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车牌识别及验证码识别的一般思路

本文源自我之前花了2天时间做的一个简单的车牌识别系统。那个项目,时间太紧,样本也有限,达不到对方要求的95%识别率(主要对于车牌来说,D,0,O,I,1等等太相似了。然后,汉字的识别难度也不小),因此未被对方接受。在此放出,同时描述一下思路及算法。 全文分两部分,第一部分讲车牌识别及普通验证码这一类识别的普通方法,第二部分讲对类似QQ验证码,Gmail验证码这一类变态验证码的识别方法和思路。 一、车牌/验证码识别的普通方法 车牌、验证码识别的普通方法为: (1)将图片灰度化与二值化 (2)去噪,然后切割成一个一个的字符 (3)提取每一个字符的特征,生成特征矢量或特征矩阵 (4)分类与学习。将特征矢量或特征矩阵与样本库进行比对,挑选出相似的那类样本,将这类样本的值作为输出结果。 下面借着代码,描述一下上述过程。因为更新SVN Server,我以前以bdb储存的代码访问不了,因此部分代码是用Reflector反编译过来的,望见谅。 (1)图片的灰度化与二值化 这样做的目的是将图片的每一个象素变成0或者255,以便以计算。同时,也可以去除部分噪音。 图片的灰度化与二值化的前提是bm...

算法开启的人工智能时代!阿里聚安全算法挑战赛公开报名!

这一年你有没有遇到过语音识别,图文识别、人脸识别安全,机器人服务员、无人机驾驶等等。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在 AlphaGo 与李世石的「人机大战」中,AlphaGo 的胜利算法起到了核心作用,也让我们看到的算法的强大能力。而 AlphaGo 又在不久前超越柯洁,登顶世界围棋第一。 而机器行为也成为了部分黑产的工具,使用非正常手段模拟类人操作行为,绕过前端页面验证方式,向后台批量发起请求的一种攻击手段。被攻击的后台系统,轻者影响正常响应,重者造成经济损失。模拟类人行为的黑产工具出现,对风控体系构成一定风险。 阿里聚安全背靠阿里巴巴十余年安全领域词库沉,依托每日上亿的淘宝、1688和阿里云平台上图片的检测与分析,汇集国内外顶尖的人工智能和学习专家,算法精度业界领先,可以快速识别量级日益增大且内容不断多样化的风险内容。 节省巨额的安全研发、运营、审核和计算成本,提供人人用得起的信息内容安全检测服务,算法开启的人工智能时代已经朝我们走来,他是机器学习的核心,阿里聚安全算法挑战赛希望通过找到更加优化的算法,实现更可控的过程,赛题提供的数据记录了互联网上人机行...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。