基于卷积神经网络的无固定多字符验证码识别方法

摘要

基于卷积神经网络的无固定多字符验证码识别方法，涉及到字符验证码识别方法技术领域。解决传统的字符验证码识别方法存在效率低，无法对相连或重叠字符定位识别，及不定字符数量的图片难处理或无法处理等的技术不足，步骤：(1)图像预处理；(2)特征提取；使用卷积神经网络进行处理；(3)字符识别；将提取得到的特征分别作为不同全连接网络的输入；最后，将所有概率进行累乘，取概率最大的字符长度和字符组合作为最终的输出。运用多层卷积神经网络对图片进行预处理,提取图片特征信息；再运用概率模型作为优化目标,能够处理图片中无固定长度字符的识别问题,能够处理不定字符数量的图片，提高识别准确率，加快了处理效率和速度。