数字验证码识别问题

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《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者:刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源:《高教学刊》2020年第27期摘要:随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展,出现了更多复杂的验证码生成办法,如基于动态图像的验证码系统。

本案例针对给定系统的验证码为研究对象,提出一种具有针对性的策略算法,对比于其它识别算法,本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势,具有一定的理论和实际意义。

关键词:数字图像处理;验证码;识别中图分类号:G640 文献标志码:A 文章编号:2096-000X(2020)27-0087-03Abstract: With the continuous development of computer network technology and verification code technology, more complicated verification code generation methods have appeared, such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms, the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords: digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展,网络安全逐渐成为了人们关注的问题,验证码的重要性也日益凸显。

验证码识别技术课件

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。
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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,
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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。
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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

验证码解决方案

验证码解决方案

验证码解决方案
《验证码解决方案》
随着互联网的普及和信息技术的发展,网络安全问题日益严重。

其中,验证码作为一种常见的身份验证和安全保护手段,被广泛应用于各类网络平台和网站。

然而,随着黑客技术的不断提升,传统的验证码已经难以满足安全需求,因此需要不断寻求新的解决方案。

目前,验证码解决方案主要有两种类型:传统验证码和智能验证码。

传统验证码包括图形验证码、短信验证码和邮箱验证码等,虽然简单易用,但由于存在易被破解和仿冒的缺点,安全性受到质疑。

而智能验证码则采用了人工智能和机器学习技术,实现了对用户行为的智能分析,从而提高了验证码的识别准确性和安全性。

除了上述两种主流的验证码解决方案外,还有一些新兴的技术不断涌现。

比如生物特征识别技术,包括指纹识别、人脸识别和虹膜识别等,正在逐渐被应用于验证码领域,为用户提供更加便捷和安全的验证方式。

同时,声纹识别、行为识别等技术也在验证码解决方案中崭露头角。

综上所述,随着网络安全需求的不断提升,验证码解决方案也在不断创新和发展。

传统的验证码虽然存在着诸多弊端,但通过智能化技术的应用和新兴技术的发展,验证码的安全性和便捷性将会得到更好的保障。

未来,随着技术的进一步成熟和应
用,相信验证码解决方案将会更加多样化、智能化和个性化,为用户提供更好的网络安全保护。

the captcha selection was invalid

the captcha selection was invalid

the captcha selection was invalid"The captcha selection was invalid" 是一个常见的错误消息,通常在网站或应用程序中出现,意味着你输入的验证码(captcha)选择不正确或无效。

验证码是一种用于验证用户身份或防止自动化程序(如机器人)滥用网站或服务的安全措施。

它通常是一个图像或文本,其中包含一些随机生成的字符或数字,用户需要正确识别并输入这些字符或数字才能继续进行操作。

当你收到 "The captcha selection was invalid" 错误消息时,可能有以下几种情况:1. 输入错误:你可能输入了错误的验证码。

请仔细检查你输入的字符或数字是否与验证码图像或文本中显示的完全一致。

2. 过期的验证码:验证码有时具有时间限制,如果你在规定的时间内没有输入正确的验证码,它将过期并变得无效。

3. 网络问题:有时网络连接不稳定或延迟可能导致验证码无法正确传输或验证。

如果你遇到 "The captcha selection was invalid" 错误消息,可以尝试以下解决方法:1. 刷新验证码:点击验证码图像或文本旁边的刷新按钮,获取一个新的验证码并重新输入。

2. 检查输入:仔细检查你输入的验证码是否正确,确保没有大小写敏感或其他输入错误。

3. 等待一段时间:如果验证码过期,尝试等待几秒钟后再次获取并输入新的验证码。

4. 检查网络连接:确保你的网络连接正常,可以尝试重新加载页面或切换到其他网络环境。

如果问题仍然存在,可能是网站或应用程序的故障。

你可以尝试联系网站的技术支持团队或管理员,向他们报告问题并寻求帮助。

验证码 解决方案

验证码 解决方案

验证码解决方案
《验证码:解决方案》
随着互联网的发展,验证码已经成为网络安全的重要一环。

然而,随着验证码技术的不断发展,也出现了一些问题,比如用户体验不佳、验证码破解等。

为了解决这些问题,以下是一些验证码的解决方案。

首先,多因素验证是一种解决方案。

除了传统的验证码输入外,结合其他因素,比如电话验证、指纹识别、人脸识别等,可以极大地提高验证的准确性,增加安全性。

其次,使用智能验证码也是一种解决方案。

智能验证码通过人工智能技术,可以根据用户的行为模式自动调整验证难度,从而提高用户体验,同时防止机器人恶意登录。

此外,生物特征验证也是一种解决方案。

通过识别用户的生物特征,比如指纹、虹膜等,可以极大地提高验证的准确性,同时简化验证流程,增加用户体验。

另外,也可以采用图形验证码。

图形验证码通过展示一些图片,让用户根据要求进行操作,比如选择出所有包含花朵的图片,从而进行验证,可以有效防止机器人恶意登录,提高安全性。

总之,验证码在网络安全中扮演着重要角色,而为了解决验证码带来的问题,上述的解决方案也是值得一试的。

通过多因素
验证、智能验证码、生物特征验证和图形验证码等手段,可以提高验证的准确性,增加用户体验,从而达到更好的安全性。

数字验证码识别的设计与实现-毕业论文

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。

怎样输入验证码

怎样输入验证码

怎样输入验证码
输入验证码需要注意以下几点:
1. 仔细观察验证码中的字母或数字,看清楚它们的样子。

验证码中的字符可能模糊不清,需要花一定时间识别。

2. 区分字母的大小写。

验证码常用大小写字母组合,要注意辨别。

如O和0,I和l等容易混淆的字符。

3. 注意字符的顺序。

输入验证码一定要按照验证码中的字符顺序进行输入。

4. 如遇到无法识别的字符,可以考虑全部重新输入,或点击换一换更换验证码。

5. 在输入框中一次输入完整的验证码,不要分多次输入。

6. 输入完成后进行验证,如果收到验证码错误提示,则重新检查验证码并输入。

7. 如果实在无法辨认,可以联系网站管理员进行人工验证。

8. 在验证码输入窗口点击鼠标,可以避免验证码图片变换。

9. 保持冷静,不要因输入错误而过于着急。

耐心和细心是正确输入验证码的关键。

常见的数字验证码识别方法

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。

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2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛



我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网 上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的 资料(包括网上查到的资料) ,必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参 考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规 则的行为,我们将受到严肃处理。
I (k )
T (k )
D(i)
四、模型的建立及求解
5.1 验证码技术简介[1] 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,由用户肉眼识别其中的字符信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使 用某项功能。 下面是本文中几种验证码的样式及特点:
数字验证码识别问题


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。论文提出了以简单变形的数字字符为理论研究素 材,将模板匹配作为基本框架的验证码识别系统。 本文所要讨论的就是一种基础的人工智能--模式识别。本文需要研究的是模式识别 中的图像识别,主要是模拟人类的视觉特性,其目标是识别验证码,即读取图像文件中 的数字字符。 所谓验证码就是由程序随机生成的一组字符(数字或数字与字母的组合)图 片。在有些情况下, 为了实现一系列自动操作需要对验证码进行识别。基于这种原因, 本文选择了验证码作为识别的对象。验证码的识别涉及到了图像预处理、分割、特征提 取、 识别等相关技术。 描述了验证码图像的预处理工作, 包括彩色验证码图像的灰度化、 二值化、去噪和归一化等调整等预处理。 介绍了验证码图像中字符的分割算法,图像分割是指把图像分解成各具特性的区域 并提取出感兴趣目标的技术和过程,分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。本 文主要介绍了图像分割的基本知识,并对两种验证码图像分别设计不同的分割方法。对 第一种字符间距较大但是字符笔画有断裂的验证码采取了改进的投影分割法进行分割; 对第二种字符倾斜且粘连的验证码采取了结合连通域法、投影法和寻找最短路径的方法 进行分割。采用MATLAB仿真了所有分割过程,得到了比较理想的分割结果。 最后提出了一种改进的模板匹配的数字识别算法,该算法是预先将字符分成若干个 集合,经细化得到数字中央的骨骼部分,再对待识别数字提取特征并与训练库中的数字 特征加权比较,利用欧式距离最小原则来对数字作出判决,试验结果表明,加权的模板 匹配法保证了数字识别的正确率,而对数字进行预分类和细化处理,可以大大缩小模板 匹配的识别速度,弥补了模板匹配算法对于大量数字耗时多的缺点,提升了系统速度。 本文的算法通过提取数字字符特征量, 对待识别的数字字符进行带有冗余的分类, 力求在保证分组成功的基础上尽可能缩小字符匹配范围,同时进行数字字符细化,以提 高系统的运算速度, 对细化后的字符骨架进行特征提取, 并进行加权模板匹配,保证 了系统的识别正确率,实验结果表明,两者的结合使系统有较高的识别正确率与识别速 度,达到了预期的效果。
邓昊阳
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
编 号 专 用 页
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赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注
全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):
全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):
我们参赛选择的题号是(从 A/B/C/D 中选择一项填写) : 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话) : 所属学校(请填写完整的全名) : 参赛队员 (打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 日期: 2012 长沙学院 李琼奇 贺 琼
A 20022016
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一、问题重述
图像识别,是利用计算机对图像进行分析和处理,以帮助人们理解和识别各种不同 模式的目标和对像的技术。图像识别技术一直是一个热门的研究课题,虽然现有的方法 有很多,但是还都不是万能的。请你针对以下几张图片提出你的模型,来正确判别上面 的数字。
二、基本假设
1、假设题中所给的验证码数字只发生过偏转,没有发生过扭曲; 2、假设题中验证码数字图像的背景色是白色;
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三、符号说明
符号
R,G,B
WR , WG , WB
含义 红,蓝,绿三种颜色的份量
R, G, B 的权值
灰度值 两个字符的欧式距离 待识别样本 知识库中的模板 第 k 个特征的权值 待匹配字符的第 k 个特征 模板库中某个模板的第 k 个特征 匹配值
Gray
D(i, j ) I (m, n) T (m, n) A(k )
关键词:数字识别,预处理,分割,模板匹配,欧式距离
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目录
摘 要 ........................................................................................................................................ 1 一、问题重述 ............................................................................................................................ 3 二、基本假设 ............................................................................................................................ 3 三、符号说明 ............................................................................................................................ 4 四、模型的建立及求解 ............................................................................................................ 4 5.1 验证码技术简介 ......................................................................................................... 4 5.2 验证码识别的一般步骤 ............................................................................................. 5 5.3 验证码图像的预处理 ................................................................................................. 5 5.3.1 预处理概述 ...................................................................................................... 5 5.3.2 灰度化的处理方法 .......................................................................................... 5 5.3.3 验证码灰度图像的二值化 .............................................................................. 7 5.3.4 验证码图像的去噪 .......................................................................................... 7 5.4 字符分割 ..................................................................................................................... 9 5.5 数字识别 ................................................................................................................... 12 5.5.1 数字分类 ......................................................................................................... 13 5.5.2 细化 ................................................................................................................ 13 5.5.3 字符特征提取 ................................................................................................. 13 5.5.4 加权特征模板匹配 ......................................................................................... 14 5.5.5 实验流程与结果 ............................................................................................. 15 六、模型的优缺点分析 .......................................................................................................... 16 6.1 模型的优点 ................................................................................................................ 16 6.2 模型的缺点 ................................................................................................................ 16 七、模型改进与推广 .............................................................................................................. 16 八、参考文献 .......................................................................................................................... 17 九、附录 .................................................................................................................................. 18
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