【摘 要】
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针对生活中的常见的数字字母组合验证码识别问题,提出了基于卷积神经网络的识别方法。先对验证码进行去噪和分割,然后再利用卷积神经网络模型对普通的验证码进行训练识别,取
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院;
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针对生活中的常见的数字字母组合验证码识别问题,提出了基于卷积神经网络的识别方法。先对验证码进行去噪和分割,然后再利用卷积神经网络模型对普通的验证码进行训练识别,取得了90%的识别率,相比于传统的神经网络方法和支持向量机取得了更高的识别率。同时把端到端的思想和卷积神经网络结合起来,对于有粘连、旋转不易分割的验证码利用端到端的思想把验证码作为一个整体进行训练识别,最终取得了85%的识别率,一定程度上解决了不易分割验证码的识别问题。
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