【摘 要】
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针对传统方法难以识别极验点选式验证码的问题,文中提出一种基于Faster-RCNN目标检测模型和卷积神经网络的识别方法。通过简化的RPN提高Faster-RCNN对于背景图片文本定位的精
【基金项目】
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国家自然科学基金(11572084,11472061);中央高校基本科研业务费(18D210402)~~
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针对传统方法难以识别极验点选式验证码的问题,文中提出一种基于Faster-RCNN目标检测模型和卷积神经网络的识别方法。通过简化的RPN提高Faster-RCNN对于背景图片文本定位的精度,再设计卷积神经网络对文本进行分类识别,并训练Tesseract-OCR识别库对信息提示文本进行识别,实现背景图片文本识别结果与信息提示文本识别结果一一对应,达到识别此类验证码的目的。实验结果表明,该方法识别此类验证码的准确率达到72.4%。
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