改进卷积神经网络的验证码识别算法研究

作者：高春庚; 罗俊丽^*; 路凯

来源：北京服装学院学报(自然科学版), 2023, 43(04): 67-72.

DOI：10.16454/j.cnki.issn.1001-0564.2023.04.009

• 验证码识别
• 卷积神经网络
• 主成分分析

在使用卷积神经网络(CNN)识别验证码的算法中，传统的算法需对卷积核参数进行随机初始化而存在网络收敛速度慢、训练时间长，识别准确率低的问题。提出一种基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络相结合的验证码识别算法。首先，利用滴水算法对预处理后的验证码图片进行分割，然后对分割后的图片进行PCA学习，将学习得到的特征向量作为相应卷积层卷积核的初始化参数。实验结果表明，改进的方法在收敛速度和识别准确率方面均具有更好的性能。

• 出版日期2023
• 单位济源职业技术学院; 许昌学院