文本验证码通用识别算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-16页 |
| 1.1.1 验证码的概念 | 第10-11页 |
| 1.1.2 验证码的认证原理及分类 | 第11-15页 |
| 1.1.3 识别验证码的意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 存在问题及解决方案 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 验证码识别的相关理论 | 第20-42页 |
| 2.1 验证码图像预处理技术 | 第20-25页 |
| 2.1.1 去除干扰 | 第20-24页 |
| 2.1.2 二值化图像 | 第24-25页 |
| 2.2 传统的字符分割算法 | 第25-28页 |
| 2.2.1 投影分析法 | 第25页 |
| 2.2.2 颜色填充法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 滴水算法 | 第26-28页 |
| 2.3 验证码字符相关匹配识别算法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 形状上下文匹配 | 第28-30页 |
| 2.3.2 Dense Sift特征匹配 | 第30-31页 |
| 2.4 相关机器学习识别算法 | 第31-41页 |
| 2.4.1 神经网络 | 第31-35页 |
| 2.4.2 支持向量机 | 第35-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于字符骨架的验证码分割算法 | 第42-54页 |
| 3.1 传统分割算法的局限 | 第42页 |
| 3.2 本文算法流程及模块 | 第42-44页 |
| 3.3 验证码字符粘连块提取 | 第44-45页 |
| 3.4 字符骨架提取与分析 | 第45-50页 |
| 3.4.1 图像骨架化 | 第45-46页 |
| 3.4.2 字符骨架提取 | 第46-47页 |
| 3.4.3 字符骨架分析 | 第47-48页 |
| 3.4.4 字符分割点的确定 | 第48-50页 |
| 3.5 字符分割与还原 | 第50-51页 |
| 3.5.1 字符骨架上的分割 | 第50-51页 |
| 3.5.2 验证码字符的还原 | 第51页 |
| 3.6 分割步骤演示 | 第51-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于字符骨架支撑点的验证码组合识别算法 | 第54-64页 |
| 4.1 传统识别算法分析 | 第54-55页 |
| 4.2 本文算法流程及模块 | 第55-57页 |
| 4.3 验证码字符识别器 | 第57-60页 |
| 4.3.1 字符特征提取 | 第57-59页 |
| 4.3.2 使用LIBSVM训练模型 | 第59-60页 |
| 4.4 验证码字符的组合与识别 | 第60-63页 |
| 4.4.1 字符的分块与组合 | 第60-62页 |
| 4.4.2 最优结果搜索 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第64-72页 |
| 5.1 验证码字符分割算法实验 | 第64-66页 |
| 5.1.1 实验数据及评价标准 | 第64页 |
| 5.1.2 结果与分析 | 第64-66页 |
| 5.2 验证码组合识别算法实验 | 第66-69页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第66-67页 |
| 5.2.2 实验参数设计 | 第67-68页 |
| 5.2.3 结果与分析 | 第68-69页 |
| 5.3 验证码设计相关讨论 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
