[发明专利]移动平台的验证码识别系统及识别方法

权利要求书

1.一种移动平台的验证码识别系统，其特征在于，包括：

移动平台验证码截取模块：用于将原始验证码图片从移动平台截取至所述移动平台的验证码识别系统，做进一步的处理操作；

验证码降噪模块：与所述移动平台验证码截取模块连接，用于将截取到的所述原始验证码图片通过中值滤波算法进行降噪处理，得到二次验证码图片；

验证码二值化模块：与所述验证码降噪模块连接，用于将所述二次验证码图片转化为黑白二色的图片，并按照预先设定的截取框大小将所述黑白二色的图片切割成多个验证码子块；

验证码识别核心模块：与所述验证码二值化模块连接，用于对于每一个所述验证码子块，先计算出原图的总黑色像素数x、学习库比对图的总黑色像素数y、匹配的黑色像素个数a和当前学习图中匹配的黑色像素个数的最大值b，并根据所述原图的总黑色像素数x、学习库比对图的总黑色像素数y、匹配的黑色像素个数a和当前学习图中匹配的黑色像素个数的最大值b计算出原图黑色像素匹配率r1＝a/x和学习库黑色像素匹配率r2＝a/y；若a大于b，且r10.6，则令b＝a，β＝r1，α＝r2；其中，α为最大学习图匹配率，β为最大原图匹配率；若|y-x|≤4，且r1≥0.7，r2≥0.8，或者|y-x|4且r1≥0.6，r2≥0.6，则认为学习图为原图的一个解；若a不大于b，则根据b、α和β计算出加权平均值(b*0.5+α*0.25+β*0.25)，选择加权平均值最高者作为猜测字符，得到最终的字符串计算式，将字符串代表的算式值计算出来；

自主学习模块：与所述验证码识别核心模块连接，用于当所述验证码识别核心模块无法通过算法和学习库比较法得出结果时，根据得到的总像素含量值、像素匹配度和线段拐角匹配度中最优可能的字符进行猜测性尝试，若移动平台接收到计算好的猜测值并能正确通过，则所述移动平台的验证码识别系统自动将所述猜测值记录到自主学习数据库中。

2.根据权利要求1所述的移动平台的验证码识别系统，其特征在于，所述验证码子块的个数为5块。

3.一种利用如权利要求1所述的移动平台的验证码识别系统进行验证码的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

A)验证码截取模块将移动平台产生的原始验证码图片截取下来，并保存验证码的输入位置和提交按钮的位置；

B)使用验证码降噪模块对所述原始验证码图片进行中值滤波，得到二次验证码图片；

C)采用验证码二值化模块计算所述二次验证码图片中的整体像素平均值，根据所述整体像素平均值设定阈值，将低于所述阈值的部分设定为黑色，将高于所述阈值的部分设定为白色，并将二值化后得到的黑白二色的图片按照预先设定的截取框切割成多个验证码子块；

D1)对于每一个所述验证码子块，先计算出原图的总黑色像素数x、学习库比对图的总黑色像素数y、匹配的黑色像素个数a和当前学习图中匹配的黑色像素个数的最大值b，并根据所述原图的总黑色像素数x、学习库比对图的总黑色像素数y、匹配的黑色像素个数a和当前学习图中匹配的黑色像素个数的最大值b计算出原图黑色像素匹配率r1＝a/x和学习库黑色像素匹配率r2＝a/y；执行步骤D2)或D3)；

D2)若a大于b，且r10.6，则令b＝a，β＝r1，α＝r2；其中，α为最大学习图匹配率，β为最大原图匹配率；若|y-x|≤4，且r1≥0.7，r2≥0.8，或者|y-x|4且r1≥0.6，r2≥0.6，则认为学习图为原图的一个解；

D3)若a不大于b，则根据b、α和β计算出加权平均值(b*0.5+α*0.25+β*0.25)，选择加权平均值最高者作为猜测字符，得到最终的字符串计算式，测算出结果值并返回；

E)将识别得到的结果值自动填入到所述验证码的输入位置，并自动点击所述提交按钮，判断所述移动平台返回的状态是否为成功，如是，进行后续的自动化测试；否则，调用第三方人工识别，得出正确结果后经由同步器将其同步至自主学习数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于包含猜测字符的，在测算出的结果值的末尾设置一个标识位，当所述标识位的值为False时，表示所述测算出的结果值为猜测结果。