[發明專利]一種基于輪廓提取的九宮格圖形驗證碼識別方法

有效

• 申請號: 201910185020.3
• 申請日: 2019-03-12
• 公開（公告）號: CN110069915B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 丁珩珂;劉澤華;王毅剛
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F21/36
• 分類號: G06F21/36;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明公開了一種基于輪廓提取的九宮格圖形驗證碼識別方法。本發明包括如下步驟：(1)對輸入的含箭頭的九宮格驗證碼進行二值化與高斯模糊預處理，后進行降噪；(2)對圖片進行膨脹處理，后進行canny輪廓檢測，計算所有閉合輪廓的重心；(3)對提取的輪廓進行分類，依據其重心位置、分布情況，計算出九宮格點編號與箭頭位置,對非重疊箭頭輪廓進行最小閉合三角形提取；(4)由箭頭位置與九宮格標記點得出每個九宮格點的出入度，進而計算出該九宮格圖形驗證碼中的哈密頓路徑；(5)抽取任意非重疊箭頭，通過計算三角形頂點與重心關系得出該箭頭方向，為該哈密頓路徑標明方向，最終輸出驗證結果。本發明極大地提高了識別效率與用戶體驗。

技術領域

本發明屬于計算機識別與檢測領域，具體涉及一種基于輪廓提取的九宮格圖形驗證碼識別方法。

背景技術

九宮格驗證碼被廣泛應用于移動通訊、網絡傳媒與互聯網金融等領域。服務商通過發送圖形驗證碼來幫助用戶確認信息，防止誤觸。但是，圖形驗證碼對于用戶來說識別起來費時費力，在移動設備上需要切換進程來查看驗證碼，并且許多驗證碼用戶難以識別，往往輸入多次仍然無法驗證通過，這樣極大地影響了用戶體驗，降低了識別效率。

目前，對于圖形驗證碼的識別都采用人工識別的方式來進行，尚無智能的計算機識別方法，主要是因為圖形驗證碼存在著圖片背景復雜、關鍵元素多以及識別精度難以控制的問題。采用人工識別則弊端明顯，對于個體用戶來說極大地降低了用戶體驗；對于公司團體來說，大量的驗證碼進行人工識別，時間成本極高，耗時耗力。

為此，本發明提出一種基于輪廓提取的九宮格圖形驗證碼識別方法。本發明通過一種輪廓提取方法將九宮格圖形驗證碼中的箭頭與標記點兩大關鍵元素進行分割提取，進而對其進行識別分類、編號排序與方向識別，從而智能地識別出九宮格圖形驗證碼中的驗證碼結果，避免了人工識別或是人工預處理所帶來的大量開銷，本方法廣泛適用于移動通訊、網絡傳媒與互聯網金融，可以大大提升用戶體驗，在保持98％的識別精度前提下其識別效率較人工識別可提升數百倍。

發明內容

針對現有技術所存在的上述技術缺陷，本發明提供了一種基于輪廓提取的九宮格圖形驗證碼識別方法，一種輪廓提取方法將九宮格圖形驗證碼中的箭頭與標記點兩大關鍵元素進行分割提取，提高了識別效率并且增強了用戶體驗。

一種基于輪廓提取的九宮格圖形驗證碼識別方法，包括如下步驟：

步驟(1)對輸入的含箭頭的九宮格圖形驗證碼進行二值化與高斯模糊預處理，并根據九宮格標記點的顏色設置閾值進行降噪。

步驟(2)對步驟(1)處理后的圖片進行膨脹處理，隨后進行canny輪廓檢測，計算出所有閉合輪廓的重心。

步驟(3)對步驟(2)中提取的輪廓進行分類，依據閉合輪廓的重心位置、分布情況計算出九宮格點編號與箭頭位置,并對非重疊箭頭輪廓進行最小閉合三角形提取。

步驟(4)由箭頭位置與九宮格標記點分析得出每個九宮格點的出入度，進而計算出該九宮格圖形驗證碼中的哈密頓路徑。

步驟(5)抽取任意非重疊箭頭，通過計算三角形頂點與重心關系得出該箭頭方向，從而給該哈密頓路徑標明方向，最終輸出該圖形驗證碼的驗證結果。

所述的步驟(1)中，對輸入的含箭頭的九宮格圖形驗證碼進行二值化與高斯模糊預處理，并根據九宮格標記點的顏色設置閾值進行降噪，具體包括如下步驟：

1-1.依據給定的RGB彩色圖，將其轉換為灰度圖備用，

1-2.將灰度圖進行高斯模糊處理，其高斯模糊最小單位為n*n，得到高斯處理圖，n為灰度圖行列最小值的2％；

1-3.對高斯處理后的灰度圖進行閾值降噪，使得灰度圖中僅留下箭頭與九宮格標記點。