基于卷积神经网络的图像验证码识别.pdf

"基于卷积神经网络的图像验证码识别" 本文提出了一种基于卷积神经网络的图像验证码识别方法，通过卷积层级联、残差学习、全局池化、分组卷积等技术手段，在保证识别准确率不受影响的情况下，大大降低了网络的参数量。本文以铁路购票网站验证码和正方教务系统验证码为例来测试模型性能，对于铁路购票网站验证码，实验结果显示本文提出的一种识别方法参数量最少，对图形和中文词组验证码的识别准确率分别达到98.76%和99.14%；对于正方教务系统验证码，本文方法参数量最少且识别准确率为87.30%。 知识点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：一种基于深度学习的神经网络模型，常用于图像识别、目标检测、图像分类等任务。 2. 残差学习（Residual Learning）：一种深度学习技术，通过学习残差来提高模型的表达能力和泛化能力。 3. 全局池化（Global Pooling）：一种池化技术，通过将特征图的所有元素进行池化，来获取全局特征。 4. 分组卷积（Group Convolution）：一种卷积技术，通过将卷积核分组来提高模型的计算效率和表达能力。 5. 图像验证码识别（Image CAPTCHA Recognition）：一种基于图像识别技术的验证码识别方法，用于识别图像验证码。 6. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，通过多层神经网络来学习和表达复杂的数据模式。 7. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能方法，通过自动学习和改进来升级模型的性能。 8. 数据建模（Data Modeling）：一种数据分析方法，通过建立数据模型来描述和分析数据之间的关系。 9. 专业指导（Professional Guidance）：一种教学方法，通过专业教师的指导来帮助学生学习和掌握专业知识。 10. 计算机系统应用（Computer Systems & Applications）：一种计算机科学领域，研究计算机系统的设计、开发和应用。