Description

Pengenalan karakter CAPTCHA secara otomatis telah menjadi topik penelitian yang menarik dalam bidang keamanan komputer. CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) digunakan untuk membedakan antara manusia dan bot dalam aplikasi web. Salah satu pendekatan yang efektif dalam mengatasi CAPTCHA adalah menggunakan Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) dan Generative Adversarial Network (GAN). Dalam penjelasan ini, kita akan membahas implementasi CRNN dan GAN untuk pengenalan karakter CAPTCHA menggunakan sebuah model.

Berikut langkah-langkahnya:

Impor library dan dependensi yang diperlukan seperti numpy, pickle, torch, dan matplotlib. Library ini digunakan untuk pengolahan data, pembangunan model GAN, optimisasi, visualisasi, dan lainnya.                                           

Lalu cek apakah GPU tersedia pada sistem.                                                              

Berikutnya, didefinisikan kelas Discriminator yang merupakan bagian dari model GAN. Kelas ini memiliki beberapa lapisan linear dan fungsi aktivasi LeakyReLU yang digunakan untuk membedakan antara citra asli dan citra palsu yang dihasilkan oleh generator.

Setelah itu, didefinisikan kelas Generator yang juga merupakan bagian dari model GAN. Kelas ini menggunakan lapisan linear, fungsi aktivasi LeakyReLU, dan fungsi tangens hiperbolik (Tanh) pada lapisan output. Generator bertanggung jawab untuk menghasilkan citra CAPTCHA palsu yang menyerupai citra asli.                                                                      

Lalu kelas GAN digabungkan dengan discriminator dan generator yang telah didefinisikan sebelumnya. Kelas GAN memiliki metode dan fungsi yang digunakan untuk menghitung loss, melatih generator dan discriminator, serta menghasilkan sampel citra CAPTCHA palsu.

Setelah mendefinisikan kelas-kelas yang diperlukan, konfigurasi dan inisialisasi model GAN dilakukan. Dalam kode ini, ukuran vektor latent (z_size), ukuran input (input_size), dimensi tersembunyi discriminator (d_hidden_dim), dimensi tersembunyi generator (g_hidden_dim), ukuran output discriminator (d_out_size), dan ukuran output generator (g_out_size) telah ditentukan.       

Langkah selanjutnya adalah melatih model GAN menggunakan dataset MNIST. Pelatihan dilakukan dengan mengoptimalkan loss discriminator dan generator secara bergantian. Dalam setiap iterasi, citra asli direscale, dan discriminator dan generator diperbarui sesuai dengan hasil perhitungan loss.       

Pelatihan selesai, hasil pelatihan divisualisasikan. Terdapat dua visualisasi dalam kode ini. Pertama, grafik menunjukkan perubahan loss discriminator dan generator seiring dengan jumlah iterasi. Kedua, sampel output generator ditampilkan dalam bentuk citra digit. Jumlah baris dan kolom citra dapat disesuaikan dengan variabel "rows" dan "cols" dalam kode. 

Dalam implementasi CRNN dan GAN untuk pengenalan karakter CAPTCHA, kita berhasil melatih model untuk menghasilkan sampel citra CAPTCHA yang menyerupai citra asli. Grafik pelatihan menunjukkan perubahan loss discriminator dan generator seiring dengan jumlah iterasi. Dengan demikian, kita dapat menyimpulkan bahwa model ini dapat digunakan untuk pengenalan karakter CAPTCHA secara otomatis dan menghasilkan citra yang cukup realistis. Namun, peningkatan lebih lanjut dalam pelatihan dan pengujian dengan dataset CAPTCHA yang lebih kompleks diperlukan untuk menguji performa model secara menyeluruh.