基于渐进式学习的神经网络端到端验证码识别

刘达荣; 张远平; 汤茂斌; 李福芳

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基于渐进式学习的神经网络端到端验证码识别

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摘要

针对验证码经过弯曲变形,无法采用传统的字符分割方法进行检测的问题,在模仿人类的渐进式学习过程的基础上,提出利用卷积神经网络,优化手写识别MNIST的三层网络结构,无需预先对验证码进行分割,直接对验证码进行端到端的识别.利用不确定度回收训练图片,减少训练集数据量,并利用可视化工具提高其网络识别性能.经过55万次训练后,生成了检测模型并对测试集验证码进行了检测,验证码识别速度达到0.073秒/张,准确率达到86％.通过对比同一测试环境下的测试集,发现利用渐进式学习方法具有更高的建模效率和更好的识别准确率,并对识别错误的验证码进行分析.

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来源
《计算机技术与发展》 |2018年第9期|16-19|共4页
作者
刘达荣; 张远平; 汤茂斌; 李福芳;
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作者单位

广州大学计算机科学与教育软件学院;

广东广州 510006;

广州大学计算机科学与教育软件学院;

广东广州 510006;

广州大学计算机科学与教育软件学院;

广东广州 510006;

广州大学计算机科学与教育软件学院;

广东广州 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
渐进式学习; 卷积神经网络; 验证码; 无分割; 端到端;

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