原文服务方: 自动化与仪表       
摘要:
由于当前混合验证码识别多采用传统识别方法,需要手动提取特征,且在验证码背景复杂时单一使用卷积神经网络识别准确率不高,提出了图像处理技术与卷积神经网络相结合的混合验证码识别改进方法.该方法对验证码进行灰度化、二值化、去噪、分割等图像预处理:通过Tensorflow深度学习框架建立卷积神经网络模型;将分割得到的单个字符送入模型训练识别.仿真结果对比表明,该方法比单一使用卷积神经网络识别率提高了2.44%,有效提高混合验证码的识别准确率.
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文献信息
篇名 一种混合验证码的识别算法研究
来源期刊 自动化与仪表 学科
关键词 混合验证码识别 图像处理 卷积神经网络 Tensorflow 准确率
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 检测技术与数据处理
研究方向 页码范围 56-59,63
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19557/j.cnki.1001-9944.2020.09.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高嵩 110 664 14.0 19.0
2 宋晓茹 26 70 5.0 7.0
3 吴雪 4 11 1.0 3.0
4 杨佳 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
混合验证码识别
图像处理
卷积神经网络
Tensorflow
准确率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪表
月刊
1001-9944
12-1148/TP
大16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
3994
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