19、突破验证码与蛋白质接触图预测的创新方法

突破验证码与蛋白质接触图预测的创新方法

在当今的数字世界中，验证码（CAPTCHA）的破解以及蛋白质接触图的预测是两个备受关注的领域。验证码用于区分人类和计算机，而蛋白质接触图预测则是生物信息学中蛋白质结构预测的关键步骤。下面将详细介绍这两个领域的创新解决方案。

验证码破解方法

验证码为了防止自动化程序恶意操作，采用了各种反识别机制，导致生成的形态骨架中包含粘连字母。为了解决这个问题，提出了一套完整的验证码分割和识别方法。

1. 预处理步骤

   • 智能剪枝 ：算法生成的形态骨架虽能展示单词基本结构，但因验证码反识别机制存在粘连字母。因此，对骨架进行智能剪枝，仅保留与字母形状对应的分支。当检测到骨架分支时，算法沿分支追踪至分叉处，若分支长度大于约10像素的阈值，则保留该分支，否则将其消除。
   • 区域检测与合并 ：结合圆形区域检测和骨架剪枝的结果，形成新图像。在新图像中，将圆形区域与无分支的骨架相连，然后计算与图像宽度对应的结构，分析列中的显著像素，用三色码条表示，其中蓝色代表0，白色代表1，黑色代表列中显著像素数大于1。

2. 启发式分割

   • 应用启发式规则 ：对编码后的直方图应用一系列启发式规则，以提高分割效果。规则按以下顺序依次应用，避免相互干扰：
     • 噪声消除