Для данной капчи не знаю, а если б буквы не налазили друг на друга, то алгоритм на нейронных сетях выглядел бы так:
1) Бьем наш рисунок на одинаковые прямоугольные области, в каждом из которых находится строго 1 символ + возможно какой-то мусор. Это легко сделать для капч из PHPBB - там символы всегда на одних и тех же местах, просто повернуты под углом.
2) В каждом прямоугольном участке находится один символ, нам надо его распознать. Для этого мы проходим по всем пикселям этого участка, цвет каждого пикселя умножаем на определенное число Wi, и потом все вместе складываем. Это и есть нейронная сеть в простейшем виде. Вопрос только в этих числах Wi, которые называются весовые коэффициенты - и показывают "вклад" каждого пиксела в общую сумму. Нам надо подобрать эти числа так, чтоб итоговая сумма для разных символов капчи всегда попадала в разные диапазоны. То есть если на картинке цифра 1, то как бы она ни была повернута мы должны на выходе получить сумму всех пикселов, к примеру, от 30000 до 40000, а если на картинке цифра 2, то у нас сумма всегда должна попадать в другой диапазон (например от 10000 до 12000).
Таким образом мы по сумме пикселов всегда гарантрованно определяем символ, изображенный на картинке. Теперь дело за малым - найти все эти весовые коэффициенты, то есть ОБУЧИТЬ нашу нейронную сеть.
Способов обучения есть много, но все они подразумевают, что вы будете показывать вашей сети картинку и говорить, что на ней изображено - и так много раз. Так что без своего генератора капчей не обойтись.
Возьмем изначально для каждого пиксела весовой коэффициент равный единице. То есть мы тупо складываем все пиксели на картинке и получаем какое-то число. Даже на данном этапе уже нетрудно заметить, что для восьмерки это число будет получаться всегда больше, чем для единицы, так как в восьмерке больше закрашенных пикселов. Но вот к примеру 8 от 0 отличается не так сильно. Чтоб она попала в "старший" диапазон, нам надо тем пикселам, которые образуют центральную перегородку, придать бОльший вес по сравнению с остальными. Тогда как только на картинке в этом месте оказывается группа закрашенных пикселов - у нас автоматически сумма сильно вырастает, и 8 от 0 мы легко можем отличить. Но проблема в том, что в этой же области находятся и пикселы на цифрах "3" и "5" - соответственно их суммы тоже вырастут. Значит надо калибровать дальше. Посмотрим, сколько сейчас получаются суммы для 3 и для 5. Допустим, получаются примерно одинаковые. Как их отличить? Опять же, придать бОльший вес тем пикселам, которые отличают 3 от 5 (и в идеале от всех других цифр). Ну и так далее.
При наличии генератора капчей процесс этот полностью автоматизируется - мы сгенерили картинку, подсунули ее сети, сеть нам выдала посчитанное число, мы сравнили с "загаданным" - тем, что рисовали на каптче, подкрутили весовые коэффициенты, вернулись в начало цикла. И так до бесконечности.
