基于卷积神经网络的验证码自动识别系统设计与实现

验证码（CAPTCHA）是一种常用的安全防护机制，通过生成包含干扰元素的字符图片来防止自动化程序滥用网络资源。然而，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别准确率不断提升，使得验证码的安全性受到挑战。本文设计并实现了一个基于 CNN 的验证码自动识别系统，从数据生成、模型构建、训练优化到测试部署进行了全流程实现。实验结果表明，该系统在常见字符型验证码上的识别准确率可超过 98%。

1. 引言
   验证码的主要目的是区分用户是人类还是机器。传统的验证码识别方法依赖图像处理与特征提取（如边缘检测、HOG、模板匹配等），但在面对复杂背景与多种干扰时效果有限。近年来，深度学习，特别是 CNN 在图像分类任务上表现优异，其自动特征提取能力可以有效处理验证码中的噪声与形变问题。

2. 系统总体设计
   系统主要分为四个模块：

验证码数据生成模块

利用 captcha Python 库自动生成带有随机字符、颜色干扰、曲线扰动的训练数据集。

支持自定义字符集（如字母、数字或混合类型）。
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
卷积神经网络模型构建模块

使用 PyTorch 构建 CNN 网络，输入为验证码图像，输出为每个字符位置的预测结果。

训练与优化模块

数据增强（旋转、平移、颜色扰动）。

交叉熵损失函数 + Adam 优化器。

学习率动态调整策略。

识别与评估模块

模型预测后，字符概率最高的结果拼接成完整验证码字符串。

计算整体识别准确率与单字符准确率。

3. 数据集构建
   验证码生成示例代码：

from captcha.image import ImageCaptcha
import random, string, os

def generate_captcha_dataset(path, num_images=10000):
os.makedirs(path, exist_ok=True)
image = ImageCaptcha(width=160, height=60)
charset = string.digits + string.ascii_uppercase
for i in range(num_images):
text = ''.join(random.choices(charset, k=4))
image.write(text, os.path.join(path, f"{text}_{i}.png"))

generate_captcha_dataset('dataset/train', 8000)
generate_captcha_dataset('dataset/test', 2000)
特点：

每张验证码包含 4 个字符。

背景颜色随机，增加识别难度。

输出文件名包含真实标签，便于训练读取。

4. 模型设计
   CNN 网络结构示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CaptchaCNN(nn.Module):
def init(self, num_classes=36, captcha_length=4):
super(CaptchaCNN, self).init()
self.captcha_length = captcha_length

    self.conv_layers = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2),
        nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2),
        nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1), nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2)
    )
    
    self.fc = nn.Linear(128 * 20 * 7, 1024)
    self.dropout = nn.Dropout(0.5)
    self.out = nn.Linear(1024, num_classes * captcha_length)

def forward(self, x):
    x = self.conv_layers(x)
    x = x.view(x.size(0), -1)
    x = self.dropout(torch.relu(self.fc(x)))
    x = self.out(x)
    return x.view(-1, self.captcha_length, 36)

5. 模型训练

import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F

model = CaptchaCNN().cuda()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(30):
model.train()
for images, labels in train_loader:
images, labels = images.cuda(), labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = sum(F.cross_entropy(outputs[:, i, :], labels[:, i]) for i in range(4))
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")