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基于卷积神经网络的中文验证码识别方法

Chinese CAPTCHA recognition method based on CNN

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验证码是许多网站用来防止恶意攻击的安全屏障,针对现有识别方法对中文验证码识别准确率不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的中文验证码的识别方法.首先对验证码图像进行灰度化、二值化和去噪操作,然后将其分割成单个字符图片,最后将分割好的中文字符输入到字符识别模型进行训练和识别.实验结果显示,该方法针对中文验证码的识别准确率达到99.21％,高于经典的CNN模型LeNet、AlexNet和VGG-16.该方法对中文验证码的识别具有更高的准确率,有助于及时发现安全漏洞,提高安全性.

刘兵仔、陈西曲

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武汉轻工大学电气与电子工程学院,湖北武汉430023

中文验证码识别 卷积神经网络 图片处理

2022

10.3969/j.issn.2095-7386.2022.03.011

武汉轻工大学学报
武汉工业学院

武汉轻工大学学报

影响因子：0.356
ISSN：1009-4881
年,卷(期)：2022.41(3)
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