1. 毕业设计（论文）主要内容：

该毕业设计进行基于CNN的验证码识别的设计与实现，要求基于Tensorflow神经网络模块和CNN卷积神经网络对图像验证码进行识别，并通过对图像的处理和对模型的训练，达到以较高正确率识别图像中的验证码。

具体需完成如下基本功能：生成用于网络训练的验证码数据集，构建用于验证码识别的卷积神经网络，调节网路参数生成具有较高识别率的模型，并实现验证码图像的上传及识别结果的显示。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 熟悉相关开发平台及开发工具，且熟练掌握相关开发技术，实现所要求完成的系统基本功能。

2. 查阅15篇相关文献（近五年外文文献不少于3篇），且每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；完成5千汉字以上的英文文献翻译（与选题或开发技术相关），并装订成册（中英文一起，带封面）；并完成至少1500字的开题报告。

3. 要求认真完成系统的编码与调试。毕业设计过程应能贯彻软件工程的思想，有计划分步骤地实施毕设工作。要求所设计的系统界面友好，易于操作，设计合理，具有较好的实用性、可靠性。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2019/3/1—2019/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

(3)2019/5/1—2019/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 主要参考文献

[1]李彦冬, 郝宗波, 雷航. 卷积神经网络研究综述[j]. 计算机应用, 2016, 36(9):2508-2515.

[2]刘欢, 邵蔚元, 郭跃飞. 卷积神经网络在验证码识别上的应用与研究[j]. 计算机工程与应用唯一官方网站, 2016, 52(18):1-7.

[3] 范望 , 韩俊刚 , 苟凡 , et al. 卷积神经网络识别汉字验证码[j]. 计算机工程与应用, 2018.