[发明专利]用于验证码识别的神经网络模型的构建方法和装置在审
| 申请号： | 201710453765.4 | 申请日： | 2017-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN107360137A | 公开（公告）日： | 2017-11-17 |
| 发明（设计）人： | 张圣洁;秦祎晗;刘奕慧;郭玮 | 申请（专利权）人： | 深圳市牛鼎丰科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人： | 谢曲曲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于验证码识别的神经网络模型的构建方法、装置、存储介质及计算机设备。上述方法包括获取多个训练验证码；提取每个训练验证码中的字符特征数据；将训练验证码中的字符特征数据导入包含初始的神经网络参数的神经网络模型中进行处理，生成识别字符；根据每个识别字符与对应训练验证码的验证字符计算神经网络模型的识别误差率；根据识别字符、训练验证码及识别误差率调整优化神经网络模型，直至识别误差率小于误差率阈值；将最后一次调整后的神经网络参数作为所构建的神经网络模型的神经网络参数。上述用于验证码识别的神经网络模型的构建方法、装置、存储介质及计算机设备，可以有效提高验证码识别的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 验证 识别 神经网络 模型 构建 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用于验证码识别的神经网络模型的构建方法，所述方法包括：获取多个训练验证码，每个训练验证码中包含一个待识别字符；提取每个所述训练验证码中的字符特征数据；将所述训练验证码中的字符特征数据导入包含初始的神经网络参数的神经网络模型中进行处理，生成识别字符；根据每个识别字符与对应训练验证码的验证字符计算所述神经网络模型的识别误差率；当所述识别误差率大于误差率阈值时，根据所述识别字符与所述训练验证码调整所述神经网络模型的神经网络参数，将调整后的神经网络参数作为初始的神经网络参数，并返回将所述训练验证码中的字符特征数据导入包含初始的神经网络参数的神经网络模型中进行处理，生成识别字符的步骤继续训练，直至所述识别误差率小于误差率阈值；将最后一次调整后的神经网络参数作为所构建的神经网络模型的神经网络参数。
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