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从产品角度来看,图片验证码识别增加了时间成本和精力,因此有必要开发一个验证码图片识别系统改善工作效率。考虑到目前各种机器学习算法的优点,本文提出了基于v-支持向量分类的验证码图片识别算法,它不仅运用快速独立成分分析算法提取特征,并且利用文化算法最优化v-支持向量算法的模型核宽度和参数v。实验结果表明,数字验证码图片经过预处理后,每组图片的训练集的数字识别率为100%,而测试集的识别精度大约为99.8%。 相似文献
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验证码字符图像分割质量很大程度上决定机器能否正确识别出验证码。针对验证码字符图像分割策略不同,通过研究投影分割法、连通域分割法、最短路径分割法3种验证码字符图像分割技术,分别探讨其特点和应用范围,给出了Web验证码3种分割技术的综合应用方法。 相似文献
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验证码技术是当今互联网上防止机器人程序自动注册和登录等攻击的有效方法。本文介绍了验证码的原理、作用、产生方式,并通过实例介绍在ASP.NET中用C#实现验证码的生成技术。 相似文献
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研究提出运用客观数据和系统的方法来识别颠覆性技术并提高识别精准度的方法。基于颠覆性技术理论,重新修正颠覆性技术特征,从创新性、扩散性和转轨性三方面构建一种采用搜索路径统计数（SPC）算法、专利吸收率和专利扩散率测度的新方法对颠覆性技术进行识别和判断;并利用1970—2020年间1 985件专利的数据对智能语音领域进行实证分析,分析识别出强化学习和神经网络技术是该领域的颠覆性技术,而端到端的神经网络算法是该领域未来发展的方向。 相似文献
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图书馆借阅管理系统中读者身份的识别是智能化管理的重要环节,目前的校园一卡通是针对物的识别,而基于指纹识别的身份鉴别的接触性和易破坏性,有悖于图书管理的人性化。采用Adaboost算法根据人脸面部的灰度分布的Haar-like特征进行人脸检测和采用主分量分析方法提取特征脸进行人脸识别,将人脸识别技术引入图书馆借阅管理,使读者身份的识别从对物的识别提升为对人的识别,提高了借阅管理系统的人性化和智能化。 相似文献
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现提出了一种基于遗传算法的自动求解算法,并将该算法在CAD中的应用作了展望。该算法采用基元模式识别方法识别原有的以图像形式存储的模型,在适应度函数中引入形象度和抽象度的标准,并辅以人机交互的方式来判别算法运行过程中产生的个体。实验结果表明,该算法可以充分利用原有设计图案,并能够在运行过程中产生大量的优良个体。 相似文献
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随着时代不断地发展,计算机技术迅速地更新,为了人们的信息安全,验证码技术已经成为保护网络安全的重要手段。验证码技术属于人机区对于大小固定的、质心位置居中的验证码,可以得到百分之百的识别率。由于扭曲字符干扰较大,所以识别率达不到理想效果。文章采用的方法有助于提高验证码的安全性。 相似文献
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核心技术的识别是技术创新的重要环节，发现面向老年人的AAL监测领域核心技术，对预测该领域的技术发展趋势，提升应对老龄化社会技术需求能力有重要意义。已有研究聚集于分析技术交叉影响关系，基于技术交叉影响的核心技术识别尚未得到充分认识和应用。鉴于此，本文提出了基于技术交叉影响的核心技术识别模型，该模型以核心技术特征与技术交叉影响理论为基础。首先，阐述“核心技术”的概念，分析核心技术应具备的特性；其次，针对传统PCIA算法在核心技术识别中，难以直接套用条件概率计算技术交叉影响的不足，提出NPCIA算法测度技术交叉影响，并通过对核心技术已知的成熟技术分析，验证NPCIA算法的有效性，进而给出一种基于NPCIA算法的核心技术识别模型；最后，将提出的基于NPCIA的核心技术识别模型应用于面向老年人的AAL监测技术领域，验证所提核心技术识别模型的有效性 相似文献
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B3G/4G中除了采用先进的物理层技术MIMO OFDM,在MAC层应用高效可行的无线资源分配策略是近年来移动通信领略的研究重点。资源的分配由调度算法决定。本文旨在最大化无线资源利用率,满足用户的混合业务QoS需求与提高系统性能,提出了基于QoS满意度公平性准则及业务区分的跨层资源分配算法。算法利用跨层优化思想,采用分层调度机制,引入QoS满意度公平性准则,对多用户多业务进行高效的资源分配调度。最后对所提算法进行仿真评估。 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
无线射频识别技术,也就是RFID技术是一种典型的非接触性自动识别技术,当前在生产、管理、生活等社会各领域都有用到这一技术,并逐渐成为主要的自动识别技术,本文基于RFID技术和SURF算法,提出了校园智能车辆管理模型,首先按照三层开发原则,将系统分为数据层、应用层和表现层,然后在校园智能车辆管理模型中采用SURF算法对车辆牌照进行识别,首先构建车辆图像的尺度空间,接着由一个64维的特征向量来描述车牌的特征点,并对两帧图像车牌检测时的特征点进行匹配,最后在车牌特征点匹配过程中加入几何区域限定。仿真试验结果表明,本文提出的基于SURF算法的车牌识别模型误差较小,并且校园智能车辆管理系统功能完善,能很好的对校园车辆进行智能化车辆管理。 相似文献
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【目的/意义】本文融合文本和图像的多模态信息进行情感识别,引入图片模态信息进行情感语义增强,旨在
解决单一文本模态信息无法准确判定情感极性的问题。【方法/过程】本文以网民在新浪微博发表的微博数据为实
验对象,提出了一种基于DR-Transformer模型的多模态情感识别算法,使用预训练的DenseNet和RoBERTa模型,
分别提取图片模态和文本模态的情感特征;通过引入Modal Embedding机制,达到标识不同模态特征来源的目的;
采用浅层Transformer Encoder对不同模态的情感特征进行融合,利用Self-Attention机制动态调整各模态信息特征
的权重。【结果/结论】在微博数据集上的实验表明：模型情感识别准确率为 79.84%;相较于基于单一文本、图片模
态的情感分类算法,本模型准确率分别提升了 4.74%、19.05%;相较于对不同模态特征向量进行直接拼接的特征融
合方法,本模型准确率提升了 1.12%。充分说明了本模型在情感识别的问题上具有科学性、合理性、有效性。【创
新/局限】利用 Modal Embedding 和 Self-Attention 机制能够有效的融合多模态信息。微博网络舆情数据集还需进
一步扩充。 相似文献