基于CTC模型的无分割文本验证码识别

• 作者: 周武能 杜薇
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 验证码识别 深度学习 长短期记忆网络 连接时序分类模型
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.010

摘要

验证码安全性是保障网络安全的重要一环,本文利用深度学习,提出长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和连接时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)模型对主流的验证码图片进行智能识别,利用开源CAP-TCHA验证码库生成数据集,简化验证码识别模型,统一语音识别和文本识别方法,实现端到端模型识别.本文提出的方法在较小训练集情况下有更优秀的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周武能	东华大学信息科学与技术学院	51	290	9.0	14.0
2	杜薇	东华大学信息科学与技术学院	1	5	1.0	1.0