基于神经网络的数字验证码识别研究.pdfVIP

第38卷第4期 浙江工业大学学报 V01．38No．4 OFZHEJIANGUNIVERSITYOFTECHNOLOGY 2010年8月 JOURNAL Aug．2010 基于神经网络的数字验证码识别研究 吕 刚“2．郝平1 (1．浙江工业大学信息工程学院。浙江杭州310032l2．金华广播电视大学理工学院．浙江金华321000) 摘要：验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法．对验证码识别的研究有助于 解决硬人工智能问题，促进人工智能领域的进步．现有的研究多是针对一种验证码，通过多种方法 进行识别。这类方法对先验知识的依赖很大，识别方法对其他验证码不一定有效，或者需要大量调 整来适应新的验证码．为了研究验证码识别算法的适应性问题，通过选取多个具有代表性的网站的 验证码图像，基于分割法和Hopfield神经网络进行分析和试验，取得了较好的试验结果．试验结果 表明：利用字符图像灰度信息和Hopfield网络可以有效的对可分割的验证码进行分类识别，算法 有一定的适应性，并且仅需字符图像的灰度信息既可适应新的验证码，对先验知识的依赖少． 关键词：神经网络；验证码；仿逆规则；文字识别；分割 中图分类号：TP391．43 文献标识码：A on Researchon ofCAPTCHAbasedneuralnetwork recognition LU Gan91’2，HAOPin91 ofInformation of 310032，China1 (1．College Engineering。ZhoiangUniversityTechnology。Hangzhou of RadioandTelevision 321000。China) 2．CollegeTechnology·Jinhua University。JinhuaZhejiang Abstract：CAPTCHAisa commonlyeffectivemeansforhumaninteractiveon adopted proofs inCAPTCHAis tosolvehardAI methodsaimto Internet．Study helpful problems．Current one of ofCAPTACHAvia methods．Thesemethodsneedamass recognizetype multiple prior and arenot validforotherCAPTCHAorneedmassive knowledge theymaybe necessarily tosuitnew CAPTCHA．Inorderto the on adjustment studyadaptiveproblemsrecognition