基于自組織映射的驗(yàn)證碼識別研究.pdf

1、驗(yàn)證碼是現(xiàn)在常用的安全技術(shù)之一,基于文本的驗(yàn)證碼應(yīng)用最為廣泛,這類驗(yàn)證碼要求用戶輸入驗(yàn)證碼圖像中顯示的文本來達(dá)到驗(yàn)證用戶的目的。通過驗(yàn)證碼設(shè)計(jì)的現(xiàn)狀,可知基于文本模式的驗(yàn)證碼的安全性主要依賴于驗(yàn)證碼圖像中字符的粘連程度。驗(yàn)證碼被分割成獨(dú)立字符后,能夠用常規(guī)的方法(例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))對其進(jìn)行識別,且成功率高。由此可見,提出可行的字符分割算法在驗(yàn)證碼識別尤其重要,從而突破驗(yàn)證碼識別的瓶頸。
　　在本課題中,首先應(yīng)用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別

2、一種非粘連驗(yàn)證碼,能夠以較少的訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練時間取得令人滿意的學(xué)習(xí)效果,與使用其他方法對同類型驗(yàn)證碼的識別相比,具有識別率高,訓(xùn)練樣本少,訓(xùn)練時間短等特點(diǎn);再者,描述了多種對Web QQ驗(yàn)證碼進(jìn)行分割的算法,該類驗(yàn)證碼是一種粘連驗(yàn)證碼。使用骨架提取算法這種非常規(guī)法來去除或者削弱驗(yàn)證碼中的干擾弧。提出了基于骨架提取的字符分割算法、基于字符輪廓修復(fù)的字符分割算法,給出了這兩種不同算法處理的結(jié)果,并對這兩種算法的優(yōu)點(diǎn)和弊端進(jìn)行了分析。再將分割