【验证码系列】利用深度学习构建字符型验证码自动识别模型与算法

文章目录

1. 写在前面
2. CSCI级设计决策
- 2.1. 字符型验证码识别智能体流程关联
- 2.2. 字符型验证码识别行为设计
3. 字符型验证码识别智能体结构设计
- 3.1. 智能体部件组成
- 3.2. 智能体结构
4. 接口设计
- 4.1. 字符型验证码识别智能体交互
5. 智能体算法设计细节
- 5.1. 算法目标
- 5.2. 字符型验证码算法数据
- 5.3. 程序级模块交互流程
6. 多类型验证码实测结果

1. 写在前面

前些天我写了一篇关于Google验证码机器人自动识别算法构建的文章：

【验证码系列】Google验证码从数据训练到机器自动识别算法构建

传统字符型验证码识别在以前的处理流程：

图像预处理 ---- 二值化 ---- 去噪 ---- 识别

这套验证码识别解决方案放在六七年前，那个时候在整个爬虫领域是够用的

不过如今技术不断演变，验证码的识别基本上都采用深度学习、模型识别的方式，不仅提升了准确率还提升了通用性！也不再需要手动设计特定规则和特征提取过程

你只需要提供足够多的训练数据，这个模型就能够为你识别多种不同类型的验证码！

当然这也并不是容易达成的一件事，首先我们需要大量的标记数据来训练模型，而标记验证码数据通常需要人工操作，耗费时间和资源

然后就是需要选择合适的算法！这都是需要具备较深领域知识的，因为后续的模型调参也是一个复杂的过程！

这篇文章我们将再次利用数据集进行训练，实现针对字符验证码的自动识算法构建，涉及的验证码类所型覆盖的范围还是比较全的（正规型、扭曲型、粘连性等等），大致如下所示：

在这里插入图片描述

针对上图中所有情况字符的随机组合问题，我们将采用同一算法来解决！该算法采用类ResNet网络结构的深度学习算法，由6个多分类器组成，分别针对以上不同情况的字符型验证码进行识别，如下我在本地随机抽取了几张验证码进行了测试，如下所示：

在这里插入图片描述

文末会展示多样本类型的测试结果、准确率、耗时

2. CSCI级设计决策

2.1. 字符型验证码识别智能体流程关联

在这里插入图片描述

1、用户：字符型验证码突防软件使用者
2、接口服务器：接收用户数据并返回字符识别结果
3、字符型验证码识别算法：对待检测字符型验证码进行识别

2.2. 字符型验证码识别行为设计

接口服务器主要完成数据传输任务，在用户和字符型验证码识别算法之间传输待识别字符型验证码的Base64数据和字符型验证码识别结果数据
字符型验证码识别算法主要功能为：对接口服务器提供的待识别字符型验证码图像数据进行识别得到识别字符结果，并将字符识别结果数据返回接口服务器

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3. 字符型验证码识别智能体结构设计

3.1. 智能体部件组成

在这里插入图片描述

FlaskServer
该模块接收用户输入的url数据及id号返回验证识别结果
CCharCaptcha
该模块，主要对待识别字符型验证码进行识别

3.2. 智能体结构

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FlaskServer
该模块主要包括两部分，一部分接受用户输入的url数据及id号，以此判断进行验证的类型，另一部分将验证突防结果返回给用户
CCharCaptcha
该模块，主要对待识别字符型验证码数据进行缩放、裁剪等操作获得多张字符型验证码图像，对每一张字符型验证码图像进行识别。然后，对多个识别结果做处理选出最优结果，并返回识别字符结果

首先，FlaskServer模块为CCharCaptcha提供待识别字符型验证码图像数据。其次，CCharCaptcha对待识别字符型验证码图像数据进行算法运算。最后，CCharCaptcha将识别结果返回给FlaskServer

4. 接口设计

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4.1. 字符型验证码识别智能体交互

在这里插入图片描述

字符型验证码突防软件接收到CharUser信息后，字符型验证码突防软件交互模块根据FlaskServer获取到的Base64数据转换为图像数据，然后将图像数据传递给CCharCaptcha模块进行字符型验证码识别，并返回识别结果到FlaskServer，FlaskServer将识别结果反馈给CharUser