数字验证码识别算法的研究和设计
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。
基于深度学习的验证码识别技术研究与实现
基于深度学习的验证码识别技术研究与实现随着互联网的快速发展，验证码的使用越来越普遍，用于确保用户操作的安全性。
然而，这也给用户带来了不便，因为传统的人为方式往往需要用户输入模糊的图像或文字。
为了解决这一问题，基于深度学习的验证码识别技术应运而生。
本文将对这一技术的研究与实现进行探讨。
一、技术背景验证码识别技术旨在使用计算机自动识别包含在验证码中的图像或文字，从而能够更高效地为用户提供服务。
深度学习则是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的方式，使计算机在数据上进行训练，从而实现自主学习和模式识别能力的提升。
基于深度学习的验证码识别技术结合了这两者的优势，能够快速、准确地识别验证码。
二、技术原理基于深度学习的验证码识别技术的核心是神经网络模型。
首先，收集一定数量的带有标签的验证码样本作为训练集，然后使用深度学习算法对这些样本进行训练。
训练过程中，神经网络模型通过多次迭代优化权重和偏置值，使得其输出结果与真实标签尽可能接近。
一旦训练完成，该模型就能够识别新的验证码。
三、关键技术在基于深度学习的验证码识别技术中，有几个关键技术起到了关键作用。
1. 数据集采集与预处理：获取大量的验证码样本是进行训练的第一步。
采集的数据集应该包含多种类型的验证码，以提高模型的泛化能力。
此外，还需要对数据集进行预处理，如图像去噪、二值化等，以提高图像质量和降低噪声的干扰。
2. 网络结构设计：神经网络的结构设计对验证码识别的准确性有着重要影响。
常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
针对不同类型的验证码，需要选择适合的网络结构。
3. 特征提取与降维：验证码的特征提取是识别过程的关键步骤，能否准确提取出有效的特征对识别结果有很大的影响。
常见的特征提取方法包括图像轮廓提取、颜色直方图提取、梯度直方图提取等。
为了降低特征维度，常常通过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等方法进行降维处理。
短信验证码识别技术研究
短信验证码识别技术研究在今天的互联网社会中，安全性和防骗是非常重要的问题。
其中，短信验证码作为目前主流的验证方式，被广泛使用。
但是，验证码的识别问题却是一直困扰着用户和开发者的问题。
本文将会对短信验证码的识别技术进行深入的分析和探讨，为大家带来更好的使用体验。
一、短信验证码的产生及特点为了保证注册用户的真实性和减少注册时候的资料造假，验证码这种安全性比较高的验证方式被广泛应用。
短信验证码是其中主流之一，其特点是简单易操作，不需要网络支持以及任何软件、硬件支持即可完成验证。
验证码的生成过程一般如下：在用户向后端服务器发送注册请求时，服务器通过自身的算法，向用户发送手机短信并附加验证码。
当用户收到验证码后，需要根据短信中的提示，将验证码输入到注册页面中进行验证。
在此过程中，短信验证码的内容一般都非常短小，并且常常由数字、字母等字符混合而成，使得用户记忆起来较为简单。
此外，验证码的字体、颜色等都具有一定规律性，以缺少人工干扰的视觉美学为主要设计因素。
二、短信验证码识别技术发展史短信验证码作为一种主流的验证方式，其识别技术历经了以下三个阶段：1.人工识别阶段早期的短信验证码并没有采用特殊的字母和数字样式，其验证码识别主要靠人工识别，即人工提取。
这种方式对人工成本和时间的要求较高，且易犯错，识别率不高。
2.基于规则的识别阶段为了加强和提高验证码的识别率，一些规则在识别上得到了应用。
利用PS软件可以打马赛克、加噪点的原理，常常被用于开发者们的样式设计。
此外，噪点过多、小字体的验证码纷纷采用了缩放、旋转等处理方式，来减少识别性能的影响。
3.机器学习方式阶段由于规则识别不能应对破解者不断升级的识别技术，机器学习的方法逐渐被开发者应用。
在该方法下，计算机通过大量图形验证法样例和经验数据的学习，自主形成分类器，实现短信验证码识别。
三、短信验证码识别技术的应用发展至今，短信验证码识别技术已经得到广泛的应用，提高了工作效率。
数字验证码识别算法的研究和设计
征量化值的数学期望。字符图像有多种形状特征， 因而模板是
由一个 Ｎ 维向量构成。
设字符 Ｃ（ｉ ｉ＝０， …， ９） 的模板向量 β， 待识别字符图 像 ｘ， 其 与 模 板 相 应 的 特 征 向 量 α， Ｎ 为 模 版 向 量 的 长 度 ， 则 可 计 算 ｘ
８６ ２００７， ４３（ ３２）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
◎产品、研பைடு நூலகம்、测试◎
数字验证码识别算法的研究和设计
王 虎 １， 冯 林 ２， 孙宇哲 ３ ＷＡＮＧ Ｈｕ１， ＦＥＮＧ Ｌｉｎ２， ＳＵＮ Ｙｕ－ ｚｈｅ３
大连理工大学 大学生创新院， 辽宁 大连 １１６０２３ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｓｔｕｄｅｎｔｓ’Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ， Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｄａｌｉａｎ， Ｌｉａｏｎｉｎｇ １１６０２３， Ｃｈｉｎａ Ｅ－ ｍａｉｌ： ｗｌｙｓ１１１＠１６３．ｃｏｍ
"ｊ 从大到小排序， 序号即该模板分量的权值。为了加强区分能 力， 我们对权值加上整体偏移量 ｏｆｆｓｅ（ｔ 可调） ； 丢弃部分可信度
低的模板分量（ 置权值为 ０） 。
模板法是本项目算法的基本框架， 将各个数字字符的外形
特征都统一到模板内部， 然后进行一致的运算， 降低了程序的
复杂度， 提高了开发效率。那么， 如何构造好的模板呢？
２
０， １， … ， ９ 且 ｋ≠ｉ） 在 该 分 量 的 样 本 均 值 的 差 异 度 Ｓ′ｊ（ ｊ＝０， １，
验证码识别技术研究与应用
多模态融合
结合多种模态信息 提高验证码识别准
确率
用户体验优化
提升用户在验证码 识别过程中的体验
感受
开放合作
产学研合作
加强验证码识别技 术的产学研合作模
式
行业联盟
建立验证码识别技 术行业联盟促进技
术共享
国际交流
与国际领先机构进 行技术交流与合作
谢谢
增强算法适应能力
第二章 传统验证码识别技 术
●02
基于图像处理的验证码识别技术
传统验证码识别技术中，图像处理是至关重 要的一步。首先需要对验证码图像进行灰度 化处理，然后进行二值化处理，最后应用图 像分割算法对验证码进行分割，以便后续识
别过程的进行。
基于机器学习的验证码识别技术
支持向量机(SVM)
随机森林算法
K近邻算法(KNN)
常用于图像分类
集成学习方法
基于实例的学习方 法
基于深度学习的验证码识别技术
卷积神经网络(CNN)
注意力机制技术
广泛用于图像识别
提高模型性能
循环神经网络 (RNN)
用于处理序列数据
验证码识别技术的性能评估方法
精确率和召回率
用于衡量分类器性能
ROC曲线
评估模型的分类能力
利用人工智能算法 解析图像验证码
验证码识别技术未来发展展望
深度学习技术的不断突破
深度学习在验证码识别领域持续取得突破
验证码识别技术的普及应用
验证码识别技术逐渐应用于各个领域
安全验证领域的新发展趋势
验证码识别技术在安全验证领域有着广阔的应用前景
第六章 总结与展望
●06
本文主要内容总结
验证码识别技术发展历程回顾
基于深度学习的验证码识别算法研究
基于深度学习的验证码识别算法研究一、研究背景随着互联网的发展，出现了各种类型的验证码，例如数字、字母、汉字、图形等等。
验证码的出现是为了对付爬虫、机器人等恶意访问行为，防止这些恶意行为从而保护网站的安全性。
但是随着人工智能的发展，现有的验证码识别技术已经不能很好地应对这些问题，导致验证码的可用性受到影响。
因此，基于深度学习的验证码识别算法得到了广泛的关注和研究。
二、深度学习技术简介深度学习除了传统的机器学习技术，更加注重模型的深度和层次性。
深度学习通过多个“隐层”来学习特征表示，最终得到更加准确的分类结果。
深度学习技术是实现验证码识别的关键所在，为传统的验证码识别技术注入了新的活力。
三、基于深度学习的验证码识别算法研究1. 数据集准备训练深度学习模型需要大量的数据，因此收集、制作和标注验证码数据集变得至关重要。
数据集的质量直接影响模型的识别效果。
一般来说，数据集应该广泛涵盖各种不同类型的验证码，例如数字、字母、汉字、图形等。
2. 构建深度学习模型构建深度学习模型是实现验证码识别的关键所在，不同的模型结构、激活函数和损失函数会对模型的识别效果产生重要影响。
常用的深度学习模型有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
3. 模型训练与优化在数据集准备好以后，我们需要对模型进行训练和优化。
在对模型进行训练之前，一般会将数据集分成训练集、验证集和测试集，并对数据进行预处理、数据增强等操作，以增强模型的鲁棒性和泛化能力。
模型优化包括调整学习率、正则化、批量归一化等操作，以提高模型的收敛速度和准确率。
4. 模型评估与应用模型评估是在训练完模型之后对其性能进行评估的重要步骤。
通常采用准确率、召回率、F1值等指标进行评估。
模型应用包括在实际环境下对验证码的识别应用，例如对网站的验证码登录进行自动化识别、数据爬取、安全攻防等。
四、应用案例基于深度学习的验证码识别算法已经在多个领域得到应用。
例如：1. 智能手机解锁智能手机的解锁方式多是基于图形验证码，采用了基于卷积神经网络(CNN)的深度学习算法进行识别。
基于机器学习的验证码识别技术研究
基于机器学习的验证码识别技术研究随着互联网的普及，人们在在线进行各类操作时，面临了一个烦恼：验证码。
验证码由于其多变性和随机性，保护了用户的账号安全，但也给用户带来了不小的困扰。
验证码的出现，为了不被机器自动破解，随机生成的字符和数字，有时难以界定字符边界，而机器自动识别能力有限，在实现上会出现不小的困难。
幸运的是，机器学习的出现，为验证码识别技术的突破提供了更好的解决方案。
1. 机器学习算法介绍机器学习是一种通过电算手段来模拟人类学习行为的方法。
机器学习算法主要包括有监督学习、无监督学习和半监督学习三种。
其中有监督学习模型是通过训练样本进行拟合，然后通过模型预测出新数据的输出结果。
常见的分类算法包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、决策树（Decision Tree）、支持向量机（Support Vector Machine）等。
无监督学习主要是对数据进行聚类和因子分析，常见的无监督学习算法包括K-Means和主成分分析等。
半监督学习主要是在有限的标注数据的基础上，利用无标注数据信息进行学习。
2. 利用机器学习算法进行验证码识别验证码识别是机器学习在实际应用场景中的一种重要应用。
主流的验证码识别方法包括模板匹配、向量量化、神经网络等。
但由于机器学习算法的革新，使得验证码识别效果得到了大大提升。
传统的基于模板匹配的识别方法，需要用参考字库中的字符与实际的验证码进行匹配，而基于机器学习算法的验证码识别方法则不同。
机器学习可以通过多次训练，从大量的训练数据中分析获取文本或图像的特征，学习到实际字符的特征，然后识别验证码，并将其转换为可用的文本字符或数字。
在机器学习算法中，人工神经网络是一种被广泛使用的技术，主要应用于验证码识别和图像处理领域。
神经网络识别验证码的基本原理是：先将验证码图像分割成单个字母，然后将每一个字母的像素矩阵作为样本，通过神经网络进行训练，最后在实际验证码上预测。
通过多次反复的训练，神经网络可以掌握对于大量验证码图像转化为对应字符的技巧。
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。
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。
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。
数字验证码识别的设计与实现-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要]数字验证码在安全方面起着十分大的用处，因此在很多网站都可以看到数字验证码的使用。
如今互联网的发展相当快速，紧随着我们也就需要思考安全问题，隐私的泄露会或重或轻的影响用户，而数字验证码作为互联网安全的常用的屏障，可以让互联网生态环境更加健康便利且很好的保护用户隐私。
目前，在网站上中相对常用的是由数字、字母组成的数字验证码。
本文针对粘连且存在干扰噪声的数字验证码图像识别性能欠佳的情况，通过比较各种识别数字验证码的方法，最终选择使用KNN算法作为数字验证码字符识别方法，本课题对有粘连扭曲情况的数字验证码的识别进行设计和分析，过程主要是以下三步：预处理、匹配识别、分析识别率。
图片预处理过程采用了灰度化、二值化、降噪和分割，在分割图片阶段，可能出现检测出四、三、二和一个字符的情况，分别采用不同的方法进行处理，再采用Python工具进行单字符匹配，最后通过KNN算法来识别匹配数字验证码，得到了高达94.4%的识别率，这说明采用该算法能很好的识别粘连扭曲的数字验证码图片。
[关键词]验证码识别；KNN算法；验证码匹配；PythonDesign and Implementation of Digital AuthenticationCode RecognitionStudent: Li Xinyu,College of Electronic InformationInstructor: Wang Yuanmei,College of Electronic Information [Abstract]Digital Authentication Code (DAC) plays a very important role in security, so it can be used in many websites.With the rapid development of the Internet, we also need to think about security issues. The leak of privacy will affect users more or less. Digital Authentication Code, as a common barrier to Internet security, can make the Internet ecological environment healthier, more convenient and better protect user privacy.At present, the relatively common digital verification code on websites is composed of numbers and letters.In view of the poor performance of image recognition of digital verification codes with glue and interference noise, this paper chooses KNN algorithm as the character recognition method of digital verification codes by comparing various methods of identifying digital verification codes. This topic designs and analyzes the recognition of digital verification codes with glue distortion. The process mainly consists of three steps:preprocessing,Match recognition, analyze recognition rate.Picture preprocessing process uses grayscale, binarization, noise reduction and segmentation. In the phase of image segmentation, four, three, two and one characters may be detected. Different methods are used to process them, then single character matching is performed with Python tools. Finally, matching number verification codes are recognized by KNN algorithm, and the recognition rate is up to 94.4%.This demonstrates that the algorithm can recognize the distorted digital authentication code picture very well.[Keywords]Verification code identification；KNN recognition；Verification Code Matching；Python第一章绪论1.1 研究目的及意义当前，随着互联网技术的不断创新研发，我国科技技术飞速发展，各类新兴产品应运而生，在不断丰富人们生活的同时，提高了人们生活质量与生活水平。
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网络的发展，验证码已成为了我们每天上网都要面对的难题。
验证码不仅可以抵御恶意攻击，更能保证网络交互的安全性。
但是，对于机器来说，验证码却是一道难以逾越的坎。
传统的验证码识别方法已经很难适应当前复杂多变的互联网环境了，因此深度学习成为了验证码识别的一种新的途径。
一、深度学习技术概述深度学习是一种人工智能的技术，是基于大量数据和计算机算法来模拟人类的神经系统，实现机器对图像、语音等信息的处理和分析。
它是继机器学习之后新一代的研究方向，是当前人工智能技术的重要组成部分。
深度学习利用大量的无标注数据来训练模型，在数据量达到一定的程度后，可以自适应地提取数据的高级特征，不断地优化算法。
在计算机视觉和自然语言处理等领域，深度学习技术已经得到了广泛的应用。
二、验证码识别技术难点验证码识别的难点主要有以下几个方面：首先是验证码的多样性，不同的网站都采用不同的验证码，这就要求验证码识别技术必须具有很好的适应性和鲁棒性。
其次，验证码存在干扰线、干扰点等干扰因素，这些干扰因素不仅会影响验证码的可读性，还会增大识别难度。
再次，验证码的设计者常会采取人工设计的方法来增加验证码的难度，例如在验证码中添加一些形状复杂的字母或数字，这些人工设计的难度对传统的验证码识别器来说是非常具有挑战性的。
三、基于深度学习的验证码识别技术深度学习技术借鉴了生物学神经网络的运作方式，在数据处理中模拟神经元的工作过程，可以提取更高级别的特征，因此在验证码识别中得到了广泛应用。
验证码识别的基本流程包括：图像预处理、特征提取、分类器分类等环节。
在验证码识别中，深度学习技术可以发挥以下几个优势：1. 对复杂特征的识别能力更强深度学习模型可以对高维度、非线性的数据特征进行提取和识别。
与传统的机器学习模型相比，深度学习模型在对复杂特征的识别中具有更强的能力，能够处理更加复杂和多变的验证码。
2. 具备很高的识别准确率深度学习的模型具有非常强的泛化能力，能够很好地适应不同的验证码类型，这大大提高了验证码的识别准确率。
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。
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网站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。
基于MATLAB的数字验证码识别系统设计
基于MATLAB的数字验证码识别系统设计数字验证码识别系统的设计和开发在当前的数字化时代具有重要的意义。
随着互联网和电子商务的快速发展，验证码成为了保护用户账户安全和防止恶意攻击的关键技术之一。
验证码常常被应用于用户注册、登录、密码找回等场景，在验证用户身份的同时，阻止了自动化程序和机器人的恶意操作。
然而，验证码的自动生成和变异特性给其识别带来了很大的挑战。
因此，开发一套高效、准确的数字验证码识别系统变得非常必要和迫切。
目前，针对验证码识别的需求日益增长。
不仅是网络平台和电商网站，许多其他行业和领域也开始关注和运用验证码识别技术，如金融、交通、社交媒体等。
验证码识别系统的准确性和效率直接影响到用户体验、信息安全和服务质量，因此对于验证码识别系统的设计和研发有着较高的要求。
本文将基于MATLAB平台，设计一套数字验证码识别系统，旨在提高验证码识别的准确率和效率，满足不同行业和应用场景的需求。
本文旨在明确设计该系统的目标和要解决的问题：提高验证码识别准确率：设计系统旨在通过使用MATLAB工具和算法，提高数字验证码的识别准确率，使系统能够准确地识别各种类型的数字验证码。
实现自动化识别：通过设计系统，实现对数字验证码的自动化识别过程，减少人工干预，提高系统的效率和稳定性。
通过这些目标的实现，期望能够为验证码识别领域的研究和应用提供一个可靠、高效的解决方案。
本文介绍使用MATLAB作为开发工具的原因和优势，以及系统设计的整体思路和步骤。
使用MATLAB作为开发工具的原因和优势MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在数字图像处理领域有着广泛的应用。
选择MATLAB作为开发工具有以下几个原因和优势：丰富的图像处理工具库：MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理、特征提取等操作。
丰富的图像处理工具库：MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理、特征提取等操作。
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。
基于深度学习的验证码自动识别技术研究
基于深度学习的验证码自动识别技术研究在互联网时代，验证码无处不在。
几乎每个需要登录或注册的网站都会有验证码用于防止机器恶意攻击。
一般而言，验证码都是由数字和字母混合构成的，字体也各不相同，为了防止机器暴力破解系统。
然而，随着深度学习技术的发展，破解验证码的难度不断降低，相应的，需要开发更加高效稳定的验证码识别技术，以更好的保障用户的隐私和数据安全。
本文将从原理、流程、应用、前景等方面对深度学习技术在验证码领域中的应用进行探讨。
1. 原理深度学习，是一种基于人工神经网络的机器学习技术，具有学习能力和模型优化能力，能够在大数据和计算能力的支持下，自动学习特征并建立高精度的模型。
直觉上，深度学习可以识别字母和数字的原理因为它与人类处理图像信息的方式相似。
当人类识别字母和数字时，我们会把视线聚焦在图片上，然后大脑通过大量的认知记忆分析并识别出图片中的数字/字母形状。
同理，深度学习神经网络通过层层抽象出特征，再把这些特征组合起来形成对应的数字/字母形状。
2.识别流程验证码的识别流程是：首先将验证码图片放到深学神经网络中进行特征提取，然后输入到识别器中进行分类识别。
通常情况下，验证码的字符数量为4-6，因此需要对输入数据进行分割，每一个字符的输入都是单独的。
具体流程分为以下四个步骤：1) 数据预处理：因为不同的验证码格式和字符会有很大的区别，因此需要进行数据预处理，包括灰度化、二值化、降噪等操作。
常用的去噪算法有中值滤波、高斯滤波等。
2）特征提取：将处理后的验证码图片输入深度神经网络，逐层进行卷积和池化操作，提取图片上的特征。
通过不断迭代训练，神经网络能够逐渐优化提取特征的能力。
3）数据分割：经过预处理和特征提取之后，就需要对字符进行分割。
分割后的字符输入到各自的识别器进行识别。
字符的分割方法有基于投影的分割算法、基于连通性的分割算法等。
4）分类识别：使用分类模型对分割后的单个字符进行分类。
根据输出结果组合成验证码字符串。
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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征量化值的数学期望。字符图像有多种形状特征， 因而模板是
由一个 Ｎ 维向量构成。
设字符 Ｃ（ｉ ｉ＝０， …， ９） 的模板向量 β， 待识别字符图 像 ｘ， 其 与 模 板 相 应 的 特 征 向 量 α， Ｎ 为 模 版 向 量 的 长 度 ， 则 可 计 算 ｘ
（ ２）
ｋ＝１
２．１．３ 加权模板权值的构造
模板分量的权值 γｊ 是基于统计学方式计算得出的。 在随机的 ｎ 个验证码样本中， 字符 Ｃ（ｉ ｉ＝０， …， ９） 的模 板 长
度 为 Ｎ， Ｃｉ 的 模 板 样 本 有 如 下 参 数 ： 各 分 量 的 样 本 均 值 Ｙ"（ｊ ｊ＝
２
０， １， …， Ｎ） 、样本总体方差 Ｓｊ（ ｊ＝０， １， …， Ｍ） 、与其它字符 Ｃ（ｋ ｋ＝
很多网络应用技术需要验证码识别技术。验证码种类繁 多， 越来越复杂； 另一方面， 识别系统具有很强针对性， 只能够 识别一种类型的验证码［１］。在公开的验证码识别算法中， 有一些 简单的识别算法［２］能够基本实现部分验证码的识别。但是， 这些 算法使用的模板较为单一， 准确率不高， 缺乏系统性， 不易移 植 。 本 文 设 计 了 一 种 多 模 板 的 、高 准 确 率 的 数 字 验 证 码 识 别 系 统， 算法易于移植。
２
０， １， … ， ９ 且 ｋ≠ｉ） 在 该 分 量 的 样 本 均 值 的 差 异 度 Ｓ′ｊ（ ｊ＝０， １，
９
! ２
２
…， Ｍ） 。Ｓ′ｊ 的计算公式： Ｓ′ｊ ＝
（ Ｙ"ｋ－ Ｙ"ｉ） ×（ Ｙ"ｋ－ Ｙ"ｉ） 。
ｋ＝０
３
２
构造模板分量权值： 令特征性 "ｊ＝（ Ｓｊ ＋０．０１） （／ Ｓ′ｊ ＋０．０１） ， 对
向扫描时只有一个交叉点的行数， 该值比较固定， 样本方差小，
具 有 较 高 的 可 信 度 ； 数 字“２”的 下 部 变 形 较 大 ， 而 且 位 置 不 定 ，
网格特征分析时， 黑点数目的样本方差大， 因而此模板分量不
可信。特征权值就是某形状特征的可信度的量化， 可信度高则
权值高， 可信度低则权值低。
（ １） 计算 Ａ 的水平中心位置； （ ２） 对 Ａ 中各个黑点与水平中心的距离算术求和： Ｂａｌａｎｃｅ＝
８８ ２００７， ４３（ ３２）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
!（ ｃｉｘ－ ｚｘ） 。
２．１ 基于加权模板的模板匹配
２．１．１ 模板匹配 定义数字字符图像一个模板分量： 标准数字图像的形状特
基金项目： 国家自然科学基金（ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．５０５７５０３１） 。 作者简介： 王虎（ １９８４－ ） ， 研究方向： 计算机图形处理， 模式识别与智能控制； 冯林（ １９６９－ ） ， 博士， 教授， 研究方向： 图像压缩、配准及融 合 和 演 化 算
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： ＣＡＰＴＣＨＡ Ｄｅｃｏｄｅｒ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｍｕｌｔｉ － ｓｅｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ＣＡＰＴＣＨＡ Ｄｅｃｏｄｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ．Ｇｒｉｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｔｅｍｐｌａｔｅ， ｃｒｏｓｓｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ｆｅａｔｕｒｅ ｔｅｍｐｌａｔｅ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｅｍｐｌａｔｅ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｈｏｌｅ ｎｕｍｂｅｒ ｆｅａｔｕｒｅ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ， ａ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎｄ ａ ｓｔａｔｉｓｔｉ－ ｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ．Ｔｅｓｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ’ｓ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｓ １００％． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ； ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｔｅｍｐｌａｔｅ； ｄｙｎａｍｉｃ ｔｅｍｐｌａｔｅ； ｇｒｉｄ ｆｅａｔｕｒｅ； ｃｒｏｓｓｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ｆｅａｔｕｒｅ
"ｊ 从大到小排序， 序号即该模板分量的权值。为了加强区分能 力， 我们对权值加上整体偏移量 ｏｆｆｓｅ（ｔ 可调） ； 丢弃部分可信度
低的模板分量（ 置权值为 ０） 。
模板法是本项目算法的基本框架， 将各个数字字符的外形
特征都统一到模板内部， 然后进行一致的运算， 降低了程序的
复杂度， 提高了开发效率。那么， 如何构造好的模板呢？
由于字符的基本形状一定， 质心居中， 字符的笔划经过每 个网格的笔划数大致保持稳定。细化后的笔划是由单像素构 成， 各个网格的黑色像素不会受字符笔划的粗细而变化。对于 模板期望值的计算 ， 采用了统计的方法： 选取 １ ０００ 个 样 本 ， 计 算各个字符在每个网格的平均黑点数， 此数值即所求期望值。 ２．２．２ 交叉点特征模板强化区分能力
ＷＡＮＧ Ｈｕ， ＦＥＮＧ Ｌｉｎ， ＳＵＮ Ｙｕ － ｚｈｅ．Ｒｅｓｅａｒ ｃｈ ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｄｉｇｉｔａｌ ｃｈａｒ ａｃｔｅｒ － ｂａｓｅｄ ＣＡＰＴＣＨＡ ｄｅｃｏｄｅｒ ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ ｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００７， ４３（ ３２） ： ８６－ ８７．
８６ ２００７， ４３（ ３２）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
◎产品、研发、测试◎
数字验证码识别算法的研究和设计
王 虎 １， 冯 林 ２， 孙宇哲 ３ ＷＡＮＧ Ｈｕ１， ＦＥＮＧ Ｌｉｎ２， ＳＵＮ Ｙｕ－ ｚｈｅ３
大连理工大学 大学生创新院， 辽宁 大连 １１６０２３ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｓｔｕｄｅｎｔｓ’Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ， Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｄａｌｉａｎ， Ｌｉａｏｎｉｎｇ １１６０２３， Ｃｈｉｎａ Ｅ－ ｍａｉｌ： ｗｌｙｓ１１１＠１６３．ｃｏｍ
１ 引言
目前， 网络上出现了很多基于文本的验证码。基于文本的 验证码验证码， 就是将一串随机产生的字符， 生成一幅图片， 图 片里随机的加入一些像素干扰、颜色干扰和形变干扰等等， 然 后要求用户将图片上的字符识别出来， 以达到防止恶意注册等 目 的 。本 文 研 究 的 是 是 无 像 素 干 扰 的 、大 小 固 定 的 、质 心 位 置 居 中， 含有形变干扰的数字字符（ 形变数字验证码） 。
与 子 结 构 引 导 的 汉 字 识 别［５］中 的 活 动 模 板 不 同 ， 本 算 法 所 使用的活动模板， 是用一个小方块包围字符图形的某一部分， 包括图像的上、中、下部。虽然某些字符整体形变大 ， 但是部分 的形变却很小， 从而具有较大的参考价值。例如，“７”的下部是 很 简 单 的 一 条 斜 线 ， 可 以 用 于 区 分 数 字“１”和 数 字“２”， 如 图 ５ 所示：
模板向量的每个分量均对应一个权值， 从而每个字符对应
一个 Ｎ 维模板向量和一个 Ｎ 维权值向量， 两个向量便组成加
权模板。加权模版可以提高某特殊外形特征的权重， 降低不可
信外形特征的权重， 更加准确的进行识别。设待识别字符 ｘ 的
权值向量 γ， 计算加权模板的匹配差异度：
Ｎ
! Ｄｉｆｆｉ＝ （ "ｋ－ !ｋ） ×（ "ｋ－ !ｋ） ×γｋ
部分结构 Ａ 的参数有， 黑点个数， 不均衡度等。不均衡度 可分为水平不均衡度和垂直不均衡度， 水平（ 垂直） 不均衡度就 是 Ａ 中各黑点到水平（ 垂直） 中心的坐标差值求和。令 Ｃｉｘ 为 Ａ 中第 ｉ 个黑点的 横 坐 标 ， ｚｘ 为 中 心 的 横 坐 标 ， 规 定 位 于 左 边 的 黑点距离为负， Ａ 的水平不均衡度计算方法如下：
实 验 中 发 现 网 格 特 征 模 板 对 于“２”、“３”、“５”、“７”，“１”、 “ ２”、“ ７”和“ ３”、“ ５”、“ ６”、“ ９”这 三 组 数 据 区 分 不 到 位 。分 析 这 些 数字字符图像的特点发现， 使用直线切割字符图像的同一坐标 位置所得的交叉点数目是不同的， 因此， 把交叉点特征作为模
板之一。沿第一组数据的 如图 ４ 所示：
２．２．３ 活动模板引导部分特征识别 对于部分数字， 活动空间较大， 经过形变后其某部分结构
不定于某网格， 即网格特征模板的可信度较低。例如数字“１”， 常常以正斜或者反斜的形态出现， 倾斜角度也很不一定， 因此 容易出错。
摘 要： 验证码识别技术常用于网站的群发技术。使用网格特征模板、交叉点特征模板、改进的活动模板， 结合孔洞数特征， 设计了 基于模板匹配算法的形变数字验证码识别系统。为进一步提高识别率， 提出了一种加权模板及其构造方案， 并运用统计学方法， 通 过大量随机样本的多组实验， 求得各组模板及其权值。测试结果表明， 系统的识别准确率达到了 １００％。 关键词： 模板匹配； 加权模板； 活动模板； 网格特征； 交叉点特征 文章编号： １００２－ ８３３１（ ２００７） ３２－ ００８６－ ０２ 文献标识码： Ａ 中图分类号： ＴＰ３９１．４３
法； 孙宇哲（ １９８０－ ） ， 硕士， 研究方向： 移动开发、网络应用、数字信号处理。
王Ｃｏｍ虎ｐｕ，ｔｅ冯ｒ Ｅｎ林ｇｉ，ｎ孙ｅｅｒ宇ｉｎ哲ｇ ａ： ｎ数ｄ字Ａ验ｐｐ证ｌｉｃ码ａｔｉ识ｏｎ别ｓ 计算算法机的工研程究与和应设用计