基于卷积神经网络的图像验证码识别

摘要：

验证码作为一种安全手段,被广泛应用于互联网领域.本文提出了一种基于卷积神经网络的图像验证码识别方法,通过卷积层级联、残差学习、全局池化、分组卷积等技术手段,在保证识别准确率不受影响的前提下,大大降低了网络的参数量.本文以铁路购票网站验证码和正方教务系统验证码为例来测试模型性能.对于铁路购票网站验证码,实验结果显示本文提出的识别方法参数量最少,对图形和中文词组验证码的识别准确率分别达到98.76％和99.14％;对于正方教务系统验证码,本文方法参数量最少且识别准确率为87.30％.

关键词：图像验证码识别、卷积神经网络、残差学习、可视化

所属期刊栏目：27

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：142-148