通用图像分割验证码识别：深度学习提升性能

本文主要探讨了一种通用的验证码识别方法，特别针对在实际应用中常见的问题，如粘连、扭曲和干扰噪声导致的识别性能下降。该方法创新性地结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）技术，旨在提高验证码字符的准确识别。 首先，作者对传统的Otsu阈值分割算法进行了优化。Otsu算法是一种经典的二值化处理方法，但传统方法可能在处理复杂验证码图像时，尤其是面对粘连或噪声时效果不佳。为此，作者提出了改进的局部最优阈值分割策略，这一步骤旨在找到每个像素区域的最佳阈值，从而更好地分离字符和背景。 接着，为了应对粘连字符，文章引入了一种融合字符积分投影特性的复杂验证码字符分割方法。这种方法能够更细致地分析字符间的边界，即使在字符之间存在部分重叠的情况下，也能进行有效的二次分割，提高了字符的独立性和识别的准确性。 然后，分割后的单个字符经过归一化处理，以便于输入到预训练的卷积神经网络LeNet-5模型中。LeNet-5是经典的深度学习模型，通过卷积层提取特征，全连接层进行分类，其在图像识别任务上具有良好的表现。利用这种深度学习框架，可以直接对字符进行训练和识别，极大地提升了对各种验证码的适应性。 实验结果显示，这种基于图像分割的验证码识别方法在实际网站验证码图像测试中表现出色，对于粘连、扭曲以及存在干扰噪声的验证码，其识别率显著高于传统方法，证明了其在解决验证码识别难题上的通用性和有效性。这种方法突破了经典方法对特定验证码类型的依赖，具有更高的鲁棒性和实用性，为验证码识别领域的研究提供了新的思路和解决方案。