使用深度学习（CNN）识别验证码（字母+数字）

本文方法针对的验证码为定长验证码，不包含中文。

本文的思路是：1. 使用keras中预训练好的模型，在python生成的验证码（5万条）上fine tune，得到python验证码模型；2. 使用python验证码模型，在实际验证码（500条）上fine tune；3. 增加样本，提高精度。

 

通俗的解释2个问题：

1. keras中预训练好的模型是什么东西？

答： keras上有很多已经训练好的图像识别模型，诸如Alex Net，google net，VGG16，VGG19，ResNet50，Xception，InceptionV3，这些都是由ImageNet训练而来。那ImageNet又是什么的？ImageNet项目是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库，超过1400万的图像URL被ImageNet手动注释，以指示图片中的对象。说白了，上述已经训练好的图像识别模型是用来识别大千世界的各种物品的，如气球、草莓、汽车、楼房等等。这些个模型都能识别这么复杂的东西了，那我现在要识别一个验证码数据，岂不是很简单？这就是站在巨人的肩膀上，再微微调整一下模型就可以了。这其实就是迁移学习的概念。

1. 为什么要先使用python生成得验证码进行fine tune？

答： 虽说我们站在巨人的肩膀上，利用已有的深度神经网络来微调我们的模型，但是从大千世界迁移到验证码图片，这两个样本集还是有很大的差别的。这就要求我们用“大量“的验证码数据再去训练我们的神经网络参数。这个”大量“我为什么用引号呢，因为其实只需要数万张（下文使用了5万）验证码图片就可以了，相对于ImageNet的1400万，这个数字其实很小，但是如果需要我们手工标记数万张验证码，那就是不小的工作量了。所以，我们先用python自动生成标记好的5万张验证码图片，先进行fine tune，保存好输出的模型，注意，这个模型已经不是识别大千世界的模型了，是识别数字和英文字母的模型了，但是直接应用于实际的验证码，效果还是很差，因为两种验证码长得不一样，然后我们进行再一次的迁移学习，再在我们手工标记好的、实际要识别的验证码（500条）进行fine tune，这样就可以识别很好的识别我们要识别的验证码了。

 

 

1. 利用python生成你所需要的验证码

       一般的验证码都为4位，由数字和大小写字母构成。利用python的captcha模块，生成5万张样本图片：

from captcha.image import ImageCaptcha
from random import randint

def gen_captcha(num,captcha_len):
    # # 纯数字，如果目标识别是10位数字，预训练用纯数字效果更好
    # list = [chr(i) for i in range(48, 58)]

    # # 10数字+26大写字母+26小写字母
    list = [chr(i) for i in range(48, 58)] + [chr(i) for i in range(65, 91)] + [chr(i) for i in range(97, 123)]

    for j in range(num):
        if j % 100 == 0:
            print(j)
        chars = ''
        for i in range(captcha_len):
            rand_num = randint(0, 61)
            chars += list[rand_num]
        image = ImageCaptcha().generate_image(chars)
        image.save('./train/' + chars + '.jpg')



num = 50000
captcha_len = 4
gen_captcha(num,captcha_len)

这样我们就轻松的获取到了5万张样本数据

 

2. 使用python生成的样本进行预训练

keras_weight中Alex Net，google net，VGG16，VGG19，ResNet50，Xception，InceptionV3。都是由ImageNet训练而来。这里使用Xception模型

Xception模型

参考keras文档：https://keras.io/zh/applications/#xception

keras.applications.xception.Xception(include_top=True, 
                                weights='imagenet', input_tensor=None, 
                                input_shape=None, pooling=None, classes=1000)

在 ImageNet 上预训练的 Xception V1 模型。

在 ImageNet 上，该模型取得了验证集 top1 0.790 和 top5 0.945 的准确率。

注意该模型只支持 channels_last 的维度顺序（高度、宽度、通道）。

模型默认输入尺寸是 299x299

参数

include_top: 是否包括顶层的全连接层。

weights: None 代表随机初始化， 'imagenet' 代表加载在 ImageNet 上预训练的权值。

input_tensor: 可选，Keras tensor 作为模型的输入（即 layers.Input() 输出的 tensor）。

input_shape: 可选，输入尺寸元组，仅当 include_top=False 时有效（否则输入形状必须是 (299, 299, 3)，因为预训练模型是以这个大小