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面向多类型干扰的验证码目标识别算法研究
1
作者
程瑶
龚奥
王玉菡
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第10期156-160,共5页
验证码是一种用来区分计算机与人类的技术,以避免出现自动化程序自动注册、登录、恶意投票、恶意尝试密码等安全问题。而验证码识别技术研究可以使人们及时发现和改正验证码的缺点,对加强网络安全性有着重要的意义。通过对验证码识别算...
验证码是一种用来区分计算机与人类的技术,以避免出现自动化程序自动注册、登录、恶意投票、恶意尝试密码等安全问题。而验证码识别技术研究可以使人们及时发现和改正验证码的缺点,对加强网络安全性有着重要的意义。通过对验证码识别算法的研究,设计了验证码识别系统,分别以模板匹配、Hu不变矩和深度学习3种算法对验证码图像进行处理识别,最终对带有多类型干扰的验证码分别得到识别结果。结果表明,前2种验证码算法的识别准确率分别为60.3%、66.0%,而基于深度学习算法中2种形式的识别准确率分别为87.7%和95.58%,尤其在线干扰和混合干扰等复杂干扰方面,识别准确率的提高尤为突出,表现出深度学习算法应用于多类型干扰验证码识别的可行性。
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关键词
验证码
图像处理
多类型干扰
识别算法
深度学习
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职称材料
基于LMS算法的混合干扰对消模块的设计与分析
被引量：
1
2
作者
商贺
谭志良
李亚楠
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2016年第4期372-376,共5页
为了解决无线通信中多类型混合干扰问题,利用LMS算法设计和仿真了混合干扰对消模块;首先对LMS自适应噪声干扰对消原理和周期性干扰分离原理进行了阐述和分析,通过分析可知自适应对消器的对消效果与LMS自适应算法阶数、步长的选取密切相...
为了解决无线通信中多类型混合干扰问题,利用LMS算法设计和仿真了混合干扰对消模块;首先对LMS自适应噪声干扰对消原理和周期性干扰分离原理进行了阐述和分析,通过分析可知自适应对消器的对消效果与LMS自适应算法阶数、步长的选取密切相关,而输入信号的自相关矩阵直接决定LMS参数的设置,不同类型的干扰差异较大;然后对混合干扰对消模块进行了建模,证明了所设计模块的可行性和有效性;最后,在不同信干噪比(SINR)下分析了所设计模块的性能,得出混合干扰对消模块在低信干噪比时性能好于高信干噪比时的结论。
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关键词
LMS算法
自适应对消
多类型干扰
simulink平台
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职称材料
题名
面向多类型干扰的验证码目标识别算法研究
1
作者
程瑶
龚奥
王玉菡
机构
重庆理工大学机械工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第10期156-160,共5页
基金
国家自然科学基金项目(52375526)
重庆市教委科学技术研究青年项目(KJQN202101124)
+1 种基金
重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20242016)
重庆市研究生科研创新项目(CYS240671)。
文摘
验证码是一种用来区分计算机与人类的技术,以避免出现自动化程序自动注册、登录、恶意投票、恶意尝试密码等安全问题。而验证码识别技术研究可以使人们及时发现和改正验证码的缺点,对加强网络安全性有着重要的意义。通过对验证码识别算法的研究,设计了验证码识别系统,分别以模板匹配、Hu不变矩和深度学习3种算法对验证码图像进行处理识别,最终对带有多类型干扰的验证码分别得到识别结果。结果表明,前2种验证码算法的识别准确率分别为60.3%、66.0%,而基于深度学习算法中2种形式的识别准确率分别为87.7%和95.58%,尤其在线干扰和混合干扰等复杂干扰方面,识别准确率的提高尤为突出,表现出深度学习算法应用于多类型干扰验证码识别的可行性。
关键词
验证码
图像处理
多类型干扰
识别算法
深度学习
Keywords
verification code
image processing
multi-type interference
recognition algorithm
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于LMS算法的混合干扰对消模块的设计与分析
被引量：
1
2
作者
商贺
谭志良
李亚楠
机构
军械工程学院静电与电磁防护研究所
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2016年第4期372-376,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573306
61403331)
河北省科技支撑计划资助项目(13211610)
文摘
为了解决无线通信中多类型混合干扰问题,利用LMS算法设计和仿真了混合干扰对消模块;首先对LMS自适应噪声干扰对消原理和周期性干扰分离原理进行了阐述和分析,通过分析可知自适应对消器的对消效果与LMS自适应算法阶数、步长的选取密切相关,而输入信号的自相关矩阵直接决定LMS参数的设置,不同类型的干扰差异较大;然后对混合干扰对消模块进行了建模,证明了所设计模块的可行性和有效性;最后,在不同信干噪比(SINR)下分析了所设计模块的性能,得出混合干扰对消模块在低信干噪比时性能好于高信干噪比时的结论。
关键词
LMS算法
自适应对消
多类型干扰
simulink平台
Keywords
LMS algorithm
adaptive cancellation
mixed-noise interference
simulink
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多类型干扰的验证码目标识别算法研究
程瑶
龚奥
王玉菡
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于LMS算法的混合干扰对消模块的设计与分析
商贺
谭志良
李亚楠
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2016
1
在线阅读
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职称材料
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