高效的验证码识别技术与验证码分类思想_文晓阳
验证码识别原理及实现方法
验证码识别原理及实现方法验证码的作用：有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。
其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的，防止机器批量发帖回复。
目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。
所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。
我们最常见的验证码1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。
2，随机数字图片验证码。
图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。
没有基本图形图像学知识的人，不可破！3，各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。
4，汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般应用的比较少。
简单起见，我们这次说明的主要对象是第2种类型的，我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片.这四种样式，基本上能代表2中所提到的验证码类型，初步看起来第一个图片最容易破解，第二个次之，第三个更难,第四个最难。
真实情况那？其实这三种图片破解难度相同。
第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。
第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。
第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。
看似无法突破这个验证码，本篇文章，就一这种类型验证码为例说明，第四个图片，同学们自己搞。
第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似困难其实，很容易去掉。
验证码识别技术论文
验证码识别技术论文验证码识别平台介绍1、验证码识别的需求对于打码，首先要了解你的需求是什么？打码赚钱是很多人需要的，无利不起早，利益这个并不是什么不好的东西，也是我们生存的需要。
但是对于打码市场有两种不一样的需求，一种是通过自己进行打码进行赚钱，还有一种打码是需要自动识别输入验证码。
现在的打码软件也分成两种，一种就是打码输入平台，一种是打码输出平台。
目前比较明显的就是人工打码的任务发放，和另外一种如答题吧打码平台的验证码自动输入。
2、验证码识别的目的打码的目的，根据上述的分析，就是打码的需求不一样，那么进行打码的目的也是不一样的。
一种是全人工的手动输入，主要就是各种打码平台对于各种验证码题源的获取，然后雇请网络上的人员进行验证码的人工输入，以达到各种平台对于验证码的自动解答。
另外一种的目的就是通过对于这种题源的解答的引用，加上国外验证码识别技术的应用，进行的验证码的自动解答。
3、验证码识别的要求人工打码的要求就是要求任务的领取与完成，这个的时间是比较的长，需要的成本也是比较大的。
而且必须是正确的才能够进行计费，还有就是也有任务也是有时间限定的。
另外的打码软件就是随时随地的自动识别，但是要求有第三方软件作为连接才能够进行操作。
4、验证码识别的结果人工的相对比较的智能，能够对于各种验证码进行识别，识别的正确率也是相当的大的，毕竟这个世界上最聪明的就是人类了。
但是另外一种的就是对于验证码的自动识别，也是人工打码资源的应用，识别的是有针对性的。
验证码识别平台有两种形式，一种是我们说熟知的进行任务发放的，人工打码，还有一种就是智能识别验证码的平台验证码识别平台平台正确率更高的验证码识别平台平台正确率是关系着很多使用者最直观的感受的，若正确率太低，还不如不使用此款软件。
在以往用户很难寻找到真正的准确率较高的验证码识别平台，但是在现在已有答题吧验证码识别平台为用户提供优质服务，正确率最高可达99.1%。
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验证码识别 原理
验证码识别原理
验证码识别是一种计算机技术，旨在自动识别和解读验证码图片中的字符，以完成自动化的验证码验证过程。
验证码是一种用于区分机器和人类用户的技术手段，常见于各种注册、登录和数据访问等需要身份验证的网页或应用程序中。
验证码通常采用扭曲、干扰和变形等方式，使其对机器进行自动化识别变得困难。
验证码识别的基本原理是将验证码图片转化为计算机可读的数据形式，通常以字符序列的形式返回结果。
不同的验证码识别算法有不同的实现方式，但其基本步骤包括图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别。
首先，图像预处理阶段是对验证码图片进行预处理，以便更好地提取图像中的字符。
这可能包括图像的灰度化、二值化、降噪和去除干扰等操作，以提高字符的可分辨性。
接下来，字符分割阶段将验证码图片中的字符分开，通常采用边界识别或投影法等技术，以找到字符之间的边界，并将其分割成单个字符的图像。
然后，特征提取阶段将每个字符的图像表示转化为计算机可以理解的特征向量。
常见的特征提取方法包括傅里叶描述子、形状上下文和人工神经网络等。
最后，字符识别阶段使用机器学习或深度学习算法将特征向量映射到对应的字符类别。
常用的字符识别算法包括支持向量机、
随机森林和卷积神经网络等。
总的来说，验证码识别是一个复杂的过程，其中涉及到图像处理、图像分析和模式识别等领域的知识。
不同的验证码识别算法在准确性和适应性上可能有所差异，因此选择合适的算法和参数对于验证码识别的效果非常重要。
高级验证码识别,如何识别高级的验证码
高级验证码识别，如何识别高级的验证码疯狂代码 / ĵ:http://YanZhengMa/Article3424.html验证码识别大致是三步曲，分割，去背景，提取特征码，但是对于一些高级的验证码识别，是需要一些特殊的手段的，了解一下验证码识别的技术同样对我们设计验证码还是很有帮助的下面谈一下高级的验证码识别技术一、验证码的基本知识1. 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的。
2. 大部分的验证码设计者并不得要领，不了解图像处理，机器视觉，模式识别，人工智能的基本概念。
3. 利用验证码，可以发财，当然要犯罪：比如招商银行密码只有6位，验证码形同虚设，计算机很快就能破解一个有钱的账户，很多帐户是可以网上交易的。
4. 也有设计的比较好的，比如Yahoo,Google,Microsoft,等。
而国内QQ的中文验证码虽然难，但算不上好。
二、人工智能，模式识别，机器视觉，图像处理的基本知识1)主要流程：比如我们要从一副图片中，识别出验证码；比如我们要从一副图片中，检测并识别出一张人脸。
大概有哪些步骤呢？1.图像采集：验证码呢，就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了。
如果是人脸检测识别，一般要通过视屏采集设备，采集回来，通过A/D转操作，存为数字图片或者视频频。
2.预处理：检测是正确的图像格式，转换到合适的格式，压缩，剪切出ROI，去除噪音，灰度化，转换色彩空间这些。
3.检测：车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置，人脸检测系统要找出图片中所有的人脸（包括疑似人脸）；验证码识别呢，主要是找出文字所在的主要区域。
4.前处理：人脸检测和识别，会对人脸在识别前作一些校正，比如面内面外的旋转，扭曲等。
我这里的验证码识别，“一般”要做文字的切割5.训练：通过各种模式识别，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集。
不是训练的样本越多越好。
过学习，泛化能力差的问题可能在这里出现。
验证码识别常用算法
验证码识别常用算法
验证码识别是一类复杂的计算机视觉任务，它通常用于识别用户输入的人类可读的文本或数字字符串，以确认用户的身份或进行其他保护性操作。
验证码识别的主要挑战之一是要求系统在较高的正确率下准确识别验证码，而同时又能抵御常见的攻击方法。
因此，有必要对验证码识别的常用算法进行介绍，以便设计出更加有效的验证码识别系统。
首先，需要介绍的是基于规则的验证码识别技术。
它的工作原理是，用户输入的验证码会根据其结构模式被识别出特定的规则。
比如，一个简单的验证码可能是由四个数字构成，系统会使用统一的规则将该验证码识别成四个数字形式的字符。
基于规则的验证码识别技术的主要缺点是，其能够识别出的验证码的类型太少，而且并不能有效地抵御攻击，如果验证码由攻击者知晓，然后可以通过算法将其破解，因此，基于规则的验证码识别不能有效地防止攻击。
其次，还有基于机器学习的验证码识别技术。
它的工作原理是使用机器学习算法学习历史数据，对输入的验证码进行分类和识别。
验证码识别算法分享
验证码识别算法分享随着互联网的发展，验证码（CAPTCHA）已成为许多网站和应用程序的常见安全措施之一。
验证码的目的是通过要求用户在登录或执行某些操作之前识别并输入验证码，以确保用户是真人而不是机器人。
在本文中，我将分享一些常见的验证码识别算法，以帮助读者更好地理解和应用这些算法。
一、图像预处理为了提高验证码识别的准确性和效率，首先需要对验证码图像进行预处理。
常见的预处理步骤包括图像灰度化、二值化、去噪和切割。
1. 图像灰度化将验证码图像转换为灰度图像可以降低图像的复杂性，减少后续计算的复杂度。
常用的灰度化算法包括平均值法、加权平均法和最大值法等。
2. 图像二值化在图像二值化过程中，将灰度图像中的像素值转化为二值（0或255）。
常用的二值化算法有全局阈值法、大津算法和自适应阈值法。
3. 图像去噪验证码图像中常常存在噪点，这些噪点可能会干扰验证码识别算法的准确性。
通过应用滤波器或形态学操作，可以有效地去除噪点。
4. 图像切割验证码通常由多个字符组成，因此需要将图像切割成单个字符进行识别。
一种常见的图像切割方法是使用连通区域分析（Connected Component Analysis）来找到字符的边界框。
二、特征提取在进行验证码识别之前，需要从切割后的字符图像中提取特征。
特征提取的目的是将字符的关键信息表示为一个向量或一组特征。
1. 形状特征字符的形状特征是最常见的特征类型之一。
常用的形状特征包括轮廓的周长、面积、宽度和高度等。
2. 纹理特征纹理特征可以描述字符像素的排列和分布情况。
常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换和方向梯度直方图（HOG）等。
3. 统计特征统计特征可以通过计算字符像素的统计特性来描述字符的特征。
常见的统计特征包括均值、方差、能量和相关性等。
三、分类算法完成特征提取后，需要将提取到的特征用于分类器的训练和预测。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树和深度学习等。
验证码识别技术研究与应用
验证码识别技术研究与应用随着互联网技术的不断发展，验证码逐渐成为了一个保护网站或应用的重要手段。
很多网站都会在用户登录、注册、重置密码等操作时添加验证码。
验证码一般由数字、英文字母或汉字随机组合成，以防止机器人恶意攻击和大规模注册。
但是，由于验证码图像难以识别，人工识别成本过高，因此验证码识别技术成为了必须探索的课题之一。
一、验证码识别技术验证码识别技术是指通过计算机程序自动识别验证码。
通常，验证码识别技术可以分为两种方法：基于图像处理的验证码识别和基于模型的验证码识别。
基于图像处理的验证码识别是指对验证码图像进行预处理和特征提取，然后采用分类器进行识别。
基于模型的验证码识别是指采用机器学习的方法，通过模型训练来实现验证码的识别。
1. 基于图像处理的验证码识别基于图像处理的验证码识别一般包括以下几个步骤：1）去噪处理：为了清除验证码图像中的噪点，可以采用中值滤波、均值滤波等算法进行去噪。
2）验证码分割：由于验证码图像中的字符之间没有分隔符，需要对每个字符进行分割。
分割方法有垂直投影法、水平投影法、基于联通性的字符分割等。
3）验证码特征提取：为了将验证码图像转化为计算机可识别的数字，需要对验证码图像进行特征提取。
常用的特征提取方法有灰度矩、Zernike矩、Gabor滤波器等。
4）验证码分类：最后采用分类器对验证码进行分类，常用的分类器有KNN、SVM、随机森林等。
2. 基于模型的验证码识别基于模型的验证码识别通常采用机器学习的方法，主要包括以下几个步骤：1）数据采集：从互联网上采集大量的验证码图像数据。
2）特征提取：对采集到的验证码数据进行特征提取，常用的方法有HOG特征、SIFT特征等。
3）模型训练：对提取到的特征进行模型训练，采用SVM、随机森林等分类器进行分类模型的训练。
4）模型评估：对训练好的模型进行评估，以确定模型的精度和正确率。
5）应用部署：将训练好的模型应用于实际验证码的识别。
二、验证码识别技术的应用验证码识别技术在互联网领域的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 自动注册：很多网站为了防止恶意注册，设置了各种各样的验证码，但是验证码难以防范机器人注册。
验证码的识别与攻防
验证码的识别与攻防随着互联网的发展，验证码技术在网络安全中扮演着至关重要的角色。
验证码是一种通过图像、声音等方式向用户提出的一些需要用户进行识别和验证的信息，其目的是为了防止恶意程序或机器进行恶意攻击。
随着技术的发展，验证码的识别与攻防也变得越来越复杂。
本文将探讨验证码的识别与攻防的相关问题，以期对于相关领域的研究和技术发展提供一些启发和参考。
验证码的识别与攻防是网络安全领域中的重要问题，其意义在于保护网络和用户免受恶意攻击。
验证码可以有效防止恶意软件、网络爬虫等自动化程序对网络系统或用户账号进行攻击，可以有效保护用户的隐私信息和账号安全。
而验证码的识别与攻防则是为了提高验证码的安全性和防御能力，让其更好地发挥其防护作用。
二、验证码的常见形式验证码可以通过图像、声音、短信等方式呈现给用户，其常见形式有以下几种：1. 图像验证码：通过要求用户识别图像中的文字或图形来进行验证，通常包括字母、数字、汉字等。
2. 声音验证码：通过播放一段包含数字或字母的语音，要求用户进行识别和验证。
3. 短信验证码：通过向用户手机发送一段包含数字或字母的短信验证码，要求用户进行输入验证。
4. 滑块验证码：要求用户通过滑动滑块来进行验证，以防止机器人攻击。
以上形式中，图像验证码和声音验证码是最常见的形式，也是最容易被攻击的形式，因此在识别与攻防中需要重点关注。
三、验证码的识别方法验证码的识别方法包括传统的基于机器学习的方法和最新的深度学习方法。
1. 传统的基于机器学习的方法：传统的验证码识别方法主要包括特征提取和分类器识别，其中特征提取是对验证码图像进行预处理并提取出特征，分类器识别是使用机器学习算法对提取的特征进行识别。
常用的机器学习算法包括SVM、KNN、随机森林等。
2. 最新的深度学习方法：深度学习方法在验证码识别中取得了很大的进展，其主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些方法能够自动学习和提取图像的特征，并能够进行端到端的验证码识别。
基于深度学习的验证码识别技术研究
基于深度学习的验证码识别技术研究随着技术的不断发展，互联网在我们的生活中起到了越来越重要的作用。
然而，随着互联网的普及，验证码的使用也越来越频繁，以确保用户的账号安全。
验证码是一种通过图像、声音或文字等形式要求用户进行正确识别的技术手段。
然而，传统的验证码识别方式存在一些问题，例如容易被机器识别，增加用户繁琐的输入，以及对于特定用户群体，如视力障碍患者，不友好等。
基于深度学习的验证码识别技术在这方面展现出了巨大的潜力和优势。
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经元网络的方式进行学习和训练，从而达到高度自动化的目的。
相比传统的机器学习算法，深度学习具有更强的表达能力和泛化能力，可以更好地应对复杂数据的处理。
基于深度学习的验证码识别技术借助于深度神经网络的层层堆叠和训练，能够有效地识别出验证码中的内容。
首先，基于深度学习的验证码识别技术可以克服传统机器学习算法在特征提取方面的不足。
在传统的验证码识别方法中，需要手工设计特征提取算法，这往往是一项艰巨的任务。
而深度学习技术能够自动学习最佳特征表示，根据数据的复杂程度和关联性，从大规模数据中学习到更多的高层次特征。
通过在深度神经网络的多层隐藏层中提取特征，基于深度学习的验证码识别方法能够更好地反映验证码中的有效信息，提高识别准确率。
其次，在大规模数据集上的训练使得基于深度学习的验证码识别技术能够更好地适应各种类型和变化的验证码。
传统的验证码识别方法通常在小规模数据集上进行训练，难以涵盖各种验证码的变化。
而深度学习技术通过运用大规模数据集进行训练，可以很好地解决这个问题。
深度学习的网络结构和算法可以自动学习到数据集的统计规律和分布特点，从而可以更好地适应各种类型的验证码，提高识别的泛化能力。
此外，基于深度学习的验证码识别技术还可以应对常见验证码的反击措施。
为了阻止机器对验证码的识别，一些验证码制造商采取了各种防御措施，如添加噪声、干扰线等。
这些干扰元素给验证码识别带来了巨大的挑战。
常见的数字验证码识别方法
常见的数字验证码识别方法
数字验证码识别是指识别数字验证码的过程，通常用于防止恶意注册、登录等行为。
以下是几种常见的数字验证码识别方法：
1.OCR识别：OCR识别是指使用光学字符识别技术对验证码中的字符进行识别。
OCR识别通常使用计算机视觉技术，通过分析图像中的像素点和线条来识别字符。
OCR识别速度快、精度高，但对于扭曲、变形、模糊等情况的识别效果较差。
2.人工神经网络识别：人工神经网络识别是指使用人工神经网络对验证码中的字符进行识别。
人工神经网络识别通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，通过训练数据集来学习字符的特征，并进行识别。
人工神经网络识别准确度高，但需要大量的训练数据和计算资源。
3.基于规则的识别：基于规则的识别是指使用预定义的规则对验证码中的字符进行识别。
基于规则的识别通常使用模式匹配、字符串匹配等方法，通过匹配字符与预定义的规则来进行识别。
基于规则的识别速度快、易于实现，但对于复杂的验证码效果较差。
以上是几种常见的数字验证码识别方法，每种方法都有其适用范围和优缺点，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法。
验证码识别技术及其在网络安全中的应用
验证码识别技术及其在网络安全中的应用随着网络技术的不断发展，网络安全已成为我们日常生活中必需关注的一个问题。
其中，验证码（CAPTCHA）识别技术是网络安全领域中广泛使用的一种技术，其作用是防止自动化程序对网站进行攻击。
本文将探讨验证码识别技术的原理、应用以及其对网络安全的意义。
一、验证码识别技术的原理验证码是一种在网页上的防机器人程序，通常用于识别人类用户和机器人的区别。
验证码包含了一些难以辨认的文字、数字、符号等内容，需要人类用户输入正确的结果才能继续访问网站。
而自动化程序很难识别和破解验证码，因此可以有效防范各种网络攻击，如暴力破解、垃圾邮件、网络爬虫等。
验证码识别技术的原理就是通过计算机图像处理来识别验证码。
其过程包括图像预处理、特征提取、图像分类等步骤。
首先需要将原始验证码图像进行预处理，如二值化、去噪等操作，使得提取特征更容易。
然后，通过特征提取算法来将验证码转化为特征向量，以便计算机能够理解。
最后，根据特征向量进行验证码分类，判断输入是否正确。
二、验证码识别技术的应用见的应用场景是网站登录，如QQ、微信等即时通讯软件，互联网银行等需要输入密码的网站等都采用了验证码技术。
除此之外，有些网站会采用复杂的验证码技术来防止机器人攻击，如Google的reCAPTCHA，它不仅需要输入文字验证码，还可能要求用户点击图片、听音频等操作。
在反欺诈、反垃圾邮件等领域，验证码技术也有着重要的应用。
如在网站注册时，如果机器人能够自动注册，就容易导致恶意用户的攻击。
而采用验证码技术可以大大降低这种攻击风险。
三、验证码识别技术对网络安全的意义从底层上保障了网站的防攻击安全，验证码识别技术是在保障网站私密性的同时，通过大大降低恶意软件对网站网络带宽使用的影响，减少了服务器压力，提高了服务器的通信速度，进而让网站安全功能更加强大，并且给用户一个更为愉快流畅的浏览体验。
除此之外，验证码识别技术的应用可以保护用户的个人隐私信息。
验证码识别技术研究报告
验证码识别技术研究报告1. 引言随着互联网的迅猛发展，验证码成为保护网站安全的重要手段。
然而，随之而来的是用户在注册、登录等操作过程中频繁出现的验证码输入，给用户体验带来了不便。
因此，研究验证码识别技术成为了当前的热点问题。
2. 验证码的定义和种类验证码（CAPTCHA）是一种通过给出的图片、声音或文本信息，要求用户进行相应的识别与回答，以便确认用户是真人而非机器的安全工具。
验证码通常分为图像验证码、声音验证码和文本验证码三种类型。
3. 图像验证码的特点与技术图像验证码是使用图像形式表现的验证码，其特点是难以被机器自动识别。
为了解决这个问题，研究者们提出了各种方法，如基于机器学习的方法、基于深度学习的方法以及基于视觉注意力机制的方法等。
这些技术都通过训练算法来对图像进行特征提取和分类，以达到识别验证码的目的。
4. 声音验证码的特点与技术声音验证码是通过播放一段包含数字、字母或其他语音信息的声音片段，要求用户回答其中的内容。
声音验证码在视觉障碍者和设备不支持图像的场景下发挥了重要作用。
目前，声音验证码的技术主要集中在声音分割、特征提取和分类等方面。
5. 文本验证码的特点与技术文本验证码是将随机生成的字符或单词提供给用户进行识别的验证码形式。
相较于图像验证码和声音验证码，文本验证码的识别相对容易。
常见的文本验证码识别技术包括模式匹配、基于字典的方法和基于机器学习的方法等。
6. 验证码识别技术的评价指标为了评价验证码识别技术的性能，通常采用识别准确率、识别速度、召回率和错误率等指标。
准确率和召回率是度量分类模型性能的常用指标，识别速度则直接关系到用户体验。
7. 验证码识别技术的应用场景验证码识别技术广泛应用于不同领域，如网站注册、登录、数据采集等。
通过自动识别验证码，可以提高用户的使用便利性和效率，减轻用户的负担。
8. 验证码识别技术的挑战与问题验证码识别技术虽然已经取得较大的进展，但仍面临着一些挑战和问题。
跳过华军软件园的验证码限制
跳过华军软件园的验证码限制
大江东去
【期刊名称】《《电脑迷》》
【年(卷),期】2012(000)011
【摘要】在华军软件园下载软件时，用户在逐层点击进入下载页面后，还需要输入提示图片中的验证码（如图），只有当下载验证码验证后，才可以选择网站提供的链接下载软件，操作步骤相当繁琐。
【总页数】1页(P73-73)
【作者】大江东去
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.092
【相关文献】
1.验证码也难阻"刷单员"刷单——全国最大验证码平台被查全过程披露 [J], 张昭新
2.如何在华军软件园搜索想要的软件 [J],
3.高效的验证码识别技术与验证码分类思想 [J], 文晓阳;高能;夏鲁宁;荆继武
4.验证码安全与验证码绕过技术 [J], 胡健;柳青;王海林
5.基本可配称跳过程与不断可配称跳过程 [J], 张绍义[1];潘继斌[2]
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验证码的设计与破解探讨
总第247期2010年第5期计算机与数字工程Computer&Digital EngineeringVol.38No.5116验证码的设计与破解探讨3唐娅琴(重庆医科大学基础医学院 重庆 400016)摘 要 验证码属于人机区分测试的一种,已经被广泛用于网络来阻止恶意程序对网络服务的使用。
文章论述了验证码的设计原理,分析了其设计中可能存在的容易被破解的缺陷,提出了一种自动识别验证码的流程,描述了识别的详细过程,利用实际网络中使用的验证码进行了测试,实验结果证明识别率达到了99%。
关键词 去噪;验证码;自动识别中图分类号 TP391.43A Discussion about CAP TCHA Design a nd DefeatingTang Yaqin(Chongqing Medical University,Chongqing 400016)Abs t rac t CAPTCHA has been designed to block the malicious program using the Internet Service.First introduced the prin2 ciple of CAPTHA design,then analyzed the defect may be used by attacker.The flow of CAPTCHA defeat proposed,described the detail defeat steps.We test our method with a real CAPTCHA system on the Internet,the success rate reach99%.Ke y Words noise remove,CA PTCHA,automatic recognitionClass Nu m ber TP391.431 引言CA P TCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Comp uters and Humans Apart)全自动区分计算机和人类的图灵测试,是用来区分对方到底是人还是计算机程序而设置的一种验证措施。
验证码识别技术的研究与应用
验证码识别技术的研究与应用随着现代科技的不断发展，互联网在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，随着互联网的普及，一些不法分子也越来越多地利用互联网从事各种欺诈行为。
为了保护用户信息的安全和保护其权益，各大网站普遍采用了验证码技术来防止恶意攻击和非法注册。
验证码（Captcha）即全自动区分计算机和人类的公开测试，其目的是在用户注册、登录、修改密码等行为中识别出是否为人类用户。
验证码可以有效地防范撞库、注册机等的威胁，因其安全性高、易实现受到了广泛应用。
验证码技术的研究主要包括两部分：一是验证码生成技术，二是验证码识别技术。
验证码的生成技术目前也比较成熟，有基于音频、图形、动画等多种类型。
验证码的识别技术是指通过计算机对验证码图片进行自动识别，即通过计算机模拟人眼识别图像的过程实现识别。
验证码识别技术是验证码技术的核心之一。
随着机器学习技术和深度学习技术的不断发展，验证码识别技术也在不断深入和完善。
在本文中，我们将对验证码识别技术的研究和应用进行详细探讨。
一、验证码识别技术验证码识别技术主要分为两种：基于图像处理的传统识别技术和基于机器学习的深度学习技术。
1、传统识别技术传统识别技术是指通过计算机对验证码图片进行处理，再用算法对验证码进行判别和识别。
主要涉及图像预处理、特征提取和目标分类三个方面。
图像预处理是对验证码图片进行必要的预处理操作，包括图像二值化、去噪和字符分割等。
在图像二值化时，可以采用全局阈值分割或局部自适应阈值分割。
去噪操作可以采用一般的模板滤波方法，如中值滤波或高斯滤波。
字符分割是将验证码中的字符分离出来，并同时消除噪声。
字符分割需注意一点，即在纵向方向上必须将字符分割为一列。
最后提取出字符后，可以进行特征提取和目标分类操作。
特征提取是将验证码中的字符进行几何或统计学上的特征分析，将其转化成多维特征向量，以便于机器学习算法的处理。
特征提取采用灰度共生矩阵、小波变换、SIFT等各种不同的技术。
验证码识别原理及实现方法
验证码识别原理及实现方法一、验证码识别的原理：1.图像处理：首先需要对验证码图像进行预处理，包括二值化、去噪声、字符分割等。
二值化将图像转化为黑白图像，去噪声可以通过滤波方法去除图像中的噪声干扰，字符分割将验证码中的字符分离出来，以便后续进行特征提取和识别。
2.特征提取：特征提取是一个关键的步骤，通过提取验证码图像中的关键特征，以区分不同字符或图像。
常用的特征提取方法包括边缘检测、形状描述子、颜色特征等。
边缘检测可以提取出字符的轮廓信息，形状描述子可以描述字符的形状特征，颜色特征可以描述字符的颜色分布情况。
3.分类器训练：在特征提取之后，需要构建一个分类器来对提取的特征进行分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
分类器的训练过程是通过使用已知标注的验证码图像数据集进行训练，学习出一个可以识别不同字符或图像的模型。
4.识别：在分类器训练之后，就可以使用该模型对新的验证码图像进行识别了。
识别过程就是利用已训练好的分类器，对待识别的验证码图像进行分类判断，最终输出识别结果。
二、验证码识别的实现方法：根据验证码的特点和难度不同，有多种方法可以实现验证码的识别。
以下是其中几种常见的实现方法：1.基于模板匹配的方法：对于一些简单的验证码，可以通过将每个字符或图像对应的模板保存下来，并与待识别图像进行匹配。
模板匹配的方法简单直观，计算速度也较快，但对于复杂的验证码效果较差。
2. 基于机器学习的方法：对于一些复杂的验证码，可以使用机器学习算法进行识别。
通过构建特征向量和训练样本，使用分类器进行分类判断。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
3.基于深度学习的方法：深度学习在图像识别中有着很好的效果，对于复杂的验证码，可以使用卷积神经网络（CNN）进行识别。
CNN可以自动学习图像中的特征，较好地解决了特征提取的问题。
综上所述，验证码识别是通过图像处理、特征提取和分类器训练等步骤来实现的。
验证码识别技术
验证码识别技术模拟精灵是首个公开最有效的验证码识别技术的软件，使用模拟精灵制作了大量的免费、商用群发软件，对很多复杂BT的验证码都能成功的识别。
但是验证码仍然需要精湛的技术与足够的耐心。
请牢记这一点。
验证码识别不适合浮躁的人去做。
验证码识别是一项特殊的技术，任何一个公开的验证码识别代码都会很快的失效。
因为代码的公开后相关网站都会很快的更改验证码。
所以下面我只会介绍其原理。
在这里讨论验证码识别技术纯粹基于技术研究目的。
公开此技术也是为了让更多的网站采取更有效的防范措施。
禁止任何人利用这里介绍的验证码识别技术滥发垃圾信息。
本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图片验证码，也是大多数网站采用的方法。
有一些网站的验证码极简单，例如在网页中直接显示验证码字符而不是图片，或者图片的文件名直接就是验证码上的字符。
或者有其他规律可循，或者有其他明显的漏洞可以利用(例如通过改写访问验证码页面的源代码使验证码不刷新)。
这一类的验证码识别极其简单，只要熟练掌握web库、element库的函数即可，不需要使用下面介绍的方法。
一、下载验证码样本打开c:\test文件夹，选“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本，每运行一次,就查看c:\test下自动生成的图片,把图片上的字符改为文件名.例如图片上面显示5,就把文件名改为5.jpg.如果变化比较复杂的验证码，可以对每个字符多用几个样本，第一个字符为验证码字符，第二个字符可以为任意字符。
例如：5a.jpg , 5b.jpg , 5c.jpg ...........等等。
样本多就会识别能力就越强。
img = image.new();--下载图像，没有后缀名要显示指定*.bmp格式img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.png");assert(img:ok(),"下载验证码失败");img:Crop(4 ,3 , 56 ,18 )img:save("c:\\test\\test.jpg") --保存到硬盘--折分图片，指定一行四列img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4);img2:save("c:\\test\\0001.jpg")img3:save("c:\\test\\0002.jpg")img4:save("c:\\test\\0003.jpg")img5:save("c:\\test\\0004.jpg")image.del(img);如何确定图片后缀名在整个验证码识别过程中，格式与后缀名一定不能搞错，否则就会失败。
验证码识别技术
验证码识别技术一片云验证码接收平台模拟精灵是首个公开最有效的验证码识别技术的软件，使用模拟精灵制作了大量的免费、商用群发软件，对很多复杂BT的验证码都能成功的识别。
但是验证码仍然需要精湛的技术与足够的耐心。
请牢记这一点。
验证码识别不适合浮躁的人去做。
验证码识别是一项特殊的技术，任何一个公开的验证码识别代码都会很快的失效。
因为代码的公开后相关网站都会很快的更改验证码。
所以下面我只会介绍其原理。
在这里讨论验证码识别技术纯粹基于技术研究目的。
公开此技术也是为了让更多的网站采取更有效的防范措施。
禁止任何人利用这里介绍的验证码识别技术滥发垃圾信息。
本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图片验证码，也是大多数网站采用的方法。
有一些网站的验证码极简单，例如在网页中直接显示验证码字符而不是图片，或者图片的文件名直接就是验证码上的字符。
或者有其他规律可循，或者有其他明显的漏洞可以利用(例如通过改写访问验证码页面的源代码使验证码不刷新)。
这一类的验证码识别极其简单，只要熟练掌握web库、element库的函数即可，不需要使用下面介绍的方法。
一、下载验证码样本打开c:\test文件夹，选“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本，每运行一次,就查看c:\test下自动生成的图片,把图片上的字符改为文件名.例如图片上面显示5,就把文件名改为5.jpg.如果变化比较复杂的验证码，可以对每个字符多用几个样本，第一个字符为验证码字符，第二个字符可以为任意字符。
例如：5a.jpg , 5b.jpg , 5c.jpg ...........等等。
样本多就会识别能力就越强。
img = image.new();--下载图像，没有后缀名要显示指定*.bmp格式img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.png");assert(img:ok(),"下载验证码失败");img:Crop(4 ,3 , 56 ,18 )img:save("c:\\test\\test.jpg") --保存到硬盘--折分图片，指定一行四列img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4);img2:save("c:\\test\\0001.jpg")img3:save("c:\\test\\0002.jpg")img4:save("c:\\test\\0003.jpg")img5:save("c:\\test\\0004.jpg")image.del(img);如何确定图片后缀名在整个验证码识别过程中，格式与后缀名一定不能搞错，否则就会失败。
验证码识别系统的研究与实现
验证码识别系统的研究与实现Chapter 1：引言验证码通常用于网站的不同行为验证，如用户注册、登录、快速找回密码等，从而保证网站的安全性和防范欺诈操作。
然而，传统的验证码方案存在一些问题，比如难以辨认、易被机器程序破解等，这些问题都对验证码识别系统提出了更高的要求。
因此，本文将介绍验证码识别系统的研究和实现。
Chapter 2：验证码识别技术研究2.1 验证码识别技术简介通常，验证码识别技术是通过图像处理算法和机器学习算法来实现的。
根据验证码图像处理技术的不同方法，验证码识别技术可以分为传统验证码识别技术和基于深度学习的验证码识别技术。
2.2 传统验证码识别技术传统验证码识别技术主要包括图像识别和图像特征提取两个步骤。
首先，通过图像识别，将验证码区分出来，并进行分割处理。
接着，对验证码图像进行特征提取，生成可识别的验证码模型。
最后将输入验证码与模型进行匹配，即可对验证码进行识别。
2.3 基于深度学习的验证码识别技术深度学习算法的不断迭代开发范式为验证码识别提供了新的思路。
基于深度学习的验证码识别技术是一种全自动识别方法，对于不同的验证码产生的深度网络较为灵活和高效。
Chapter 3：验证码识别系统实现3.1 Python语言介绍Python是一种高级编程语言，由于其简单易学、优雅简洁的语法结构，被广泛使用于WEB开发、数据分析、科学计算、人工智能等领域。
而验证码识别领域也不例外，Python的使用可以帮助人们轻松地实现代码的编写和测试。
3.2 Python的图像处理库Python的图像处理库主要有Pillow和OpenCV两个库。
Pillow是PIL的强化版，提供了图像打开、保存、旋转、缩放等基础功能，适合于图像处理初学者；而OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以处理几乎所有类型的图像和视频文件，同时还包括一系列模式识别算法，适合于高级图像处理操作。
3.3 Python的机器学习库Python的机器学习库主要有scikit-learn和TensorFlow两个库。
Python爬虫中的验证码识别技术
Python爬虫中的验证码识别技术Python爬虫是一种强大的工具，可以用于从网页中获取数据。
然而，在实际的爬取过程中，有时会遇到验证码的问题。
验证码是一种用于区分人类用户和机器程序的技术，它通过向用户展示一些随机生成的字符或图像，并要求用户输入正确的答案。
验证码的存在给爬虫带来了困难，因为爬虫通常无法识别验证码，导致无法完成自动化的操作。
为了解决这个问题，我们可以使用验证码识别技术来让爬虫自动识别并输入正确的验证码。
验证码识别技术是指通过计算机程序自动识别验证码的方法。
在Python爬虫中，有多种验证码识别技术可供选择，下面我将介绍几种常用的方法。
一、图像处理与机器学习1. 图像处理首先，我们需要对验证码图像进行预处理。
这包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。
通过这些处理，我们可以将验证码图像转换为更容易处理的形式。
2. 特征提取接下来，我们需要提取验证码图像的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、数学形态学、块特征法等。
这些方法可以从图像中提取出与验证码内容相关的特征。
3. 机器学习提取完特征后，我们可以使用机器学习算法来训练模型。
常用的机器学习算法有支持向量机（SVM）、决策树、卷积神经网络（CNN）等。
通过将提取的特征作为输入，将验证码的正确答案作为标签，我们可以训练一个模型来自动识别验证码。
二、第三方库除了使用图像处理与机器学习技术，我们还可以使用第三方库来简化验证码识别的过程。
1. pytesseractpytesseract是一个优秀的OCR库，可以识别包括验证码在内的各种图像中的文本。
借助pytesseract，我们只需要将验证码图像传入库中，即可获得识别结果。
2. pillowpillow是Python中一个功能强大的图像处理库，它提供了对图像的各种操作和处理方法。
我们可以使用pillow来进行验证码图像的各种处理，例如裁剪、旋转、缩放等。
三、验证码接口平台除了自己进行验证码识别技术的开发，我们还可以使用一些验证码接口平台来实现自动识别。
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—186— 高效的验证码识别技术与验证码分类思想文晓阳，高 能，夏鲁宁，荆继武(中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室，北京 100049)摘 要：验证码图片是论坛类网站用以阻止自动化程序恶意行为的重要人机区分技术，其设计和实用安全性直接涉及到互联网的正常使用。
为研究国内验证码实用安全性，设计实现一种验证码识别算法模型，对国内的论坛验证码类型进行了实验和分析。
实验结果表明，实用中的验证码识别率通常在50%以上，某些甚至达到100%，难以起到对自动化程序的阻碍作用。
从实用角度将验证码分为4类，发现最佳的一类基本是空白的，表明验证码实用技术还应做较大改进。
关键词：验证码；自动识别；Internet 安全Efficient CAPTCHA Recognition Technologyand CAPTCHA Classification IdeaWEN Xiao-yang, GAO Neng, XIA Lu-ning, JING Ji-wu(State Key Laboratory of Information Security, Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)【Abstract 】CAPTCHA image is the major technique used by forums to tell computers and humans apart, so that its security is of importance in internet usage. To learn about domestic CAPTCHA images, this paper proposes and implements a model of CAPTCHA image recognition algorithm,and tests almost all image types used in domestic forums. Experiment results indicate that a large part of CAPTCHA images have a recognition rate above 50%, and some with 100%, both of which can hardly block automatic machines. In terms of its practicality, this paper further classifies them into four categories, only to find the optimal category is blank, which means CAPTCHA image technology needs great enhancements. 【Key words 】CAPTCHA; automatic recognition; Internet security计 算 机 工 程Computer Engineering 第35卷 第8期Vol.35 No.8 2009年4月April 2009·安全技术·文章编号：1000—3428(2009)08—0186—03文献标识码：A中图分类号：TP3091 概述1.1 验证码使用现状验证码是一种进行人机区分的方法，由于技术简单，易实施，传输数据小，因此被各网站特别是论坛性质的网站广泛使用来防止自动化程序(如论坛自动灌水机)进行大批量的恶意行为。
此类自动化程序较为流行，所以，在国内排名前100名的论坛[1]中有超过60%的论坛在注册、登录或发帖部分采用验证码技术[2]。
验证码的另一个主要应用场所是电子邮件类网站，用来辅助预防和阻止垃圾邮件群发。
总体来说，国外在验证码技术的应用场所与应用程度和国内基本相似。
1.2 国内外研究现状验证码在互联网中的使用已经非常普遍，验证码实际也成为了网站和网民交互的一个特别的方面。
鉴于这2类原因，国内外都有学者对验证码的设计和识别进行研究。
一种基于外部轮廓特征的数字验证码识别方法[3]主要在单个数字图像的处理分析上进行了相应研究，对单个数字图像外部轮廓上、下、左、右4个方向进行特征计算来进行识别。
此外，一种基于加权模板匹配算法的形变数字验证码识别系统，运用统计学方法，也可以达到较好效果[4]。
文献[5]对基于验证码破解的HTTP 攻击原理与防范进行了一定研究。
卡耐基梅隆大学也有研究小组对验证码进行研究，包括验证码的设计和验证码的识别2个方面。
1.3 验证码图片特点验证码图片具有诸多特点，使得验证码识别方法与一般图像例如照片、视频截图等的识别方法有所不同。
识别算法设计应注意到验证码有2个方面的特点：即图片的格式方面和图片的内容方面。
在图片格式方面，验证码图片分辨率都较低，图高一般在20像素左右，图宽一般在50像素~100像素之间。
该特点有时会造成相邻字符间距过窄从而难以切分。
此外分辨率较小意味着待识别字符本身信息量不大，对匹配算法造成影响。
在图片内容方面，验证码通常被加入各种干扰因素。
主要包括：各种背景干扰，噪点像素，字体形变和累叠，字符位置随机及个数不定，反色等情况。
这些干扰正是为了降低自动识别算法的识别效率，但也应注意到干扰因素对正常用户的网络使用体验的影响，这2方面都将在后文详细阐述。
2 自动识别算法模型2.1 基本框架验证码识别算法流程可分为明显的3大阶段：前期预处理阶段，中期切分阶段以及后期分析阶段。
其中，后期分析阶段包括模板库建立和识别2种模式。
图1展示了包括3大阶段的验证码识别算法，同时可看到在后期分析阶段中包括模板库建立和识别计算2个相对独立的处理方式。
前期预处理阶段在尽可能完整地保留每个字符体的像素信息下，尽可能多地去除图片中的大量干扰像素信息。
本质是一个去噪过程，可以在彩色图片阶段进行彩色去噪，在二值转换阶段进行灰度去噪，在黑白图片阶段进行黑白去噪。
基金项目：信息产业部电子发展基金资助项目“互联网内容发布与管理系统”作者简介：文晓阳(1983－)，男，硕士，主研方向：信息安全；高 能，讲师；夏鲁宁，博士后；荆继武，教授、博士生导师 收稿日期：2008-10-20 E-mail ：wenxiaoyang@前期预处理阶段后期分析阶段图1 识别算法流程本文采用的彩色去噪算法可看作一种滤波计算。
当处理像素点(X,Y)时，计算该像素点及其周围的8个像素点(如该点在边缘或者顶角，此个数分别为5个和3个)的平均R, G, B 值。
然后分别计算这9个点到平均值的欧氏距离。
再从算的9个欧氏距离值中选出最小的。
例如该最小距离所对应的像素点坐标为(X’,Y’)，那么用(X’,Y’)的RGB值替代(X,Y)的RGB 值，此时像素点(X,Y)完成彩色去噪运算，跳到下一个像素点重复上述步骤，直到遍历验证码整图的所有像素点。
二值转换是算法必经的一步，同时也可以利用二值转换进行去噪。
二值转换是指把彩色图片转换成黑白二值图片，即像素点的表示从RGB三色表示转变为单比特的0或1二值表示。
首先利用公式0.30.590.11Grey red green blue=×+×+×算出每个像素的灰度值Grey，然后设定或计算一个灰度阈值GreyThreshold。
当某点的灰度值小于灰度阈值时，将该点设为1，表示黑色；反之则设为0，表示白色。
灰度阈值的设定非常重要，假设噪点的灰度值在150~250之间，而字符主体像素点的灰度值在50~100之间，则易知将灰度阈值设为100~150之间，二值化后噪点即可去除(噪点像素点被设为0，白色)。
黑白去噪对彩色和二值去噪后残留的噪点进行处理。
当处理点(X,Y)时，若该点像素值为0，则跳过；为1时，进行去噪分析，统计该点周围8个点(如该点在边缘或顶角，此分别为5个和3个)中白色点的个数为M，然后设定黑白去噪阈值N，当M不小于N时，则认为(X,Y)为噪点，对其像素值赋值为0完成去噪。
例如某黑色点周围有8个点，设N为8，则统计后所得M为0到7时不处理，M为8时认定其为噪点(易知该点为一个孤立黑点，常见的噪点形式)，则给(X,Y)赋值0。
中期切分阶段对前期预处理后的图片进行切割处理，定位和分离出整幅图片中每个字符主体部分。
假设某图片长为50，设为X轴，高为10，设为Y轴。
则X轴每个坐标点对应该点Y轴上的10个点。
对X轴每个坐标点计算其Y轴对应10点中黑点个数，一般会得到如图2的情况，波谷波峰波谷的一次转换则对应于一个字符。
可设定一个切割阈值E，图2情况可设E为2，黑点数大于E的X轴坐标标记为含字符区域，显然可得5个区域，对应于图中5个字符。
根据这些区域边界定位切割即可，见图3效果示例。
Y轴上利用相同的处理方式可进一步得到紧密包裹住单个字符主体的更小的图片区域。
12345605 10 15 20 25 30 35 40 45 50XY图2 X轴坐标点各自对应黑点数统计示例图3 X轴切割效果示例得到的比特串将被存入模板库的相应位置。
如图4所示，若处理的是论坛U的验证码，则把该比特串写入：/Modes/U/3. txt。
Modes文件夹为模板库的集合，文件夹U就是论坛U的验证码模板库，存放着若干记录着特征比特串的txt文件。
图4 3×5矩阵转比特串示例在后期分析阶段，首先需对切分阶段分离出来的单个字符数据进行特征表示，此后的计算步骤以特征作为运算基本单元。
选用比特串作为特征表示方式，主要因为前文提到验证码低分辨率特点(本身信息简单)及识别计算的高速要求。
切分后覆盖每个字符的区域大小不同。
如图3中的字符3长宽可能为5和6而字符8可能为6和8，则需进行标准化运算。
采用双线性插值算法[6]把切分得到的字符区域插值到固定的长宽。
另有研究表明，长宽皆为26是一个最佳的比例[7]。
标准化计算后会得到26×26的数据结构，每个元素为0或者1，把矩阵元素按序看成比特串(图4)，即为字符的特征表示。
模板库的大小直接影响到识别速度，识别时间和样本数量负相关，样本量并非越多越好。
因此，选择合适的样本量非常重要。
可找到一个值T_mode，它是使得识别率达到或接近最高时的所需最少建库样本图片的个数。
大量实验发现T_mode一般在50左右。
样本量大于该值后，识别率增长一个单位需要更多新增样本的投入，从而造成识别时间较大降低。
对自动化程序来说，识别率增长带来的优势不及识别速度减慢带来的劣势。
图5给出某常见验证码(例：)的建库样本数和识别率(识别135幅验证码)之间的关系，其他验证码也具有明显的类似关系。