1. 毕业设计（论文）主要内容：

卷积神经网络是深度学习的代表算法之一，仿造生物的视觉机制构建的一类能进行监督学习与非监督学习的网络，在语音识别和图像分类领域都有了突破性的进展。本课题拟设计一个Tensorflow平台下先用python进行验证码生成，生成的验证码由四位数字构成，无需包含大写字母或小写字母，再用Tensorflow来实现一个基于CNN卷积神经网络模型以进行数字验证码的识别。由纯数字组成的验证码在训练中使用的数据量相对减少，则训练中迭代次数也会有相应减少，在保证训练精度的前提下缩短所需的训练时间。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）使用python来生成相应四位数字验证码，再用tensorflow下的cnn卷积神经网络模型进行验证码的识别算法研究与实现。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周： 利用python进行四位数字验证码的生成。

4. 主要参考文献

[1] liu l, liu j, dai y, et al. design and implementation ofverification code identification based on anisotropic heat kernel[j]. chinacommunications, 2016, 13(1):100-112.

[2] mei l, guo j, liu q, et al. a novel framework for containercode-character recognition based on deep learning and template matching[c]//international conference on industrial informatics-computing technology. 2017.

[3] 汪洋, 许映秋, 彭艳兵. 基于knn技术的校内网验证码识别[j]. 计算机与现代化, 2017(2):93-97.