【基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法探究10000字（論文）】

基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法研究目錄TOC\o"1-3"\h\u21523摘要 I18469引言 1268021.緒論 1178721.1.研究背景及意義 1192891.2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 262781.2.1.國內(nèi)研究現(xiàn)狀 2149311.2.2.國外研究現(xiàn)狀 343171.3.論文研究?jī)?nèi)容 445102.深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 465732.1深度學(xué)習(xí) 5236082.1.1深度學(xué)習(xí)的三大經(jīng)典模型 5223672.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6257952.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用 7108803.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)流程簡(jiǎn)介 741583.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 8307353.2卷積層 8316583.3激活函數(shù) 9279413.4池化采樣 9234293.5正則化 9248004.基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 10216434.1.torch庫的使用（pytorch框架） 10201644.2.CNN模型搭建 10325444.3.數(shù)據(jù)加載 10299234.4.訓(xùn)練 1149344.5.實(shí)現(xiàn)效果圖 11155025.結(jié)論 1426897參考文獻(xiàn) 15摘要：在互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的今天，人工智能技術(shù)正在成為我們生活中的常態(tài)。諸如驗(yàn)證碼識(shí)別等技術(shù)已經(jīng)在當(dāng)前的人工智能研究中占據(jù)了不可或缺的獨(dú)特地位。自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)入侵破解的程序在日漸地增多,這已經(jīng)對(duì)保護(hù)我們賴以生存的信息網(wǎng)絡(luò)的安全構(gòu)成起了一項(xiàng)相當(dāng)?shù)卮蟮氐闹卮筇魬?zhàn)。驗(yàn)證碼測(cè)試是指一種能夠完全自動(dòng)化完成的自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)人和互聯(lián)網(wǎng)人行為的公共圖靈測(cè)試,是網(wǎng)站防止受到自動(dòng)惡意程序的攻擊使用的一門重要的人機(jī)智能區(qū)分測(cè)試技術(shù),網(wǎng)站用戶有時(shí)由于在相當(dāng)短時(shí)間范圍內(nèi)會(huì)被自動(dòng)惡意程序所惡意地訪問,會(huì)白白浪費(fèi)掉大量珍貴的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)資源,在這種復(fù)雜情況環(huán)境下,驗(yàn)證碼技術(shù)由此應(yīng)運(yùn)而生。通常這種情況下,各大網(wǎng)站會(huì)自動(dòng)生成驗(yàn)證碼供用戶識(shí)別,這個(gè)識(shí)別過程對(duì)計(jì)算機(jī)來說很困難,但對(duì)人類來說很容易。通常情況下,各大網(wǎng)站會(huì)自動(dòng)生成驗(yàn)證碼供用戶識(shí)別,這個(gè)識(shí)別過程對(duì)計(jì)算機(jī)來說很困難,但對(duì)人類來說很容易。如果人類破解驗(yàn)證碼的成功率可以達(dá)到90%或更高,而計(jì)算機(jī)程序的成功率只有不到1%,那么這類驗(yàn)證碼可以被認(rèn)為是成功的。目前,各大網(wǎng)站都設(shè)計(jì)了各種低分辨率、多噪聲點(diǎn)、變形字符、粘連字符的驗(yàn)證碼。這樣一來,便對(duì)搜索引擎優(yōu)化產(chǎn)生了較大的工作量和工作壓力[1]。因此，本文提出一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法，為搜索引擎優(yōu)化者和測(cè)試者實(shí)現(xiàn)自動(dòng)驗(yàn)證碼識(shí)別。關(guān)鍵詞：驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；深度學(xué)習(xí)引言由于網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證碼系統(tǒng)近年來在當(dāng)今全球互聯(lián)網(wǎng)上已得到空前的高度快速地廣泛部署和推廣使用,國內(nèi)外研究者都在對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證碼系統(tǒng)具有的多種安全及識(shí)別等功能特點(diǎn)進(jìn)行較為廣泛系統(tǒng)了深入分析的研究,并開始陸續(xù)的開發(fā)并研究提出了其他領(lǐng)域許多可以用來破解的網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證碼問題的系統(tǒng)解決新方法。目前,參考向量機(jī)學(xué)習(xí)技術(shù)分析(SVM)系統(tǒng)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析方法(CNN)方法已被是當(dāng)今兩種最為主要的有效的網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證碼系統(tǒng)和識(shí)別方法。張濤等人的[2]同時(shí)文章還特別專門的提出,對(duì)其中一些很容易會(huì)被分割合并掉的驗(yàn)證碼圖像應(yīng)盡量先進(jìn)行淡化、二進(jìn)制化、去噪,切割或合并分割成至少兩個(gè)互相獨(dú)立存在的字符,并特別推薦使用深度卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為一個(gè)對(duì)對(duì)其中的單個(gè)獨(dú)立的字符圖像先進(jìn)行訓(xùn)練、識(shí)別后再分割再進(jìn)行分割和合并處理的有效方法.該分析和方法是完全可以基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中強(qiáng)大的特征信息提取器的處理能力,并且它還被使用上了一個(gè)非線性的激活函數(shù),效果上也明顯程度的上優(yōu)于了SVM中的分類方法,但是目前它也就只是一個(gè)僅僅的是能夠被用來處理容易的被分割出來的驗(yàn)證碼圖像[3].對(duì)于那些不容易被分割出來的驗(yàn)證碼,張濤等人用1*144的向量來表示4個(gè)字符10個(gè)數(shù)字26個(gè)字符的標(biāo)簽，每個(gè)字符需要1*36，采用基于深度學(xué)習(xí)的LearnThrough單任務(wù)通用分類，分類類別多，匹配效果差，準(zhǔn)確率只有85%。張濤等人此前也多次提出可以使用CNN+RNN技術(shù)進(jìn)行身份驗(yàn)證碼的識(shí)別,但目前由于目前他們參與開發(fā)中的CNN網(wǎng)絡(luò)中的層厚度仍然較低,發(fā)現(xiàn)的該新方法其實(shí)并沒有達(dá)到超過單獨(dú)使用一個(gè)CNN網(wǎng)絡(luò)的效果1.緒論1.1.研究背景及意義驗(yàn)證碼(CompletelyAutomatedPublicTuringtesttellComputersandHumnansApart,CAPTCHA)是一種全自動(dòng)的圖靈測(cè)試，可以將計(jì)算機(jī)與人類區(qū)分開來，最早是作為卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一個(gè)研究項(xiàng)目而開發(fā)的，驗(yàn)證碼的第一個(gè)用戶是雅虎[1]。大多數(shù)程序的驗(yàn)證碼測(cè)試都是由一個(gè)由每一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字、字母和每一串二進(jìn)制漢字所組成,驗(yàn)證碼測(cè)試的其真正設(shè)計(jì)目的極可能本身就是作為一個(gè)用來區(qū)分計(jì)算機(jī)程序與其他普通計(jì)算機(jī)人類程序之間差別的測(cè)試,這種測(cè)試手段或許只是可以暫時(shí)的讓我們一般機(jī)器人類程序得以更輕松快捷得快速通過,但是這最終可能會(huì)永遠(yuǎn)無法有效阻止任何其他的計(jì)算機(jī)程序可以順利得通過。在如今這個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,驗(yàn)證碼系統(tǒng)正在日益扮演的起演著另一種越來越的重要的重要的角色,它其實(shí)應(yīng)該是指一個(gè)公共計(jì)算機(jī)的身份自動(dòng)身份識(shí)別的程序,用于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)地區(qū)分移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶人機(jī)與個(gè)人計(jì)算機(jī),它可以防止網(wǎng)站受到黑客的暴力破解手段[1]。隨著當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速進(jìn)步,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的技術(shù)不斷向前發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息安全相關(guān)問題亦隨之也越來越多地的問題出現(xiàn),驗(yàn)證碼技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)保護(hù)和保障信息方面有了廣泛的應(yīng)用。驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)是成功情況下，它很容易被人類和計(jì)算機(jī)識(shí)別，能夠很好地防止惡意程序，為用戶信息提供安全保障，并改善用戶體驗(yàn)[1]。然而，在某些情況下，驗(yàn)證碼的存在也有一定的消極作用，例如，對(duì)于一些測(cè)試開發(fā)人員需要手動(dòng)才能登錄是他們工作中的一個(gè)困擾，人們已經(jīng)嘗試著自動(dòng)檢測(cè)驗(yàn)證碼。作為圖靈測(cè)試，驗(yàn)證碼識(shí)別將圖像檢索處理與人工智能相結(jié)合，在人工智能技術(shù)的發(fā)展中發(fā)揮了積極作用，如車牌識(shí)別、手寫識(shí)別和字符識(shí)別應(yīng)用。本文重點(diǎn)討論了最廣泛使用的基于字符的圖像驗(yàn)證碼的識(shí)別算法，這種驗(yàn)證碼由隨機(jī)數(shù)字和英文字母組成，不僅容易生成，而且不受用戶文化背景的影響，不能用暴力方法破解。在傳統(tǒng)的圖像處理中，驗(yàn)證碼識(shí)別方法分為圖像預(yù)處理、定位、字符輸入、字符識(shí)別等步驟[6]。然而，用傳統(tǒng)方法，很難定義一套精確的模式。由于復(fù)雜的驗(yàn)證碼附著在背面，傳統(tǒng)的逐個(gè)像素提取的模式匹配只能識(shí)別簡(jiǎn)單的驗(yàn)證碼，對(duì)破損和復(fù)雜的驗(yàn)證碼的識(shí)別率很低。因此，需要一種更有效的方法來檢測(cè)這種驗(yàn)證碼。最近，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛用于科學(xué)研究中。近年來,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)作為現(xiàn)代人工智能中的幾個(gè)核心重要研究前沿領(lǐng)域發(fā)展之一,在計(jì)算機(jī)圖像快速識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言分析處理算法和多目標(biāo)視覺識(shí)別研究等國內(nèi)外諸多相關(guān)領(lǐng)域中取得出了較為長足意義的進(jìn)步。與傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法相比，深度學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢(shì)在于它能自動(dòng)檢索出更深層次的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)提取的特征比人工提出的特征表現(xiàn)更好[7]。與人工機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于驗(yàn)證碼識(shí)別可以自動(dòng)從圖像中提取特征，實(shí)現(xiàn)相對(duì)更高的識(shí)別精度[8]。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理類似的驗(yàn)證碼符號(hào)時(shí)不夠準(zhǔn)確，無法從小的分辨區(qū)域如數(shù)字"2"和字母"Z"中找到并提取特征，驗(yàn)證碼的識(shí)別精度會(huì)大大降低。在本文中，我們提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼圖像識(shí)別算法。1.2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1.國內(nèi)研究現(xiàn)狀截至目前大多數(shù)可用基于文本的驗(yàn)證碼識(shí)別算法可分為兩大類：基于分割的算法和無分割的算法[9]?；诜指畹淖R(shí)別算法通常只包括了兩個(gè)最主要的階段:分割識(shí)別和字符識(shí)別。在分割的步驟過程中,驗(yàn)證碼圖像將被自動(dòng)分割成若干單個(gè)的字符,字符識(shí)別模塊會(huì)被用來幫助識(shí)別出這些單個(gè)字符。分割步驟被認(rèn)為是最重要的部分，因?yàn)樗梢燥@著影響系統(tǒng)的整體準(zhǔn)確性和效率。然而，大多數(shù)分割算法表現(xiàn)不佳，效率低下，效果不佳。因此，許多研究人員已經(jīng)開始使用沒有分割的驗(yàn)證碼檢測(cè)算法，以避免分割步驟的負(fù)面效應(yīng)?，F(xiàn)在，無分割模型被廣泛用于驗(yàn)證碼的識(shí)別[10]。他們可以直接識(shí)別和分類輸入的驗(yàn)證碼字符，而無需將驗(yàn)證碼分割成單個(gè)字符。此外，大多數(shù)無分割模型具有較高的準(zhǔn)確性和效率。同時(shí)，無分割模型通常具有多路復(fù)用的結(jié)構(gòu)，需要相對(duì)較大的內(nèi)存資源。特別是當(dāng)文本驗(yàn)證碼的字符數(shù)增加時(shí)，對(duì)內(nèi)存資源的要求會(huì)急劇增加。為了避免無分段驗(yàn)證碼算法的缺點(diǎn)，研究人員開始使用基于深度學(xué)習(xí)的無分段驗(yàn)證碼識(shí)別系統(tǒng)來直接識(shí)別驗(yàn)證碼，而無需分段[11]。研究人員使用了一個(gè)無分割的驗(yàn)證碼CNN模型，通過在輸出層為每個(gè)驗(yàn)證碼字符分配特定數(shù)量的神經(jīng)元（與字符類別相對(duì)應(yīng)）進(jìn)行分類，訓(xùn)練它同時(shí)識(shí)別所有驗(yàn)證碼字符[12]。這種識(shí)別模型工作迅速，避免了驗(yàn)證碼的分割。然而，隨著驗(yàn)證碼符號(hào)數(shù)量的增加，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量也隨之增加，內(nèi)存大小也隨之增加。該CNN模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)旨在考慮相鄰字符之間的關(guān)聯(lián)性，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。然而，該模型對(duì)驗(yàn)證碼中的每個(gè)符號(hào)都使用了一組單獨(dú)的卷積層和全連接層，這使得架構(gòu)非常復(fù)雜，并且隨著驗(yàn)證碼符號(hào)數(shù)量的增加，模型的復(fù)雜性也在增加。然而，該模型對(duì)驗(yàn)證碼中的每個(gè)符號(hào)都使用一組單獨(dú)的卷積層和全連接層。1.2.2.國外研究現(xiàn)狀在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)出現(xiàn)的最早期,美國的科學(xué)家LuisyouAlto開始專門研究驗(yàn)證碼技術(shù)及其安全的性能,并提出驗(yàn)證碼的概念[13]。路易斯-你-阿爾托繼續(xù)研究驗(yàn)證碼及其他安全的屬性了很長時(shí)間,然后他發(fā)現(xiàn)了RE-CAPTCHA技術(shù)[14]，進(jìn)一步擴(kuò)大了驗(yàn)證碼的使用。JRendraMalik繼續(xù)深入研究了其驗(yàn)證碼及其安全的屬性[15]，發(fā)現(xiàn)了驗(yàn)證碼可以通過利用基于形狀上下文的形狀條紋的不同的特征來自動(dòng)的進(jìn)行相關(guān)的匹配[16]。JRendraMalik進(jìn)一步細(xì)致的工作對(duì)于驗(yàn)證碼及其相關(guān)安全性問題也進(jìn)行深入了分析研究,發(fā)現(xiàn)驗(yàn)證碼能夠自動(dòng)對(duì)基于形狀上下文的形狀條紋的各種不同的特征來進(jìn)行相關(guān)信息之間的自動(dòng)匹配[4]。Goodfellox等人[17]建議使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，而可用于驗(yàn)證碼識(shí)別的令牌訓(xùn)練數(shù)據(jù)集很小。另外，Moii和Malik使用Chellapila和Simard提出的方法首先將驗(yàn)證碼分解成單個(gè)的字符，接著重新識(shí)別代碼。然而，由于當(dāng)前驗(yàn)證碼中的字符是重疊的，因此不可能簡(jiǎn)單地用一個(gè)矩形框來分割各個(gè)字符。這些Yaderberg等人[18]開發(fā)了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于自然場(chǎng)景圖像的文字識(shí)別，但作者不得不手動(dòng)生成大量的文字圖像來產(chǎn)生訓(xùn)練結(jié)果。這些算法都不是解決驗(yàn)證碼識(shí)別問題的好辦法。1.3.論文研究?jī)?nèi)容本文主要是從使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼字符識(shí)別的角度出發(fā)，分析驗(yàn)證碼的安全性以及深入討論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理。第一部分：緒論,主要系統(tǒng)介紹基于本文提出的驗(yàn)證碼識(shí)別研究目前研究的相關(guān)研究工作背景內(nèi)容和應(yīng)用研究目的意義等以及相關(guān)國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀。主要的內(nèi)容就是簡(jiǎn)單地總結(jié)與闡述了一下現(xiàn)階段國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于驗(yàn)證碼識(shí)別研究學(xué)習(xí)等領(lǐng)域研究成果以及發(fā)展現(xiàn)狀。第二部分：深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，介紹了深度學(xué)習(xí)的三大經(jīng)典模型，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論進(jìn)行分析以及運(yùn)用的了解。第三部分：本部分著重介紹使用了驗(yàn)證碼符號(hào),分析了并進(jìn)一步解釋了各種影響其數(shù)據(jù)安全性問題和數(shù)據(jù)可用性問題的各種因素,并嘗試在深度機(jī)器學(xué)習(xí)研究的前沿背景條件下系統(tǒng)探討研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這無疑是又一種面向端到端數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方法。描述討論了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的一些主要技術(shù)組成的部分理論和工程實(shí)施的過程。描述了卷積層、關(guān)聯(lián)層、激活函數(shù)和正則化方法。卷積層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中特征數(shù)據(jù)提取技術(shù)的技術(shù)基礎(chǔ)。聚合操作被用來整合特征，降低特征和模型參數(shù)的維度，并確保輸入和輸出數(shù)據(jù)的不變性。激活函數(shù)限制了網(wǎng)絡(luò)層輸出的振幅并壓縮了信息，而正則化方法旨在提高網(wǎng)絡(luò)的泛化性能。這些基本組件的組合是使網(wǎng)絡(luò)活起來的一種有機(jī)方式。這些基本組件的有機(jī)結(jié)合允許原始數(shù)據(jù)的疊加，從表面形狀特征到更高層次的語義，以及模式預(yù)測(cè)。這些基本組件的有機(jī)結(jié)合使得來自表格表面特征的原始數(shù)據(jù)可以與更高層次的語義相疊加，此外還可以與模式預(yù)測(cè)相疊加。第四部分：基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，結(jié)合getimage庫圖片測(cè)定等設(shè)計(jì)方法，訓(xùn)練樣本集，實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼識(shí)別系統(tǒng)，并展示其運(yùn)行過程及結(jié)果。第五部分：總結(jié)，對(duì)本次研究基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行回顧與分析，并在研究方向過程中進(jìn)行未來規(guī)劃。2.深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中另一個(gè)新生的前沿領(lǐng)域，它在機(jī)器學(xué)習(xí)中被廣泛采用，使其功能更接近計(jì)算機(jī)科學(xué)的原始發(fā)展，即人工智能。深度學(xué)習(xí)技術(shù)用于探索大樣本數(shù)據(jù)信息的內(nèi)部結(jié)構(gòu)規(guī)律和語義表征的層次性，通過這些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)獲得的數(shù)據(jù)信息對(duì)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本、圖像數(shù)據(jù)和音頻信息等海量數(shù)據(jù)特征的深度解讀具有重要意義。發(fā)展人工智能技術(shù)的最終目標(biāo)之一可能是探索任何人類機(jī)器大腦如何能夠成為幾乎與世界上每個(gè)人的大腦一樣有能力分析語言信息或機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)并正確識(shí)別文本、圖像數(shù)據(jù)和其他信息，如視頻、聲音和圖像數(shù)據(jù)。它基于一種相對(duì)更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但在識(shí)別語音數(shù)據(jù)中的特征以及對(duì)語音和圖像信息中的特征進(jìn)行分析和計(jì)算方面能夠取得明顯的快速效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了該領(lǐng)域以前研究的所有技術(shù)。深度機(jī)器學(xué)習(xí)的研究已經(jīng)在一些相關(guān)學(xué)科中取得了顯著的發(fā)現(xiàn)，包括智能機(jī)器搜索和識(shí)別技術(shù)、智能數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺和翻譯、自然語言分析和處理、人工智能研究和個(gè)性化智能的機(jī)器識(shí)別技術(shù)等相關(guān)學(xué)科。深度機(jī)器學(xué)習(xí)解決了模式識(shí)別和復(fù)雜的人類行為的許多技術(shù)問題，使智能機(jī)器能夠模仿人類的活動(dòng)，如音頻、視覺、語言和邏輯語言思維，導(dǎo)致人工智能和相關(guān)技術(shù)的顯著進(jìn)步。2.1.1深度學(xué)習(xí)的三大經(jīng)典模型(1)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在無監(jiān)督預(yù)讀出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往非常困難，但可以產(chǎn)生深度訓(xùn)練的最重要例子之一是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)靈感通常來自視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。第一個(gè)專門用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的計(jì)算建模和分析的結(jié)構(gòu)模型被明確提出，并首次用于開發(fā)福島（D）神經(jīng)認(rèn)知機(jī)器模型，其基礎(chǔ)是各層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)之間的局部連接和各層節(jié)點(diǎn)之間圖像的神經(jīng)組織?？鐚愚D(zhuǎn)換將是這樣的：一個(gè)包含至少一組相同結(jié)構(gòu)參數(shù)的神經(jīng)元被應(yīng)用于位于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中不同位置的幾個(gè)神經(jīng)元的相對(duì)位置，這些神經(jīng)元從最前端到最后一層完全平行分布，從而形成一個(gè)翻譯不變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。到目前為止，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的模式識(shí)別的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)被認(rèn)為是當(dāng)前工業(yè)界實(shí)現(xiàn)人工智能進(jìn)行模式識(shí)別的最佳解決方案之一，特別是在執(zhí)行智能任務(wù)方面，如識(shí)別和處理手寫字符的信息[21]。(2)深度信任網(wǎng)絡(luò)模型DBN模型同樣可以被看作是一個(gè)隨機(jī)生成的概率貝葉斯模型，可以用更簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)術(shù)語來解釋，它由一系列具有幾層隨機(jī)潛變鏈接的單元組成，其中頂層的每個(gè)單元層都要求上下兩個(gè)相鄰的單元層之間至少有一個(gè)無限的隨機(jī)潛變鏈接。下面相鄰的每個(gè)細(xì)胞層的兩個(gè)細(xì)胞層之間也有對(duì)稱聯(lián)系，從每個(gè)細(xì)胞層的最左層到最右層，每個(gè)可見的細(xì)胞層的頂部和底部的兩個(gè)細(xì)胞層之間有一個(gè)隨機(jī)或定向的對(duì)稱聯(lián)系，從最左層靠近底部的細(xì)胞的狀態(tài)是每個(gè)可見的頂部和底部?jī)蓚€(gè)細(xì)胞層之間的隨機(jī)或定向?qū)ΨQ聯(lián)系。DBN由一個(gè)至少有兩個(gè)F的結(jié)構(gòu)單元堆疊而成，可以簡(jiǎn)單翻譯為RBM（受限玻爾茲曼機(jī)）。堆疊系統(tǒng)中每個(gè)RBM塊的可見隱藏神經(jīng)元的數(shù)量等于每個(gè)或任何前面的RBM塊上的可見隱藏神經(jīng)元的數(shù)量。根據(jù)深度機(jī)器學(xué)習(xí)模型的機(jī)制,輸入樣本模型和輸入樣本的輸出模型可被同時(shí)用來分別訓(xùn)練輸出樣本模型中以及輸入樣本模型的第一層中的所有的RBM塊,并且還可以反過來用輸出樣本模型來同時(shí)來訓(xùn)練輸出樣本模型中第一層的和輸入樣本模型的第二層中的所有RBM塊。RBM塊的輸入模型允許將所有的輸入模型都作為一個(gè)RBM塊的輸出模型,，在求和后提高輸出模型性能。在預(yù)讀和無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中，來自DBN塊的編碼結(jié)果被傳遞給另一個(gè)更高層次的RBM塊，由解碼塊檢測(cè)到的高層次塊狀態(tài)值被直接送回另一個(gè)低層次塊，該塊最初可能更接近低層次塊狀態(tài)值，允許低層次塊和低層次輸入塊之間重新配置。RBM塊也可以作為上一級(jí)DBN塊中的組織單元和上一級(jí)高層塊中每隔一層的下一級(jí)DBN塊之間的共同參數(shù)[22]。(3)堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型堆疊自編碼模型網(wǎng)絡(luò)包含了模型網(wǎng)絡(luò)最重要的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，與DBN相似，由一些結(jié)構(gòu)單元組成，共同進(jìn)行堆疊和自編碼操作。帶有自編碼層的模型網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是具有至少一個(gè)兩層模型網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其第一層通常被稱為自編碼層，模型網(wǎng)絡(luò)的第二層也通常被稱為自編碼層。第一層通常被稱為自編碼層，第二層被稱為自解碼層[23]。2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CCN）的算法基礎(chǔ)是一類使用前瞻性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，它結(jié)合了卷積計(jì)算并同時(shí)實(shí)現(xiàn)了深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種翻譯不變的神經(jīng)分類，由于其固有的表征學(xué)習(xí)能力，所有的神經(jīng)信息都可以由自己的神經(jīng)層次提供給它們，有人有時(shí)稱之為"平移的不變的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SIANN）"[24]。隨著我國人類科學(xué)家近年來在有關(guān)深度認(rèn)知機(jī)器學(xué)習(xí)研究理論體系及其實(shí)現(xiàn)方法體系理論領(lǐng)域的大量研究成果并不斷深入系統(tǒng)化地總結(jié)提出理論問題和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用研究實(shí)踐與研究發(fā)展,以及有關(guān)各種復(fù)雜大規(guī)模智能計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬實(shí)時(shí)智能處理分析算法設(shè)計(jì)和各種數(shù)值實(shí)時(shí)智能計(jì)算分析軟件系統(tǒng)研發(fā)應(yīng)用及各種計(jì)算機(jī)相關(guān)實(shí)時(shí)智能硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究及開發(fā)與應(yīng)用領(lǐng)域的許多領(lǐng)域最新研究成果的相關(guān)技術(shù)體系研究應(yīng)用和技術(shù)性能研究改進(jìn),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)統(tǒng)技術(shù)相關(guān)的世界各領(lǐng)域研究技術(shù)和技術(shù)領(lǐng)域目前正逐步經(jīng)歷并起了這樣一種前所未有的程度上的持續(xù)并快速發(fā)展地高速增長和變化持續(xù)和快速的發(fā)展,并將會(huì)因此它們已經(jīng)逐漸開始地逐漸的被其它世界科學(xué)家們所認(rèn)識(shí)成功地并被廣泛應(yīng)用于其在各種智能工程和應(yīng)用的實(shí)踐研究中因此,它們現(xiàn)在都已經(jīng)在逐漸的開始和成功的地被應(yīng)用和廣泛使用于世界其它的各種智能學(xué)科,如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言分析與處理機(jī)器智能學(xué)習(xí)和人工智能云計(jì)算人工智能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬型是一種基于高度生物學(xué)的視知覺機(jī)制模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以直接用于單獨(dú)的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，模型本身與結(jié)構(gòu)層模型中的卷積核參數(shù)之間具有高度的可分離性，具有高度隱含的生物學(xué)特征。模型本身與各層結(jié)構(gòu)模型內(nèi)的卷積核參數(shù)之間具有高度隱含的生物特征，各層結(jié)構(gòu)模型參數(shù)之間的連接數(shù)具有高度的稀疏性，這些特點(diǎn)使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)成為一類可以直接獨(dú)立設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，用于訓(xùn)練一些或較小范圍的參數(shù)格點(diǎn)計(jì)算和學(xué)習(xí)，用于一個(gè)或極其例如，它們可以直接用于像素和聲音特性等特征的深度學(xué)習(xí)。它們對(duì)要學(xué)習(xí)的特征有相對(duì)良好和穩(wěn)定的效果，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求不高，不需要額外的訓(xùn)練或計(jì)算。2.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用圖像識(shí)別(imageclassification)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為當(dāng)前大規(guī)模圖像分類和特征識(shí)別算法領(lǐng)域的兩個(gè)主要算法架構(gòu)之一，早已被開發(fā)出來。事實(shí)證明，在有效利用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算和大型數(shù)據(jù)源時(shí)，它們是一種相對(duì)穩(wěn)定和強(qiáng)大的算法技術(shù)。對(duì)于大規(guī)模、復(fù)雜的薄層圖像的一般分類和識(shí)別問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可用于直接和快速建立分層分類器。它還可以應(yīng)用于在更大更詳細(xì)的圖像上進(jìn)行分類和特征識(shí)別的計(jì)算領(lǐng)域，并有可能直接從圖像中快速提取辨別和特征數(shù)據(jù)，用于快速深度學(xué)習(xí)其他分層分類器數(shù)據(jù)?？焖俚纳疃葘W(xué)習(xí)。在后一種情況下，自動(dòng)特征提取也可以通過人工或自動(dòng)隨機(jī)選擇至少三個(gè)功能不同的圖像特征段進(jìn)行提取并分別存儲(chǔ)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，可以通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)隨機(jī)選擇特征提取本身。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將繼續(xù)被廣泛用于檢測(cè)和識(shí)別有用的字符段和字符識(shí)別，以進(jìn)一步確定計(jì)算機(jī)輸入的圖像文件是否真的包含有用的字符，從中可以直接和任意地切除和分離有用的字符段。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)流程簡(jiǎn)介3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)開發(fā)一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的更高效、更快速簡(jiǎn)單可靠的學(xué)習(xí)算法一直也是目前深度機(jī)器學(xué)習(xí)方向的一大熱門前沿研究與課題,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完全可以簡(jiǎn)單被抽象化為一個(gè)實(shí)現(xiàn)從提取原始數(shù)據(jù)到確定最終算法目標(biāo)之間的一個(gè)"擬合"過程。每隔一層的設(shè)計(jì)目的都是為了將原始的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為特征，并最終轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)，如分類等。圖1是其基本結(jié)構(gòu)。圖1CNN基本結(jié)構(gòu)3.2卷積層普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一定的區(qū)別，其主要區(qū)別就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些層上進(jìn)行卷積運(yùn)算。卷積層的主要作用是檢測(cè)圖像特征,通常通過卷積層后的輸出信號(hào),反映圖像的局部紋理、邊緣和形狀。這一層使用稀疏連接、權(quán)重分離和等價(jià)表示等理念來強(qiáng)化整個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)只是通過矩陣乘法技術(shù)在各個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間建立一個(gè)連接,這實(shí)際上意味著網(wǎng)絡(luò)輸入部分和網(wǎng)絡(luò)輸出部是可以完全相互連接通信的。另一方面,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了稀疏連接的設(shè)計(jì)理念,這實(shí)際上意味著每個(gè)輸出層元素都只可能與同一個(gè)輸入層內(nèi)的任意幾個(gè)單元緊密相連。這減少了所需的內(nèi)存量,提高了整個(gè)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)效率,而這意味著計(jì)算成本的降低。卷積層設(shè)計(jì)的另一個(gè)突出特點(diǎn)即是可共享權(quán)重,即允許相同權(quán)重的兩個(gè)參數(shù)可用于模型設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)的多個(gè)不同的功能。在一種傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中,權(quán)重矩陣?yán)锏拿總€(gè)元素在輸出矩陣的計(jì)算周期中可能只重復(fù)使用過一次,一旦它與最后一個(gè)輸入的值相乘,這個(gè)權(quán)重元素也就基本不會(huì)重新再會(huì)出現(xiàn)。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,卷積神經(jīng)核中的每個(gè)元素都是用于每個(gè)神經(jīng)元信號(hào)的輸入,這意味著不是單個(gè)神經(jīng)元在單獨(dú)的參數(shù)集上訓(xùn)練,而是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在所有神經(jīng)元的參數(shù)集上訓(xùn)練[19]。3.3激活函數(shù)所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都使用一個(gè)激活函數(shù)，它可以是連續(xù)的、可微分的或二進(jìn)制的、線性的或非線性的，其主要功能是限制輸出信號(hào)的振幅以壓縮信息。當(dāng)激活函數(shù)是非線性的時(shí)候(在大多數(shù)情況下,它必須是非線性的)時(shí),這同樣可以用于使模型的分類能更好,更好地表示特征,并可能在某一定的程度意義上可以增加模型對(duì)擾動(dòng)信號(hào)的魯棒性。主要的激活函數(shù)包括SoftPlus,ReLU,tanh,Sigmod和Linear。線性函數(shù)線性函數(shù)是常數(shù)映射,在線性網(wǎng)絡(luò)中最常使用,但不能執(zhí)行非線性分類任務(wù)。非線性激活函數(shù)是對(duì)輸入的數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行一次非線性的轉(zhuǎn)換,類似于基本的信號(hào)處理環(huán)境轉(zhuǎn)換,使原來線性無差別的數(shù)據(jù)變成線性有差別的。3.4池化采樣池化采樣的最大優(yōu)點(diǎn)之一是，對(duì)于輸入信號(hào)的微小變化，特征表示保持不變，這對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征提取很有用。最大值池是稀疏特征的理想選擇，而均值池可以減少鄰域大小導(dǎo)致的特征提取誤差。均值組合減少了因鄰域大小有限而產(chǎn)生的特征提取誤差。一般來說，聚合的作用是合并特征，這一不僅大幅降低了模型特征維度和模型參數(shù)的維度,還充分保證了模型輸入的和模型輸出之間的不完全變性,這無疑在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征維度提取技術(shù)中都起發(fā)揮到了十分關(guān)鍵作用。這一步在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征信息提取的過程研究中將起演著重要關(guān)鍵的作用[20]。3.5正則化一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)被稱為模型的"泛化性"或"泛化能力"[26]產(chǎn)生一種算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的最終一個(gè)目標(biāo)，這種算法經(jīng)過訓(xùn)練，在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，并且在驗(yàn)證集上也表現(xiàn)得很好。一個(gè)算法在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在驗(yàn)證集上卻失敗了，這種稱為"過擬合"現(xiàn)象。機(jī)器學(xué)習(xí)中用于處理過擬合問題的主要技術(shù)是"正則化"。因此，在CNN網(wǎng)絡(luò)模型中，有必要明確使用正則化來提供模型的泛化：通常將正則化項(xiàng)直接添加到目標(biāo)函數(shù)整體中，測(cè)量誤差，并進(jìn)行反向傳播，以達(dá)到使用正則化的相同結(jié)果。正則化項(xiàng)通常直接加入到整個(gè)目標(biāo)函數(shù)中，誤差被測(cè)量并傳播回來以影響和控制網(wǎng)絡(luò)模型的效果。4.基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1.torch庫的使用（pytorch框架）PyTorch是一個(gè)優(yōu)化的張量庫，主要用于使用gpu和cpu的深度學(xué)習(xí)中。它是一個(gè)針對(duì)Python的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，PyTorch是基于python和torch庫構(gòu)建的，torch庫支持在圖形處理單元上計(jì)算張量。在pytorch中，F(xiàn)loatTensor是基本的數(shù)據(jù)格式，另一種常用格式是變量Variable，常用于計(jì)算圖。4.2.CNN模型搭建CNN主要由卷積層，池化層，激活函數(shù)組成，加上一個(gè)BatchNorm，BatchNorm叫做批規(guī)范化，可以加速模型的收斂速度。圖2模型代碼4.3.數(shù)據(jù)加載pytorch有非常方便高效的數(shù)據(jù)加載模塊--Dataset和DataLoader。

Dataset是數(shù)據(jù)樣本的封裝，可以方便的讀取數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)一個(gè)Dataset的子類，需要重寫__len__和__getitem__方法，__len__需要返回整個(gè)數(shù)據(jù)集的大小，__getitem__提供一個(gè)整數(shù)索引參數(shù)，一個(gè)樣本數(shù)據(jù)（一個(gè)圖片張量和一個(gè)標(biāo)簽張量）。4.4.訓(xùn)練訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的一般流程為：1定義網(wǎng)絡(luò)，2定義優(yōu)化器optimizer和損失函數(shù)criterion，3遍歷dataloader，每次取一個(gè)batch訓(xùn)練。計(jì)算loss，將優(yōu)化器梯度置零，loss向后傳播，計(jì)算梯度，優(yōu)化器更新參數(shù)。4.訓(xùn)練集訓(xùn)練完一個(gè)epoch后，使用測(cè)試集計(jì)算下準(zhǔn)確率。5.保存模型4.5.實(shí)現(xiàn)效果圖（1）模型測(cè)試過程如下圖3.圖3模型測(cè)試過程圖（2）驗(yàn)證碼識(shí)別——代碼運(yùn)行截圖圖4代碼運(yùn)行過程圖驗(yàn)證碼識(shí)別——代碼運(yùn)行結(jié)果圖5代碼實(shí)現(xiàn)圖5.結(jié)論在本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果中,通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來快速完成對(duì)訓(xùn)練驗(yàn)證碼圖像的特征提取,在線閉路消除干擾線和刪除了少量冗余的訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息以及僅使用800張驗(yàn)證碼圖片作為訓(xùn)練集的情況下,該實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖罱K效果仍是僅能勉強(qiáng)保證達(dá)到了近75%左右的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率。通過去除干擾譜線、增加訓(xùn)練測(cè)試數(shù)據(jù)或通過使用多個(gè)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)進(jìn)行模型數(shù)據(jù)間的數(shù)據(jù)的融合,可以來幫助用戶進(jìn)一步高效的快速提高訓(xùn)練測(cè)試集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。隨著生物圖像生物信號(hào)識(shí)別及分析處理技術(shù)應(yīng)用研究技術(shù)的可持續(xù)與不斷地深化及發(fā)展,生成驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)的各種算法規(guī)則模型等數(shù)據(jù)也是勢(shì)必都將在相應(yīng)中發(fā)生了巨大變化。參考文獻(xiàn)[1]馬佳寧,基于深度學(xué)習(xí)的圖像驗(yàn)證碼識(shí)別算法研究[2]張濤，張樂樂，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片驗(yàn)證碼識(shí)別[J]，電子測(cè)量技術(shù)，2018，41（14）[3]徐星，宋小鵬，杜春暉，基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼圖像識(shí)[J]，測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào)，2019,033（002）138-142[4]郭釜晨,基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù)研究[5]何福泉，李偉烽，林培娜,等，驗(yàn)證碼的識(shí)別技術(shù)分析與研究[J]，甘肅科技縱橫，2019,48(02):7-10+28[6]德林，基于Web技術(shù)的驗(yàn)證碼的開發(fā)與實(shí)現(xiàn)[D]，電子科技大學(xué),2013.[7]逄淑超，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]，吉林大學(xué),2018.[8]唐勝貴，胡運(yùn)紅,王寶麗.基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù)研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2020,50(07):161-170.[9]程舟航．端到端文本驗(yàn)證碼識(shí)別[D].

西安電子科技大學(xué),2019.[10]杜薇,周武能.基于CTC模型的無分割文本驗(yàn)證碼識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2018[11]田懷川．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖形驗(yàn)證碼識(shí)別及防識(shí)別的研究與應(yīng)用[D]，哈爾濱工業(yè)大學(xué),2010.[12]張國榮,劉炳君,付成麗.基于Python和CNN的數(shù)字驗(yàn)證碼識(shí)別[J]太原師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版）,2