中文验证码识别技术研究
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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验证码识别技术课件
移。
3、知道了数字的偏移位置，就可以计算出数字在二维数组
里的位置，通过循环将数字的6*10=60个数据取出来拼接在
一起，就形成了与数字字模类似的字符串。
4、将字符串与每一个字模的字符串比较，求其相似度，取
最高的相似度对应的数字，或者相似度达到95%以上就可以
断定是某个数字。
学习交流PPT
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• 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。
• 第四个图片，除了第三学个习交图流PPT片上提到的特征外，
5
验证码识别几个步骤
• 一、取出字模 • 1、多刷新几次验证码，将验证码图片保存起来，
要搜集齐0-9的图片。
• 2、用图片处理软件打开图片，图片的视图放大， 这样就能很清楚地观察到图片的每个像素。
学习交流PPT
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输出结果：
学习交流PPT
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四、对照样本
把步骤二中的图片特征码和步骤三中的验证码的字模进行对 比，得到验证图片上的数字。
算法过程：
1、将图片二值化后的值保存到二维数组里。
2、通过循环，求出每一个数字的位置，要用到前面得到的
数字的宽、高、间隔、左边偏移、顶部偏移。
例如：第i个数字左边偏移 =（数字宽 + 间隔）* i + 左边偏
• 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,影响用户体学验习交流，PPT所以，一般应用的比较
3
我们先看几种网上比较常见的验证码图片
基于机器学习的验证码识别与破解技术研究
基于机器学习的验证码识别与破解技术研究随着信息技术的快速发展，验证码（CAPTCHA）作为一种人机交互界面的重要组成部分，被广泛应用于防止恶意软件自动化操作、保护用户隐私和增强网络安全。
然而，验证码识别与破解技术的进步也给恶意软件提供了突破的机会。
因此，基于机器学习的验证码识别与破解技术研究成为当前亟待解决的挑战之一。
在本文中，我们将探讨基于机器学习的验证码识别与破解技术，并介绍其背景、方法和应用前景。
文章分为以下几个部分进行阐述。
第一部分，我们将介绍验证码的背景和意义。
验证码是一种由服务器生成的随机字符或图像，要求用户通过输入正确的字符或图像来验证其人类身份。
验证码在保护用户隐私、阻止自动化机器人等方面发挥了重要作用。
然而，随着计算机技术的快速发展，传统的验证码技术逐渐被破解，对验证码研究提出了新的挑战。
第二部分，我们将介绍机器学习在验证码识别中的应用。
机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动调整算法的方法。
在验证码识别中，我们可以使用机器学习技术从大量的已知验证码样本中学习特征并进行识别。
常用的机器学习技术包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过训练和预测，机器学习可以有效识别验证码，提高验证码的安全性。
第三部分，我们将探讨机器学习在验证码破解中的应用。
虽然验证码的目的是防止计算机程序自动破解，但是恶意软件仍然可以利用机器学习技术来破解验证码。
通过训练模型，恶意软件可以在大量验证码样本中找到规律和特征，从而提高破解的准确率。
为了应对这种情况，我们需要不断改进验证码设计，增加其复杂性和难度，以提高破解的难度。
第四部分，我们将讨论验证码识别与破解技术的应用前景。
随着机器学习技术的不断发展，验证码识别与破解技术也在不断进步。
在未来，我们可以预见更加复杂、智能化的验证码识别与破解技术的出现。
同时，对验证码识别与破解的研究将有助于加强网络安全，提高用户体验。
综上所述，基于机器学习的验证码识别与破解技术是当前亟待解决的研究领域。
验证码的原理及其应用实验报告
验证码的原理及其应用实验报告1. 研究背景验证码是一种用于识别用户是否为真实人类的技术，广泛应用于各种网络应用和系统中。
通过验证码，可以防止恶意机器人和自动化脚本的攻击，提高系统的安全性。
2. 验证码的原理验证码的核心原理是人机识别，即通过设计一系列人类容易理解的问题或任务，以区分真正的用户和机器。
2.1 图片验证码图片验证码是最常见的验证码类型之一。
其原理是生成一张随机图像，并在图像上添加一些干扰元素。
用户需要根据图像内容进行识别，并输入相应的答案。
图片验证码的生成过程通常包含以下步骤：•生成随机字符串或数字作为答案。
•选择一些图像素材作为验证码背景，并将答案嵌入图像中。
•添加一些干扰元素，如噪点、曲线等，增加难度。
•将生成的图像展示给用户，等待用户输入答案。
2.2 数字验证码数字验证码是一种简单而常见的验证码类型。
其原理是生成一组随机数字，用户需要根据提示进行识别并输入正确的数字。
数字验证码的生成过程通常包含以下步骤：•生成一组随机数字作为答案。
•设计一个简单的提示信息，如“请输入图中数字”。
•将答案展示给用户，等待用户输入。
2.3 语音验证码语音验证码是一种通过语音信息进行验证的技术。
其原理是通过电话或其他语音通信方式向用户播放一段含有验证码信息的语音，用户需要仔细听取并输入正确的答案。
语音验证码的生成过程通常包含以下步骤：•将答案转化为语音信息。
•向用户发起一次语音通信，播放包含验证码的语音。
•用户收听语音信息并输入正确答案。
3. 验证码的应用实验我们进行了一系列验证码应用的实验，以验证不同类型验证码的有效性和用户友好性。
3.1 实验设计我们设计了以下三个实验组：1.图片验证码组：参与者需要识别和输入一组由图像组成的验证码。
2.数字验证码组：参与者需要识别和输入一组由数字组成的验证码。
3.语音验证码组：参与者需要听取一段包含验证码的语音并输入正确答案。
3.2 实验过程我们邀请了30名参与者进行实验。
验证码识别的原理
验证码识别的原理验证码是为了防止机器恶意攻击而设置的一种验证方式，它会在登录、注册、评论等操作中出现，需要用户输入正确的验证码才能完成操作。
验证码识别就是通过程序自动识别验证码，以实现省去用户手动输入验证码的步骤。
那么，验证码是如何被识别的呢？下面我们就来探究一下验证码识别的原理。
一、图片处理验证码通常是以图片的形式呈现，因此首先要做的就是将验证码图片进行处理。
对于处理的步骤，一般会包括以下几个方面：1. 去除干扰线、噪点等干扰因素2. 对验证码进行分割，将每个字符分开3. 调整字符大小和角度，以便更好地进行识别二、图像特征提取在经过处理后，我们就需要识别验证码中每个字符的特征。
这里我们可以采用一些图像特征提取的方法，例如常见的SIFT、SURF、HOG 等算法。
这些算法都可以用来提取图片的局部特征，并将这些特征进行描述，再进行模式匹配来识别验证码。
三、模式匹配模式匹配是识别验证码的核心步骤，也是最难的一步。
模式匹配是指将已经提取好特征的验证码与事先训练好的模型进行匹配，以此来识别出验证码中的字符。
在实际应用中，识别验证码的过程可能会应用到机器学习中的一些算法，例如深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
使用这些算法可以进一步提高验证码识别的准确率。
四、结果验证识别结果需要进行验证，以确保识别正确。
这里可以采用人工干预来进行验证，也可以使用其他辅助方法，如多次尝试输入验证码，或者使用软件工具来识别进行验证等。
无论采用什么方法，验证的目的都是为了确保识别的准确性和可靠性。
综上所述，验证码识别的过程包括图片处理、图像特征提取、模式匹配和结果验证等一系列的步骤。
虽然难度较大，但是通过采用一些成熟的算法和辅助工具，也可以实现较高的识别率，从而有效防止机器恶意攻击，确保网络安全。
开题报告-验证码识别技术研究与实现
张安龙
学号
班级
所属院系专业
指导教师1
职称
所在
部门
物联网技术学院
指导教师2
职称
所在
部门
毕业设计
（论文）题目
验证码识别技术研究与实现
题目类型
工程设计（项目）■
论文类□
作品设计类□
其他□
1、选题简介、意义
选题的介
随着互联网技术的快速发展和应用，网络在给人们提供丰富资源和极大便利的同时，伴随而来的就是互联网系统的安全性问题。验证码的出现正是加强web系统安全的产物。验证码，最早作为卡内基梅隆大学的一个科研项目，Yahoo!是CAPTCHA的第一个用户。
5 可分割验证码的识别
5.1数字图像预处理技术
5.2常用的字符分割算法
5.3猫扑网站验证码的识别
5.4西祠胡同网站验证码的识别
6 涯验证码的识别
7 总结
致谢
参考文献
指导教师意见：
签字：
2019年3月2日
院（系）审批意见：
签章：
2019年3月5日
二、课题综述（课题研究，主要研究的内容，要解决的问题，预期目标，研究步骤、方法及措施等）
1.课题研究
验证码识别技术研究与实现
2、研究内容
研究验证码识别技术,可以及时发现和改善验证码的漏洞,在增强网络安全性、防止恶意机器程序攻击方面有着重要意义。
2.预期目标
找出现在验证码的不足，为以后改善验证码提供理论基础。
3.研究步骤
1、阐述了课题的背景及研究意义，介绍了验证码识别在国内外的发展状况
2、重点介绍了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络和形状上下文算法，给出了它们的推导过程。
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。
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。
基于人工智能的验证码识别研究
基于人工智能的验证码识别研究随着互联网的发展，验证码已经成为许多网站和应用程序中常见的安全措施之一。
然而，由于传统验证码的设计越来越复杂，人工识别验证码变得越来越困难，给用户带来了不便。
因此，研究基于人工智能的验证码识别技术已成为当前亟待解决的问题。
人工智能技术在图像识别领域已经取得了显著的进展，并在验证码识别方面显示出巨大的潜力。
验证码通常由一系列的字母、数字或图形组成，其中包含一些干扰项以防止自动化的识别。
基于人工智能的验证码识别涉及两个主要的方面：特征提取和分类器训练。
特征提取是指将验证码图像中的有用信息提取出来以供分类器使用。
常用的特征提取方法包括图像预处理、边缘检测、形状描述符和颜色特征等。
通过对图像进行预处理，可以去除噪声、调整图像大小和增强图像对比度等。
边缘检测可以识别图像中的边缘信息，从而提取出验证码中的字符轮廓。
形状描述符可以表示字符的形状特征，例如角度、曲率和比例等。
颜色特征可以提取图像中不同区域的颜色分布，有助于识别验证码中的不同字符。
分类器训练是指使用特征提取的数据集来训练一个能够自动识别验证码的算法。
常见的分类器包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)等。
SVM算法是一种监督学习方法，通过构建一个决策边界来将不同类别的样本分开。
CNN算法利用卷积层、池化层和全连接层等结构来提取特征并进行分类。
随机森林算法则通过多个决策树的集成来进行分类，每棵树都是由不同的特征选择训练出来的。
在进行基于人工智能的验证码识别研究时，有一些挑战需要面对。
首先，验证码的设计者通常会不断改进其设计，以对抗自动化识别的算法，这就要求识别系统能够不断适应新的验证码设计。
其次，验证码中的干扰项可能会使识别任务更加困难，例如扭曲、旋转、遮挡等。
此外，大规模的数据集收集和标注也是一个挑战，因为标注验证码图像需要人力成本较高。
为了解决这些挑战，研究者们提出了一些创新和有效的方法。
一种常见的方法是利用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来实现验证码的自动识别。
验证码及其安全性研究
验证码及其安全性研究摘要随着全球互联网的迅速崛起，验证码的应用日益广泛．本文首先介绍验证码的历史背景，验证码的概念，验证码的作用以及验证码的意义．然后了解国内和国外对验证码识别研究的现状，简单介绍三种验证码识别技术：基于模板匹配的方法、基于神经网络学习方法以及基于形状上下文方法．接着将国内现有的验证码生成方案整合分类，了解其实现方式．对图片验证码、人工智能识别和人机交互验证码等现有验证码方案进行了安全性研究．对这些验证码的安全性做出比较排序，把实验结果进行分析并整合，得出基于生物特征的验证码以及短信验证码最为安全，其次相对来说人机交互的验证码较为安全，最后才是图片以及数字验证码，但是对于数字型的验证码可以进行加入噪线、扭曲等复杂机制来提升安全性．关键词验证码；验证码识别；验证码的安全性Research on Verification Code and Its SecurityAbstractWith the rapid rise of the global Internet, people began to use Internet technology more and more frequently, and Internet technology began to infiltrate into all aspects of people's lives,. Firstly, this paper introduces the historical background of verification code, the concept of verification code, the function of verification code and the significance of verification code. Then, to understand the current situation of research on verification code recognition at home and abroad, three verification code recognition technologies are briefly introduced: template matching based method, neural network based learning method and shape context based method. Then the existing verification codes in China are integrated and classified to understand their implementation. The security of existing verification codes such as picture verification codes, artificial intelligence recognition and human-computer interaction verification codes is studied. The security of these verification codes is compared and sorted, and the experimental results are analyzed and integrated. It is concluded that biometrics-basedand SMS-based verification codes are the safest, then human-computer interaction verification codes are relatively safe, and the last is pictures-based and digital-based verification codes. However, digital verification codes can be added to complex mechanisms such as noise and distortion to improve security.Key wordsverification code, verification code recognition, verification code security1. 绪论1.1研究背景随着全球互联网的迅速崛起，人们开始越来越频繁的使用互联网技术，而且互联网技术也渗入到人们生活的方方面面，像淘宝的购物，京东的购物，游戏的账户登录，12306的火车出行等等方方面面都已经开始和互联网技术挂钩了，于是这些输入到了网络的居民信息容易被很多不法分子开始利用，这些不法分子利用各种可以破解输入到了网络的居民信息的程序以及病毒，从而获取居民的信息．一些机构为了遏制上面这些不好的现象，开发出来了验证码．验证码主要就是用来区分某个网站或者网页究竟是人为的登录，还是被一些计算机恶意的访问，然而验证码的开发虽然有效的减低了一些计算机恶意的访问，但同时也给了用户一些不美好的体验，比如在某一段时间12306的火车出行的登录验证，一些验证码过于复杂，导致用户多次登录失败，严重影响用户的体验．因此，对于验证码也必须有结合自身网站的具体需求来具体设计．1.2 研究现状随着全球互联网的迅速崛起，人们开始越来越频繁的使用互联网技术，验证码的使用也是越来越频繁，已经慢慢发展成了网站保护的一种司空见惯的技术了．在这种情况下，国内外很多学者对于验证码的研究也越来越深入．1.2.1国外研究现状在互联网技术发展的初期，美国学者Luis yon Alto就抢先一步开始研究验证码及其安全性能，并且首次提出了CAPTCHA的技术概念[1]，Luis yon Alto在接下来的一段时间里并没有放弃研究验证码及其安全性能，随后发现了为RE-CAPTCHA的技术[2]，使得验证码的应用得到进一步发展．JRendra Malik进一步对于验证码及其安全性进行了研究[3]，发现了验证码可以基于形状上下文的形状条纹的不同的特征来进行相关的匹配[4]．Jesse Windle在验证码及其安全性进行了研究上发现了可以用Hart小波滤波结果来破解一种相关的验证码等等．1.2.2国内研究现状中国科学家龚才春在验证码及其安全性研究的基础上通过凹凸分析发现了一些相关的识别手写体的数字字符的验证码识别技术[5]．中国科学家汪渤利用图像进行二值化的技术[6]，在验证码及其安全性的研究上提出基于外部轮廓结构及其机构的特征从而可以验证数字进行验证码验证的方法[7]．在2009年的时候，中国科学家吕刚利用神经网络相关方面的知识[8]，结合验证码验证的技术，提出了模板匹配验证码验证技术．1.3研究意义与方法1.3.1研究意义实际应用中验证码在互联网安全保护中应用非常广泛，其主要作用是用以鉴别出人和机器，从而防止攻击者操作机器开展的恶意行为．并且验证码可以防止人们很多的网上的信息被很多不法分子所开始利用[9]，这些不法分子利用各种可以破解输入到了网络的居民信息的程序，或者说是病毒，从而获取居民的信息，进而进行一些诈骗或者其他违法行为．并且有利于保护现在互联网登录安全，十分有利于互联网的发展．1.3.2研究方法1). 文献法——搜集和分析研究各种现存的有关验证码及其安全性的文献资料，从中选取适合本文的信息，帮助完成调查研究目的．2). 分析推算法——通过上面方法收集到的资料，进行分析推算，这里利用图像二值化等相关的方法得到相关的验证码及其安全性研究的结论．3). 实验法——选一些具有代表性的图片验证码做识别实验，对各类的安全性强弱做出排序．2.验证码概述2.1 验证码定义验证码也就是上面美国科学家Luis yon Alto提出的CAPTCHA的技术概念，中文全称叫做全自动区分计算机和人类的图灵测试[10]，随着互联网的高速发展，互联网技术也开始慢慢渗入到人们生活的方方面面，像是日常生活淘宝的购物，京东的购物，游戏的账户登录，12306的火车出行等等方方面面都已经开始和互联网技术挂钩了，因此人们的日常的信息也开始输入到了网络，于是这些输入到了网络的居民信息也容易被很多不法分子所开始利用，这些不法分子利用各种可以破解输入到了网络的居民信息的程序，或者说是病毒，从而获取居民的信息．一些机构为了遏制上面这种不好的现象，验证码也由此被开发了出来．2.2验证码作用验证码主要就是用来区分某个网站或者网页究竟是人为的登录，还是被一些计算机恶意的访问．所以验证码的主要作用如下：（1）防止一些用户随意恶意注册导致网站压力测试需求变大．（2）防止一些用户随意恶意发布一些不正规链接，以及一些不正规的垃圾信息．（3）在一些民众选票制度的时候，可以保证民众选票投票的公平．（4）防止一些计算机暴力破解密码，泄露用户信息．2.3 验证码的分类验证码大体上可以分为六个类型分别是基于汉字、字母和数字的文本型验证码[11]、基于人机交互的验证码[12]、基于手机短信的验证码[13]、基于音频信息的语音验证码[14]、基于简单数学等式的验证码[15]．如图2.1-2.6所示列出了最常见的六种验证码登录方式：图2.1表示图片验证、图2.2表示手机短信验证、图2.3 表示字母或者语音验证，图2.4 基于人机交互的验证码，图2.5 人脸验证，图2.6 数字验证．图2.1图片验证图2.2手机短信验证图2.3 字母或者语音验证图2.4 基于人机交互的验证码图2.5 人脸验证图2.6 数字验证3.各类验证码的生成机制3.1数字验证码及其变种的实现数字验证码的实现一般分为三个步骤，也就是首先得生成随机数，然后将生成的随机数，绘制成图片，最后将相应的图片输出到目标位置即可，具体实现步骤如图3.1所示．1)、生成随机数生成随机数无非就是调用Random的API，但为了后续更好的实用，应该分成多种组合以适应需求的变化，应将生成随机数的个数和类型组合还有排除字符抽取成参数．同时这里也是变种的实现机制当用户输入错误或者长时间未输入会重新生成随机数，导致变种验证码出现，进而继续绘制成图片，最后将相应的图片输出到目标位置[16]．2)、绘制图片绘制图片是重点也是难点，这里将详细介绍．（1）创建BufferedImage对象如果把BufferedImage比作是画板，那么Graphics就是画纸，这样比较好理解，后续的操作都是在这画纸上进行的．BufferedImage image = new BufferedImage(width,height,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);（2）绘制背景Graphics有个setColor（）方法，可理解为画笔，在绘制任何东西前要选好画笔，即颜色，然后调用fillRect（）进行轮廓的绘制，后续的绘制范围不会超过这个轮廓．g.setColor(backColor==null getRandomColor():backColor);g.fillRect(0,0,width,height);（3）绘制干扰线调用drawLine画直线，绘制不超过interLine条干扰线．if(interLine>0){int x=r.nextInt(4),y=0;int x1=width-r.nextInt(4),y1=0;for(int i=0;i<interLine;i++){g.setColor(lineColor==null getRandomColor():lineColor);y=r.nextInt(height-r.nextInt(4));y1=r.nextInt(height-r.nextInt(4));g.drawLine(x,y,x1,y1);}}（4）写验证码 为了不整整齐齐而且重叠的写，应将每个字符的高度和水平位置随机，重点在于每绘制完一个字符后，需将画笔的水平坐标往右边移动一定的位置，这里一般用了依据宽度浮动． （5）扭曲图片将图片的扭曲就是将图片水平和垂直按不同比例平移．（6）添加噪点噪点的添加实质上就是在画纸上没有规律的点，所以用随机颜色随机位置来执行最合适了．3)、将相应的图片输出到目标位置将图片输出成文件，然后将相应的图片输出到目标位置即可．3.2图片验证码的生成机制图片验证码的实现一般和数字验证码类似也是分为三个步骤，也就是首先得生成随机和给定的图片对应的汉字，然后将汉字绘制成图片，图片输出到目标位置，用户只需要点击与汉字匹配的图片即可完成验证[17]，具体实现步骤如图3.2所示．图3.2图片验证码的实现步骤 具体的操作和生成数字验证码较为类似，只是第一步操作的将生成随机的数字换成了生成随机的汉字．3.3 短信验证码的生成机制短信验证码的实现一般和前面二种验证码的生成都有着很大的不同，因为短信验证码需要获取第三方接口，调用第三方接口并且向第三方接口发送信息，短信验证码也是分为三个步骤，也就是首先得生成随机4位或者6位数字，然后获取第三方接口信息，最后将随机4位或者6位数字发送给第三方接口，用户只需要收到的4位或者6位数字输入指定位置即可完成验证[18]图3.3短信验证码的实现步骤 1). 生成随机数字生成随机数字其实很简单，只需一行代码，具体如下：String verifyCode = String.valueOf(new Random().nextInt(899999) + 100000);生成随机汉字 绘制相应图片图片输出 到目标位置生成随机数字 获取第三方接口 向第三方接口发送信息2). 获取第三方接口以及调用第三方接口图3.4第三方接口使用步骤3.4 基于生物特征验证码的实现原理基于生物特征验证码的实现原理之中设计的数据量十分庞大，所以基于生物特征验证码的实现原理一般也是通过神经网络算法来实现的，下面简要的介绍一种神经网络算法，具体如图3.5 BP神经网络应用流程所示．图3.5 BP神经网络应用流程基于BP算法的神经网络结构是一种特殊的多层感知机模型[19]．其特殊性表现在含有隐含层且能调节所有的连接权，网络的输出值可以是连续的．神经元之间进行全连接，而对于每层神经元则无相互连接，信号只进行网络的单向传递．输入层用来接收信号的输入，不对信号做任何处理．隐含层接收输入层的输出并经过函数处理．输出层接收隐含层的输出并经过函数处理．这种函数处理对于BP神经网络来说，通常采用非线性的映射关系，输出层输出即为网络的整体输出．3.5人机交互验证码的实现方式人机交互验证码也叫做滑动验证码，最近滑动验证码在很多网站逐步流行起来，一方面对用户体验来说，比较新颖，操作简单，另一方面相对图形验证码来说，安全性并没有很大的降低．当然到目前为止，没有绝对的安全验证，只是不断增加攻击者的绕过成本．接下来分析下滑动验证码的核心流程：1)、后端随机生成抠图和带有抠图阴影的背景图片，后台保存随机抠图位置坐标．调用短信验证码接口demo请求发起客户端通过post方式访问发送信息2)、前端实现滑动交互，将抠图拼在抠图阴影之上，获取到用户滑动距离值．3)、前端将用户滑动距离值传入后端，后端校验误差是否在容许范围内．4.验证码攻击方法以及安全性研究4.1验证码的攻击方法对于攻击验证的攻击的实质就是识别验证码，进而输入识别出来的答案，输入到指定的位置，进而导致非法登录．对于验证码识别步骤一般分为三个步骤[19]也就是：图像预处理、字符分割、字符识别．4.1.1图像预处理而对于图像预处理一般也是分为三个步骤分别是：灰度化，二值化，去噪.下面用图像二值化具体分析．1)、图像的灰度化验证码的图片一般可以分为三通道分别是R （红色）、G （绿色）、B （蓝色）．这里将验证码的图片的三通道加权平均值法的原理进行赋值，经过试验证明三通道R （红色）、G （绿色）、B （蓝色）的加权权重分别是WR=0.299,WG=0.587,WB=0.114那么灰度化公式如下所示：r 0.299*0.587*0.114*G R G B =++ (4-1)2)、灰度图像二值化下面一个公式展示了二值化的具体的原理：1,(,)(,)0,(,)f i j T F i j f i j T >⎧=⎨≤⎩(4-2) 其中，F(i ，j)表示为灰度图像二值化的具体输出，f(i ，j)为为灰度图像二值化的具体输入像素，T 为灰度图像二值化的具体阈值．而这里具体确定图像二值化的具体阈值T 的方法为迭代法，具体方法如下所示：(1) 确定灰度图像二值化的具体最小灰度值Tm ，然后确定灰度图像二值化的具体最小灰度值最大灰度值Tn ，则灰度图像二值化阈值初值可以表示为：T0=（Tm+Tn ）/2；(2) 将图像分割成背景和图案二个部分，分别求出灰度图像二值化的具体的平均灰度值Ti 和Tj.(3) 求出灰度图像二值化的具体新阈值:T1=（Ti+Tj ）/2；(4) 如果T0=T1，则结束，否则令T0==T1，转向第二步．3)、灰度图像去噪毫无疑问，在一般的网站中的验证码图像都含有多多少少一定的噪声，因此对于去噪灰度图像二值化处理之后必须进行去噪处理，我们这里采用的是均值滤波的方法进行去噪的，具体表达式如下：()()1,,g x y f x y m=∑ (4-3) 其中，g(x,y)表示为经过均值滤波的方法对灰度图像去噪之后的的新的灰度值，而其中m 一般取值取为5或9都可以达到预定的效果．4.1.2字符分割验证码灰度图像二值化经过预处理后，我们便能开始分割字符了，分割具体处理的是去灰度图像二值化经过预处理的图像．字符分割我们这里采用的是边缘检测的方法．首先我们利用Roberts 算子，具体的表达式如下：()()()()()22,,1,11,,1g x y f x y f x y f x y f x y ⎡⎤⎡⎤=-++++-+⎣⎦⎣⎦ (4-4) 然后我们可以用求得到的算子来找到图像的边缘．4.1.3字符识别 验证码灰度图像二值化经过预处理后，并且在分割字符之后，便可以进行字符识别了．我们这里选用的字符识别的方法选用的最近非常火热的BP 神经网络的方法．具体的步骤如图4.1所示．图4.1 BP 神经网络 (1) 训练样本的制作我们选择的训练样本一共包括验证码图像800张左右．(2) BP 神经网络的参数设定具体的训练网络如图4.2所示．特征提取 输入图像 训练样本验证码 预处理待识别验证码特征提取 训练结果BP 神经网络 识别结果训练识别 训练 识别图4.2 训练网络在这里我们列举几个网络配置，具体的参数信息见下面：net．trainParam．show：显示中间结果的周期；net．trainParam．epochs：最大迭代次数；net．trainParam．1r：学习率．4.2 安全性研究本篇论文主要内容是简介验证码的原理与作用，以及收集各种验证码，了解其实现方式，以及为方便开发者从众多的验证码中选择出一种适合自己系统的验证码，所以对现有验证码进行分类整理，列举出一些具有代表性的验证码并对各自的安全性进行对比分析，且对安全性做出一个大致的排序，比较各类验证码的优点与缺点．列如文本验证码，它展示一张含有多个字符的图片，要求用户识别并在输入框中输入对应的字符，输入全部正确即认证成功，这些字符多为大小写英文字母、数字或它们的组合，伴随这噪线、扭曲、多字体等复杂机制来提升安全性．这些安全机制多是对抗分割和对抗识别的，对抗分割的安全机制增加了程序分割出单个字符的难度，比如用字符粘连抵抗分割，用空心线来描绘字符轮廓等机制[20]来增加验证码的安全性．在这里，我们取出50幅验证码图像（分为A类、B类、C类、D类、F类）经过上面的图像二值化预处理，边缘分割技术，BP神经网络进行字符识别技术，可获得200幅图像，而且都被统一成了为十六进制的字符图像．将统一成的十六进制的字符图像当做BP神经网络的输入，然后BP神经网络通过读取权值文件后就可以字符识别，我们可以看出得到识别有误差的图片5幅，完全没有问题的图片195幅，单个字符正确率为97个百分点，验证码识别正确率为95个百分点．4.2.1二值化预处理个阶段效果图下面列出了一些各个时期的图像，如图4.3是图像二值化预处理的效果图．图4.3图像二值化预处理个阶段效4.2.2字符分割效果图如图4.4所示是第二阶段字符分割的效果图．图4.4字符分割效果图4.2.3字符识别之后的效果图及其安全性研究如图4.5是第三阶段B类C类验证码经过字符识别之后的的效果图．图4.5 B类C类验证码经过字符识别之后的效果图上图分别列出了各个时期经过处理之后的效果图，图4.3是图像二值化预处理个阶段效果图，图4.4是字符分割效果图，图4.5是B类C类验证码经过字符识别之后的效果图．最后我们可以得到各类验证码图片识别的准确率的统计表．表4.1 结果统计表验证码图像类别正确率A类96%B类100%C类94%D类100%E类100%F类96%从表4.1实现结果统计图看出来，A类、B类、C类、D类、E类、F类六个类型之中只有A类、C类、F类3类验证码的识别程度相对低一点，可见我们可以对A类、C 类、F类3类验证码验进行一些相应的操作，也就是可以多加入一些噪线、扭曲、多字体，以及多加入些复杂的中文文字，加入一些相应的数学计算等复杂机制来提升安全性，也可以用字符粘连抵抗分割，用空心线来描绘字符轮廓等机制来增加验证码的安全性．4.2.4人工智能识别安全性研究对于人脸以及运算类必须经过人类大脑或者最为直接身份认证的识别毫无疑问是最为安全的，比如图4.6所示的含有复杂计算的验证码和图4.7所示有人脸识别的验证码就是这一类验证码．图4.6含有计算的验证码根据图4.6描述的含有计算的验证码，由于含有复杂的计算，一般的程序难以破解，这样一种验证码可以防止人们在网上的信息被很多不法分子所利用，所以说这样一种含有计算的验证码的安全性是能够得到保障的[21]．图4.7人脸识别的安全性验证根据图4.7描述的人脸识别的安全性验证，由于其中含有较为复杂的计算量，得出人工智能的算法较好，并且这样一种人脸识别的安全性验证不单单是简简单单的识别到人脸即可．在进行登陆的时候，系统可能会让你眨眨眼睛或者笑一笑等等智能化的操作，杜绝了别人拿用户的照片进行登录，这些不法分子能够直接利用各种简单的程序破解居民信息，或者说通过是病毒，来获取居民的信息，进而进行一些诈骗或者其他违法行为．所以说人脸识别的安全性验证的安全性是能够得到保障的．4.2.5人机交互验证码安全性研究最近滑动验证码在很多网站逐步流行起来，一方面对用户体验来说，比较新颖，操作简单，另一方面相对图形验证码来说，安全性并没有很大的降低．从前面图2.4 基于人机交互的验证码可以看到，滑动图形验证码，重要有两个图片组成，抠块和带有抠块阴影的原图，这里面有两个重要特性保证被暴力破解的难度：抠块的形状随机和抠块所在原图的位置随机．这样就可以在有限的图集中制造出随机的、无规律可寻的抠图和原图的配对．并且由于人机交互通过了距离的不同的把控，加入了人为的操作，增加了一点安全性．4.3各类验证码的安全性比较从上文各种分析研究实验可以知道，对于上面所描述的一些通用的验证码，本文进行了一个大概的比较，其中基于生物特征的验证码，以及短信验证码最为安全，其次相对来说人机交互的验证码较为安全，最后才是图片以及数字验证码，但是对于数字类型的验证码用过上文的研究实验可以进行加入噪线、扭曲、多字体等复杂机制来提升安全性．5.总结本文首先介绍验证码的历史背景，验证码的概念，验证码的作用以及验证码的意义．然后了解国内和国外对验证码识别研究的现状，简单介绍五种验证码生成机制：数字验证码及其变种的实现、图片验证码的生成机制、短信验证码的生成机制、生物特征验证码、人机交互特征验证码，并了解其实现方式．主要选图片型的验证码作为实验对象，通过对各种验证码进行预处理、添加干扰噪声、使字符扭曲变形或粘连等方法进行实验，选取一些比较有代表性的验证码做识别实验，对各类验证码的安全性做出比较且排序，将实验结果进行分析并整合，得出结论．最后总结实验结果，提出自己的见解．参考文献[1]Luis von Ahn, Manuel Blum, John Langford. Telling Humans and Computers Apart Automatically[J]. Communications of the ACM . 2004, 11(2):123~130 .[2]Moy G Jones N，Harkless C．Distortion Estimation Techniques in Solving Visual CAPTCHAs[C]．IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition．IEEE ComputerSociety, 2004：23~28．[3]Greg Moil，Jitendra Malik．Recognizing Objects in Adversarial Clutter：Breaking a Visual CAPTCHA[C]. Computer Vision and Pattern Recognition，2003．Proceedings．2003 IEEE Computer Society Conference on．2003: 134~141．[4]曹放. 基于视觉感知的图像验证码设计与研究[D]. 西安，西安电子科技大学,2017:15~20.[5]胡健, 柳青, 王海林. 验证码安全与验证码绕过技术[J]. 计算机应用, 2016, 24(S1): 45~60.[6]王斌君,王靖亚,杜凯选,韩宇.验证码技术的攻防对策研究[J]. 计算机应用研究, 2013, 13(09):[7]朱莹玲. 粘连字符验证码的识别研究[D]. 南京，南京理工大学, 2017.[8]谢云昊.文本验证码通用识别算法的研究[D]. 西安，西北大学, 2016.[9]杨思发.验证码破解算法研究及实现[D]. 南京，南京理工大学, 2013.[10]石冬冬. 基于局部不变特征的图像匹配技术在新型图片验证码识别中的应用研究[D] . 西安，西安电子科技大学, 2015.[11]李新良. 基于模板匹配法的字符识别算法研究[J]. 计算技术与自动化, 2012,30(02): 100~120.[12]于志良. 简单验证码的模板匹配实现[J]. 电脑知识与技术, 2011, 45 (26): 56~59.[13]张守强. QR码的数字水印算法和水印图片验证码的研究[D]. 郑州，郑州大学2017.[14]王泽颖. 滑块游戏验证码和基于小样本的验证码识别研究[D]. 长沙，湘潭大学2016.[15]唐娅琴. 验证码的设计与破解探讨[J]. 计算机与数字工程, 2010, 16 (05): 67~80.[16]左保河, 石晓爱,谢芳勇等. 基于神经网络的网络验证码识别研究[J]. 计算机工程与科学, 2009, 31 (12): 20~22．[17]黄赛平, 许明. 验证码的识别与改进[J]．南京师范大学学报(工程技术版), 2009, 9 (2): 84~88．[18]王晓波, 王兴芬. 基于MODI的验证码识别系统设计与实现[J]. 北京信息科技大学学报(自然科学版), 2010, 25 (1): 85~88.[19]刘振华,范宏运,朱宇泽. 基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用[J]. 中国岩溶,2018, 37 (01):。
ocr识别验证码的java实现
近年来，随着互联网的飞速发展以及信息技术的深入应用，验证码识别技术已经成为了信息安全领域中的一个热门话题。
在这个过程中，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术作为验证码识别的一种重要方法，已经得到了广泛的应用。
本文将从OCR识别验证码的Java实现这一主题入手，深入探讨其原理、实现方法以及在实际开发中的应用。
1. OCR识别验证码的原理我们来简要介绍一下OCR识别验证码的原理。
OCR技术通过对图像或文档进行扫描，识别其中的文字、数字和符号，将其转化为可以编辑和处理的文本格式。
在验证码识别中，通过OCR技术可以将图片验证码中的文字内容提取出来，从而实现自动化识别和验证的功能。
在Java开发中，我们可以利用相关的OCR库和算法来实现验证码识别的功能。
2. OCR识别验证码的Java实现方法针对OCR识别验证码的Java实现，我们可以选择使用一些成熟的OCR库，例如Tesseract、Asprise OCR等。
这些库提供了丰富的API和文档，可以方便地在Java项目中进行集成和调用。
另外，我们还可以通过Java图像处理库来对验证码图片进行预处理，提高识别的准确性和稳定性。
在实际应用中，我们可以结合验证码的特点和实际需求，选择合适的OCR实现方法，以达到最佳的识别效果。
3. OCR识别验证码的实际应用在实际开发中，OCR识别验证码的应用非常广泛，涉及到了网页爬虫、自动化测试、信息采集等多个领域。
通过OCR识别验证码，我们可以实现网页自动登录、数据采集与分析等功能。
在Java开发中，我们可以通过调用OCR库提供的API，对验证码进行快速、准确的识别，从而提高系统的自动化程度和效率。
4. 个人观点和理解从个人角度来看，OCR识别验证码的Java实现是一个非常有挑战性和技术含量的任务。
我们需要充分理解验证码识别的原理和技术，结合Java编程的特点和优势，进行系统设计和实现。
验证码识别技术研究
中国科学技术大学学位论文授权使用声明
作为申请学位的条件之一， 学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥 有学位论文的部分使用权， 即： 学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交 论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学 位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制 手段保存、 汇编学位论文。 本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 □公开 □保密（____年） 导师签名：_______________ 签字日期：_______________
I
Abstract
ABSTRACT
With the rapid development of Internet ， the network has brought great convenience to people's live. At the same time, network security issues are also prominently increasing. As a widely used means, Network CAPTCHA has played an important role in network security. The research of CAPTCHA recognition technology can help us discover and improve the loopholes of the verification code, so as to prevent websites from malicious attacks by machine program. This paper uses computer vision and pattern recognition to recognize different types of CAPTCHA. We select the representative Mop, Xicihutong and Tianya captcha as the research object. Aiming at the specific code, we proposed targeted breaking method to solve practical problems. The results reveal the possibility of their insecurity. Through comparison of different recognition algorithms, the study has theoretical and practical value. Following is the main work and achievements: 1. Focus on the algorithms of BP neural network, convolutional neural network, and give their details of the derivation. 2. For the existing divided Mop code, we propose a recognition scheme. It use piecewise linear transformation to remove the image blur. Local OSTU binary threshold got better than the global results. After improving the traditional projection method we propose the minimum segmentation algorithm and it effectively solve the merged characters in Mop code. Then simplified convolutional neural network is used to train and recognize single character. It achieves a high recognition rate at 94.1%. 3. For existing Xicihutong verification code, the K-means clustering algorithm combined with vertical projection is proposed to complete division and it solve the problem of stacking and adhesion. Then single character is trained and recognized by simplified convolutional neural network and the recognition rate is 53%. 4. For existing tianya captcha, we put forward the overall recognition algorithm based on shape context to verify code. The broken rate is 27.7%. This global recognition thought also gives a new idea to identify other code which is more difficult to split. Key words: CAPTCHA, recognition, convolutional neural network, BP neural network, shape context
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。
验证码的原理及其应用论文
验证码的原理及其应用论文1. 引言随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益凸显。
为了防止机器自动化攻击，网站和应用程序常常要求用户进行人机验证。
其中一种常见的人机验证方式就是验证码。
本篇论文将介绍验证码的原理及其应用。
2. 验证码的原理验证码是一种基于计算机和人类区分能力的技术，用于验证用户是否是真正的人类而不是机器。
验证码基于以下原理进行设计和实现：1.图像识别原理：验证码通常展示给用户一张包含数字、字母、图像或者其他字符的图片，用户需要识别并输入图片中的内容来通过验证。
这利用了计算机图像识别的难度，因为即使是最先进的图像识别算法也很难轻松地分辨出扭曲、变形或干扰的字符。
2.难以自动化识别原理：验证码的设计旨在让机器无法轻易识别其中的内容。
例如，验证码可能会将字符扭曲、倾斜、旋转、添加噪声或干扰线等方式增加识别难度。
这使得攻击者难以编写脚本、使用OCR（光学字符识别）软件或其他自动化工具来解决验证码。
3.时效性原理：验证码通常具有时效性，即验证码只在一定的时间窗口内有效。
这样可以防止攻击者通过复用验证码进行攻击。
3. 验证码的应用验证码广泛应用于以下场景中：3.1 网站注册在用户注册网站时，网站通常要求用户通过输入验证码来验证其身份。
这可以防止自动化脚本批量注册账号。
3.2 用户登录用户登录过程中，验证码可以用于防止暴力破解和字典攻击。
用户需要输入正确的验证码才能成功登录。
3.3 重置密码当用户忘记密码并尝试进行密码重置时，验证码用于确认用户的身份。
验证码确保只有真正拥有账户的用户能够重置密码。
3.4 防止机器自动提交表单有些恶意机器人会自动化提交表单，用于刷票、垃圾信息发布等目的。
通过在表单中添加验证码，可以有效地防止机器人的提交。
3.5 防止爬虫某些网站希望阻止爬虫程序获取网站内容。
验证码可以用于防止爬虫程序自动化访问和抓取。
4. 验证码的发展及挑战验证码作为一种人机验证技术，不断在发展和演进。
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。
验证码技术及其应用研究
验证码技术及其应用研究Chapter 1: Introduction随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益突出。
随着安全意识的提高，像密码、指纹识别等传统的认证方法已经无法满足安全需求。
因此，验证码技术以其简便、高效、安全和易于使用的特点，已经成为网络安全领域的重要研究方向。
本篇文章将从验证码定义、分类、技术原理及应用研究等方面进行详细介绍与分析。
Chapter 2: Definition and Classification of Captcha验证码全称为Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, 是一种自动化的公共图灵测试，旨在区分计算机和人类用户的差别，以确认用户是否为真实用户。
根据产生及识别方式，验证码分为图形验证码、语音验证码、滑动验证码、算术验证两种类型。
图形验证码是一种通过图像方式制作的验证技术，其原理是通过在图像中嵌入字符串，进行图像处理，同时在图像上添加一些干扰图形，从而起到识别计算机和机器人攻击的目的。
语音验证码与图形验证码类似，只是改用语音方式播放验证码，以便改善视障用户的体验。
在滑动验证码中，用户需要按住一个图像滑块，并通过拖动的方式来消除图像中的干扰，从而识别用户是否为真实用户。
算术验证码则通过生成一道基本的数学运算，然后根据计算结果判断用户是否是真实用户。
大多数网站都通过这些验证码来保护用户的账号安全，一些网站甚至会设置多个验证码，大大提高了用户的安全性。
Chapter 3: Working Principle of Captcha Technology验证码的工作原理是基于计算机视觉、语音识别、人机交互等技术。
图像验证码中，计算机会首先将指定的字符串转换为图像，并且在图像上添加随机噪音，给图像注入一些干扰，以减少攻击者的成功率。
在显示时，计算机会显示这个图像，并将其提交给用户，然后等待用户的输入。
中国知网（CNKI）验证码识别
中国知⽹（CNKI）验证码识别)是最重要的中⽂学术资源数据库，收录绝⼤多数中⽂学术刊物。
我们可以检索论⽂，也可以导出检索结果前6000条论⽂的题录数据。
在CNKI检索结果翻页10次以上，⽤户需要⼿动输⼊验证码才能继续。
为了实现⾃动化题录数据导出，我们就需要通过程序识别验证码。
最终，基于Eugu.CV实现验证码识别，正确率在70%以上，能保证⾃动化导出过程的连贯。
CNKI验证码识别主要分为四个步骤：1 去掉灰⾊⼲扰线2 去掉⼲扰点3 ⼆值化4 基于Tesseract识别CNKI验证码是长这个样⼦。
⾸先，要去掉验证码图⽚的灰⾊⼲扰线，如图：去掉⼲扰线的思路：⼲扰线都是灰⾊，⽽灰⾊的RGB三⾊的值相对来说都⽐较⼤，所以将RGB三⾊值均⼤于150的点的颜⾊设置成⽩⾊。
代码如下：Bitmap bmp = (Bitmap)Image.FromFile(imagePath);for (int i = 0; i < bmp.Width; i++){for (int j = 0; j < bmp.Height; j++){Color color = bmp.GetPixel(i, j);int threshold = 150;if (color.R > threshold && color.G > threshold && color.B > threshold){Color newColor = Color.FromArgb(255, 255, 255);bmp.SetPixel(i, j, newColor);}}}然后，去掉⼲扰点，如图：去掉⼲扰点的思路很简单，遍历每个点，如果它上下左右8个邻居点，有6个以上是⽩⾊的点，就把这个点也设置成⽩⾊。
for (int i = 0; i < bmp.Width; i++){for (int j = 0; j < bmp.Height; j++){var colorList = GetColorList(bmp, i, j);var count = colorList.Count(x => x.R == 255 && x.G == 255 && x.B == 255);if (count >= 6){bmp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));}}}图⽚识别前需要⼆值化，也就是把图⽚变成⿊⽩两⾊，即把所有的点都变成⿊⾊。
验证码技术的应用与发展研究
验证码技术的应用与发展研究第一章：引言随着互联网的普及与应用频繁，验证码技术作为一种重要的安全手段，被广泛应用于网站登录、用户注册、支付验证、账号安全等方面。
本文旨在探讨验证码技术的应用与发展，并深入研究其在提高网络安全性、用户体验与可用性等方面的潜在优势与问题。
第二章：验证码技术的定义与分类2.1 验证码技术的定义验证码技术指的是通过生成并展示随机字符或图形，要求用户正确输入才能验证其身份或进行下一步操作的一种技术手段。
2.2 验证码技术的分类验证码技术可以分为图形验证码、短信验证码、语音验证码、滑动验证码等。
第三章：验证码技术的应用领域3.1 网站登录与用户注册验证码技术在网站登录与用户注册过程中，可以防止恶意注册、批量注册等行为，有效保护用户账号安全。
3.2 支付验证与交易安全验证码技术可用于支付验证与交易安全，用户通过输入验证码进行支付确认，降低了支付风险与非法交易的可能性。
3.3 账号恢复与找回验证码技术可用于账号恢复与找回过程中，用户通过验证自己的身份，重置密码或找回被盗账号，保障账号安全。
3.4 反垃圾信息与恶意攻击验证码技术可以有效抵御垃圾信息发送、恶意攻击等行为，减少网络垃圾信息与非法攻击给用户带来的骚扰与威胁。
第四章：验证码技术的发展趋势4.1 人工智能与图像识别技术的应用随着人工智能与图像识别技术的发展，验证码技术亦可借助这些技术手段提高识别准确性，增加反欺诈能力。
4.2 多样化与创新性设计为提高用户对验证码技术的接受度与体验感，验证码技术需要进行多样化与创新性设计，将其与娱乐元素相结合。
4.3 大数据与云计算的应用利用大数据与云计算技术，可以对验证码技术进行分析与统计，从而提高其安全性与性能。
4.4 人机交互技术的创新结合人机交互技术，优化验证码技术的用户体验与可用性，提高用户完成认证过程的效率与满意度。
第五章：验证码技术存在的问题与挑战5.1 难以识别与阅读某些验证码技术在设计上过于复杂，对用户来说难以识别与阅读，给用户带来使用困扰与不便。
数字验证码识别算法的研究与设计
数字验证码识别算法的研究和设计王虎, 冯林, 孙宇哲Wang Hu, Feng Lin, Sun Yuzhe大连理工大学大学生创新院，大连116023Institute of University Students’ Innovation, Dalian University of Technology, Dalian 116023, ChinaE-mail: wlys111@Research and Design of Digital character-based CAPTCHA RecognitionAbstract:CAPTCHA Recognition can be used in multi-send technology. Digital character-based CAPTCHA Recognition, which is foundation of pattern recognition research, is a kind of OCR. In this paper, we proposed a CAPTCHA Recognition System based on simple distortion and its architecture is template matching. Hilditch thinning algorithm, circle structure searching algorithm and dynamic template analyzing algorithm is chose and the weigh of template is also used to improve the recognition accuracy. The advantage of the system is that the recognition precision is perfect.Key words:Template matching, Weighted Template, dynamic template, grid feature, crossing points feature摘要:验证码识别技术可以用于网站的群发软件，数字验证码识别是光学字符识别(OCR)的一种，是进行模式识别研究的基础。
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号
10701 TP311.5
学 密 编
号 级 号
1103121811 公开
分类号 码识别技术研究 The Research on Recognition Technology of Chinese Character CAPTCHA
作 者 姓 名 李凯胜
学校指导教师姓名职称 高海昌 副教授
关键词：中文验证码
字符提取
OCR
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Abstract
With the rapid development of the Internet, the security of websites is more and more important. As a measure to improve website security and anti-attack capability, CAPTCHA has been widely used. At the same time, people are constantly researching new method to attack CAPTCHAs. Currently, the most widely used schemes are CAPTCHAs based on the digits and characters. Some of those can be broken by segmentation and character recognition, at a very high success rate. Chinese character CAPTCHA, which is used by lots of Chinese Websites now, is hard to break because of the difficulty of recognition. In this paper, we document how we have broken such CAPTCHA with Chinese characters provided by websites of , , and . Through a variety of image processing algorithms, we discuss methods to extract characters from each CAPTCHA more clearly by removing noise, segmentation and normalization. And then try to recognize each character using four different OCR engines and compare the recognition results. Using our attack, the success rates of the target four schemes are all higher than 5%, which indicates that our method is effective. Many of our algorithms used are referential to break other Chinese character CAPTCHA challenges. Keywords: Chinese character CAPTCHA Extraction OCR
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摘
要
随着互联网的迅速发展，网站对安全提出了越来越高的要求，验证码作为网 络服务的一种标准安全保障已被广泛使用。与此同时，人们也在不断研究验证码 的破解技术。目前，最广泛使用的是基于数字与英文字母的验证码，很多这种验 证码通过分割与字符识别，已经以很高的成功率破解。而汉字验证码由于其破解 难度大和安全性高证码为例，探讨中 文验证码的识别技术。通过图像处理领域的多种算法，主要研究如何对四类中文 验证码进行预处理、字符提取以及归一化等分析处理，以从中提取出较为清晰的 汉字，最后使用三种不同的 OCR 软件进行识别并将识别结果进行了对比。 利用我们的破解方法，四类验证码的破解成功率均在 5%以上，这说明我们 的方法是有效的。文中这些处理过程对于解决其它中文验证码识别问题具有参考 意义。
工 程 领 域 计算机技术 企业指导教师姓名职称 何战科 副研究员 论 文 类 型 应用基础技术 提 交 论 文 日 期 二〇一四年三月
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西安电子科技大学 学位论文创新性声明
秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名： 日期
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目
录
第一章 引言 ..................................................................................................................... 1 1.1 研究背景 ................................................................................................................ 1 1.1.1 验证码的概念 .......................................................................................... 1 1.1.2 验证码的分类 .......................................................................................... 1 1.1.3 验证码的作用 .......................................................................................... 1 1.1.4 验证码识别 .............................................................................................. 4 1.2 验证码的研究现状 ................................................................................................ 5 1.3 本文主要研究内容 ............................................................................................... 5 第二章 验证码识别相关分析 ......................................................................................... 9 2.1 预处理技术 ............................................................................................................ 9 2.1.1 彩色图像灰度化 .................................................................................... 10 2.1.2 图像的二值化 ........................................................................................ 10 2.1.3 图像去噪的一般方法 ............................................................................ 10 2.2 字符提取技术 ...................................................................................................... 14 2.2.1 平均切分 ................................................................................................ 15 2.2.2 竖直投影切分 ........................................................................................ 16 2.2.3 CFS......................................................................................................... 16 2.3 字符识别技术 ...................................................................................................... 17 2.3.1 模板匹配法 ........................................................................................... 17 2.3.2 字符特征法 ........................................................................................... 18 2.3.3 神经网络法 ........................................................................................... 19 2.3.4 支持向量机 SVM ................................................................................. 20 2.4 中文验证码相关分析 .......................................................................................... 21 2.4.1 四种中文验证码机制的特征分析 ....................................................... 21 2.4.2 中文验证码识别技术分析 ................................................................... 22 第三章 中文验证码识别 ............................................................................................... 25 3.1 预处理 .................................................................................................................. 26 3.1.1 去除浅色噪声点 ................................................................................... 27 3.1.2 去除复杂背景干扰 ............................................................................... 28 3.1.3 去除干扰线 ........................................................................................... 28 3.2 字符提取 ............................................................................................................. 29