已閱讀1頁,還剩79頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、前不久,一購票網(wǎng)站在其登錄與購票界面推出了一種新型圖片驗證碼,改版之后的驗證碼識別難度明顯提高,有效地加強了其網(wǎng)站的安全性。由于SIFT與SURF特征對于模糊、視角、旋轉(zhuǎn)以及壓縮等變化都具有良好的魯棒性,而在新型圖片驗證碼中主要利用這些場景變換作為干擾。對該驗證碼識別技術(shù)的研究,對于促進驗證碼設計的發(fā)展與加強網(wǎng)絡安全有著重要的理論意義和實用價值。所以本文提出將這兩種著名的基于局部不變特征的提取與匹配算法應用于新型圖片驗證碼識別,并在模擬
2、新型圖片驗證碼系統(tǒng)的基礎上進行實驗分析,以期獲得良好的識別效果。本文的研究工作與貢獻如下:
首先,本文重點研究了兩種著名的局部不變特征即SIFT和SURF特征檢測原理,并針對新型圖片驗證碼中的干擾因素進行分析,包括模糊、視角、旋轉(zhuǎn)、壓縮等。設計5組實驗分析兩種算法對上述干擾的性能差異和在新型圖片驗證碼的各種變換場景中的應用優(yōu)劣勢。
隨后,本文設計了一個新型圖片驗證碼系統(tǒng),并利用基于局部不變特征點的圖像匹配技術(shù)實現(xiàn)對其
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 圖像局部不變特征的匹配算法及應用研究.pdf
- 基于局部不變特征的圖像匹配的研究.pdf
- 面向WEB代理的驗證碼圖片識別.pdf
- 語音合成在語音驗證碼中的應用研究.pdf
- 驗證碼識別技術(shù)研究與應用.pdf
- 滑塊游戲驗證碼和基于小樣本的驗證碼識別研究.pdf
- 基于局部不變特征方法的圖像匹配算法研究及其應用.pdf
- 驗證碼識別技術(shù)研究.pdf
- 基于模板整體匹配的驗證碼識別算法研究與實現(xiàn).pdf
- 基于局部不變特征的圖像匹配研究及其在LED固晶機中的應用.pdf
- 33944.基于圖像不變矩和支持向量機的網(wǎng)上銀行驗證碼識別研究
- 基于SVM的驗證碼識別算法研究.pdf
- 圖像局部不變特征提取與匹配及應用研究.pdf
- 中文驗證碼識別技術(shù)研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的驗證碼識別技術(shù)研究.pdf
- 驗證碼的識別與反識別.pdf
- 基于用戶行為特征的驗證碼技術(shù)研究.pdf
- 基于人臉的圖像驗證碼自動識別方法研究.pdf
- 基于局部特征的圖像匹配與識別.pdf
- 局部不變特征提取算法的研究及其在圖像識別中的應用.pdf
評論
0/150
提交評論