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关于识别验证码--很具挑战性的
Oo_Oo_
2010-10-12 03:36:47
最近做某个东西,遇到一技术难点。识别验证码,这种验证码,组合如下,扭曲变形的字符和数字,中间夹着干扰线条,字体为黑色,背景色为白色。
打算用VC++开发
求识别思路?求相关文档?详细程序与散分成正比
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关于识别验证码--很具挑战性的
最近做某个东西,遇到一技术难点。识别验证码,这种验证码,组合如下,扭曲变形的字符和数字,中间夹着干扰线条,字体为黑色,背景色为白色。 打算用VC++开发 求识别思路?求相关文档?详细程序与散分成正比
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Oo_Oo_
2010-10-18
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[Quote=引用 13 楼 yutaooo 的回复:]
感觉这技术很实用。。。。
[/Quote]
哥感觉这技术很实用的同时,也很难玩的转
yutaooo
2010-10-15
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感觉这技术很实用。。。。
Oo_Oo_
2010-10-15
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[Quote=引用 10 楼 zhao4zhong1 的回复:]
http://www.codeproject.com/KB/recipes/handwriting-kda.aspx
[/Quote]
看不明白E version的
www_adintr_com
2010-10-14
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OpenCV
赵4老师
2010-10-14
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http://www.codeproject.com/KB/recipes/handwriting-kda.aspx
AlanBruce
2010-10-14
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http://www.ecranesoft.com/ape/book/fap/f2/ix.html
LZ参考一下,看懂了,用VC实现应该没有多大问题
Corepy
2010-10-14
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弄过类似CSDN的验证码,不过没有用VC弄过
Defonds
2010-10-14
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验证码。
ayw215
2010-10-13
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机器学习+图像识别
Oo_Oo_
2010-10-12
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[Quote=引用 2 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
没做过,但这东西不拿一大笔钱出来谁会给你详细程序。
[/Quote]
详细程序与散分成正比
对不起,上面写错一字, 详细程序 -> 详细程度
luciferisnotsatan
2010-10-12
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没做过,但这东西不拿一大笔钱出来谁会给你详细程序。
mapoor
2010-10-12
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没做过,不敢乱言,静待高人。
机器学习
识别
图片
验证码
Recognize captcha by machine learning. 机器学习
识别
图片
验证码
使用机器学习来
识别
图片
验证码
(CAPTCHA)是一个具有
挑战性
的任务,因为
验证码
设计的目的就是为了防止自动化工具(包括机器学习模型)的
识别
。然而,随着技术的进步,研究人员和开发者们仍然能够构建出一定程度上能够
识别
验证码
的机器学习模型。 以下是一个基本的步骤指南,用于构建一个用于
识别
图片
验证码
的机器学习模型: 数据收集: 收集大量的
验证码
图片和对应的标签(即
验证码
文本)。这可能需要通过自动化工具或人工方式来完成。 注意保持数据集的多样性和平衡性,以涵盖
验证码
可能的各种变化和难度。 数据预处理: 对
验证码
图片进行必要的预处理,如灰度化、二值化、去噪、缩放等。 如果
验证码
包含扭曲、倾斜或噪声等干扰因素,可能需要使用更复杂的图像增强技术来模拟这些干扰。 特征提取: 传统方法:使用图像处理技术(如SIFT、SURF、HOG等)提取
验证码
图片的特征。 深度学习:使用卷积神经网络(CNN)自动学习
验证码
图片的特征。这通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。 模型训练: 选择一个合适的机器学习模型
Buster Captcha Solver for Human-2.0.1.zip
名称:Buster Captcha Solver for Human -------------------- 版本:2.0.1 作者:https://armin.dev/ 分类:其他 -------------------- 概述:Buster 是一个浏览器扩展,可通过使用语音
识别
完成 reCAPTCHA 音频挑战来帮助您解决困难的
验证码
。通过单击 reCAPTCHA 小部件底部的扩展按钮即可解决挑战。 描述: Buster是一个浏览器扩展,可通过使用语音
识别
完成reCAPTCHA音频挑战来帮助您解决困难的
验证码
。通过单击reCAPTCHA小部件底部的扩展按钮即可解决挑战。 不能保证挑战总能得到解决,需要考虑技术的局限性。 Buster的持续发展得益于强大支持者的支持。如果您想加入他们,请查看https://armin.dev/go/patreon 客户端应用程序 通过在客户端应用程序的帮助下模拟用户交互,可以提高扩展的成功率。按照扩展选项中的说明在Windows、Linux和macOS上下载并安装客户端应用程序。 无论您如何使用扩展程序,每天解决多个reCAPTCHA挑
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--在线考试系统商业项目视频课程
该项目是为网络教育,成人教育,远程教育设计的考试系统,系统功能分为学生端和后台管理两个部分,:后台管理包括学生注册,现场拍照,题库管理,试题管理,试卷管理,成绩管理,查看抓拍数据,抓拍异常处理等功能;学生端包括学生账号登录,手机
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登录,人脸
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登录,在线考试,查看成绩及答卷,考试过程自动抓拍等功能;该课程适合各类组织考试机构,软件公司开发人员及相关市场人员。
使用卷积神经网络进行准确、数据高效、无约束的文本
识别
无约束文本
识别
是一项重要的计算机视觉任务,具有多种不同的子任务,每个子任务都有自己的挑战。 深度神经网络的最大承诺之一是从输入的原始信号中提取特征的收敛和自动化,从而以最少的领域知识实现最高的性能。 为此,我们提出了一种数据高效的端到端神经网络模型,用于通用、无约束的文本
识别
。 在我们提出的架构中,我们在不牺牲
识别
准确性的情况下力求简单和高效。 我们提出的架构是一个完全卷积的网络,没有使用 CTC 损失函数训练的任何循环连接。 因此,它对任意输入大小进行操作,并以非常有效和可并行化的方式生成任意长度的字符串。 我们通过在七个公共基准数据集上实现最先进的结果来展示我们提出的文本
识别
架构的普遍性和优越性,涵盖广泛的文本
识别
任务,即:手写
识别
、
验证码
识别
、OCR、车牌
识别
和场景 文本
识别
。 我们提出的架构赢得了 ICFHR2018 READ 数据集上的自动文本
识别
竞赛。 索引词——文本
识别
、光学字符
识别
、手写
识别
、
验证码
求解、车牌
识别
、卷积神经网络、深度学习。
2020年“深圳杯”数学建模挑战赛D题数学建模挑战赛D题-公交车在高峰和平峰转换期间的调度附matlab代码.zip
1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像
识别
** 3.1.1 车牌、交通标志
识别
(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡
识别
3.1.3 人脸类别和表情
识别
3.1.4 打靶
识别
3.1.5 字符
识别
(字母、数字、手写体、汉字、
验证码
) 3.1.6 病灶
识别
3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜
识别
3.1.8 指纹、手势、虹膜
识别
3.1.9 路面状态和裂缝
识别
3.1.10 行为
识别
3.1.11 万用表和表盘
识别
3.1.12 人民币
识别
3.1.13 答题卡
识别
**3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号
识别
** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)
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