[发明专利]一种基于深度学习的图形验证码识别方法有效
| 申请号： | 201910301765.1 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110009057B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 王海舟;杨振宇;顾艾婧;黄港;傅瑞华;王奇 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 刘凯;裴娟 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图形验证码识别方法，包括以下步骤：S1、获取若干待识别的真实图形验证码，并对其进行预处理后组成真实验证码数据集；S2、基于真实验证码数据集训练生成式对抗网络并生成有标注信息的模拟验证码数据集；S3、选取图形验证码识别网络，并利用模拟验证码数据集对其进行训练；S4、通过真实验证码数据集和模拟验证码数据集对训练好的图像验证码识别网络进行验证和测试，实现图形验证码的识别。本发明方法无需人工对验证码数据集进行标注，通过生成式对抗网络对验证码进行自动标注，进而获取用于训练验证码识别网络的数据集，使训练得到的验证码识别模型有较好的识别效果和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图形 验证 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的图形验证码识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过网络爬虫获取若干待识别的真实图形验证码，并对其进行预处理后组成真实验证码数据集；S2、基于真实验证码数据集训练生成式对抗网络并生成有标注信息的模拟验证码数据集；S3、选取图形验证码识别网络，并利用模拟验证码数据集对其进行训练；S4、通过真实验证码数据集和模拟验证码数据集对训练好的图像验证码识别网络进行验证和测试，得到优化后的图形验证码识别网络，实现图形验证码的识别。
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