|
|||||
|
|
| 基于支持向量机的图片验证码识别研究 | |
| 引用本文： | 余艳芳.基于支持向量机的图片验证码识别研究[J].科学中国人,2016(8):57-58. |
| 作者姓名： | 余艳芳 |
| 作者单位： | 上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院 |
| 摘 要： | 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%。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 独立成分分析 文化算法 模型选择 图片验证码 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |