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基于深度卷积神经网络的验证码识别.[A].洪洋;葛振华;王纪凯;包鹏;张启彬;陈宗海;.第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会.2018,
基于深度学习的验证码图像识别
被引：10
作者：
徐星
[1
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宋小鹏
[1
]
杜春晖
[2
]
机构：
[1] 中北大学信息与通信工程学院
[2] 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司
来源：
关键词：
验证码;
深度学习;
卷积神经网络;
循环神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
080203 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
验证码是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序.为了尽可能大批量地获取某网站的信息,就需要让机器可以全自动地识别该网站的验证码.为了破解验证码,对深度学习的验证码图像识别方法进行了研究.提出使用图像标注的方法来生成验证码图像中的字母序列.实验采用深度学习框架Caffe,将卷积神经网络与循环神经网络相结合进行训练.将卷积神经网络的输出用于训练循环神经网络,来不断地预测出序列中下一个最有可能出现的字母.训练的目标是将输出的词尽量和预期的词一致.测试结果表明,该模型能够对该网站的验证码图像做到97%的识别准确率.该方法比只采用卷积神经网络进行识别效果好.
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页数：5
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