基于不变矩的数字验证码识别,本课题将模板匹配作为基本框架的验证码识别系统。本系统的优点在于能够对特定类型的数字验证码进行精确识别，实验中识别准确率可达到95％以上，并提供动态更新样本库的功能，可根据实际运行的环境提高验证码的识别率。
本案例选择了经典的数字验证码识别作为识别的对象。验证码的识别涉及图像预处理、分割、特征提取、识别等相关技术，本案例通过对彩色验证码图像进行灰度化、二值化、去噪和归一化等步骤来进行预处理，通过建立模板库的动态更新机制来提高系统的兼容性，进一步提升验证码识别的效率和准确性。
2022-06-28 21:05:18
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基于不变矩的数字验证码识别,本课题将模板匹配作为基本框架的验证码识别系统。本系统的优点在于能够对特定类型的数字验证码进行精确识别，实验中识别准确率可达到95％以上，并提供动态更新样本库的功能，可根据实际运行的环境提高验证码的识别率。
本案例选择了经典的数字验证码识别作为识别的对象。验证码的识别涉及图像预处理、分割、特征提取、识别等相关技术，本案例通过对彩色验证码图像进行灰度化、二值化、去噪和归一化等步骤来进行预处理，通过建立模板库的动态更新机制来提高系统的兼容性，进一步提升验证码识别的效率和准确性。
2021-04-08 09:07:53
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这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。十分适合作为课程作业或是课程汇报。
07_基于不变矩的数字验证码识别，适合本科或部分研究生课程设计。
涉及到机器学习相关内容。
#2021#验证码识别#
2021-01-29 14:20:16
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