基于卷积神经网络的铁路货运网站验证码识别

• 作者: 刘寅 毛坚桓 陈超
• 来源期刊: 指挥信息系统与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 验证码 识别 图像处理 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 实践与应用
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5698字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2016.04.016

摘要

在铁路货运电子商务系统中,预订车票登录界面验证码图像中字符,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的铁路货运验证码识别方法.先对验证码图像进行预处理得到单个字符,再对单字符图像数据建立CNN模型进行迭代训练.该方法针对铁路货运验证码图像特征,图像字符分割正确率接近100％,单个验证码字符正确识别率达98％以上,单张验证码图像识别率接近93％.试验表明,该方法对铁路货运验证码识别率较高,可应用于验证码的自动识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈超	中国电子科技集团公司第二十八研究所	24	98	6.0	9.0
2	刘寅	中国电子科技集团公司第二十八研究所	4	16	3.0	4.0
3	毛坚桓	中国电子科技集团公司第二十八研究所	3	7	1.0	2.0