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《第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集(19th CCSSTA 2018)》2018年
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基于深度卷积神经网络的验证码识别

洪洋  葛振华  王纪凯  包鹏  张启彬  陈宗海  
【摘要】:验证码验证登录是很多网站通行的方式,它能够有效防止黑客用暴力方式进行不断的登录尝试。相比于传统字符,由于对验证码中的字符进行了旋转、尺度变换,改变颜色以及加入噪声等处理,使得通过简单的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)难以准确识别验证码字符。本文通过验证码生成器生成了300张包含4字符验证码的测试集。设计算法检测300张4字符验证码,给出测试集验证码单字符识别正确率(1200个字符)。其次本文用MATLAB设计了一个图形用户界面(Graphical User Interface,GUI),包括读入图像、字符识别、错误率三大板块。验证码识别主要方法是用深度学习做多标签分类,用深度神经网络对整张验证码图片进行多标签学习,来完成多任务分类,端到端地识别出验证码中的所有字符。
【作者单位】:中国科学技术大学自动化系
【分类号】:TP393.08;TP183

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