ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Propose Image Captcha System

العنوان بلغة أخرى: اقتراح نظام صورة كلمة التحقق
المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: حسون، رجاء كاظم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hasoun, Rajaa K.
مؤلفين آخرين: حسن، رحاب فليح (م. مشارك) , هاشم، سكينة حسن (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع26
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 85 - 100
DOI: 10.36541/0231-000-026-008
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 788429
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
صورة كلمة التحقق | تمييز الاحرف البصري | image captcha | optical character recognition (OCR)
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03791nam a22002897a 4500
001 0164580
024 |3 10.36541/0231-000-026-008 
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 418784  |a حسون، رجاء كاظم  |e مؤلف  |g Hasoun, Rajaa K. 
245 |a Propose Image Captcha System 
246 |a اقتراح نظام صورة كلمة التحقق 
260 |b كلية المنصور الجامعة  |c 2016 
300 |a 85 - 100 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b Captcha has been designed to be easy for humans and hard on the machines. Captcha are used by many websites to determine human users from indecent programs. This paper will propose two types for generating captcha these are; text and image captcha. In the first type use (6*6) captcha table to store alphabetic characters 'A'..'Z' and 'O'..'9' and use random function to generate six numbers to represent the row and colum numbers which used as index to retrieve the character from the captcha table to get the final captcha. In the second types a sample of 100 images from PayPal.com Human Interactive Proofs (HIP) are used. In order to recognize these images three steps for recognize the characters (pre-processing, segmentation and classification) are adopted. The modification was in the preprocessing step where proposing to use Gabor filter to remove the noise in the images which make the recognition accuracy 100% which is good results when compared with the obtained accuracy in reference [11 where the accuracy value in the range (80% .. 98%) for different scheme used in this work. 
520 |a كلمة التحقق صممت لتكون سهلة للبشر لكن صعبة للمكائن. كلمة التحقق تستخدم من قبل المواقع لتحديد البرامج غير اللائقة من المستخدمين البشر الحقيقيين. في هذا البحث سوف نقترح طريقتين لتوليد صورة كلمة التحقق: النص والصورة. في النوع الأول تم استخدام جدول (6*6) لخزن الأحرف والأرقام وكذلك تم استخدام دالة عشوائية لتوليد ستة أرقام تمثل أرقام الصفوف والأعمدة وتستخدم كمؤشر لاسترجاع الأحرف من الجدول للحصول على كلمة التحقق النهائية. في النوع الثاني تم استخدام عينة تتكون من 100 صورة المستعملة في موقع PayPal.com ثلاث خطوات لتمييز الأحرف تم استخدامها، وهي (المعالجة الأولية، التقطيع والتصنيف). التحديث تم في خطوة المعالجة الأولية حث تم استخدام فلتر كابور لإزالة الضوضاء من الصور مما جعل دقة التمييز تكون 100% وهي نتائج جيدة عند مقارنتها مع النتائج في المصدر رقم(1) حيث أن قيمة الدقة تتراوح بين 80% إلى 98%. 
653 |a تكنولوجيا المعلومات  |a صورة كلمة التحقق  |a برامج الحاسوب 
692 |a صورة كلمة التحقق  |a تمييز الاحرف البصري  |b image captcha  |b optical character recognition (OCR) 
700 |9 418785  |a حسن، رحاب فليح  |e م. مشارك  |g Hasan, Rehab F. 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 008  |e Al Mansour Journal  |f Maǧallaẗ al-manṣūr  |l 026  |m ع26  |o 0231  |s مجلة المنصور  |v 000  |x 1819-6489 
700 |9 369455  |a هاشم، سكينة حسن  |g Hashem, Soukaena H.  |e م. مشارك 
856 |u 0231-000-026-008.pdf 
930 |d n  |p y 
995 |a EcoLink 
995 |a HumanIndex 
999 |c 788429  |d 788429 

عناصر مشابهة