基于卷积循环神经网络的不定长验证码识别

• 作者: 黎秋宇
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 验证码识别 卷积神经网络 循环神经网络 卷积循环神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 信息化应用|Information Application
• 页码范围: 133-135
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.07.034

摘要

验证码是目前大部分网站用来防止批量注册、刷票等恶意操作的图灵测试手段.为了帮助开发者设计出更缜密的安全策略,将生成的5000张混合英数的不定长验证码作为训练集,基于PyTorch学习框架,使用卷积循环神经网络来训练模型,CTC算法对标签进行对齐,实现对不定长验证码的识别.实验表明,最终该模型对不定长验证码的识别准确率达到了99.2％.