[发明专利]一种点选验证码识别方法、装置和用户终端

权利要求书

1.一种点选验证码识别方法，其特征在于，包括：

在验证码图片中，获取所有可选字符的定位信息，并获取所述验证码图片中包含所述可选字符的最小截图；

对每个所述最小截图进行字符识别，得到字符概率矩阵；所述概率矩阵的行表示所有截图对应某字符的概率，列为某个截图对应所有字符的概率；

根据所述字符概率矩阵和所述定位信息确定所述可选字符中的目标字符对应的坐标位置；

其中，所述“根据所述字符概率矩阵和所述定位信息确定所述可选字符中的目标字符对应的坐标位置”，包括：

确定所述可选字符中的所述目标字符；

在所述字符概率矩阵中，提取出与所述目标字符对应的目标概率矩阵区；

根据所述目标概率矩阵区和与所述目标字符对应的所述定位信息确定所述目标字符的坐标位置。

2.如权利要求1所述点选验证码识别方法，其特征在于，所述“根据所述目标概率矩阵区和与所述目标字符对应的所述定位信息确定所述目标字符的坐标位置”，包括：

提取所述目标概率矩阵区中的每个最小截图对应的最大概率值；

在所述目标概率矩阵区中，删除所述最大概率值所在的行和列中除所述最大概率值以外的所有数据，得到新的目标概率矩阵区；

根据所述新的目标概率矩阵区确定所述最小截图对应的所述目标字符的坐标位置。

3.如权利要求1所述点选验证码识别方法，其特征在于，所述“对每个所述最小截图进行字符识别，得到字符概率矩阵”，包括：

基于卷积神经网络技术，对所述最小截图进行识别，得到与所述最小截图对应的包含预测概率值的预测概率结果；

构建行为所述预测概率结果，列为所述最小截图的字符概率矩阵。

4.如权利要求3所述点选验证码识别方法，其特征在于，与每个所述最小截图对应的所述预测概率结果中的所有所述预测概率值的和为1。

5.如权利要求1所述点选验证码识别方法，其特征在于，所述“在验证码图片中，获取所有可选字符的定位信息，并获取所述验证码图片中包含所述可选字符的最小截图”，包括：

基于深度学习检测框架，对所述验证码图片中的可选字符进行框定，得到与所述可选字符对应的所述定位信息；

根据所述定位信息获取所述验证码图片中每个所述可选字符的所述最小截图。

6.如权利要求5所述点选验证码识别方法，其特征在于，所述“基于深度学习检测框架，对所述验证码图片中的可选字符进行框定，得到与所述可选字符对应的所述定位信息”之前，还包括：

获取包括预先标记出的每个所述可选字符的所述最小截图的预设字符训练集；

利用所述预设字符训练集对所述深度学习检测框架进行训练，以便于所述深度学习检测框架对输入的所述验证码图片中的所述可选字符进行框定和截图。

7.一种点选验证码识别装置，其特征在于，包括：获取模块、识别模块和确定模块；

所述获取模块，用于在验证码图片中，获取所有可选字符的定位信息，并获取所述验证码图片中包含所述可选字符的最小截图；

所述识别模块，用于对每个所述最小截图进行字符识别，得到字符概率矩阵；所述概率矩阵的行表示所有截图对应某字符的概率，列为某个截图对应所有字符的概率；

所述确定模块，用于根据所述字符概率矩阵和所述定位信息确定所述可选字符中的目标字符对应的坐标位置；

其中，“根据所述字符概率矩阵和所述定位信息确定所述可选字符中的目标字符对应的坐标位置”包括：

确定所述可选字符中的所述目标字符；

在所述字符概率矩阵中，提取出与所述目标字符对应的目标概率矩阵区；

根据所述目标概率矩阵区和与所述目标字符对应的所述定位信息确定所述目标字符的坐标位置。

8.一种用户终端，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储点选验证码识别程序，所述处理器运行所述点选验证码识别程序以使所述用户终端执行如权利要求1-6中任一项所述点选验证码识别方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上点选验证码识别程序，所述点选验证码识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述点选验证码识别方法。