| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 验证码概念 | 第9页 |
| 1.1.2 验证码分类 | 第9-12页 |
| 1.1.3 验证码作用 | 第12页 |
| 1.1.4 验证码识别的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 验证码识别的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国内验证码识别研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国外验证码识别研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 本文工作 | 第16-17页 |
| 第二章 验证码图像预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 验证码彩色图像灰度化 | 第17-18页 |
| 2.1.1 验证码图像表示 | 第17页 |
| 2.1.2 验证码图像灰度化处理方法 | 第17-18页 |
| 2.2 验证码灰度图像二值化和字符分割 | 第18-21页 |
| 2.2.1 验证码图像二值化 | 第18页 |
| 2.2.2 验证码二值化图像字符分割 | 第18-21页 |
| 2.3 验证码形态学图像去噪 | 第21-22页 |
| 2.3.1 膨胀和腐蚀 | 第21页 |
| 2.3.2 开运算和闭运算 | 第21-22页 |
| 2.3.3 击中和击不中变换 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 验证码识别的算法概述 | 第23-32页 |
| 3.1 基于模板匹配的方法 | 第23-24页 |
| 3.2 基于神经网络学习方法 | 第24-27页 |
| 3.3 基于支持向量机方法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 支持向量机的分类思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 线性可分情况下的SVM | 第28页 |
| 3.3.3 线性不可分情况下的SVM | 第28-29页 |
| 3.4 基于形状上下文识别方法 | 第29-31页 |
| 3.4.1 Shape-Context原理 | 第29-30页 |
| 3.4.2 特征匹配技术 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于相对形状上下文和点模式匹配算法 | 第32-41页 |
| 4.1 基于相对形状上下文和点模式匹配算法 | 第32-34页 |
| 4.1.1 相对形状上下文简介 | 第32-33页 |
| 4.1.2 点模式匹配算法 | 第33-34页 |
| 4.2 网易邮箱验证码识别 | 第34-38页 |
| 4.3 CSDN网站验证码的识别 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于SIFT特征和形状上下文的验证码识别算法 | 第41-47页 |
| 5.1 传统形状上下文验证码识别算法 | 第41-43页 |
| 5.1.1 SIFT特征 | 第41-42页 |
| 5.1.2 形状上下文描述子 | 第42-43页 |
| 5.2 基于SIFT特征和形状上下文的验证码识别算法 | 第43-45页 |
| 5.3 央视网验证码的识别 | 第45-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 6.1 实验总结 | 第47页 |
| 6.2 本文工作展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 | 第51页 |