图像识别基于卷积神经网络实现英文字母

随着近些年来互联网技术的飞速发展，网络安全逐渐进入公众视野，并成为人们日常生活所关心的一部分。验证码的使用也随之普及开来。验证码的英文为CAPTCHA，主要是被人们开发出来用于区分机器自动程序与人类用户的差异性。自从互联网以来，人们因为疯狂地追逐利润而滥用网络资源，进而导致自动化软件（有时称为机器人）的产生。为了抵御恶意机器人程序，防止论坛、博客中的垃圾评论，过滤垃圾邮件，保证在线投票真实性以及防止恶意批量注册网站等等，验证码应运而生。现如今，验证码在全球超过万的各大网站论坛随处可见，人们日常处理的验证码数量多达万次以上。由此可见，验证码识别技术的研究有益于验证现如今各种验证码的安全，帮助设计更可靠安全的验证码。不仅如此，验证码识别结合了图像处理、模式识别等多个领域的研究，对于促进各个领域的技术研究具有重要意义。

[filenamepathname]=uigetfile({*.png;*.*},打开图片);str=[pathnamefilename];S=imread(str);tryS=rgb2gray(S);endS=imadjust(S);if(mean(mean(S)))S=-S;endS=im2bw(S,0.5);[lw]=size(S);S=[zeros(l,1)Szeros(l,1)];S=[zeros(1,w+2);S;zeros(1,w+2)];figure(1)imshow(S)V=[];S=imerode(S,V);S=imdilate(S,V);figure(2)imshow(S)[lw]=size(S);ih=zeros(1,w);fori=1:wifmax(S(:,i))0ih(i)=1;endendms=zeros(1,w);fori=1:wifi~=wms(i)=ih(i)-ih(i+1);endendpos=[];fori=1:wifms(i)~=0pos=[posi];endendcount=length(pos)/2;alpha=cell(1,count);fori=1:countalpha{i}=S(:,pos(2*i-1):pos(2*i));[LW]=size(alpha{i});ih=zeros(1,L);forj=1:Lifmax(alpha{i}(j,:))0ih(j)=1;endendms=zeros(1,L);forj=1:Lifj~=Lms(j)=ih(j)-ih(j+1);endendposs=[];forj=1:Lifms(j)~=0poss=[possj];endendalpha{i}=alpha{i}(poss(1):poss(length(poss)),:);%%alpha{i}=imresize(alpha{i},[]);endfigure(3)fori=1:length(alpha)subplot(1,length(alpha),i)imshow(alpha{i})end3仿真结果4参考文献

[1]张良文.联机手写英文单词识别技术的研究与实现.Diss.南开大学,.

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