[发明专利]图形验证码识别方法及装置

说明书

本发明提供了一种图形验证码识别方法及装置，该方法包括：生成预定数量的带标签的模拟验证码；将生成的所述模拟验证码输入深度学习网络进行训练得到验证码识别模型；基于标注的真实验证码对所述验证码识别模型进行迁移学习。在本发明中，通过生成带标签的模拟验证码以减少人工标注验证码标签，以及对验证码识别模型进一步迁移学习，使得该验证码识别模型能更好的识别该种验证码，从而在节约人工标注的成本的基础上，达到提高验证码识别准确率的效果。

技术领域

本发明涉及验证码识别领域，具体而言，涉及一种图形验证码识别方法及装置。

背景技术

随着深度学习的兴起，识别一张带有文字的图片中的文字这项技术已经越来越成熟。如果图片中仅仅只有一个字符，通过深度学习的方法训练万数张不同字体书写的该字符，就能以较高的准确率来识别出该图片中的字符。

如果一张图片中含有多个字符，大部分时候就需要先将图片分割为带有单一字符的图片，当然，将带有多字符图片分割为多个仅含有单字符图片这个过程存在误差，验证码噪音越多越复杂，分割效果就越差。虽然识别带有单一字符的图片中的内容要比识别整张图片较为容易，但是分割的好坏成为了影响识别率的关键因素。另一种识别含有多字符图片中所有字符的方法是直接识别整张图片，该方法不存在分割误差，数据量的大小以及识别算法成了影响识别率的关键因素。

发明内容

本发明实施例提供了一种图形验证码识别方法及装置，以至少解决相关技术中基于深度学习网络的图形验证码识别方式准确率较低的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种图形验证码识别方法，包括：生成预定数量的带标签的模拟验证码；将生成的所述模拟验证码输入深度学习网络进行训练得到验证码识别模型；基于标注的真实验证码对所述验证码识别模型进行迁移学习。

可选地，所述生成预定数量的带标签的模拟验证码可以包括：收集真实验证码，并基于所述真实验证码对生成式对抗网络进行训练，以生成预定数量的与所述真实验证码相似的模拟验证码。

可选地，所述将生成的所述模拟验证码输入深度学习网络进行训练得到验证码识别模型，可包括：将生成的所述模拟验证码组成模拟验证码训练数据集；将所述模拟验证码训练数据集作为输入对深度学习网络进行训练得到所述验证码识别模型。

可选地，所述基于标注的真实的验证码对所述验证码识别模型进行迁移学习之后，包括：基于所述验证码识别模型对图形验证码进行识别。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种图形验证码识别装置，包括：生成模块，用于生成预定数量的带标签的模拟验证码；获取模块，用于将生成的所述模拟验证码输入深度学习网络进行训练得到验证码识别模型；迁移学习模块，用于基于标注的真实验证码对所述验证码识别模型进行迁移学习。

可选地，所述生成模块可包括：收集单元，用于收集真实验证码；生成单元，用于基于所述真实验证码对生成式对抗网络进行训练，以生成预定数量的与所述真实验证码相似的模拟验证码。

可选地，所述获取模块可包括：组成单元，用于将生成的所述模拟验证码组成模拟验证码训练数据集；获取单元，用于将所述模拟验证码训练数据集作为输入对深度学习网络进行训练得到所述验证码识别模型。

可选地，所述装置还可以包括：识别模块，用于基于所述验证码识别模型对图形验证码进行识别。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。