基于KNN技术的校内网验证码识别

• 作者: 彭艳兵 汪洋 许映秋
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 验证码 RGB三原色背景去噪 上下轮廓差投影法 水滴算法 KNN
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 3038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.02.019

摘要

随着科技日新月异的发展,验证码技术在网络防护和信息安全方面有着广泛的应用.由于网络攻击手段的提升,验证码技术也在改进.本文采用的校内网验证码是当前网络中最普遍的字符验证码类型,它多元化的背景噪音和字符扭曲粘连的特点,使得验证码很难实现程序自动识别.针对这些特点,本文在背景去噪阶段,提出RGB三原色去噪法;在单个字符切割阶段,采用轮廓差投影法与水滴算法相结合的分割方法.最后得到所有字符模型,再利用KNN算法,进行字符识别,从而得到识别结果.实验结果表明,该方法对有背景噪声和字符扭曲粘连的验证码有很好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪洋		6	24	3.0	4.0
5	彭艳兵		19	71	5.0	7.0
9	许映秋		1	10	1.0	1.0