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基于Faster-RCNN的极验点选式验证码识别 被引量:8
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作者 周文凯 韩芳 孔维健 《电子科技》 2019年第9期42-45,59,共5页
针对传统方法难以识别极验点选式验证码的问题,文中提出一种基于Faster-RCNN目标检测模型和卷积神经网络的识别方法。通过简化的RPN提高Faster-RCNN对于背景图片文本定位的精度,再设计卷积神经网络对文本进行分类识别,并训练Tesseract-... 针对传统方法难以识别极验点选式验证码的问题,文中提出一种基于Faster-RCNN目标检测模型和卷积神经网络的识别方法。通过简化的RPN提高Faster-RCNN对于背景图片文本定位的精度,再设计卷积神经网络对文本进行分类识别,并训练Tesseract-OCR识别库对信息提示文本进行识别,实现背景图片文本识别结果与信息提示文本识别结果一一对应,达到识别此类验证码的目的。实验结果表明,该方法识别此类验证码的准确率达到72.4%。 展开更多
关键词 极验验证 Faster-RCNN 卷积神经网络 Tesseract-OCR
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基于图像处理的滑块验证码模拟验证研究 被引量:1
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作者 黄骁骏 《电子技术(上海)》 2020年第5期16-19,共4页
基于大数据的概念,通过爬虫技术从互联网上积累数据是目前获取外部数据的一种常见的方式。许多网站为了避免被机器人访问网页,通常会通过部署验证码的方式来进行访问限制。滑块验证码即为众多验证码型式中的一种。阐述以极验滑块验证码... 基于大数据的概念,通过爬虫技术从互联网上积累数据是目前获取外部数据的一种常见的方式。许多网站为了避免被机器人访问网页,通常会通过部署验证码的方式来进行访问限制。滑块验证码即为众多验证码型式中的一种。阐述以极验滑块验证码作为研究对象,研究通过图像识别的方式,模拟在爬虫过程中对其进行自动验证的过程。 展开更多
关键词 图像识别 Python3 极验验证 数据爬虫
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Modeling of Arctic Sea Ice Variability During 1948–2009: Validation of Two Versions of the Los Alamos Sea Ice Model(CICE) 被引量:7
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作者 WU Shu-Qiang ZENG Qing-Cun BI Xun-Qiang 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2015年第4期215-219,共5页
The Los Alamos sea ice model(CICE) is used to simulate the Arctic sea ice variability from 1948 to 2009. Two versions of CICE are validated through comparison with Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface Temperat... The Los Alamos sea ice model(CICE) is used to simulate the Arctic sea ice variability from 1948 to 2009. Two versions of CICE are validated through comparison with Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface Temperature(Had ISST) observations. Version 5.0 of CICE with elastic-viscous-plastic(EVP) dynamics simulates a September Arctic sea ice concentration(SASIC) trend of –0.619 × 1012 m2 per decade from 1969 to 2009, which is very close to the observed trend(-0.585 × 1012 m2 per decade). Version 4.0 of CICE with EVP dynamics underestimates the SASIC trend(-0.470 × 1012 m2 per decade). Version 5.0 has a higher correlation(0.742) with observation than version 4.0(0.653). Both versions of CICE simulate the seasonal cycle of the Arctic sea ice, but version 5.0 outperforms version 4.0 in both phase and amplitude. The timing of the minimum and maximum sea ice coverage occurs a little earlier(phase advancing) in both versions. Simulations also show that the September Arctic sea ice volume(SASIV) has a faster decreasing trend than SASIC. 展开更多
关键词 Arctic sea ice trend analysis model validation Los Alamos sea ice model(CICE)
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