基于tensorflow的验证码识别方法分析任务书
2020-03-22 14:03:05
1. 毕业设计(论文)主要内容:
设计并实现一个验证码生成器,自动生成4~6位字符的验证码图片。
基于谷歌第二代人工智能学习系统tensorflow,构建神经网络模型,将生成的验证码作为训练集输入神经网络,训练过程中不断调整权值和阈值,最终得到有较高识别精度的模型。
分析并总结各种模型在识别正确率和训练速度等方面的差异。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1. 要求阅读相关的参考文献不少于15篇,其中近五年外文文献不少于3篇。
2. 完成不低于5000汉字(20000英文印刷符)的教师指定的相关文献的英译汉翻译。
3. 完成开题报告。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
第1-2周:根据论文题目检索资料。
第3周:利用图书馆的网络及书面资源,搜集相关课题资料,完成开题报告。
第4-5周:完成系统设计,掌握开发过程所需要的软件和编程语言。
4. 主要参考文献
1. ian j. goodfellow. captcha recognition with active deep learning. https://vision.in.tum.de/_media/spezial/bib/stark-gcpr15.pdf
2. tomoka azakami. deep learning analysis of amodal completion captcha with colors and hidden positions [j]. 2017 31st international conference on advanced information networking and applications workshops (waina). 2017:341-346
3. fatih ertam; galip ayd#305;n. data classification with deep learning using tensorflow. 2017 international conference on computer science and engineering (ubmk). 2017:755-758
4. liping yuan. a convolutional neural network based on tensorflow for face recognition. 2017 ieee 2nd advanced information technology, electronic and automation control conference (iaeac). 2017:525-529
5. https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 2017.