深度学习特别篇（1）复杂验证码识别（参赛过程详细叙述）

前言

本来想好博客要一周更新一篇的，用于记录我的学习进度以及感受，但是连续俩月都只有一篇，原因一是要考试在复习，二是学校出去实习了一周多，最后就是想小试牛刀参加了一下这个比赛。比赛规模不算大，也就是两百多队伍，我算是为达目的绞尽脑汁了，最后用尽全力只得到了%95.9的成功率，第一名能达到%99.7,我至今不知道这是怎么做到的。在这里我把这些东西记录下来，如果能有大神给我一些思路，或者告诉我怎么能达到99的，我会很感谢，也便于探讨。

比赛题目

验证码识别乍一看是个挺简单的东西，但是它的复杂度随着给你的验证码不同而在变化，这次的复杂程度确实比较超出预期。当时拿到数据集之前我觉得卷积够用了，但是拿到之后就发现有点不对了。

既然是比赛，肯定要给一些难以处理的东西，这时候有一些细节就很值得注意：首先就是背景色，加了噪点不说其实是渐变的，人眼难以察觉，这就给去除背景提高了难度；还有就是有些图片实在是太黑了，如上图的99.jpg，连人眼都几乎看不见这是什么，去除背景的时候很容易直接就去掉验证码本身。还有一个很关键的事情就是大小写。因为训练集只提供了5000张图片，所以0与O这类的区分不会太准。作为初学入门者学的东西实在有限，所以只能想到用卷积神经网络去做，后面想想大概还有其它的方法。

思路

去噪——二值化读取——第一个卷积网络训练字符位置之后分割（使用自己生成的验证码）——第二个卷积网络训练分割后的图像
具体内容我会继续在后面写。