[发明专利]存储设备、验证码图片生成方法和装置在审
| 申请号： | 201711011279.3 | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109711136A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 吴华希 | 申请（专利权）人： | 武汉极意网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/36 | 分类号： | G06F21/36 |
| 代理公司： | 北京至臻永信知识产权代理有限公司 11568 | 代理人： | 彭晓玲;杨继成 |
| 地址： | 430223 湖北省武汉市东*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了存储设备、验证码图片生成方法和装置，其中所述验证码图片生成方法包括步骤：分别获取风格图片和内容图片；对风格图片进行风格提取，包括确定风格层并计算生成风格层的特征图；对内容图片进行内容提取，包括确定内容层并生成内容层的特征图；以风格层的特征图和内容层的特征图为参数，通过预设的图像处理模型对内容图片进行风格图片的风格赋予，生成用于验证码的验证码图片。由于验证码图片中的内容元素得到了尽量的保留，所以人类可以容易的识别出验证码图片中的验证信息；由于验证码图片加入了其他图片的风格元素，所以增加了计算机的辨识时的计算量和计算难度，有效的降低了计算机识别验证码图片中验证信息的成功几率。 | ||
| 搜索关键词： | 验证码图片 风格 特征图 内容图片 内容层 方法和装置 存储设备 验证信息 计算机识别 成功几率 内容提取 内容元素 图像处理 图片 计算量 验证码 辨识 预设 计算机 保留 赋予 | ||
【主权项】：
1.一种验证码图片生成方法，其特征在于，包括步骤：S11、分别获取用于进行风格赋予的风格图片，和，用于进行内容赋予的内容图片；S12、根据基于多层卷积神经网络的深度学习模型对所述风格图片进行风格提取，包括：将所述风格图片的预设卷积层确定为风格层，并计算生成所述风格层的特征图；S13、根据基于多层卷积神经网络的深度学习模型对所述内容图片进行内容提取，包括：将所述内容图片的预设卷积层确定为内容层，并生成所述内容层的特征图；S14、以所述风格层的特征图和所述内容层的特征图为参数，通过预设的图像处理模型对所述内容图片进行所述风格图片的风格赋予，生成用于验证码的验证码图片；以缩小所述验证码图片与所述风格层的特征图和所述内容层的特征图的差距为目的，通过生成对抗神经网络和残差学习进行预设次数的模型学习，生成用于对图片进行风格赋予的所述图像处理模型。
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