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。
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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。
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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
- 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: