基于神经网络的验证码识别技术研究与实践

Python数据挖掘项目开发实战_用神经网络破解验证码_编程案例解析实例详解课程教程 本章节主要介绍了如何使用神经网络技术破解验证码，并且对验证码的设计理念和数据挖掘领域中的图像检测和理解算法进行了详细的解释。 首先，图像检测和理解算法已经相当成熟，许多厂商使用这些算法研制的监测系统已经投入商用，用来处理实际问题。这些系统能够理解和识别视频画面中的人类和物体。然而，从图像中抽取有用信息非常困难。图像包含大量原始数据，图像的标准编码单元——像素——提供的信息量很少。图像——特别是照片——可能存在一系列问题，比如模糊不清、离目标太近、光线很暗或太亮、比例失真、残缺、扭曲等，这会增加计算机系统抽取有用信息的难度。 验证码的设计初衷是便于人类理解，而不易被计算机识破。验证码的英文名叫作CAPTCHA，它取自以下短语中几个单词的首字母“CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart”，意思是能够区别计算机和人类的全自动的公共图灵测试。 在本章节中，我们将介绍如何使用神经网络技术来破解验证码。首先，我们需要创建验证码和字母数据集，然后使用scikit-image库处理图像数据。接着，我们将使用PyBrain神经网络库来训练神经网络模型，并使用神经网络进行更大规模的分类任务。最后，我们将使用后处理技术来提升效果。 神经网络算法最初是根据人类大脑的工作机制设计的。然而，该领域近年所取得的进展主要得益于数学而不是生物学。神经网络由一系列相互连接的神经元组成。每个神经元都是一个简单的函数，接收一定输入，给出相应输出。神经元可以使用任何标准函数来处理数据，比如线性函数，这些函数统称为激活函数（activation function）。一般来说，神经网络学习算法要能正常工作，激活函数应当是可导（derivable）和光滑的。 常用的激活函数有逻辑斯谛函数、tanh函数等。逻辑斯谛函数的函数表达式如下： fx(x) = 1 / (1 + e^(-kx)) 其中，x为神经元的输入，k和L通常为1，这时函数达到最大值。 在神经网络中，我们可以使用不同的激活函数来处理数据，并且可以使用不同的优化算法来训练神经网络模型。例如，我们可以使用梯度下降算法来最小化损失函数，并使用反向传播算法来计算神经网络的梯度。 本章节主要介绍了如何使用神经网络技术破解验证码，并且对验证码的设计理念和数据挖掘领域中的图像检测和理解算法进行了详细的解释。