本文關(guān)鍵詞：自組織增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證碼識(shí)別模型與算法

  更多相關(guān)文章： 驗(yàn)證碼識(shí)別 增量學(xué)習(xí) 自組織增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像降噪 圖像切割

【摘要】：計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的普及使圖像技術(shù)越來(lái)越受到人們關(guān)注,用戶對(duì)圖像信息識(shí)別以及安全意識(shí)也越來(lái)越強(qiáng),其中驗(yàn)證碼圖像識(shí)別在初級(jí)的信息安全保證領(lǐng)域以及日常圖像處理領(lǐng)域等方面有較廣泛的應(yīng)用。不僅涉及到日常生活的手機(jī)指紋解鎖、PC打卡等,同時(shí),也涉及到敏感的軍事目標(biāo)識(shí)別、交通主動(dòng)安全規(guī)避等領(lǐng)域。故無(wú)論民用還是軍用,對(duì)驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù)的研究都具有重要的實(shí)際和理論指導(dǎo)意義。由于實(shí)際運(yùn)用中的驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)存在更新迭代頻率快、數(shù)據(jù)積累量大以及數(shù)據(jù)冗余性高等特點(diǎn),使得傳統(tǒng)的驗(yàn)證碼識(shí)別模型(即每次新數(shù)據(jù)載入后模型都需要重新對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí))在面對(duì)增量數(shù)據(jù)識(shí)別時(shí)不僅計(jì)算成本較高(主要成本為時(shí)間和空間),而且識(shí)別效果不佳。為了更好的適應(yīng)實(shí)際運(yùn)用需求,進(jìn)一步降低驗(yàn)證碼識(shí)別模型對(duì)時(shí)間和空間的依賴成本,本文結(jié)合相關(guān)圖像識(shí)別技術(shù),圍繞著圖像去噪、切割、離線識(shí)別、在線增量識(shí)別進(jìn)行算法分析、建模、設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)仿真展開。本文以基礎(chǔ)文本驗(yàn)證碼(包括a-z, A-Z,0-9,共計(jì)62個(gè)基礎(chǔ)字符)為研究對(duì)象,提出一種基于PNN-SOINN-RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的自組織增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)驗(yàn)證碼進(jìn)行識(shí)別,首先對(duì)驗(yàn)證碼進(jìn)行去噪、切割圖像預(yù)處理；其次,通過離線數(shù)據(jù)對(duì)SOINN-RBF模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)先驗(yàn)知識(shí)；最后,通過PNN對(duì)字符進(jìn)行預(yù)判別,接著將新數(shù)據(jù)不斷輸入到SOINN-RBF網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行增量學(xué)習(xí)(結(jié)合節(jié)點(diǎn)增、刪策略),實(shí)現(xiàn)離線模型與在線模型的轉(zhuǎn)換。模型借助了RBF、 PNN模型的分類識(shí)別能力以及SOINN的數(shù)據(jù)表征能力,其整體識(shí)別效果得到了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,基于PNN-SOINN-RBF網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于驗(yàn)證碼識(shí)別有較高實(shí)用性和準(zhǔn)確性,其中,離線、在線模型在驗(yàn)證集中的單個(gè)字符整體識(shí)別預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率依次為72.75%、50.25%,其驗(yàn)證碼綜合識(shí)別準(zhǔn)確率依次為29.31%、20.47%。離線、在線模型在驗(yàn)證集中引入新數(shù)據(jù)后對(duì)于單個(gè)字符識(shí)別準(zhǔn)確率依次為60.44%、78.78%,其綜合識(shí)別準(zhǔn)確率依次為23.05%,28.83%。本文構(gòu)建的算法為增量學(xué)習(xí)方法提供了模型框架參考,同時(shí),本文的模型體系可拓展至不平衡、高復(fù)雜、非線性的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 云中客;新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自于仿生學(xué)[J];物理;2001年10期

2 唐春明,高協(xié)平;進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2001年10期

3 李智;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭調(diào)運(yùn)優(yōu)化方法[J];長(zhǎng)沙鐵道學(xué)院學(xué)報(bào);2003年02期

4 程科,王士同,楊靜宇;新型模糊形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年21期

5 王凡,孟立凡;關(guān)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學(xué);2004年03期

6 周麗暉;從統(tǒng)計(jì)角度看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];統(tǒng)計(jì)教育;2005年06期

7 趙奇 ,劉開第 ,龐彥軍;灰色補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[J];微計(jì)算機(jī)信息;2005年14期

8 袁婷;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];軟件導(dǎo)刊;2006年05期

9 尚晉;楊有;;從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過去談科學(xué)發(fā)展觀[J];重慶三峽學(xué)院學(xué)報(bào);2006年03期

10 楊鐘瑾;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過去、現(xiàn)在和將來(lái)[J];青年探索;2006年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性[A];1996中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2003年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡(jiǎn)單規(guī)劃的識(shí)別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識(shí)論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)遇——紀(jì)念中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10周年[A];1999年中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

6 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩(shī)武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋用預(yù)報(bào)應(yīng)用[A];1999年中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中學(xué)生創(chuàng)造力評(píng)估中的應(yīng)用[A];第十二屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊(cè)）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

10 張廣遠(yuǎn);萬(wàn)強(qiáng);曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國(guó)設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)社會(huì)學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國(guó)教師報(bào);2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國(guó)紡織報(bào);2003年

4 中國(guó)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日?qǐng)?bào);2007年

6 本報(bào)記者 劉霞;美用DNA制造出首個(gè)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日?qǐng)?bào);2011年

7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國(guó)際先進(jìn)水平[N];中國(guó)電子報(bào);2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國(guó)船舶報(bào);2006年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性及幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 王新迎;基于隨機(jī)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測(cè)的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 賈文靜;基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及控制研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

4 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維算法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測(cè)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

9 張韜;幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

10 邵雪瑩;幾類時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1239327