基于支持向量机的图片验证码识别研究

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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%。 From the product point of view, image verification code recognition increases the time and cost, so it is necessary to develop a verification code image recognition system to improve work efficiency. Considering the advantages of various machine learning algorithms, this paper proposes a CAPTCHA recognition algorithm based on v-support vector classification, which not only uses fast independent component analysis algorithm to extract features, but also uses the cultural algorithm to optimize the v-support vector algorithm Model kernel width and parameters v. The experimental results show that the digital recognition rate of the training set in each group of pictures is 100% after preprocessing, while the recognition accuracy of the test set is about 99.8%.
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