验证码技术是确保网站安全性和用户信息隐私性的第一道保障。针对多样化的验证码，其识别技术也很多，传统验证码技术主要分为人工识别、字典模型识别和验证码图像分割识别，其中字典模型中较为典型的Tesseract-OCR，其识别率相对较低，过程操作复杂，需要对识别错误的文字做出修改不适合对复杂验证码做出高效迅速的识别。本文使用TensorFlow框架实现卷积神经网络算法对验证码进行识别，利用Captcha包下提供的ImageCaptcha（）方法生成模拟现实网站的验证码，利用卷积神经网络对生成的验证码进行训练生成训练模型，通过训练模型进行对测试集的测试得到识别率，识别率可达到97%以上远超传统验证码识别算法。

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传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的层级化故障诊断算法(CNN based hierarchical fault diagnosis,CNN-HFD).首先,将原始振动信号进行分段预处理,以实现数据扩容;然后,分别根据故障类型和故障程度设计多个卷积神经网络,并将原始振动数据以某一时间步进行分割,作为卷积神经网络的输入进行训练;最后,将待识别信号送入CNN-HFD模型,经过分层故障诊断,在末端卷积神经网络输出相应故障类别和程度.通过滚动轴承振动数据库的实验表明,所提出的算法不仅具有高达99.5%以上的故障识别率,而且在负载发生变化时依然可以保持高达97%以上的故障识别率,具有较好的鲁棒性和泛化性能.

针对传统深度图超分辨率重建算法需要人工提取特征、计算复杂度较高且不容易得到合适表示特征的问题, 提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度图超分辨率重建算法。该算法不需要提前对特定的任务从图像中提取具体的手工特征, 而是模拟人类的视觉系统对原始深度图进行层次化的抽象处理以自主地提取特征。该算法直接进行从低分辨率深度图到高分辨率深度图的映射学习。映射由7个卷积层和1个反卷积层联合实现。卷积操作学习丰富的图像特征, 而反卷积实现上采样重建高分辨率的深度图。Middlebury RGBD数据集的实验结果表明, 该模型得到的峰值信噪比(PSNR)较传统双三次插值算法平均提高了2.7235 dB, 均方根误差(RMSE)平均降低了0.098; 与经典CNN算法相比, PSNR平均提高了1.5244 dB, RMSE平均降低了0.043。

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1 绪论 2 1.1 字符识别概述 2 1.2 数字识别研究的目的及意义 2 1.3 手写数字识别的典型应用 3 1.4 国内外研究现状 4 1.5 手写体数字识别系统概述 5 1.6 本文内容安排 6 2 手写体数字识别中预处理技术 7 2.1 图像灰度化 7 2.2 图像二值化 8 2.3 图像反色 9 2.4 图像去噪声 10 2.5 数字分割 11 2.5 数字归一化 11 2.5 数字细化 13 3 手写体数字识别中特征值提取技术 16 3.1 特征提取概述 16 3.2 手写体字符特征提取方法概述 18 3.3 手写体数字识别中的结构特征提取 19 3.4 手写体数字识别中的统计特征提取 20 4 人工神经网络分类器 21 4.1 人工神经网络概述 21 4.2 BP神经网络概述 21 4.3 本文的神经网络结构设计 21 5 系统实现与结果分析 24 5.1 系统实现 24 5.1.1 系统实现环境 24 5.1.2 系统处理流程图及主要工作 25 5.1.3 系统界面 26 5.2 结果分析 26 6 结束语

随着计算机应用的发展和人们对信息保密意识的增强，人脸识别技术作为一种生物识别技术越来越受到人们的重视。而卷积神经网络的出现大大提高了计算机对图像内容的识别和判断能力，因此我们考虑将卷积神经网络应用于人脸识别技术，形成一套以卷积神经网络为技术核心的人脸识别系统。