基于BP神经网络的验证码识别（matlab）下载

PIPI_333 2018-10-10 02:12:42

基于BP神经网络的验证码识别
个人作业，数据集太大没放进去
仅用于个人学习，不可商用
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shuyang0288 2018-12-03

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请问下能运行吗

基于BP神经网络的Matlab手写数字识别系统：功能强大、可移植性强的万字文档，包含实时识别、邮政编码识别、带噪验证码识别及图像预处理与遗传算法应用,基于BP神经网络的Matlab手写数字识别系统：实现三重功能的高效移植性解决方案,基于BP神经网络的matlab的手写数字识别系统万字文档包含代码和文档，可实现三项功能具有很好的移植性： 1.单个手写体数字的实时识别 2.邮政编码识别 3.带噪验证码识别 程序还可以实现灰度化，二值化，去噪声等图像预处理，以及使用遗传算法进行字符的分割，具体识别效果如下图本链接附赠详细使用方法，帮助你快速运行程序，文档字数为万字以上，具体看下图 ,BP神经网络; Matlab; 手写数字识别系统; 代码与文档; 三项功能; 移植性; 实时识别; 邮政编码识别; 验证码识别; 图像预处理; 灰度化; 二值化; 去噪声; 遗传算法; 字符分割。,Matlab万字手写数字识别系统：BP神经网络、实时识别、多种图像预处理功能融合移植性强

基于BP神经网络的带噪声数字验证码识别系统开发带GUI界面。通过遗传算法对图像数字阈值分割提取特征，通过BP神经网络得到数字验证码识别准确率运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

本项目基于MATLAB完成数字验证码识别的GUI设计，图像处理，验证码生成、识别等功能。采用BP神经网络来实现对验证码图像的识别。验证码的识别，大概分为图片预处理、分割字符、识别字符三个过程，其中分割字符最为困难。本文采用基于遗传算法和最大熵优化的图像分割技术、大津法（OTSU）、自定义阈值三种技术进行字符分割，并作进一步分析。利用英国萨里大学提供的印刷体数字数据集，共10160张图片，90%的数据用于训练BP神经网络，剩余10%的数据用于测试，最终识别准确率达到93.47%，利用训练所得BP模型完成识别字符，最终验证码图像识别效果较佳。项目代码可顺利编译运行~

基于BP神经网络的Matlab手写数字识别系统万字文档：包含实时识别、邮政编码识别及带噪验证码识别的功能与使用方法.pdf

# -概要本项目基于MATLAB完成数字验证码识别的GUI设计，图像处理，验证码生成、识别等功能。采用BP神经网络来实现对验证码图像的识别。验证码的识别，大概分为图片预处理、分割字符、识别字符三个过程，其中分割字符最为困难。本文采用基于遗传算法和最大熵优化的图像分割技术、大津法（OTSU）、自定义阈值三种技术进行字符分割，并作进一步分析。利用英国萨里大学提供的印刷体数字数据集，共10160张图片，90%的数据用于训练BP神经网络，剩余10%的数据用于测试，最终识别准确率达到93.47%，利用训练所得BP模型完成识别字符，最终验证码图像识别效果较佳。

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