[發(fā)明專利]一種基于語(yǔ)義的點(diǎn)選驗(yàn)證碼識(shí)別方法及其裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811076100.7
• 申請(qǐng)日: 2018-09-14
• 公開（公告）號(hào): CN109033798A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃文瀚;程浩;柳超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京金堤科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F21/36
• 分類號(hào): G06F21/36;G06F17/27;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 王文紅

1.一種基于語(yǔ)義的點(diǎn)選驗(yàn)證碼識(shí)別方法，其特征在于，包括：

在驗(yàn)證碼圖片中，獲取所述驗(yàn)證碼圖片中所包含的待選字符的字符數(shù)及字符截圖，所述驗(yàn)證碼圖片中所包含的各個(gè)待選字符的相應(yīng)位置順序是被打亂語(yǔ)序的排序；

構(gòu)建字符識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過所述字符識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述字符截圖進(jìn)行識(shí)別，得到識(shí)別概率矩陣；

構(gòu)建短文本語(yǔ)料集；所述短文本語(yǔ)料集中包含有多個(gè)不同預(yù)設(shè)字符數(shù)量的短文本對(duì)應(yīng)的文本語(yǔ)料庫(kù)；

選擇與所述字符數(shù)對(duì)應(yīng)的文本語(yǔ)料庫(kù)；

根據(jù)所述識(shí)別概率矩陣，計(jì)算所述文本語(yǔ)料庫(kù)中的所有文本的非規(guī)范化概率，得到概率信息集；

提取所述概率信息集中非規(guī)范化概率最大的文本作為所述短文本，并獲取待選字符的字符內(nèi)容和對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義順序；

根據(jù)所述短文本，從所述識(shí)別概率矩陣中選取相應(yīng)的待選字符，得到所述驗(yàn)證碼圖片中每個(gè)所述待選字符對(duì)應(yīng)的定位信息，建立待選字符與字符截圖以及定位信息的聯(lián)系。

2.如權(quán)利要求1所述基于語(yǔ)義的點(diǎn)選驗(yàn)證碼識(shí)別方法，其特征在于，所述“根據(jù)所述識(shí)別概率矩陣，計(jì)算所述文本語(yǔ)料庫(kù)中的所有文本的非規(guī)范化概率，得到概率信息集”包括：

根據(jù)所述識(shí)別概率矩陣，通過非規(guī)范化概率計(jì)算公式計(jì)算所述文本語(yǔ)料庫(kù)中的所有文本的非規(guī)范化概率，得到概率信息集；其中，所述非規(guī)范化概率計(jì)算公式為：

A_i表示所述文本語(yǔ)料中一短文本序列的第i個(gè)漢字，P(A_i)表示當(dāng)前字是A_i的概率，由所述識(shí)別概率矩陣中給出；A₀...A_n表示所述文本語(yǔ)料庫(kù)中的每一個(gè)短文本序列，短文本序列包括N+1個(gè)漢字，A₀表示短文本序列中第0個(gè)漢字，A_n表示短文本序列中第n個(gè)漢字。

3.如權(quán)利要求1所述基于語(yǔ)義的點(diǎn)選驗(yàn)證碼識(shí)別方法，其特征在于，所述“提取所述概率信息集中非規(guī)范化概率最大的文本作為所述短文本”包括：

對(duì)所述概率信息集中的所有文本，依據(jù)所述非規(guī)范化概率進(jìn)行排序，并根據(jù)概率提取公式提取其中非規(guī)范化概率最大的文本作為所述短文本；其中，所述概率提取公式為：

Argmax_textP(text)，text∈D；其中，D表示所述文本語(yǔ)料庫(kù)，text表示所述文本語(yǔ)料庫(kù)中非規(guī)范化概率最大的短文本。

4.如權(quán)利要求1所述基于語(yǔ)義的點(diǎn)選驗(yàn)證碼識(shí)別方法，其特征在于，所述“根據(jù)所述短文本，從所述識(shí)別概率矩陣中選取相應(yīng)的待選字符，得到所述驗(yàn)證碼圖片中每個(gè)所述待選字符對(duì)應(yīng)的定位信息”包括：

根據(jù)所述短文本和所述字符截圖在所述驗(yàn)證碼圖片中的位置，構(gòu)建空間位置概率矩陣；

定位出所述空間位置概率矩陣中的所述短文本中的每個(gè)待選字對(duì)應(yīng)的最大概率值；

刪除所述最大概率值所在的行和列中除所述最大概率值以外的所有數(shù)據(jù)，得到新的目標(biāo)概率矩陣區(qū)；

根據(jù)所述新的目標(biāo)概率矩陣區(qū)確定所述驗(yàn)證碼圖片中每個(gè)所述待選字符對(duì)應(yīng)的定位信息。

5.如權(quán)利要求1所述基于語(yǔ)義的點(diǎn)選驗(yàn)證碼識(shí)別方法，其特征在于，所述“在驗(yàn)證碼圖片中，獲取所述驗(yàn)證碼圖片中所包含的待選字符的字符數(shù)及字符截圖”包括：

獲取包括預(yù)先標(biāo)記出的每個(gè)所述待選字符的最小截圖的預(yù)設(shè)字符訓(xùn)練集；

利用所述預(yù)設(shè)字符訓(xùn)練集對(duì)深度學(xué)習(xí)檢測(cè)框架進(jìn)行訓(xùn)練；

基于所述深度學(xué)習(xí)檢測(cè)框架，對(duì)所述驗(yàn)證碼圖片中所包括的待選字符進(jìn)行框定，得到與所述待選字符對(duì)應(yīng)字符數(shù)和字符位置信息；

根據(jù)所述字符位置信息獲取所述驗(yàn)證碼圖片中每個(gè)所述待選字符的最小截圖作為字符截圖。