基于CNN卷积神经网络的验证码识别

（完整设计报告）（可作讲解PPT）

1.完整数字与字母数据集
·1-9 每个数字大概有300-900张的训练数据集
·A-Z 共26个字母，每个字母都有400-900张的训练数据集
（所以，总共有3万多张CNN训练数据集）

2.完整的测试集（5000多张），如图中展示
·该系统能够完整识别出四位验证码（纯字母、纯数字、字母夹杂数字三种都能识别）
·测试准确度91%以上，几乎都能准确识别出来！
·训练模型损失度低于1，CNN卷积网络的效果良好！

验证码作为一种常见的安全防护手段，广泛应用于网络平台中，但传统识别方法在面对复杂验证码时效果不佳。本文通过构建一个基于CNN的识别模型，利用其强大的特征提取能力，自动学习验证码中的关键特征，从而在各种复杂场景下实现高精度的识别。

实验结果表明，该系统在包含扭曲字符、噪声干扰等复杂验证码类型的数据集上，识别准确率达到了91%。此外，该系统还具有良好的泛化能力，

·1-9 每个数字大概有300-900张的训练数据集
·A-Z 共26个字母，每个字母都有400-900张的训练数据集
（所以，总共有3万多张CNN训练数据集）

·该系统能够完整识别出四位验证码（纯字母、纯数字、字母夹杂数字三种都能识别）
·测试准确度91%以上，几乎都能准确识别出来！
·训练模型损失度低于1，CNN卷积网络的效果良好！