基于深度学习的图形验证码识别系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述一、系统开发的背景及意义验证码（completely automated public turing test to tell computers and humans apart, captcha）是一种全自动区分计算机和人类的图灵测试，最早作为carnegie mellon university（卡内基梅隆大学）的一个科研项目。

随着互联网的快速发展与普及，验证码扮演着越来越来重要的角色。

现在，验证码主要作为维护互联网安全的工具。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

第一阶段：巩固python知识，学习深度学习与卷积神经网络相关方面知识，学习pytorch，并找到合适的数据集。

分析图形验证码识别的各个模块，各个模块如下图所示： 第二阶段：实现各个模块1.利用python的captcha模块，生成一定数量的图形验证码图片（4位，由数字和字幕组成），制作数据集用于训练。

进行验证码灰度化、图像二值化、验证码去噪等操作，完成数据预处理。