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

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【摘要】：計算機互聯(lián)網(wǎng)的普及使圖像技術(shù)越來越受到人們關(guān)注,用戶對圖像信息識別以及安全意識也越來越強,其中驗證碼圖像識別在初級的信息安全保證領(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指紋解鎖、PC打卡等,同時,也涉及到敏感的軍事目標(biāo)識別、交通主動安全規(guī)避等領(lǐng)域。故無論民用還是軍用,對驗證碼識別技術(shù)的研究都具有重要的實際和理論指導(dǎo)意義。由于實際運用中的驗證碼數(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,使得傳統(tǒng)的驗證碼識別模型(即每次新數(shù)據(jù)載入后模型都需要重新對全部數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí))在面對增量數(shù)據(jù)識別時不僅計算成本較高(主要成本為時間和空間),而且識別效果不佳。為了更好的適應(yīng)實際運用需求,進一步降低驗證碼識別模型對時間和空間的依賴成本,本文結(jié)合相關(guān)圖像識別技術(shù),圍繞著圖像去噪、切割、離線識別、在線增量識別進行算法分析、建模、設(shè)計與實驗仿真展開。本文以基礎(chǔ)文本驗證碼(包括a-z, A-Z,0-9,共計62個基礎(chǔ)字符)為研究對象,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)模型對驗證碼進行識別,首先對驗證碼進行去噪、切割圖像預(yù)處理；其次,通過離線數(shù)據(jù)對SOINN-RBF模型進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)先驗知識；最后,通過PNN對字符進行預(yù)判別,接著將新數(shù)據(jù)不斷輸入到SOINN-RBF網(wǎng)絡(luò)中進行增量學(xué)習(xí)(結(jié)合節(jié)點增、刪策略),實現(xiàn)離線模型與在線模型的轉(zhuǎn)換。模型借助了RBF、 PNN模型的分類識別能力以及SOINN的數(shù)據(jù)表征能力,其整體識別效果得到了實驗驗證。經(jīng)實驗表明,基于PNN-SOINN-RBF網(wǎng)絡(luò)模型對于驗證碼識別有較高實用性和準(zhǔn)確性,其中,離線、在線模型在驗證集中的單個字符整體識別預(yù)測準(zhǔn)確率依次為72.75%、50.25%,其驗證碼綜合識別準(zhǔn)確率依次為29.31%、20.47%。離線、在線模型在驗證集中引入新數(shù)據(jù)后對于單個字符識別準(zhǔn)確率依次為60.44%、78.78%,其綜合識別準(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,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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TP391.41

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本文編號：1239327