TRIZとキャプチャ

ARIZ-85-Bアルゴリズムを使用して、独創的な問題を解決し 、信頼性が高く読みやすいキャプチャを作成する問題を解決してみましょう。



アルゴリズムの適用は物理的な問題のために設計されているため、完全に正しいわけではありませんが、一般的な原則を示すことができます。





パート1.タスク分析



1.1ミニタスクの条件



技術システム:

自動登録を防ぐため。

含まれるもの:人には認識されるが、機械には認識されない情報要素。



技術的論争1:

情報が人間が簡単に読める場合、機械で読むのは簡単です。



技術的論争2:

機械で情報を読むのが難しい場合、人も読むのが難しい



必要です:

リソースに登録したい人が情報を簡単に読み取れるようにし、マシンが情報を読み取れないようにすること。



1.2競合する要素のペア(製品とツール)を選択して記述します。





製品とは、問題の状況に応じて、処理(製造、移動、変更、改善、有害な影響からの保護、検出、測定など)が必要な要素です。 私たちの場合、これは情報要素です。 (事前にタスクを制限しないように、「写真」を意図的に書かない)



ツールは、製品が直接対話する要素です。 私たちの場合、これは人間の感覚器官と機械データ入力システムです。



1.3グラフィカルダイアグラムTP-1およびTP-2の作成





Aは人間です。 B-キャプチャ; で-車。



1.4 2つの競合スキーム(TP-1およびTP-2)から、メインの生産プロセス(問題条件で指定された技術システムのメイン機能)の最適な実装を保証するスキームを選択します。



主な機能は人が簡単に読むことができると仮定します。 私たちの究極の目標は、登録を容易にすることです。 したがって、TP-1スキームを選択します。



1.5要素の制限状態(アクション)を示すことにより、競合を強化します。



TP-1での人による最大の読みやすさは、読みに干渉がない場合、つまり、captchaがプレーンテキストとして読み取られる場合であると想定します。



1.6問題モデルの定式化を作成します。





以下を指定する必要があります。

競合するペア。

競合の定式化の強化。

問題を解決するために導入されたX要素が何をするべきか(何を保存し、何を除去、改善、提供するかなど)。



与えられた:読み取りのための干渉のないcaptcha、人間が簡単に読める、および登録しようとしているマシン。 CAPTCHAは人に問題を引き起こすことはありませんが、マシンの登録を妨げることもありません。



キャプチャが人に干渉しない能力を保持しながら、キャプチャがマシンによって読み取られるのを防ぐX要素見つけることが必要です



注: X要素は、システムの新しい部分である必要はありません。 X要素は、システム内の特定の変更、一般的な特定のXです。



パート2.問題モデルの分析



2.1運用エリア(OZ)



最も単純な場合、作業領域は、タスクモデルで指定された競合が発生する領域です。

私たちの場合、運用ゾーンはcaptchaの情報要素です。



2.2稼働時間(OB)



タスクの運用時間は、登録が行われる時間です。



2.3。 リアルフィールドリソース(VPR)



人間の目とキャプチャを読み取るマシンに影響を与えることはできません。したがって、システム内VLOOKUPはVLOOKUP製品に限定されます。これは、CAPTCHAの可変特性です。



外部システムVLOOKUPはcaptchaの使用領域、つまりそれが使用されるWebリソースに制限されています。



キャプチャは次のことができます。

a)自身を変更します。

b)スーパーシステムへの移行を許可します(ブリックは変更されませんが、家は変更されます)。

c)「何もない」、つまり 空虚で;

d)時間の変更を許可します。



パート3. RBIおよびAFの決定



3.1理想的な最終結果のステートメント(RBI-1)



Xエレメント、システムを完全に複雑化せず、有害な現象を引き起こすことなく、

OB中に、人の登録を妨げることなくマシンを登録する可能性を排除します。

RBI-1の表現を追加の要件で強化します。システムに新しい要素を導入することは不可能です。



3.2マクロレベルでの物理的矛盾の定式化



登録時のキャプチャ情報要素は、人の登録を妨げないように読みやすく、マシンの登録を防ぐために読みやすいものであるべきではありません。



3.3ミクロレベルでの物理的矛盾の定式化



CAPTCHA情報要素は、人間が読みやすいように認識のための干渉がないようにし、マシンがそれを読み取れないようにするために干渉が存在する必要があります。



3.4 RBI-2の理想的な最終結果の声明



キャプチャでの知覚の干渉は、車を登録するときの障害であり、人を登録するときの障害ではありません。



RBI-2として定式化された問題を解決するために標準システムを適用した結果



  1. 空間内の競合するプロパティの分離。

    例:登録フォームに直接関連しない登録が実行されるサイトからの情報をキャプチャとして入力するように依頼します。 1997年12月25日のフォーラムの最後から2番目のトピックの名前を考えてみましょう。

  2. 競合するプロパティの経時的な分離

    例:登録時にではなく、遅かれ早かれcaptchaを表示します。 招待するとしましょう-登録に必要な情報は、登録自体が通過する前に発行されます。

  3. システムの移行1.システム全体には、プロパティCとその部分(anti-Cのプロパティ)が与えられます。

    例:文字の位置と形状を変更する古典的なキャプチャ。 個々の手紙は人によってよく読まれ、手紙のシステム全体は機械によってほとんど知覚されません。

  4. システム移行2.同種または異種システムを組み合わせてスーパーシステムにする

    例: 2種類以上のキャプチャの組み合わせ。

  5. フェーズ遷移1.システムまたは外部環境の一部のフェーズ状態の置き換え。

    例:オーディオキャプチャ、ビデオキャプチャ

  6. 相転移2.「デュアル」相状態

    例:キャプチャ内の文字要素が高周波数で点滅します。 マシンのスクリーンショットではわかりやすいデータは提供されませんが、人は問題なく読むことができます。





これらは考えられるすべての解決策からはほど遠いものですが、単なる例です。試行錯誤ではなく、問題の形式化と体系的なアプローチを使用して問題を解決しようとする方法を示します。




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