遗传算法与BP神经网络相结合的数字验证码识别优化——附带Matlab源码

遗传算法与BP神经网络相结合的数字验证码识别优化——附带Matlab源码

引言：
数字验证码是一种常见的用于验证用户身份或防止自动化攻击的技术。然而，由于验证码的复杂性和变化性，传统的图像处理和机器学习方法在验证码识别上常常面临困难。为了克服这些问题，本文将介绍一种基于遗传算法优化OUST（Optimal Uniform Scale Transform）结合BP神经网络的数字验证码识别方法，并提供相应的Matlab源码。

1. 遗传算法与OUST的优化
   遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法。在数字验证码识别中，遗传算法可以用于寻找最佳的OUST参数，以提取验证码图像的特征。OUST是一种基于尺度空间理论的特征提取方法，可以有效地提取图像中的边缘和纹理特征。

以下是基于遗传算法优化OUST的Matlab源码示例：

% 遗传算法参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
numGenerations = 100;<