摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
·研究背景 | 第10-14页 |
·验证码的概念 | 第10页 |
·验证码的分类 | 第10-12页 |
·验证码的作用 | 第12-13页 |
·验证码识别的意义 | 第13-14页 |
·研究现状 | 第14-15页 |
·发展趋势 | 第15页 |
·本文工作 | 第15-16页 |
第二章 传统验证码识别理论与技术 | 第16-30页 |
·验证码图像处理技术 | 第16-20页 |
·验证码预处理技术 | 第16-18页 |
·常用验证码分割算法 | 第18-20页 |
·常用字符特征 | 第20页 |
·常用机器学习算法 | 第20-25页 |
·支持向量机 | 第20-23页 |
·人工神经网络 | 第23-25页 |
·形状上下文匹配识别 | 第25-29页 |
·shape-context原理 | 第25-27页 |
·特征匹配技术 | 第27-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 基于DENSE SIFT和RANSAC算法的扭曲粘连验证码识别 | 第30-46页 |
·SIFT算法 | 第30-32页 |
·DENSE SIFT特征提取与匹配 | 第32-35页 |
·DENSE SIFT特征提取 | 第33-34页 |
·DENSE SIFT特征匹配 | 第34-35页 |
·匹配统计量的设计 | 第35-38页 |
·RANSAC算法 | 第35-36页 |
·最优匹配矩阵 | 第36-37页 |
·匹配平均位置 | 第37-38页 |
·匹配可信度 | 第38页 |
·队列式分析算法的设计 | 第38-40页 |
·算法思想与数据结构设计 | 第39页 |
·算法过程 | 第39-40页 |
·结果与分析 | 第40-44页 |
·识别流程 | 第40-41页 |
·训练字符库的制作 | 第41-42页 |
·实验结果 | 第42-43页 |
·实验分析 | 第43-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第四章 基于马尔科夫随机场的扭曲粘连验证码识别 | 第46-64页 |
·验证码空间域马尔科夫随机场建模 | 第46-49页 |
·马尔科夫随机场 | 第46-48页 |
·验证码空间域MRF建模 | 第48-49页 |
·MRF模型的求解 | 第49-54页 |
·Belief Propagation标准算法 | 第50-51页 |
·算法改进 | 第51-54页 |
·识别过程 | 第54-56页 |
·匹配统计量的定义 | 第54-55页 |
·串行识别和反向消隐 | 第55-56页 |
·结果与分析 | 第56-62页 |
·实验结果 | 第57-58页 |
·算法扩展 | 第58-60页 |
·结果分析 | 第60页 |
·相关讨论 | 第60-62页 |
·本章小结 | 第62-64页 |
第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
·论文工作总结 | 第64-65页 |
·后续工作展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第72页 |