基于TensorFlow的验证码识别工程实践

验证码识别是人工智能领域深度学习的一项重要应用,与基于规则的OCR识别相比,基于深度学习的验证码识别具有更强的泛化能力,与调用外部验证码识别接口相比,基于深度学习框架可以训练出识别模型,在离线环境下即可调用识别模型进行验证码识别,无需按条计费,成本低廉。因此,重点介绍基于TensorFlow的验证码识别的工程实践,并提出若干优化改进建议,期望提高验证码识别的泛化能力。     

基于深度学习的字符型验证码识别研究

字符型验证码作为常见的验证码类型,被广泛应用在各种网络平台,作为一种防止自动化脚本入侵的信息安全手段.针对这种验证码识别问题提出了一种基于卷积神经网络来识别字符型图片验证码的方法.采用TensorFlow深度学习框架对卷积神经网络模型进行训练,将灰度化的验证码图像作为输入,通过验证码数据集进行实验.结果表明,该模型对识别字符型验证码具有较好的泛化能力与鲁棒性.     

基于图像风格迁移技术生成图像验证码研究

验证码能有效区分人类与机器,可以提高网站的安全性,抵御脚本的恶意攻击,保护用户信息安全。因此,验证码正被广泛地运用到互联网中。具有良好的安全性和易用性是一个良好的验证码的基本条件。风格迁移能在改变图像的风格特征的基础上保留图像的内容特征,使其达到一定的艺术效果。为设计出有效安全的验证码,研究采用深度学习技术,改进VGG网络模型,应用风格迁移技术来进行生成图像验证码。在对生成的验证码的有效性的研究中,设置了对比实验,用常见的识别工具对该技术获得的图像验证码与部分实际生活中应用的验证码进行了识别率和识别效率两项重要参数的对比分析,效果显著。     

卷积神经网络识别汉字验证码

验证码今已广泛应用在各个领域,常见的英文字母与数字组合的验证码自动识别准确率已达到较高的水准,而汉字因其字符复杂,用传统方法进行自动识别难度很大。提出一种基于卷积神经网络的验证码自动识别方法来提高字符的识别准确率。采用Keras卷积神经网络框架,设计多层卷积来提取深层次图像信息,分别对汉字验证码和字母数字验证码进行识别,以提高模型的泛化性。实验结果表明用该方法汉字验证码的单字识别率已达到99.4%;传统四字符字母数字验证码的识别率最高达到99.3%。这一结果表明深度神经网络对验证码复杂结构的感知能力很强大,通过对比实验发现Keras框架在验证码识别领域有较好效果。     

基于形状上下文的复杂验证码识别算法

使用改进的形状上下文方法对复杂验证码进行识别,采用整体识别方法,不对图片进行切割,使用半极坐标圆进行建模的方式,解决2个字符连接处像素点建模互相干扰的问题。设计并实现复杂验证码识别算法,并与简单验证码进行比较。实验结果证明,复杂验证码识别算法能对字符粘连的复杂验证码进行识别。     

覆盖约简算法在Captcha识别方面的应用

Captcha是用来区分计算机与人类的一种程序,图像验证码是一种典型的Captcha。对图像验证码的发展历程进行了总结,比较了几种目前最常见验证码的特点和设计思路,提出了对一般验证码的破解方法,并设计实现了提取验证码数据的图片信息提取系统;应用基于条件信息熵的覆盖约简算法,对验证码进行识别,对比实验结果证明,识别效果良好。     

基于卷积神经网络的验证码识别

验证码识别与设计是目前人工智能领域的挑战性问题,验证码图片内容识别通过强制人机交互来抵御机器自动化攻击的,验证码是否能被批量识别可以用来衡量验证码设计的优劣。目前已经有相对成熟的算法解决这类问题,但是仍然存在天花板有待突破。首先本文对5000张验证码的样本集进行图片预处理,对验证码图片去噪点和切割操作。然后利用添加了注意力模块的卷积神经网络训练样本集,并对另外5000张样本进行预测,测试集的准确率可以达到97.9%。     

基于加密短信验证码的移动安全支付解决方案

针对移动支付过程中支付验证码容易泄露的问题,提出了基于加密短信息验证码的双因素移动支付系统方案。该方案基于公开密钥系统,使用公钥基础设施/认证机构（PKI/CA）的认证方法进行服务器与客户端的在线安全认证,并且利用客户在服务器上注册的用户名、密码和加密的交易验证短信来确保即使验证码密文泄漏,攻击者也无法获取验证码,从而杜绝了验证码泄漏造成的失窃风险。仿真结果表明,加密验证码方案在使用短信接口发送给用户时,系统的反应时间与未加密验证码方案的反应时间差别并不明显,而且增长趋势保持一致,均随着用户访问量的增加呈线性增长,能够兼顾系统的安全性和有效性。     

基于字符特征的随机问题阅读式验证码技术

在实际应用中,验证码的安全性与易用性是人们关注的重要方面.针对当前很多站点的验证码都缺乏可靠的安全性,设计了一种基于字符特征的随机问题阅读式验证码,它能有效抵御光学字符识别技术对阅读式验证码的破解.     

验证码技术的攻防对策研究

针对验证码的本质特征、形式化定义、今后发展方向和研究重点等问题, 通过深入、细致地分析和研究现有大量验证码, 给出了验证码的本质特征描述及形式化定义, 并从信息类型分类（共五种）、识别方式分类（共两种）和交互性分类（共两种）三个维度给出了验证码的20个种类; 分析了20种验证码类型的技术特点, 研究了其攻防对策, 给出了各类验证码今后的研究重点、难点及其研究方向。重点探讨了动态验证码和隐性验证码（包括语义验证码）, 特别针对验证码通用攻击的攻防对策, 提出了验证码领域的一些新思路和新研究方法。     

基于P2P覆盖树网络的流媒体传输技术优化研究

PeerCast是一个基于P2P网络的流媒体传输系统,各节点被组织成树状来进行数据的分发.但没有一个有效的机制来维护树的平衡和保证所选取的父节点是最佳的节点.在此基础上,对该系统进行优化,在媒体数据包上加一个字节用来标识当前节点与根节点的距离,并对节点间响应消息进行优化.实验结果表明,这些优化措施能够有效的维护树的平衡和降底数据传输时延.     

坑道水核磁共振探测激发磁场计算与测试方法研究

提出一种测量激发场垂直于地磁场分量的测量方法：应用固定线圈电磁感应法测量激发场,应用磁通门传感器测量地磁场,通过矢量运算求解激发场垂直于地磁场的分量。制作了激发场测量装置,通过对比激发场的径向分量和轴向分量的理论计算值和实测值,验证测量装置有效性。分析固定点处激发场垂直于地磁场的分量受线圈布设方向的影响,推导出固定点处激发场垂直于地磁场的分量取最大值时线圈布设角度求解方法,为实际探测线圈布设方向提供理论指导。     

提高测量可靠性的多传感器数据融合有偏估计方法

为了提高测量数据可靠性,多传感器数据融合在过程控制领域得到了广泛应用. 本文基于有偏估计能够减小最小二乘无偏估计方差的思想,提出采用多传感器有偏估计数据融合改善测量数据可靠性的方法. 首先,基于岭估计提出了有偏测量过程,并给出了测量数据可靠性定量表示方法,同时证明了有偏测量可靠度优于无偏测量可靠度. 其次,提出了多传感器有偏估计数据融合方法,证明了现有集中式与分布式无偏估计数据融合之间的等价性. 最后,证明了多传感器有偏估计数据融合收敛于无偏估计数据融合. 实例应用验证了方法的有效性.     

主题爬行中的隧道穿越技术

由于网络环境的复杂性和网页内容的多主题性,要想得到更多的特定主题相关网页,就要穿越那些主题不相关网页来获取更多的主题相关网页,即隧道穿越.将隧道穿越分为灰色隧道穿越和黑色隧道穿越.对于灰色隧道,在爬行过程中,将一个多主题Web页面分割成数量不多的内容块分别处理来避免由于网页整体主题不相关给该块所带来的影响.对于黑色隧道的穿越,将隧道中主题不相关网页根据其父亲页面的主题相关性赋予一个深度值,然后根据其深度值的大小进行取舍,来达到扩展主题爬行区域的目的.实验结果显示,这两种方法都达到了预期效果,所以方法是有效、稳健和实用的.     

Structuring formal specifications—a lesson relearned

Specifications written in the formal specification language Z often make use of a form of decomposition that is novel to programmers. A published Z specification is rewritten using the form of decomposition familiar to programmers. Whenever decomposition is used, there must be some strategy for deciding what is to go in one component and what is to go in another. At the highest level, the strategy underlying the rewritten specification is the well-known strategy of separating user interface issues from deeper system functionality issues. The effectiveness of the strategy is put to a simple test by showing how a modification to the interface can be supported by a modification to only part of the specification. The conclusions drawn are that care over decomposition is important in specifications, just as it is in programs, and that lessons learned from programming about effective decomposition strategies can be applicable at the specification level, too. In particular, the lesson relearned is that it is important to separate information about a system's functionality from information about how this functionality is presented to users.     

电容式倾角传感器在底盘悬挂系统中的应用

以P89V51RD2FN单片机为控制核心,采用电容式倾角传感器实时测量车辆底盘的倾斜角,并用光电传感器检测车辆最终运动姿态和车速。光电传感器和倾角传感器将实时测量信号馈送至单片机,并采用增量式PID控制算法确保车辆能够达到平衡。利用CANBUS 2.0将数据传输至车载电脑来达到智能化车姿控制。实验结果表明:系统响应时间快,精度高,性能稳定。     

基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究

焊接工艺由于其本身加工过程及环境的复杂性,使得焊缝难以精确跟踪.针对埋弧焊系统,采用视觉传感器进行焊缝跟踪,得到误差信号后,使用分段拼接控制的方法,使误差快速收敛,且减小超调.首先对焊缝图像进行预处理,使用自动化的阈值进行分割得到焊缝区域,应用边缘检测和Hough变换得到焊缝边缘,计算得到焊缝中心位置、焊矩和焊缝偏差;然后采用模糊增量式分段PI控制处理误差,当误差较大时采用增量式PI控制消除误差,当误差较小时应用模糊控制,设计了隶属度表以及模糊推理机制,采用小误差的模糊控制有效地抑制了超调,使误差快速收敛.最终仿真结果显示,使用PI混合模糊控制后,超调量被控制在0.2个单位以内,调节时间小于1 s,基本实现了对焊缝的快速准确跟踪.     

离轴式拖车移动机器人的任意路径跟踪控制

离轴式拖车移动机器人属于非完整系统,当车头线速度随时间变化且过零变号时,难以用一个控制器实现系统对期望路径的跟踪.本文研究离轴式拖车移动机器人系统的任意路径跟踪问题.首先由系统和虚拟小车的运动学方程得到误差状态模型,线性化后用坐标变换将其化为标准型,然后基于Lyapunov方法构造出一种跟踪控制律.只要车头的运动线速度有界且不趋于零,其导数有界,则所设计的控制律就可以保证系统跟踪任意的期望路径,且跟踪误差最终一致有界,最终界的大小与期望路径的曲率变化率成比例.当期望路径的曲率变化率为零或趋于零时,所设计的控制律可以保证拖车移动机器人指数收敛到期望路径.仿真结果证实了控制律的有效性.     

基于使用剖面的软件可靠性测试用例生成方法

为了获得软件的可靠性指标,需要设计操作剖面来仿真用户实际使用软件的情况,并基于操作剖面来进行可靠性测试.传统的基于操作剖面的可靠性测试方法难以适用于航天软件,为了解决此问题,描述了一种具有层次化网络体系结构特征的使用剖面的形式化定义,阐述了构造这种使用剖面的系统化方法,给出了根据使用剖面生成用于软件可靠性测试操作序列的算法,以及基于操作序列生成可靠性测试用例的方法.提出的方法经过实验验证表明是可行的.     

会计信息化系统注册码设计创意

在会计信息化系统中,密码（口令）与注册码作用不同,密码一般是开发者预设初值,用户购买时都一样,用户使用时修改,以便分工划分权限。而注册码是开发者根据用户某属性预设,所有的用户都不同,目的是防止非法使用。注册码设计比密码设计略复杂,这方面的内容公开的很少,本文进行介绍。