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申请/专利权人：大象慧云信息科技(江苏)有限公司

摘要：本发明涉及计算机信息处理领域，提供一种基于深度学习的验证码识别方法、系统、电子设备、介质，识别方法包括：S1：获取多张单个字符图片和多张训练用的验证码图片，验证码图片中的验证码包括一个或多个字符；S2：建立验证码识别模型，模型用于识别出验证码图片内的字符；S3：将多张训练用的验证码图片输入验证码识别模型中，模型基于多张单个字符图片识别出验证码内的字符；判断验证码识别模型输出的字符的准确率是否到达预定阈值，如果不达到，则修正训练用的验证码图片，返回步骤S3，直到模型输出的字符的准确率到达预定阈值；S4：获取待识别的验证码图片，采用验证码识别模型进行验证码识别。本发明能够提高验证码识别的准确率。

主权项：1.一种基于深度学习的验证码识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取多张单个字符图片和多张训练用的验证码图片，所述字符的种类包括数字、字母、运算符号、标点符号、汉字，所述验证码图片中的验证码包括多个字符；在所述获取多张单个字符图片之后，对单个字符图片进行加干扰处理；所述加干扰处理的方法包括随机裁剪、变色、加入随机噪音、变更尺寸；S2：建立验证码识别模型，验证码识别模型用于识别出验证码图片内的字符；以多张单个字符图片作为对照库，对验证码识别模型进行训练时，验证码识别模型识别训练用的验证码图片；训练完成后，验证码模型识别待识别的验证码图片；验证码图片包括多个字符，训练用的验证码图片为多种样式，包括：纯数字样式、数字和字母组合样式、数学计算公式样式、纯汉字样式、汉字和字母组合样式、汉字和数字组合样式、汉字和字母和数字组合样式，每种样式的训练用的验证码图片的数量为5000张以上；S3：将多张训练用的验证码图片输入验证码识别模型中，验证码识别模型基于多张单个字符图片识别出验证码内的字符；S4：判断验证码识别模型输出的字符的准确率是否到达预定阈值，如果不达到，则修正训练用的验证码图片，所述修正训练用的验证码图片的方法包括采用正态分布函数处理验证码图片；返回步骤S3再次将多张训练用的验证码图片输入验证码识别模型中进行识别，直到验证码识别模型输出的字符的准确率到达预定阈值；预定阈值为99%；S5：获取待识别的验证码图片，采用验证码识别模型进行验证码识别。

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