[發明專利]一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法

在審

• 申請號: 201810088801.6
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN110097056A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 傅濤;馮凌;朱平;王力
• 申請（專利權）人: 江蘇博智軟件科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/32
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法，包括灰度化處理、二值化處理、去噪點處理、字符分割處理、字符歸一化處理、特征值提取、神經網絡學習和最終識別。本發明用于驗證碼識別，采用智能化圖形算法，不但能識別帶噪聲、字符扭曲彩色驗證碼，還能識別字符變形的驗證碼，具有識別的驗證碼種類多、準確率高、識別速度快等優點。

技術領域

本發明涉及網絡安全領域，具體涉及一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法。

背景技術

驗證碼識別是有效防止某個黑客對某一個特定注冊用戶用特定程序暴力破解方式進行不斷的登陸嘗試的方式。

傳統的驗證碼識別方法主要包括灰度化處理、二值化處理、字符分割和字符識別。RGB彩色圖像可以看成是由3副單色的灰度圖像構成的，可以直接取RGB通道中的任一個通道得到灰度化圖像。二值化就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干擾線，干擾像素等，只剩下需要識別的文字，讓圖片變成二進制點陣。字符分割包括從驗證碼圖像中分割出字符區域和把字符區域劃分成單個字符兩個部分。字符識別是把處理后的圖片還原回字符文本的過程。

本發明在以上幾個過程的基礎上加入去噪點處理、字符歸一化處理、特征值提取等步驟，大大提高了驗證碼識別的準確度。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法，它用于驗證碼識別，采用智能化圖形算法，不但能識別帶噪聲、字符扭曲彩色驗證碼，還能識別字符變形的驗證碼，具有識別的驗證碼種類多、準確率高、識別速度快等優點。

實現本發明目的的技術方案是：一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法，其特征在于：它主要包括灰度化處理、二值化處理、去噪點處理、字符分割處理、字符歸一化處理、特征值提取、神經網絡學習和最終識別。灰度化處理與二值化處理連接，二值化處理與去噪點處理連接，去噪點處理與字符分割處理連接，字符分割處理與字符歸一化處理連接，字符歸一化處理與特征值提取連接，特征值提取與神經網絡學習連接，神經網絡學習與最終識別連接。

本發明的工作原理是：灰度化處理將驗證碼中的色彩進行處理，把彩色的驗證碼處理成灰度圖形；二值化處理將經過灰度化處理的圖形處理成黑白二色圖片；去噪點處理將經過二值化處理的圖片去除干擾線；字符分割處理將經過去噪點處理的圖片分割為單個字符；字符歸一化處理將經過字符分割處理后被旋轉傾斜的字符恢復為正常的角度，并且將單個字符的圖片經過縮放歸一位固定大小；特征值提取將經過字符歸一化處理的字符圖片，按照一定的算法，得到一組若干個特征值；神經網絡學習將經過特征值提取后的特征值與其對應的字符內容，選擇特定算法進行神經網絡學習，得到學習模板；最終識別根據神經網絡學習結果進行識別，返回最終識別結果。

與現有技術相比，本發明具有以下優點：采用智能化圖形算法，不但能識別帶噪聲、字符扭曲彩色驗證碼，還能識別字符變形的驗證碼，識別的驗證碼種類多、準確率高、識別速度快。

附圖說明

圖1是本發明一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法的原理圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步詳細描述。

結合圖1，本發明一種基于智能化圖形算法的驗證碼識別方法，它主要包括灰度化處理（1）、二值化處理（2）、去噪點處理（3）、字符分割處理（4）、字符歸一化處理（5）、特征值提取（6）、神經網絡學習（7）和最終識別（8）。灰度化處理（1）與二值化處理（2）連接，二值化處理（2）與去噪點處理（3）連接，去噪點處理（3）與字符分割處理（4）連接，字符分割處理（4）與字符歸一化處理（5）連接，字符歸一化處理（5）與特征值提取（6）連接，特征值提取（6）與神經網絡學習（7）連接，神經網絡學習（7）與最終識別（8）連接。