基于卷积神经网络的轻量级验证码识别方法

摘要：

验证码是一种保护网络安全的方式,广泛应用于计算机网络中.该文提出了2种基于卷积神经网络的轻量级验证码识别方法,通过空洞卷积和非对称卷积的方法,在保证准确率基本不受影响的情况下,大大缩短了训练时长.该文以Python自带验证码数据集为实验数据集,按2:8的比例将实验数据集分为测试集和训练集.实验结果表明,该文提出的轻量级验证码识别方法的识别准确率可达到95％以上,且训练时长也明显缩短.

关键词：卷积神经网络;验证码;轻量级;空洞卷积;非对称卷积

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：24-26