基于CNN識別圖形驗證碼的網(wǎng)絡(luò)安全研究

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關(guān)鍵詞 深度學(xué)習(xí) 驗證碼識別 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)研究趨勢之一，為計算機視覺和機器學(xué)習(xí)帶來了革命性的進(jìn)步，非常適用于字符型驗證碼的識別[1] 。傳統(tǒng)的圖像處理和機器學(xué)習(xí)算法對使用者的要求較高，且由于圖片的變化類型較多，處理方法不能通用，甚至?xí)ㄙM很長的時間。與傳統(tǒng)的人工特征設(shè)計相比，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需要進(jìn)行簡單的圖像預(yù)處理，就可以實現(xiàn)大部分靜態(tài)字符型驗證碼的識別，不僅識別率較高、通用性強，而且最大程度降低了驗證碼識別的難度。（剩余2592字）