【摘 要】
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提出一种基于图像识别和神经网络的验证码识别方法,能快速、高效地识别兼有数字、英文字母等多种字符的验证码图像。首先,对验证码图像进行灰度化、二值化和去噪等预处理操作
【机 构】
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北京理工大学 自动化学院; 北京理工大学 北京市自动控制系统重点实验室;
【基金项目】
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北京市教育委员会共建项目专项资助(XK100070532)
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提出一种基于图像识别和神经网络的验证码识别方法,能快速、高效地识别兼有数字、英文字母等多种字符的验证码图像。首先,对验证码图像进行灰度化、二值化和去噪等预处理操作,滤除干扰信息、突出字符特征,得到含较少噪声的二值图像;其次,采用一种经过改进的、融合投影特性的连通域分割法获得单个字符图像并标准化;再次,对标准字符图像进行特征提取,构建并训练神经网络;最后,测试神经网络训练效果实现字符识别,在Matlab环境下处理不同网站的大量验证码图像。实验结果表明:本文提出的方法对于字符排列不规则、干扰噪声较多的验证码具有很高的识别率和有效性。
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