基于CNN識(shí)別圖形驗(yàn)證碼的網(wǎng)絡(luò)安全研究

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關(guān)鍵詞 深度學(xué)習(xí) 驗(yàn)證碼識(shí)別 網(wǎng)絡(luò)安全

1概述

深度學(xué)習(xí)作為當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢(shì)之一，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了革命性的進(jìn)步，非常適用于字符型驗(yàn)證碼的識(shí)別[1] 。傳統(tǒng)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)使用者的要求較高，且由于圖片的變化類(lèi)型較多，處理方法不能通用，甚至?xí)ㄙM(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間。與傳統(tǒng)的人工特征設(shè)計(jì)相比，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像預(yù)處理，就可以實(shí)現(xiàn)大部分靜態(tài)字符型驗(yàn)證碼的識(shí)別，不僅識(shí)別率較高、通用性強(qiáng)，而且最大程度降低了驗(yàn)證碼識(shí)別的難度。（剩余2592字）