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破解验证码、识别门牌号……带你看看Google图像识别技术的最新进展

Google通过卷积神经网络系统算法,大幅提升了图像识别技术。这不仅可以让他们轻而易举地破解验证码,还能让Google的无人驾驶汽车识别门牌号, 携着快递直接送到你家门口。

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发布于 2014年4月17日

Google的一篇安全论文中,Google的研究人员称,他们已经完成了破解网站验证码的方法。Google通过特定的算法,能够把自家网站上的验证码准确识别,精确度高达99.8%。Google也正在考虑用一种新的验证形式去替换原来的验证系统。

论文的概要说道,传统的图像识别系统原理分成三部分,首先图像做本地化处理,然后分离图像,最后进行识别。Google通过更为深度的卷积神经网络系统算法,整合了这三个步骤,直接作用于图片像素上。研究人员发现,通过增加神经网络的深度,能大幅提高识别性能。新的算法处理中,从输入到输出共经过11道隐藏层。

不仅是验证码,新发现的识别算法,还将帮助Google的街景采集的摄像头,自动去识别一些交通符号和门牌号,使得街景图像能正确地匹配地图上的位置。这能帮助Google地图的用户快速确定单个门店的准确的地理信息。类似门牌号、交通标记等数据被加入到街景数据库后,未来Google Glass的用户能直接利用增强现实的技术,去感知实景之外的其他地理信息。同时,等到Google无人驾驶技术成熟,配合Google Express服务,汽车就能认出门牌,携着快递直接送到你家门口。

尽管这套识别标准近乎完美,但还是有不少缺陷——比如识别现实中的文本时的精确度为90%,具体到识别门牌号码,它的精确度是96%。

这同时也提出了另一个问题——当机器能轻易识别文本时,那么现在的验证码系统就不再适用了。Google验证码项目主管Vinay Shet在其博客中提到:“感谢这样研究,让我们明白仅仅靠扭曲字符的作为验证码的方式是远远不够的”。Google也在探索一种新的验证形式,防止技术被其他计算机用于破解。新的验证机制让人类识别起来更容易,但机器人却难以读懂它。

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这家伙很懒,什么也没留下,却只想留下你!

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