文献类型：期刊文章

作　　者：吕刚[1,2] 郝平[1]

机构地区：[1]浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310032 [2]金华广播电视大学理工学院,浙江金华321000

出　　处：《浙江工业大学学报》

年　　份：2010

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：433-436

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法.对验证码识别的研究有助于解决硬人工智能问题,促进人工智能领域的进步.现有的研究多是针对一种验证码,通过多种方法进行识别.这类方法对先验知识的依赖很大,识别方法对其他验证码不一定有效,或者需要大量调整来适应新的验证码.为了研究验证码识别算法的适应性问题,通过选取多个具有代表性的网站的验证码图像,基于分割法和Hopfield神经网络进行分析和试验,取得了较好的试验结果.试验结果表明:利用字符图像灰度信息和Hopfield网络可以有效的对可分割的验证码进行分类识别,算法有一定的适应性,并且仅需字符图像的灰度信息既可适应新的验证码,对先验知识的依赖少.

关 键 词：神经网络 验证码 仿逆规则  文字识别 分割  

分 类 号：TP391.43]