[发明专利]基于神经网络的验证码识别方法、系统及计算机设备在审
| 申请号： | 201910844014.4 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110674488A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 李国安 | 申请（专利权）人： | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/36 | 分类号： | G06F21/36;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11015 北京英特普罗知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于神经网络的验证码识别方法，所述方法包括：获取目标网页中的验证码图片；通过二维卷积模块对验证码图片进行卷积操作，以得到n个二维卷积特征图；将n个二维卷积特征图转换为n个一维卷积特征图；通过一维卷积模块对n个一维卷积特征图进行卷积操作，以得到被一维卷积模块处理后的n个一维卷积特征图；将n个一维卷积特征图依次输入到第一全连接层、第一分类器中，以输出第一预测向量；将被一维卷积模块处理后的n个一维卷积特征图依次输入到第二全连接层、第二分类器中，以输出第二预测向量；及基于第一预测向量和第二预测向量，计算得到最终预测结果。本实施例具有较高的识别准确度，有效缩短计算时间和运算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一维卷积 特征图 预测向量 二维卷积 验证码图片 模块处理 分类器 连接层 卷积 准确度 获取目标 神经网络 预测结果 输出 和运算 验证码 网页 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的验证码识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标网页中的验证码图片；/n通过二维卷积模块对所述验证码图片进行卷积操作，以得到n个二维卷积特征图；/n将所述n个二维卷积特征图转换为n个一维卷积特征图；/n通过一维卷积模块对n个一维卷积特征图进行卷积操作，以得到被所述一维卷积模块处理后的n个一维卷积特征图；/n将所述n个一维卷积特征图依次输入到第一全连接层、第一分类器中，以输出第一预测向量；/n将被所述一维卷积模块处理后的n个一维卷积特征图依次输入到第二全连接层、第二分类器中，以输出第二预测向量；及/n基于所述第一预测向量和所述第二预测向量，计算得到最终预测结果。/n
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