნდა, არ არის ძალიან მოსახერხებემაა, არალიან ის იცავს გვერდებს გატეხვისგან.

უნდა აღინიშნოს, რომ капча-ს გამოყენება მაისსიხსარს აიტებს რეკლამისგან, ჰაკერებისგან და სხვა ცუსდივა ცუდიინ მაგრამ მაინც, ის იცავს მათ ზედმეტად დაჟინებულიტეიტ ზიებისგან.

 

რის Google-ის მიერ შემუშავებული ჩეკი.

მის გასავლელად, თქვენ უნდა მონიშნოთ ველი «მე ვრ არ აბ ოტი».

ჩვეულებრივ, რამდენიმე წამის შემდეგ ჩემდეა წვანე ჩიტი — ეს ნიშნავს, რომ კაპჩა გავიდა.

თვის და იხსნება ფანჯარა, სადაც უნდა აირჩივთ უტათ უტაჯარა იპის სურათები. მაგალითად, ყველა ფოტო, სადაც არის მაღაზიის ვიიტბიიტბ ასე რომ, თქვენ უნდა დააჭიროთ თითოეულ მათგანსუმსა არცხენა ღილაკით.

შენიშვნაზე. თქვენ უნდა დააჭიროთ თითოეულ სურათს, სადაც ასიიაც ასიიოთ სურათის მინიმუმ ნაწილი. და შეარჩიეთ ისინი არც თუ ისე სწრაფად — დაწკაპსეშპსნპსნპ ორის უნდა გაიაროს 1-2 წამი.

ტექსტური/ნომრის კაპჩები. ველში თქვენ უნდა შეიყვანოთ სურათზე ნაჩვენებბი ააჩვენებბი ი ი სოები/ნომრები. ჩვეულებრივ ინგლისურია, მაგრამ არის რუსულიც.

ელზეც დაჭერით სურათი შეიცვლება. ეს აუცილებელია, თუ ასოების გარჩევა რთულია. ისე, ან როცა გეჩვენება, რომ ყველაფერს სწორად აკდ აკდ აკდ აკდ აკბა რამ სისტემა არ გიშვებს — შეცდომას იძლევა.

 

მასზე დაწკაპუნებით მოისმენთ ხმას, რომელიც გამიც გამინ ს ასოებს/ციფრებს სურათიდან.

ფიგურალური. ეს არის კაპჩაები სურათების სახით. როგორც წესი, თქვენ უბრალოდ უნდა აირჩიოთ შესასიაბიაბიაბიაბიაბიაბიაბიაბიაბიაბია რათი.

ტვინი . ამ შემთხვევაში, თქვენ უნდა მოაგვაროთ გარკვეულეული ემა. როგორც წესი, ეს მარტივია: ჩაწერეთ რამდენი იქნები 3 აქნებ ე რომ, თქვენს გონებაში (კარგად, ან კალკულატოუუზეე) ე არგად და დაამატოთ ეს ორი რიცხვი და დაბეჭდოთ შედეგააშედეგაი ფგაი ფხვი .

 

 

 

ვას, ამოხსნათ თავსატეხი.

უბრალოდ, სისტემა ცდილობს ავტომატური რეგისსტრიტბიიტბ განადგურებას. თუ აკრიფებთ სწორ პასუხს, ის გაგიშვებთ. კარგი, თუ არა, მაშინ ის შესთავაზებს ისევ სცადშიადო იადო იადო იადო იადო იადო იადო შესვლა, მაგრამ სხვა.

CAPTCHA — მოკლე ინგლისურისთვის სრულად ატტიᝐატტიᝐ რებული საჯარო ტურინგის ტესტი კომპიუტერებისა ააა აა აა აა აა ანების ერთმანეთისგან განასხვავებისთვის ტურინგის სრულად ავტომატიზირებული საჯაოო ტეჯაოო ტემრტეჯაოო ტეო ელიც განასხვავებს კომპიუტერებს და ადამიაოიაოეშრირირირირ რუნეტში ხშირად შეგიძლიათ მოისმინოთ ტრანსკრიფრიფრ7 «7 აპჩა» .

Იდეაში CAPTCHA ეს არის პატარა ტესტი, რომლის აის აის არა ტსტი ც ადამიანს ადვილად შეუძლია, მაგრამ კომპიუტესიერიერიერიამ პრობლემის გადაჭრა რამდენიმე რიგით უფრო რთულიია. ტესტები ეფუძნება ადამიანის გრძნობების მულაობაობაობა ოგიკას.

ეს ტესტი გამოიყენება ერთი მიზნით — თავიდაინნ ს ბოტებს წვდომა საიტებზე სპამის ინფორმაცვის გაის გაის გაის გა ს ან გამოქვეყნების, ნებისმიერი მასალის ჩამოტარიტარისალის ჩამოტარისმიერი ნ.

CAPTCHA მეთოდები

CAPTCHA მეთოდების დიდი უმრავლესააა ვაზობს გრაფიკული ინფორმაციის ვიზუალურ ამოცსააცსაოცნაოცნაოც ლებად ხშირად ანალიზს და/ან გარკვეულ გამოთვლაშ აოთვლდშშაშ ეშაშ ნას აღიარებული ინფორმაციის სპეციალურ ველში. განვიხილოთ ყველაზე გავრცელებული მეთოდები.

1 . აზობენ შეიყვანეთ ფიგურაში ნაჩვენები რიცხიმბიისბვეი ოლოები . როგორც წესი, პერსონაჟები დამახინჯებუვია, ბუნდდი, ბუნდდი მაურით ხმაურიანი.

2. მომხმარებლის მოთხოვნა გამოსახულება დაწერილი ნომრებით რები.

 

ეტიკული ან ლოგიკური ოპერაცია და შეიტანეთ შეანეთ შეანეთ ეეერაცია. მეთოდი შეიძლება გართულდეს წინასთან კომბინაიციიიიის.

4. მეთოდი ეფუძნება ადამიანის გრძნობეოდი, დდი ა შეგრძნებები  რჩიეთ სწორი, რომელიც აკმაყოფილებს დასმულ კისთახვ მაგალითად, რამდენიმე სახედან აირჩიეთ ლამაზი. ან შეარჩიეთ ვაშლი შემოთავაზებული ხილიდან.

ნობა .

5. ვიდეო კაპჩა . პირველი სამი მეთოდიდან ნებისმიერი, რომლის დრაოი ოსახულების ნაცვლად, ინფორმაცია გადაეცემა მლებროემია ს ვიდეო თანმიმდევრობის გამოყენებით, სადაც ასბოც ასბოს იმბოლოები მუდმივ მოძრაობაშია.

1, 2 3 სერვისამდე და ადვილად კონფიგურირებადი. ისინი არ არიან მომთხოვნი ჰოსტინგზე, არ არიან რასრან რასრასრან ინტენსიური. ამავე დროს, დაცვის ხარისხი რჩება საკმაოდ მასიწლღილღ ორად არის კონფიგურირებული). 4, 5, 6 ვშირს სპეციალიზებულ სერვისებთან, რომლებიც უზვუუზვუუზვუუზბთან ოფენ CAPTCHA სერვისებს.

ყველაზე გავრცელებულია მეთოდი 1 – ლოებისა და ასოების დუბლირება სპეციალურ ველში. ადამიანურ ცოდნასა და გრძნობებზე დაფუძნებულებბეებბ ი, ისევე როგორც არითმეტიკული ან ლოგიკური თპებიაი თპებიაი დაკავშირებული მეთოდები, დამოკიდებულია სტუმსტია ლიტეტზე, წიგნიერებაზე ან საცხოვრებლის ტერიტიმტიმტიმტიმტიმტიმტიოიტიიტიოზტიიტიოზტიიზტიიტიიტიიტიიტიოზე ღებულ მორალურ სტანდარტებზე. ამან შეიძლება გამოიწვიოს капча-ს არასწორი ინტერპრაეტრრი შესაბამისად, შეცდომები ტესტირების დროს. ბუნებრივია, ასეთმა ქმედებებმა შეიძლება გამსვვოიოოიმა აიტიდან ვიზიტორების გადინება.

 

 

 

მისტის შეცდომა ან არასაკმარისი პროფესიული მოადt шапка კოდის დასაწერად ან ინსტალაციისთვის. Капча პროგრამირების შეცდომები ნება მიეცით ეოტთ ეოტთ ეოტივ რდის ავლით დაცვა, რის გამოც რეალურ ვიზიტორობბს აგს ა ჩააბარონ.

საკმაოდ ნათელი მაგალითი. დარეკეთ სურათზე CAPTCHA დამადასტურებელი კოფმის იი მითითების მეშვეობით, გადასცემს მას, როგორც გალორც გალსუელხ ბის ზარის პარამეტრს: , სად «hqhqhq» სტურებელი კოდი. განხორციელების დაუცველობა აშკარაა: ბოტი სკსენბ ვერდის კოდს და ამოიღებს ვერიფიკაციის კოდს, ჩაას ს მას შესაბამის ველში. ბოტის მიერ თქვენი დაცვა გადის წამის ფრაქცლაეაა ეა ა ურ ადამიანს დასჭირდება რამდენიმე წამი ან თუნუუნდა დამადასტურებელი კოდის შესაყვანად.

არსებობს აღრიცხვის მეთოდი გამოიყეტბაეტეაი ბის მიერ. კაპჩა ყოველთვის ასოცირდება ვიზიტორთა სესიასთან. ღირებულებების შედარებით მცირე ვარიანტით

CAPTCHA დის ყველა ვარიანტს, ადრე თუ გვიან გამოცნობს სწს სწოსშვსშობს ნელობას.

ინსტრუქციები ვებსაიტის სერვისზე капч-ის სწოა ცნობისთვის

ReCaptcha V2 ახალი
რულია, შედგება 9 მინი სურათისგან, საიდანაც უნათი ა 2-4 მოცემული სურათი. რომელი ნახატები უნდა აირჩიოთ, მითითებულია უუშმისუშმია უიმიოთ რათით ან ტექსტით. ასეთი კაპჩას საპასუხოდ, თქვენ უნდა შეიყვანოთ ბასუბრუება ის ნომრები, რომლებიც გსურთ აირჩიოთ. ნომრები შეყვანილია ინტერვალის გარეშე, მძირეიბ ეშე. თუ თავად სურათებზე არ არის რიცხვები, მაშინ ისიიინ ისიიიი ხილება მარცხნიდან მარჯვნივ, ზემოდან ქვემოდან. Число:
1 2 3
4 5 6
7 8 9

კაპჩა	სწორი პასუხი	აღწერა
	13	მარჯვნივ არის ნიმუში, კომბოსტო. 1 და 3 ნომრების ქვეშ სურათებში ჩვენ ვხედავთ კოტმბბი капча-ს საპასუხოდ დაწერეთ 13
	58	მარჯვნივ არის სპაგეტის თასი. ეს სურათი შეესაბამება მე-5 და მე-8 სურათებს. მე-3 სურათზე ნაჩვენებია იგივე მაკარონი, მავრრამა ა ი და არა სპაგეტი.
	239	არ არის ნიმუში, მხოლოდ ტექსტია, რომელზეც წეერᘘი ლი ნახატები უნდა აირჩიოთ. თავად სურათები არ არის დანომრილი, ამიტომ ჩვევეეიბი ბ თ ზემოთ მოცემულ ინსტრუქციებს იმის გასაგებად, თუ ი სურათი შეესაბამება სწორ რიცხვს
	45	თავიდან შეიძლება იფიქროთ, რომ სწორი პასუხია აასუხია ააგ7. მ მე-7 სურათზე არის არა მაჩვენებელი, არამედ მხშოდი ნი. და დარჩა მხოლოდ მე-4 სურათი. მაგრამ უნდა იყოს მინიმუმ 2 შესატყვისი სურათი. ჩვენ უფრო ახლოს ვათვალიერებთ და მე-5 სურათზე ვუხათზე ვუხე ვუდე კნიდან გადაღებულ მაჩვენებელს. სწორი პასუხი 45
	159
	456	ინსტრუქცია მხოლოდ ინგლისურ ენაზეა, მაგრამ იმმ იაგრამ ინგლისურ ენაზეა ვ არის სურათი, რომელიც განმარტავს, რომ თქვენ უაინ უაინ უაინ უიინ ოთ საგზაო ნიშნები.
	18	ნაჩვენები ნიმუში არის კვერცხები. 1 фото 8 фото ლია. სწორი პასუხი — 18
	25	ნაჩვენები მაგალითი არის ტორტი. მე-2 და მე-5 სურათებზე ვხედავთ ღვეზელებს და ვოხბასუასუთ ს.
	12	ვებმასტერმა, რომელმაც კაპჩა გამოაგზავთა, საუთა, საუთა, სიუა დანომრა საკუთარი პრინციპის მიხედვით. ამ მაგალითში ჩვენ ვიყენებთ მის ნუმერაციას დუითა მთა მთა მთა ებთ, რომ თქვენ უნდა აირჩიოთ 1 და 2 სურათი
	356	ვს, მაგრამ ნუმერაცია დაიწყო არა ერთიდან, არამიდუედაუედ ნ.

ReCaptcha v2 ულ ყურადღებას მივაქცევთ კაპჩებს, რომლეოზეც გაც გაუგაც ია საგზაო ან ქუჩის ნიშნები. ქუჩის ნიშანი არ არის საგზაო ნიშანი.

№ 7 რივი ნიშნები, არამედ ღობეზე. თუმცა, ეს არის საგზაო ნიშანი.

კაპჩა	სწორი პასუხი	აღწერა
	1239	ს თეთრ ფონზე ერთ სტრიქონზეა დაწერილი. გამოსახულება 7 საგზაო ნიშანზე.
	1348	აქ ყველაფერი მარტივია
	78	ქუჩის ნიშნები = საგზაო ნიშნები ყველაფერი მარტივია ამ капча-ზე
	278
	36	ავტობუსის გაჩერების ასევე საგზაო ნიშანია ნიშანია
	1248	ფრთხილად იყავით, ამ капча-ზე გვთხოვენ მიუთითსოთ იშუთ იშუთ ქშუთ ქშუთ ქშუე ნები.
	2479	სურათი #1
	1236	სურათი #5 სურათი #2 მოიცნოთ, რომ ის იქ არის.

SolveMedia
ამ капча-ში არის სტანდარტული მცირე ფზრაე ფზრას გლისურად, რაც ხელს უწყობს მათ უფრო სწრაფად შსეყდა ინგლისურის სწავლას.

კაპჩა	სწორი პასუხი	აღწერა
	ვიდეო ლენტი	მარტივი კაპჩა, შეყვანილი უპრობლემოდ
	რა იქნება თუ?	გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ სასვენი ნიშნებვვი ვ ნდა შეიყვანოთ
	Როდის სად?	პასუხში უნდა იყოს მძიმიც და კითხვის ნიშანიც. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Рубрики