基于卷积神经网络的图书馆信息安全的验证码识别方法研究
随着大数据时代的到来,数字图书馆作为一项惠民利民的数字化信息资源库,受到广泛大众的关注和喜爱.但同时图书馆信息安全也面临着网络安全的威胁,现有的防范措施存在着较大的安全隐患.该文提出一种基于卷积神经网络的验证码识别方法来提高数字图书馆信息安全中的安全验证问题.针对不同字符类型的验证码图像,该文首先采用自适应滤波去噪和二值闭运算进行预处理;其次构建层数不同的卷积神经网络进行模型训练并保存识别精度最高的模型;最后将验证码测试集输入模型之中进行精度测试.实验结果证明,该方法不仅提高了验证码识别的效率,识别精度也大大提升.因此用该方法来针对数字图书馆中的验证码进行破解,以设计出一种更加安全的验证码防护...
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| Veröffentlicht in: | 科技资讯 2019-05, Vol.17 (17), p.161-165 |
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| Online-Zugang: | Volltext |
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