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基于图像识别和神经网络的验证码识别

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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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来源
《2011年中国智能自动化会议》|2011年|48-52|共5页
会议地点北京
作者
连晓岩; 邓方;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
验证码图像; 图像特征; 识别技术; 神经网络;

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