C.A.P.T.C.H.A.

Completly Automated Public Turing-test to tell Computers and Humans Apart by Gipoco

Questo software nasce e cresce aperto, i suoi contenuti sono rilasciati sotto licenza GPL v2 e sono organizzati a moduli, per cui per esempio sono ben accette le scene 3D di tutti coloro i quali vorranno collaborare.

Ogni tipo di collaborazione è bene accetta, a partire dai consigli riguardo alle nuove features da implementare, piuttosto che a vere e proprie offerte di codice da inserire nel repository ufficiale o ancora modelli 3D alternativi alla bicicletta fornita nel pacchetto scaricabile.

Troverete compresso nell´SDK:
- le istruzioni di installazione
- il codice php
- la configurazione di esempio
- alcune immagini di esempio

P.S. La scelta della bicicletta rossa come modello 3D è puramente casuale. I modelli devono essere semplici e ricchi si dettagli da numerare, nonchè veloci da renderizare. Dovrebbero inoltre consentire di mescolare i caratteri in un frastagliato insieme di elementi dato da sfondo frattale e parti del soggetto. Animali e oggetti troppo uniformi sono sconsigliati poichè favorirebbero la lettura dei caratteri che si distinguerebbero troppo facilmente dal resto dell'immagine.
 


Inserire lettere o numeri che si trovano vicino a:

- Manubrio
- Fanale di Dietro
- Ruota Frontale
- Fanale di Dietro
- Porta Acqua

Si prega di scrivere con lettere maiuscole

Questo è il mio sforzo per realizzare il discriminatore principe per distinguere con un semplice test se c´è un uomo o una macchina dall´altra parte della connessione.
Per realizzarlo ho scritto un software che sceglie a caso da un pool di caratteri una string di carateri segreti, quindi prende una scena 3D e integra all´interno della stessa dei modelli tridimensionali dei caratteri randomizzati precedentemente in apposite regioni di spazio delimitate.

A questo punto pone la telecamera all´interno di un doppio cono guida secondo un algoritmo che rende visibile il meglio possibile il modello 3D e nello stesso tempo tenta di inquadrare il maggior numero posibile di caratteri lasciando liberi alcuni gradi di libertà del punto di vista. Successivamente viene estratto un sottoinsieme dei caratteri segreti e sempre a caso vengono estratte delle domande tra un ventaglio di descrizioni preimpostate.

Naturalmente l´informazione segreta non transita mai sul client, neppure in forma crittata. Più avanti invece di mostrare sempre tutti i punti target il codice randomizerà anche questi creando un sottoinsieme intermedio da cui ricavare per sottrazione successive la frase segreta e tanti eventuali passaggi intermedi, per complicare l'algoritmo

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