[发明专利]一种扭曲粘连字符图片验证码的识别方法及系统

权利要求书

1.一种扭曲粘连字符图片验证码的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取一定量的图片验证码作为训练样本；

(2)对获取的图片验证码进行预处理；

(3)采用滴水算法对经过预处理后的图片验证码进行切割，得到单个字符块；

(4)对切割后得到的单个字符块进行分类标注、缩放，并提取特征，将特征保存为LibSvm的数据格式，得到训练集；

(5)利用训练集对支持向量机svm_train函数的数据进行训练，得到训练好的识别模型；

(6)重新获取一定量的图片验证码作为测试样本，重复步骤(2)至步骤(4)，得到测试集；

(7)将测试集输入识别模型进行识别，得到图片验证码的识别结果。

2.根据权利要求1所述的扭曲粘连字符图片验证码的识别方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：

若是彩色图片验证码则将其先采用加权平均法进行灰度化转换成灰度图片；然后将灰度图片采用最大类间方差法进行二值化处理转换成黑白图片；最后去除黑白图片中的干扰线，并采用修复算法把隔断的白色部分进行修补。

3.根据权利要求1所述的扭曲粘连字符图片验证码的识别方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括：

对切割后得到的单个字符块进行分类标注；

对标注好类标号的图片按预设大小进行缩放；

对缩放后的图片进行特征提取，得到训练集。

4.一种扭曲粘连字符图片验证码的识别系统，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取一定量的图片验证码作为训练样本；

预处理模块：用于对获取的图片验证码进行预处理；

切割模块，用于采用滴水算法对经过预处理后的图片验证码进行切割，得到单个字符块；

特征提取模块，用于对切割后得到的单个字符块进行分类标注、缩放，并提取特征，将特征保存为LibSvm的数据格式，得到训练集；

训练模块，用于利用训练集对支持向量机svm_train函数的数据进行训练，得到训练好的识别模型；

测试集获得模块，用于重新获取一定量的图片验证码作为测试样本，并将测试样本分别通过预处理模块、切割模块及特征提取模块进行处理后，得到测试集；

识别结果模块，用于将测试集输入识别模型进行识别，得到图片验证码的识别结果。

5.根据权利要求1所述的扭曲粘连字符图片验证码的识别系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：

若是彩色图片验证码则将其先采用加权平均法进行灰度化转换成灰度图片；然后将灰度图片采用最大类间方差法进行二值化处理转换成黑白图片；最后去除黑白图片中的干扰线，并采用修复算法把隔断的白色部分进行修补。

6.根据权利要求1所述的扭曲粘连字符图片验证码的识别方法，其特征在于，所述特征提取模块具体包括：

对切割后得到的单个字符块进行分类标注；

对标注好类标号的图片按预设大小进行缩放；

对缩放后的图片进行特征提取，将特征保存为LibSvm的数据格式，得到训练集。