吴语港的TensorFlow CAPTCHA识别实验报告

"吴语港学生的AI实验报告，2019年10月23日在思贤楼301303实验室进行，实验内容是基于TensorFlow的CAPTCHA注册码识别。实验中，吴语港使用Python编程生成训练数据集，包括使用PIL库创建图像，numpy进行数值操作，random生成随机数，以及string处理字符串。验证码类（generateCaptcha）用于生成指定宽度、高度、字符数和字符集合的验证码。" 实验报告详细解析： 该实验旨在使用TensorFlow构建一个能够识别CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，全自动区分计算机和人类的图灵测试）注册码的模型。CAPTCHA是一种安全机制，常用于防止恶意机器人自动执行任务，例如注册账户或发送垃圾邮件。 实验的核心是生成训练数据集，这通常涉及以下几个步骤： 1. **图像生成**：使用`ImageCaptcha`库创建图像，这里结合了Python Imaging Library (PIL) 来处理图像。`ImageCaptcha`是一个用于生成不同类型的验证码的库，可以自定义验证码的宽度、高度、字符数量和可选字符集。 2. **字符集定义**：验证码由数字（string.digits）、大写字母（string.ascii_uppercase）和小写字母（string.ascii_lowercase）组成，总共62个可能的字符。`classes`变量表示这些字符类别，用于后续的One-Hot编码。 3. **数据结构**：训练数据`X`被定义为形状为[batch_size, height, width, 1]的数组，代表每批训练数据的图像，其中`batch_size`是每次迭代中使用的样本数量，`height`和`width`是图像尺寸，而`1`表示单通道灰度图像。同时，标签数据`Y`的形状为[batch_size, class]，它对每个验证码中的每个字符进行One-Hot编码，由于有4个字符和62个可能的字符类别，所以`class`的大小为4 * 62。 4. **数据填充**：使用`numpy.zeros`预先分配内存，确保数据在处理时具有正确的形状。 5. **随机生成**：`random`模块用于生成随机验证码，确保训练数据的多样性，帮助模型学习不同的字符组合和图像噪声。 6. **字符生成**：通过随机选择字符集合中的字符，生成验证码字符串。每个验证码包含4个字符，长度固定。 7. **图像噪声**：为了增加模型的泛化能力，通常会在验证码图像上添加一些噪声，如扭曲、旋转或模糊等，模拟真实世界中的不确定性。 在实验的后续部分，吴语港可能使用这些生成的训练数据来训练一个深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），以识别不同的CAPTCHA注册码。模型的训练通常涉及前向传播、损失计算、反向传播和权重更新等步骤。训练完成后，模型将被评估，以确定其在未见过的CAPTCHA上的性能。