Bilinen CNN mimarilerinin görsel Captcha sınıflandırması açısından değerlendirilmesi
Abstract views: 48 / PDF downloads: 100
DOI:
https://doi.org/10.59287/icpis.860Keywords:
Derin öğrenme, Güvenlik duvarı, Captcha, CNN mimarileriAbstract
İnternet siteleri erişim sağlayan kullanıcıların gerçek kişi mi yoksa robot mu olduğunu tespit etmek için captcha güvenlik sistemleri kullanmaktadır. Bu çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanılarak görsel captcha’ların görsellerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Projede Keras kütüphanesi altında bulunan tüm iyi bilinen CNN derin öğrenme modelleri test edilmiştir. İlk olarak tüm modeller kullanılarak analizler yapılmıştır. 95%’nin üzerinde başarı gösteren algoritmaların epoch değerleri artırılarak tekrar testler yapılmıştır. Testler sonucunda en başarılı sonuç 98.89% doğruluk değeriyle EfficientNetB1 ve EfficientNetB3 modellerinde elde edilmiştir.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 International Conference on Pioneer and Innovative Studies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.