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验证码识别是图像文本识别领域的一个重要分支。本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）与Transformer编码器的端到端验证码识别方法。首先通过CNN提取二维图像特征，再将其映射为一维时序特征，输入多层Transformer Encoder以捕获全局依赖关系，最后通过全连接层完成多字符预测。实验结果 阅读全文
posted @ 2025-08-14 11:04
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为了提升验证码识别在复杂干扰环境下的鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）与注意力机制的验证码识别方法。该方法先利用 CNN 提取空间特征，再通过 BiLSTM 建模时序信息，最后使用 Attention 模块对关键字符位置进行加权，从而实现高精度识别。 阅读全文
posted @ 2025-08-14 10:57
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为了提升验证码识别在复杂干扰环境下的鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）与注意力机制的验证码识别方法。该方法先利用 CNN 提取空间特征，再通过 BiLSTM 建模时序信息，最后使用 Attention 模块对关键字符位置进行加权，从而实现高精度识别。 阅读全文
posted @ 2025-08-13 21:47
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为了提升验证码识别在复杂干扰环境下的鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）与注意力机制的验证码识别方法。该方法先利用 CNN 提取空间特征，再通过 BiLSTM 建模时序信息，最后使用 Attention 模块对关键字符位置进行加权，从而实现高精度识别。 阅读全文
posted @ 2025-08-13 13:05
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针对传统 OCR 在处理粘连字符验证码时效果不佳的问题，本文设计了一种基于卷积神经网络（CNN）和连接时序分类（CTC）损失的端到端验证码识别模型。该方法无需字符切割，可直接输入整张验证码图像进行识别，在多类验证码任务中表现出较高的鲁棒性。 一、引言 验证码是一种防止自动化程序滥用网络资源的安全机制 阅读全文
posted @ 2025-08-13 13:01
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摘要：
数据生成（合成验证码） 数据集与 DataLoader（含 collate） 模型实现（CRNN: CNN + BiLSTM + CTC） 训练脚本（含 loss / checkpoint） 评估与推理（greedy decode 与示例） 简易 Flask 部署接口 训练超参与实验建议 优化策略与 阅读全文
posted @ 2025-08-12 23:36
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数据生成（合成验证码） 数据集与 DataLoader（含 collate） 模型实现（CRNN: CNN + BiLSTM + CTC） 训练脚本（含 loss / checkpoint） 评估与推理（greedy decode 与示例） 简易 Flask 部署接口 训练超参与实验建议 优化策略与 阅读全文
posted @ 2025-08-12 23:34
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验证码（CAPTCHA）是互联网安全机制中常用的一种技术，用于区分真实用户与自动化程序。然而，随着深度学习技术的发展，验证码的自动识别精度逐渐提升，使得传统验证码的安全性面临挑战。本文研究并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，涵盖数据生成、模型设计、训练优化与性能评估等环节。实验结 阅读全文
posted @ 2025-08-12 13:17
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验证码（CAPTCHA）是防止自动化脚本滥用系统的一种安全措施。然而，随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络（CNN）对验证码进行自动识别已成为可能。本文介绍了基于 PyTorch 的验证码识别系统实现方法，包括数据生成、模型设计、训练与测试流程，并讨论了可能的优化方向。 引言 传统验证码识别依赖 阅读全文
posted @ 2025-08-11 23:51
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引言 验证码（CAPTCHA）是一种用于区分人类用户与自动化程序的安全机制，广泛应用于注册、登录、投票等场景。随着深度学习的发展，机器已经具备较高的验证码识别能力，使得构建自动化识别系统成为可能。本文将介绍一种基于 PyTorch 框架的验证码识别系统，从数据生成到模型部署的完整流程。 系统总体流程 阅读全文
posted @ 2025-08-11 23:51
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