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验证码识别在自动化登录、信息抽取等领域中有着广泛应用。多字符验证码由于字符连写、扭曲、遮挡等特性，增加了识别难度。本文提出一种结合字符切割与深度卷积神经网络（CNN）的验证码识别方案。系统先对验证码图像进行字符分割，再使用卷积网络逐一识别字符，最终组合成识别结果。实验结果表明，该方法在字符重叠、噪声 阅读全文
posted @ 2025-07-30 20:13
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一、项目背景 随着验证码在安全验证领域中的广泛应用，其识别系统在自动化登录、数据采集等场景扮演着重要角色。传统识别方法在面对带干扰线、扭曲和变形的验证码时识别率较低。为此，本文提出一种具有鲁棒性增强机制的 PyTorch 验证码识别模型，并在不同类型验证码上进行测试和优化。 二、系统总体设计 本系统 阅读全文
posted @ 2025-07-30 20:00
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一、研究背景 验证码识别作为深度学习在计算机视觉领域的重要应用之一，广泛用于登录认证与反爬虫机制。传统 OCR 技术在应对复杂干扰和多字符位置对齐时效果欠佳。为提升识别效率与准确率，本文设计了一种多任务学习架构，将验证码识别建模为字符位置并行分类问题。 二、系统架构概述 本项目采用 PyTorch 阅读全文
posted @ 2025-07-30 19:44
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一、引言 在数字化浪潮下，验证码作为网站防爬和防机器人机制的重要组成部分，其识别问题一直是图像处理与深度学习领域的热点。相比传统的 OCR 工具，本文提出一种基于 PyTorch 的轻量级卷积神经网络，用于处理干扰较强的字符型验证码。 二、项目目标 实现验证码图像的生成与标注自动化 更多内容访问tt 阅读全文
posted @ 2025-07-29 18:54
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一、项目背景 随着互联网安全需求的日益提升，验证码（CAPTCHA）广泛用于验证人机身份。然而，人工识别效率低下，催生了基于机器学习和深度学习的自动识别方法。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，能够高效处理扭曲字符、多干扰线的复杂图像。 二、验证码特征说明 类型：4位字符 阅读全文
posted @ 2025-07-29 11:41
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一、项目背景 随着互联网安全需求的日益提升，验证码（CAPTCHA）广泛用于验证人机身份。然而，人工识别效率低下，催生了基于机器学习和深度学习的自动识别方法。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，能够高效处理扭曲字符、多干扰线的复杂图像。 二、验证码特征说明 类型：4位字符 阅读全文
posted @ 2025-07-29 11:32
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一、项目背景 随着互联网安全需求的日益提升，验证码（CAPTCHA）广泛用于验证人机身份。然而，人工识别效率低下，催生了基于机器学习和深度学习的自动识别方法。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，能够高效处理扭曲字符、多干扰线的复杂图像。 二、验证码特征说明 类型：4位字符 阅读全文
posted @ 2025-07-29 11:15
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一、引言 验证码（CAPTCHA）作为互联网身份验证的第一道防线，广泛用于防止恶意爬虫和自动操作。尽管深度学习方法已成为主流，传统机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理结构化、规则清晰的验证码中依然具有较高效率与鲁棒性。本文结合图像处理与SVM，构建了一个轻量化验证码识别系统，具有良好的实用性与解 阅读全文
posted @ 2025-07-29 10:52
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一、背景简介 传统验证码识别方法依赖图像预处理和字符切割，对抗干扰能力差。为此，近年来更先进的端到端识别方法被广泛采用，结合卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN），无需切割即可识别整个验证码序列。本文将介绍一个基于 PyTorch 框架构建的端到端验证码识别模型。 二、验证码特性说明 验证码 阅读全文
posted @ 2025-07-29 10:46
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一、引言 随着验证码的防护强度逐步升级，越来越多的验证码图片中加入了弯曲字符、干扰线、背景噪声等元素，传统 OCR 已难以胜任直接识别任务。为了提升识别准确率，本文采用 Python 构建一个针对“多干扰线图像验证码”的鲁棒识别系统，融合图像处理、噪声剔除和字符分割技术。 二、系统流程概览 系统分为 阅读全文
posted @ 2025-07-28 23:48
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