【摘 要】
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常规方法预处理验证码图片时,往往容易忽略边缘离散噪声点的去噪处理,造成预处理后图像峰值信噪比、结构相似度较低.为了解决上述问题,提出优化卷积神经网络在复杂验证码图片识别中的应用.转化原始图片为灰度图像,利用高斯平滑和二值图像逻辑运算,分别去噪正态分布噪声点和边缘离散噪声点,分割预处理后的图片,提取图片字符特征向量,统一标注后输入优化卷积神经网络,优化网络权值和变换参数,通过迭代训练,输出识别的图片字符信息.抽取复杂验证码图片,设置对比实验,结果表明设计方法相比常规方法,预处理后图像峰值信噪比分别提高了8.
【机 构】
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中共涡阳县委党校,安徽 涡阳 233600
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常规方法预处理验证码图片时,往往容易忽略边缘离散噪声点的去噪处理,造成预处理后图像峰值信噪比、结构相似度较低.为了解决上述问题,提出优化卷积神经网络在复杂验证码图片识别中的应用.转化原始图片为灰度图像,利用高斯平滑和二值图像逻辑运算,分别去噪正态分布噪声点和边缘离散噪声点,分割预处理后的图片,提取图片字符特征向量,统一标注后输入优化卷积神经网络,优化网络权值和变换参数,通过迭代训练,输出识别的图片字符信息.抽取复杂验证码图片,设置对比实验,结果表明设计方法相比常规方法,预处理后图像峰值信噪比分别提高了8.4 dB、13.5 dB、14.9 dB,结构相似度分别提高了3.8百分点、8.1百分点、12.8百分点,优化了图像去噪效果,降低了图片识别过程复杂程度.
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