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基于深度学习和TensorFlow的英文和汉字验证码识别

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czczup/Captcha-Recognition

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深度学习识别各类验证码

背景介绍

  • 来源:第九届中国大学生服务外包创新创业大赛赛题A16-验证码识别
  • 整体背景:验证码识别是计算机与大数据领域一个非常重要的应用领域,其中包含了图像处理、机器视觉、模式识别以及人工智能等诸多前沿技术,这些同样也是大数据未来发展所必须的核心技术。本赛题以互联网中常见的验证码图片为样本,旨在通过此次竞赛,检验参赛者的图像识别能力,提高对计算机技术、算法模型的认识和应用能力,激发在图像处理、机器学习等领域的创新能力。
  • 公司背景:浪潮卓数大数据产业发展有限公司作为浪潮集团旗下的大数据板块,致力于成为数据资源提供商、数据资产运营商和数据交易服务商,以大数据时代的“数商”为发展目标,促进政府、企业和个人实现从互联网化向社会化,乃至数据社会化的转变。

项目说明

问题说明

提供 5 类验证码图片,难度依次递增,每一类验证码提供 1 万个训练样本,最后通过另外 5000 个测试样本的识别率评分。

第 1 类

数字四则运算,有噪点干扰,输出计算结果。

captcha1

第 2 类

英文字母+数字验证码,包含 5 个字符,有噪点干扰,文字无旋转形变,验证方法为要求用户输出验证码中的字符,大小写不限( 为验证方便可统一转为大写 )。

captcha2

第 3 类

英文字母+数字验证码,包含 4 个字符,有噪点干扰,文字有旋转形变,验证方法为要求用户输出验证码中的字符。

captcha3

第 4 类

中文验证码,包含 4 个中文汉字,有噪点干扰,验证方法为要求用户选出 4 个汉字中被旋转 90 度的那一个 (四个汉字从左到右序号为 0,1,2,3,输出被旋转的汉字序号即可) 。

captcha4

第 5 类

中文验证码,包含 4 个中文汉字和 9 个中文单字,有噪点干扰,文字有旋转形变,验证方法为要求用户从 9 个单字中从左到右按顺序选出验证码中的汉字,输出汉字编号。

captcha5

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最后

当时做这个项目的时候是第一次接触深度学习,看着吴恩达和炼数成金的视频课边学边做,真是特别有意思的一段时光。现在回头来看,当时设计的每类验证码识别模型都不同,准确率主要靠调参,确实挺ugly的。还记得答辩的时候评委问我,能不能做一个万能验证码识别模型,可惜当时学识浅陋,我答的“不行”,哈哈。

通过这次竞赛,成功让我入门了深度学习,特别感谢浪潮集团出的题和提供的奖金。当年这题获奖的名额超多的,浪潮真的财大气粗,若要参加服务外包竞赛,浪潮的题目超级推荐。验证码识别是特别好的深度学习入门案例,希望本仓库能给刚入门的你提供一些帮助。

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