[發明專利]一種基于神經網絡的字符粘連驗證碼的識別方法

在審

• 申請號: 201710682566.0
• 申請日: 2017-08-10
• 公開（公告）號: CN107292311A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 霍華;常國沁;李成;呂靖;李寧波
• 申請（專利權）人: 河南科技大學
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/46;G06K9/40;G06T5/30;G06N3/08
• 代理公司: 洛陽公信知識產權事務所(普通合伙)41120
• 代理人: 宋晨煒

1.一種基于神經網絡的字符粘連驗證碼的識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一、從網站中自動截取一定數量的驗證碼圖片，存入文件夾備用；

步驟二、對存入的驗證碼圖片的圖像進行基礎預處理，使原始的驗證碼圖像更易于字符切割，具體方法為：

將收集的驗證碼圖片中的彩色圖像灰度化；

灰度圖像去燥處理：對圖像進行腐蝕處理，縮小圖像中的噪點，使用門限算法，選擇適當的閾值，將圖像進行二值化處理，并對二值化處理后的圖像取反，最后使用中值濾波法去除圖像中的大部分噪點；

定位驗證碼的大小，對步驟（2）去燥后的圖像去除邊框；

對去邊框后的圖像通過連通區域降噪發進一步去除噪聲，即選取圖像中所有的連通區域，選定一個合適的閾值，去除連通區域較小的噪音，保留連通區域較大的字符；

步驟三、將步驟二預處理后的圖像中的字符分割成單個字符，具體方法為：

將步驟二處理后的圖像的灰度值進行豎直方向的投影，得到圖像豎直方向的投影直方圖；

以得到的豎直方向的投影直方圖中波谷的位置為字符切割點將字符圖像分割為單個字符圖像；

將單個字符圖像灰度值進行水平方向上的投影，得到單個字符圖像水平方向的投影直方圖，通過水平方向的投影直方圖確定字符的上下邊界并進行分割；

步驟四、將分割完的字符圖像進行歸一化處理；

步驟五、通過人工神經網絡對歸一化的字符圖像進行識別訓練；

步驟六、計算識別準確率。

2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的字符粘連驗證碼的識別方法，其特征在于：所述步驟五中，對歸一化的字符圖像進行識別訓練的具體方法為：選定BP神經網絡作為訓練手段，選用三層神經網絡結構，即輸入層、單個隱含層和輸出層，采用隨機梯度法的訓練類型及自適應的調整學習率進行識別訓練。