CN114529912B 图形验证码识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 （中国民生银行股份有限公司）

号本发明实施例提供了一种图形验证码识别速从待点击区域图像中提取待点击图标的外框约实施难度且可广泛应用于图形点击验证码存2将所述待点击区域图像输入目标检测模型，输出目标坐标信息；所述目标提取所述标准图标的第一特征向量与所述待点击图标的第二将与所述第一特征向量相似度最高的所述第二特征向量所属的待点采用权值共享的卷积神经网络，分别提取所述标准图标的特征为一维的第一特征向第一提取模块，用于提取所述图例图像中的各标准图标，并确定所述第一提取模块包括：扫描单元，用于从左至右按列对所述图例图像进3特征向量提取单元，用于提取所述标准图标的第一特征向量与相似度计算单元，用于针对每个所述标准图标，计算所述确定单元，用于将与所述第一特征向量相似度最高的所述第二指令被处理器执行时实现如权利要求1～5任一所述的图形验4[0001]本发明涉及验证码识别技术领域，特别是涉及一种点击类图形验证码识别方法、由于验证码图案经常实时更新，而在图标库更新图标时都需要对算法或模型进行同步更56述第二列像素为位于所述第一列像素右侧的首个整列为难度且可广泛应用于图形点击验证码存在的众多生产情景[0048]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚7[0059]步骤102、提取所述图例图像中的各标准图标，并确定各所述标准图标的排列顺[0063]可选地，上述目标检测模型预先通过深度学习方法，采用模型训练方式，由8节约实施难度且可广泛应用于图形点击验证码存在的众多生产情二列像素为位于所述第一列像素右侧的首个整列为[0078]其中，因为上述记录结果记录了标准图标左侧外框所在位置及右侧外框所在位[0079]本实施方式中，利用计算机图形学相关原理对图例图像[0082]其中，依次将切割出的标准图标与待点击图标使用同一个自定义卷积神经网络(CNN)提取特征向量，从而获得上述标准图标的第一特征向量及待点击图标的第二特征向的特征为一维的第一特征向量、以及提取所述待点击图标的特征为一维的第二特征向量，也即从标准图标提取特征为一维向量与从待点击图标提取特性为一维的第二特征向量的9[0087]步骤503、将与所述第一特征向量相似度最高的所述第二特征向量所属的待点击定义卷积神经网络(CNN)提取特征为一维向量，并利用余弦相似度计算标准图标与待点击[0098]在步骤29中，按照各标准图标上述排列顺序点击各标准[0107]根据本发明的一种图形验证码识别装置，因为基于深度学习训练的目标检测模述第二列像素为位于所述第一列像素右侧的首个整列为白[0119]本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指[0123]在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的替代特征来代微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的文件下载设备中的一些或域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实