验证码识别

概述

这是2017上学期计算机视觉课程的project，识别带有字符倾斜和噪点的4字符验证码，已有训练集为6字符的验证码图片。

最终成果

思路1：传统方法

可见，骨架细化后虽然速度差不多，但是精度下降很多。

传统方法结果分析与改进

思路2：CNN

CNN结果与传统方法结果对比如下：

总结

1. 此处SVM泛化能力更好，单个字符识别率96.7%
2. CNN模型复杂反而起反作用，尝试Conv层间添加1×1降维和shortcut没啥效果
3. CNN中用几个小的3×3卷积核代替大的卷积核，收敛速度和泛化能力都有提升