福建技术师范学院学报2024,Vol.42Issue(2) :26-31.DOI:10.19977/j.cnki.jfpnu.20240022

基于改进Xception网络的验证码识别

CAPTCHA Recognition Based on Improved Xception Network

林开司 张露
福建技术师范学院学报2024,Vol.42Issue(2) :26-31.DOI:10.19977/j.cnki.jfpnu.20240022

基于改进Xception网络的验证码识别

CAPTCHA Recognition Based on Improved Xception Network

林开司 1张露2
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作者信息

  • 1. 铜陵职业技术学院电气工程系,安徽铜陵 244000;杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州 310018
  • 2. 铜陵职业技术学院电气工程系,安徽铜陵 244000
  • 折叠

摘要

验证码是一种公共自动化程序,用于区分用户和计算机.为了从网站大量获取信息,机器必须自动识别网站的验证码.为了自动识别验证码,研究基于深度学习的验证码识别,提出基于Xception网络和MLP的验证码识别方法.先利用Xception提取验证码特征,再经MLP标定不同权重,最终得到网络的最优权重分布.这种端到端的深度学习具有从输入到输出的预测,可以省去预处理、字符分割等步骤.经对不同验证码数据集的测试,该算法识别正确率在95%以上.

Abstract

Captcha is a commonly used automated program designed to differentiate between humans and computers.In order to collect large amount of information from websites,machines must be able to auto-matically recognize the website's captcha.In order to automatically recognize captcha,this paper conducts a study on deep learning-based captcha recognition and proposes a captcha recognition method based on Xception network and MLP.The Xception network is first employed to extract the captcha's features,then MLP is used to assign different weights and the optimal weight distribution of the network is eventually achieved.This end-to-end deep learning has the ability to predict the outcome from input to output,eliminating the need for preprocessing and character segmentation steps.Tests on different captcha data-sets achieved a recognition accuracy rate of over 95%.

关键词

验证码/Xception网络/多层感知器/深度学习

Key words

captcha/Xception network/multilayer perceptron/deep learning

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基金项目

安徽省高等学校自然科学研究重点项目(2022AH052753)

出版年

2024
福建技术师范学院学报
福建师大福清分校

福建技术师范学院学报

影响因子:0.272
ISSN:1008-3421
参考文献量12
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