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TensorFlow用于正方教务系统中的验证码识别。

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简介:
通过运用 TensorFlow 框架构建了一个单隐层全连接神经网络模型。该文件中包含了经过精心分类的训练数据集和测试数据集,并涵盖了验证码图像的获取、降噪处理、二值化转换、图像分割等关键环节,此外,还包含了神经网络用于识别验证码的完整实现代码。代码注释十分详尽,经过验证,其识别准确率能够达到约 97%。项目运行依赖于 Python 3 环境,并充分利用了 TensorFlow、NumPy 和 OpenCV 等强大的库资源。

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客服
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  • 管理
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    本文探讨了在正方教务管理系统中验证码的作用及挑战,并提出了解决验证码识别问题的方法和技术。 核心代码已封装为工具类,并使用Spring Boot创建了简单的API接口。测试地址是我们学校的官网,识别率达到90%。可根据需求自行调整代码。
  • TensorFlow实现
    优质
    本项目利用TensorFlow搭建模型,旨在高效准确地识别方形教务系统的验证码,采用深度学习技术优化验证码识别算法,提升自动化处理能力。 使用TensorFlow实现了一个单隐层的全连接神经网络,并包含已经分好类的训练数据集和测试数据集、验证码图片获取、去噪、二值化、分割等处理以及神经网络识别验证码的代码,注释非常详细。该模型在验证过程中的正确率达到了约97%。所用编程语言为Python3,项目中还使用了TensorFlow、NumPy和OpenCV库。
  • 数据抓取(包含
    优质
    本项目致力于开发一套高效的教育管理系统数据抓取工具,特别针对正方教学系统,集成先进的验证码识别技术,旨在简化教务管理流程,提高信息处理效率。 正方教务系统数据抓取包括验证码识别、模拟登录以及课表、考试成绩、考试安排和个人信息的抓取,并提供了Json API接口供客户端调用。
  • TensorFlow程序
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    本程序利用TensorFlow开发,旨在实现高效准确的验证码图像识别。通过深度学习技术训练模型自动识别各种复杂验证码,提高自动化水平和用户体验。 TensorFlow验证码识别程序是一种利用深度学习技术来自动识别图像中的文字的软件工具。通过训练模型可以实现对各种复杂背景下的验证码进行准确解析,提高自动化流程效率。该程序通常包括数据预处理、模型构建与训练以及结果评估等步骤。使用TensorFlow框架开发此类应用能够充分利用其强大的计算能力和丰富的API支持,使得开发者能更便捷地创建高性能的验证码识别系统。
  • Tensorflow项目
    优质
    本项目基于Tensorflow框架,旨在构建一个高效的验证码识别系统。通过深度学习技术训练模型,自动识别并解析各种类型的验证码图像。 Tensorflow项目验证码识别,Tensorflow项目验证码识别,Tensorflow项目验证码识别。
  • 数据集
    优质
    正面教务系统验证码数据集是由一系列用于训练机器学习模型识别教育管理系统中验证码的图像组成的数据集合,旨在提升自动化与安全性。 文件包含一份正方教务系统验证码的训练数据集和一份测试数据集,这些图片已经过去噪、二值化并切割完成。训练集包括1000张图片,测试集约有300张,可用于机器学习模型的训练与测试。
  • CNN和TensorFlow实现
    优质
    本项目采用深度学习框架TensorFlow,结合卷积神经网络(CNN)技术,旨在高效准确地进行验证码图像识别。 使用CNN和TensorFlow实现验证码识别。
  • CNN
    优质
    本项目构建了一套基于卷积神经网络(CNN)的验证码识别系统,通过深度学习技术高效准确地解析各类复杂验证码,显著提升了自动化的验证效率与安全性。 解压后运行interface.fig文件。该界面包含网络训练、网络测试和验证码识别三个功能。
  • 高效
    优质
    本验证码识别系统采用先进的人工智能技术,能够高效准确地解析各类图形验证码,广泛应用于自动化测试、数据采集等领域,大幅提升用户体验和工作效率。 使用过程注意事项: 1. 调用DLL识别库进行识别,在多线程环境下无需添加许可证,支持并发处理。 2. 使用DLL进行验证码识别时,请确保设置的参数与创建字典库时一致,否则可能影响识别准确率。具体参数说明请参考调用例子里提供的文档《我的函数.txt》中的相关部分。 3. 若遇到本工具无法识别的验证码,请联系群主寻求帮助(利用神经网络技术进行定制),价格合理。 版本更新记录: - 2017年7月27日:完美验证码识别系统 V3.2 - 增加DLL识别返回方式,提供总体信任度值作为参考。 - 解决导出字库时未完成就关闭窗口导致程序崩溃的问题。 - 添加批量下载后自动定位到文件夹的功能,并支持通过字符长度和总体信任度进行过滤。 - 2017年7月20日:完美验证码识别系统 V3.1 - 修复数组下标越界问题。 - 字库列表增加多选及右键批量删除功能。 - 2017年6月25日:完美验证码识别系统 V2.6 - 解决输入焦点相关的问题,改进用户体验。 - 批量下载时可设定宽度、面积等参数进行筛选过滤掉不必要的干扰图片。 - 2017年6月7日:完美验证码识别系统 V2.5 - 调整去除干扰滤镜的使用条件(不再需要先二值化),修复了添加字库可能导致崩溃的问题,增加了选中框功能以便快速下载并编辑字库。 - 2017年5月17日:完美验证码识别系统 V2.3 - 完善设置界面中的滤镜默认选项,修正使用本地图片时无需新建项目即可编辑的错误。 - 其他更新包括但不限于增加快捷键功能、修复处理逻辑缺陷等。
  • TensorFlow进行复杂机器学习
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    本研究采用TensorFlow框架,开发了一种高效的机器学习算法,专门用于破解复杂的验证码系统。通过深度神经网络的学习能力,有效提升了验证码识别的准确率和速度,为自动化处理提供了新的解决方案。 分类算法举例包括KNN(k近邻)和SVM(支持向量机)。相较于KNN,SVM的原理更为复杂。SVM的基本思想是将数据通过某种方式转换到一个高维空间中,以便更好地进行分类。