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一种混合验证码的识别算法研究

【摘要】 由于当前混合验证码识别多采用传统识别方法，需要手动提取特征，且在验证码背景复杂时单一使用卷积神经网络识别准确率不高，提出了图像处理技术与卷积神经网络相结合的混合验证码识别改进方法。该方法对验证码进行灰度化、二值化、去噪、分割等图像预处理;通过Tensorflow深度学习框架建立卷积神经网络模型;将分割得到的单个字符送入模型训练识别。仿真结果对比表明，该方法比单一使用卷积神经网络识别率提高了2.44%，有效提高混合验证码的识别准确率。

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