[发明专利]一种基于卷积神经网络的验证码识别方法在审
| 申请号： | 201910583958.0 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110276357A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 徐展彧 | 申请（专利权）人： | 浪潮卓数大数据产业发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/38 | 分类号： | G06K9/38;G06K9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 214029 江苏省无锡市滨*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的验证码识别方法，属于深度学习技术领域。本发明的基于卷积神经网络的验证码识别方法，收集需要识别验证码的图片样本进行人工标注，作为模型训练数据；对图片进行转灰度和二值化处理，先使用计算干扰线像素宽度进行第一次去噪，再使用九邻域框进行第二次去噪；将处理后的数组输入卷积神经网络模型，为每个字符训练一个卷积神经网络分类器，将分类器识别结果组合，得到验证码识别结果。该发明的基于卷积神经网络的验证码识别方法能能够减少噪声干扰对于识别结果的影响，提高验证码识别准确性，具有很好的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 验证码 卷积神经网络 分类器 去噪 二值化处理 减少噪声 模型训练 人工标注 图片样本 再使用 灰度 邻域 数组 像素 图片 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的验证码识别方法，其特征在于：该方法收集需要识别验证码的图片样本进行人工标注，作为模型训练数据；对图片进行转灰度和二值化处理，先使用计算干扰线像素宽度进行第一次去噪，再使用九邻域框进行第二次去噪；将处理后的数组输入卷积神经网络模型，为每个字符训练一个卷积神经网络分类器，将分类器识别结果组合，得到验证码识别结果。
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- 本发明公开了一种采用阈值二值化算法实现二维条码预处理的方法，包括如下步骤：获取经过灰度化处理的二维条码图像；采用高斯函数对灰度化处理的二维条码图像进行卷积处理，得到平滑模板；将原二维条码图像分块的像素值与平滑模板相减获取差异值；采用阈值二值化算法对获取的差异值进行迭代过程获得最大类间方差值；基于最大类间方差值将二维条码图像分块中的目标部分和背景部分进行分割处理。本发明实施例能避免由于图像模糊或复杂的图像背景信息引起的二值化图像分割失败，实现精确地把目标和背景部分分割开来，从而有利于后期对目标部分的快速定。
- 一种图像识别方法-201810402780.0
- 昝晓军 - 北京奇禄管理咨询有限公司
- 2018-04-28 - 2018-10-02 - G06K9/38
- 本发明实施例涉及一种图像识别方法，包括：图像采集装置获取原始图像数据，并确定原始图像尺寸数据；对原始图像数据进行二值化处理，得到第一图像数据；根据目标图像尺寸数据和原始图像尺寸数据对第一图像数据进行截取，得到备选数量个备选图像数据；根据位置信息对比每个备选图像数据和原始图像数据，得到第二图像数据；对第二图像数据进行解码处理，得到第二图像数据的图像编码数据；当图像编码数据与预设的解码数据不匹配时，根据预设步长数据和预设角度范围数据对第二图像数据进行角度迭代处理，直至第二图像数据的图像编码数据与预设的解码数据相匹配；当图像编码数据与预设的解码数据相匹配时，将第二图像数据设置为目标图像数据。
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