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python大型网站开发,电子商务网站建设与管理论文,哈尔滨建设职工大学,wordpress开发cms在当今数字化时代#xff0c;验证码作为一种重要的安全验证手段#xff0c;广泛应用于各种网络场景。然而#xff0c;传统的验证码识别方法往往效率低下#xff0c;准确率不高。今天#xff0c;我们将介绍一种基于 ResNet18 的验证码识别方法#xff0c;它能够高效、准确…在当今数字化时代验证码作为一种重要的安全验证手段广泛应用于各种网络场景。然而传统的验证码识别方法往往效率低下准确率不高。今天我们将介绍一种基于 ResNet18 的验证码识别方法它能够高效、准确地识别验证码为网络安全提供有力保障。
一、技术背景 深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功ResNet18 作为一种经典的深度神经网络架构具有强大的特征提取能力和良好的泛化性能。我们利用 ResNet18 的这些优势将其应用于验证码识别任务中通过迁移学习的方法快速训练出一个高效的验证码识别模型。 以下是实现 ResNet18 验证码识别的代码 import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, random_split from torchvision import transforms, models import random import string from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import os import matplotlib.pyplot as plt# 检查 CUDA 是否可用 device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) print(fUsing device: {device})# 数据生成器支持自定义字符集和验证码长度 class CaptchaDataset(Dataset):def init(self, length1000, charsetNone, captcha_length5, transformNone):self.length lengthself.transform transformself.charset charset if charset is not None else string.ascii_letters string.digitsself.captcha_length captcha_lengthself.num_classes len(self.charset)self.font ImageFont.truetype(arial.ttf, 40)self.image_size (100, 40)def len(self):return self.lengthdef getitem(self, idx):text .join(random.choices(self.charset, kself.captcha_length))image Image.new(L, self.image_size, color255)draw ImageDraw.Draw(image)draw.text((10, 5), text, fontself.font, fill0)if self.transform:image self.transform(image)label [self.charset.index© for c in text]return image, torch.tensor(label, dtypetorch.long)# 数据增强和预处理 transform transforms.Compose([transforms.Resize((40, 100)),transforms.RandomRotation(10),transforms.ColorJitter(brightness0.5, contrast0.5),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ])# 设置字符集和验证码长度 charset string.digits # 仅支持数字 captcha_length 4 # 验证码长度设置为 6 位 dataset CaptchaDataset(length2000, charsetcharset, captcha_lengthcaptcha_length, transformtransform) train_size int(0.8 * len(dataset)) val_size len(dataset) - train_size train_dataset, val_dataset random_split(dataset, [train_size, val_size])train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size64, shuffleTrue) val_loader DataLoader(val_dataset, batch_size64, shuffleFalse)# 使用预训练 ResNet 模型迁移学习 class CaptchaModel(nn.Module):def init(self, num_classes, captcha_length):super(CaptchaModel, self).init()self.captcha_length captcha_lengthself.resnet models.resnet18(weightsmodels.ResNet18_Weights.DEFAULT)self.resnet.conv1 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size7, stride2, padding3, biasFalse)num_ftrs self.resnet.fc.in_featuresself.resnet.fc nn.Linear(num_ftrs, num_classes * self.captcha_length) # 动态调整输出层大小def forward(self, x):x self.resnet(x)return x.view(-1, self.captcha_length, num_classes)# 初始化模型损失函数和优化器 num_classes len(charset) model CaptchaModel(num_classesnum_classes, captcha_lengthcaptcha_length).to(device) criterion nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 加载或保存训练检查点 def save_checkpoint(state, filenamecaptcha_model_checkpoint.pth.tar):print( Saving checkpoint)torch.save(state, filename)def load_checkpoint(filenamecaptcha_model_checkpoint.pth.tar):print( Loading checkpoint)return torch.load(filename)# 支持多次训练从检查点恢复训练 def train_model(epochs, resumeFalse):start_epoch 0if resume and os.path.isfile(captcha_model_checkpoint.pth.tar):checkpoint load_checkpoint()model.load_state_dict(checkpoint[state_dict])optimizer.load_state_dict(checkpoint[optimizer])start_epoch checkpoint[epoch]scaler torch.cuda.amp.GradScaler()for epoch in range(start_epoch, epochs):model.train()running_loss 0.0for images, labels in train_loader:images, labels images.to(device), labels.to(device)optimizer.zero_grad()with torch.cuda.amp.autocast():outputs model(images)loss sum(criterion(outputs[:, i, :], labels[:, i]) for i in range(captcha_length))scaler.scale(loss).backward()scaler.step(optimizer)scaler.update()running_loss loss.item()# 计算验证集准确率val_accuracy evaluate_accuracy(val_loader)print(fEpoch [{epoch1}/{epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}, Val Accuracy: {val_accuracy:.4f})# 保存检查点save_checkpoint({epoch: epoch 1,state_dict: model.state_dict(),optimizer: optimizer.state_dict(),})# 计算准确率 def evaluate_accuracy(data_loader):model.eval()correct 0total 0with torch.no_grad():for images, labels in data_loader:images, labels images.to(device), labels.to(device)outputs model(images)predicted torch.argmax(outputs, dim2)total labels.size(0) * captcha_lengthcorrect (predicted labels).sum().item()return correct / total# 可视化模型预测结果 def visualize_predictions(num_samples16):model.eval()samples, labels next(iter(DataLoader(val_dataset, batch_sizenum_samples, shuffleTrue)))samples, labels samples.to(device), labels.to(device)with torch.no_grad():outputs model(samples)predicted torch.argmax(outputs, dim2)samples samples.cpu()predicted predicted.cpu()labels labels.cpu()fig, axes plt.subplots(4, 4, figsize(10, 10))for i in range(16):ax axes[i // 4, i % 4]ax.imshow(samples[i].squeeze(), cmapgray)true_text .join([dataset.charset[l] for l in labels[i]])pred_text .join([dataset.charset[p] for p in predicted[i]])ax.set_title(fTrue: {true_text}\nPred: {pred_text})ax.axis(off)plt.show()# 训练模型 train_model(epochs20, resumeFalse)# 可视化模型预测结果 visualize_predictions()四、模型评估与可视化 准确率计算我们使用准确率作为模型的评估指标计算方法是将模型预测正确的验证码数量除以总验证码数量。在验证集上的准确率可以反映模型的泛化能力。可视化预测结果为了更好地理解模型的预测结果我们使用可视化方法展示了模型在验证集上的预测结果。具体来说我们随机选择了一些验证码图像并将其输入到模型中进行预测。然后我们将模型的预测结果与真实结果进行比较并以图像的形式展示出来。 五、总结与展望 通过使用 ResNet18 进行验证码识别我们取得了较好的效果。在未来的工作中我们可以进一步优化模型架构和训练方法提高模型的准确率和效率。同时我们还可以将该方法应用于其他类型的验证码识别任务中为网络安全提供更加全面的保障。 总之ResNet18 为验证码识别提供了一种新的思路和方法它具有强大的特征提取能力和良好的泛化性能能够高效、准确地识别验证码。相信在未来的发展中深度学习技术将在验证码识别领域发挥更加重要的作用。