验证码
网络验证码的分析与研究
班级：统计112 姓名：汪强学号：2011014402
摘要：验证码(CAPTCHA) 最早作为Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）的一个科研项目，雅虎是验证码的第一个用户。验证码的目的就是研究用来区分计算机与人类的程序算法，这种程序必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试随着互联网的进一步发展,在网络给人们提供丰富资源的同时,网络的安全问题也日益突出,比如用户利用机器人程序自动注册、登录、恶意投票、发送垃圾邮件、恶意尝试密码等。由于验证码技术简单，容易实施，传输数据量小，因此不少网站为了避免上述安全问题，都采用了验证码技术来区分机器人程序与真实用户。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像素（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。
关键词：验证码识别；神经网络；遗传算法；互联网安全
本文旨在通过采用遗传算法与 BP 神经网络的结合，来优化 BP 神经网络的初始权
值的选择，以改进验证码识别技术的样本训练效率。通过遗传算法来多次选择不同的初
始权值，并在平坦区域加快学习速度，以使其尽量可以跳出纯 BP 神经网络易陷入的局
部极小值、训练时间过长的困境，达到加快训练速度、提高识别率的效果。
对验证码识别方法的研究已不仅仅局限于促进验证码设计技术的进步，还完全可以
应用到其他的图像识别领域，比如手写字体识别、车辆牌照识别等等。
本文研究的主要内容为：
如何应用图像处理技术及结合 BP 神经网络和遗传算法来搭建一个验证码识别系统，将网站系统随机生成的验证码图片识别为原始验证码，以及在此基础上对验证码设计的安全性方面提出一些改进性意见。主要内容包括：
1、验证码识别概述及神经网络和遗传算法的概述
本文对验证码识别的概念进行了阐述，分析了验证码识别的理论背景，并对验证码
识别在国内外的发展过程及发展现状作了分析，对验证码识别作了初步概述。还对神经
网络和遗传算法分别作了介绍，在分析了两者的优缺点后，提出了两者结合的算法。
2、验证码识别系统需求分析、系统设计及实现的研究
确立系统的总的开发设计目标、系统的开发设计思想、分析系统的功能结构，并且
确立系统需要实现的各类功能，完成需求分析。总体上来说要设计一个界面简洁、功能
实用、训练速度快、识别率高的系统。在此基础上采用 Visual C++语言来实现验证码识
别系统的相应模块和功能。
3、验证码设计的安全性分析
在前述研究的基础之上，针对验证码设计技术的安全性进行了分析，并提出一些改
进性意见。
4、验证码识别的概念、发展及现状概述
5、很难识别出来的地步。
机器识别图片主要的三个步骤为消去背景、切割字符、识别字符。现有的字符验证
码也针对这三个方面来设计强壮的验证码，举例来说：
2-1 扭曲文字验证码
图 2-1 的这个 EZ-Gimpy 产生的验证码就用了一个渐层的背景和扭曲的文字来让
电脑辨识困难。事实上，以现代技术来说，这差不多是最容易破解的一种。因为电脑就是消去背景和识别字符这两个部分最擅长，因此要增加电脑辨识难度，还必须要加上切割字符的困难度才行。
图 2-2 reCAPTCHA 验证码
图 2-2 的这种验证码叫 reCAPTCHA，是一种使用率很高的验证码。reCAPTCHA 用
的技术很有趣：它是去扫描古书，并从中找出电脑无法辨认出来的古字，加上一条增加切割字符困难度的曲线后，呈现给使用者。系统只知道两个字当中其中一个的答案，如果你答对了它知道的那个，那它就假设你是人类无误，并假设你的另外一个字也有答对，这样 reCAPTCHA 知道的字就又多一个了。
图 2-3 KCAPTCHA
图2-3的 KCAPTCHA 则是让所有的字都粘连在一起，让电脑无法正确地切割字符。
图 2-4 前景色和背景色易混淆的验证码
图 2-4 是一个利用背景和前景的复杂度来增加识别字符困难度的例子。
图 2-5 动画格式验证码
图 2-5 虽然不多见，但也有些网站用的是动画的验证码字符。这种对电脑来说几乎
是不可能破解的，因为电脑很难知道哪个影格里的数据是正确的。当然，也不一定要靠文字才能做验证码，像下面这个：
图 2-6 Kitten Author 验证码
这个系统叫“KittenAuth”，顾名思议就是要你从九张可爱的动物中选出三张是猫咪
的图来。这个利用的是电脑对没有固定模式的东西（像照片）的内容没有对策的这个弱电来设计的。
除了上面一些比较常规的验证码之外，我们在网络上也发现一些不但是机器难于回答，就连人类自身也难于回答的验证码，如下面几幅图所示：
图 2-7 背景图中亦有字符的验证码
验证码识别的技术基础主要是图像处理技术和模式识别技术。
其中，图像处理技术主要包括图像的灰度化、二值化、去噪、倾斜度校正、字符切
割和归一化等；模式识别技术则主要包括提取字符特征、样本训练和识别等。
下图为验证码识别系统的功能流程图：图像采集→图像处理→模式识别
2.3 验证码识别在国外的发展及现状综述
验证码研究作为卡内基梅隆大学的一个科研项目，雅虎是它的第一个用户。此后，吸引了不少研究人员对此项目进行研究，有人站在验证码阵营，而另外一些人则站在了
验证码识别的阵营，两大阵营互相竞赛。两大阵营的对抗竞赛促进了验证码技术的不断
向前发展。
验证码是每一个网站不可回避的一个东西。不久前，Slashdot 上一则题为“Yahoo CAPTCHA Hacked”的消息引起了不少人的震惊，精确度能达到 35%！要知道，一直研
究验证码有效性的 PWNtcha 项目的评测中，雅虎的验证码几乎是最安全的那种,“A very good CAPTCHA, but not always human-solvable”，之前也有专门针对雅虎所用验证码进行破解研究项目，比如 Gimpy。
肯定没有 100% 安全的验证码——除非你根本不想让人看明白，在用户可识别性
与机器识别之间的平衡是最大的问题，“挑战——响应”（Challenge-Response），两个环
节之间的问题其实也挺微妙。在注册微软的一些服务的时候，验证码很难让人看明白，
要多刷新几次才能有个好认的；而一些电子商务的网站，比如 Paypal ，验证码被PWNtcha 破解的概率是 88% ，这么做应该也是有苦衷的，毕竟要考虑用户体验
Internet 上一个持久的问题，就是如何屏蔽掉一些自动软件，如自动注册帐户然后
发送垃圾邮件或垃圾回复以提高站点的搜索排名。谷歌一直致力于这方面的研究，已经
在尝试新的方法让机器退散。
[
目前谷歌发布了一项新的研究成果，提出了一种区分电脑与人类新的测试方法。该
方法的原理是，人类通常能区分出图片的哪个方向是朝上的，而电脑不能。这种方法要
求受验证者旋转给定的图片，使其直立。比如图片是一个人的话，就要旋转到头在上脚
在下。
本文通过对验证码识别的研究，利用图像处理技术和模式识别技术设计并实现了验
证码识别系统。特别在基于神经网络和遗传算法来对验证码进行识别方面，做出了有益
的尝试，但在实际应用过程中还是发现有不少问题尚待解决。比如前文提到的网络的训
练参数依赖于多次尝试的经验值来确定，以达到训练时间与识别率的最佳平衡。
基于前述的研究工作，以下对验证码设计提出一些建议：
1、在噪点的使用上，尽量让字符和用来混淆的前景和背景不容易区分，尽量让噪
点与字符相似。
2、要设计特别好的验证码，必须尽量发挥人类擅长而机器算法不擅长的。比如粘
连字符的切割和手写体（通过印刷体做特别的变形也可以）。而不要一味的去加一些看
起来比较复杂的噪点或者其他的花哨的东西。即使你做的足够复杂，但如果人类也难于
识别，显然失去 CAPTCHA 的本意。
3、从专业的机器视觉的角度说，验证码的设计，一定要在低阶视觉和高阶视觉之
间多反复几次，增加机器识别的难度。
这样可以提高破解难度和降低破解准确率。
下一步的研究重点如下：
1、在前述工作的基础上，继续完善系统的相关技术。比如样本训练网络的进一步
优化，遗传算法在图像倾斜校正、图像切割的应用等。
2、积极探索识别技术在其他领域的应用。比如在文字识别、车牌识别中的应用等
验证码识别常用算法
验证码识别常用算法 图像处理（验证码识别）程序中常用算法：灰度，二值化，去噪（1*1像素或者3*3像素等） 代码： view plaincopy to clipboardprint? //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y); newbitmap.SetPixel(x, y, Gray(pixel)); } } this.picBase.Image = newbitmap; } catch (Exception err) { MessageBox.Show("灰度化失败原因：" + err.Message); } } //灰度化算法 protected static Color Gray(Color c) { int rgb = Convert.ToInt32((double)(((0.3 * c.R) + (0.59 * c.G)) + (0.11 * c.B))); return Color.FromArgb(rgb, rgb, rgb); } //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y);
验证码的作用
验证码的作用 验证码的作用：有效防止这种问题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，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，腾讯的QQ社区），我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点，但是对社区还来说这个功能还是很有必要，也很重要。但我们还是提醒大家主要保护自己的密码，尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码，不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码。不要因为只是来iclub问问问题，就随意设置密码，保护你自己的密码也是保护你自己，免得你的账号给人盗用给自己带来不必要的麻烦。~ (1）.验证码一般是防止批量注册的，人眼看起来都费劲，何况是机器。二像百度贴吧未登录发贴要输入验证码大概是防止大规模匿名回帖的发生目前，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。 （2）.一般注册用户ID的地方以及各大论坛都要要输入验证码 （3）.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，CSDN网站用户登录用的是GIF格式，目前常用的随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，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！可惜读取它的程序，在CSDN使用它的第一天，好像就在论坛里发布了，真是可怜！ 3，QQ网站用户登录用的是PNG格式，图片用的随机数字+随机大写英文字母，整个构图有点张扬,每刷新一次,每个字符还会变位置呢!有时候出来的图片,人眼都识别不了,厉害啊… 4，MS的hotmail申请时候的是BMP格式, 随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 5，Google的Gmail注册时候的是JPG格式，随机英文字母+随机颜色+随机位置+随机长度。6，其他各大论坛的是XBM格式，内容随机。 （4）意义：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。
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%。 提供高速稳定的识别服务: 在中国顶级IDC机房拥有超过20台服务器来保证您的高速稳定。 答题吧自动打码软件优势 1 免费测试：全平台支持免费验证码识别测试，登陆账号后上传图片验证码即可； 2 识别率高：集成各大验证码识别代答商资源的全自动验证码识别平台,企业式管理答题,验证码识别率99.1%； 3 高分成比：最完善的分成系统为开发者提供全天24小时高额分成，最高返50%； 4 价格实惠：为用户提供全网性价比最高，价格更低的图像识别服务； 5 精准计费：计费精准透明,多种查询方式方便轻松 答题吧自动打码软件的原理
八爪鱼验证码登陆-控件识别方法(7.0版本)
https://www.360docs.net/doc/3717052186.html, 八爪鱼验证码登陆-控件识别方法（7.0版本） 本文给大家演示登陆界面有验证码或者其他验证（如滑块验证）的网站通过八爪鱼控件识别进行数据采集的方式。 所讲示例采集数据网址为/login.aspx 小贴士：通过八爪鱼的控件进行识别，这种方式如果需要自动识别，就需要购买验证码套餐，如果不购买也只能进行单机采集然后手动输入，注意这种方法只能是输入验证码的框才可以用这种方式。 步骤1 登陆八爪鱼7.0采集器→点击新建任务→自定义采集，进入到任务配置页面：然后输入网址→保存网址，系统会进入到流程设计页面并自动打开前面输入的网址。 验证码登陆-控件识别方法-图1：输入网址
https://www.360docs.net/doc/3717052186.html, 接下来步骤是输入用户名密码了，八爪鱼模拟的是人的操作行为，所以这一步过程也很简单 步骤2 在浏览器中鼠标点击用户名输入框→在右边弹出的提示里面选择“输入文字”→输入自己的用户名→选择“确定”。 同样的方式输入密码，这样输入用户名密码的步骤就完成了。 验证码登陆-控件识别方法-图2：输入密码
https://www.360docs.net/doc/3717052186.html, 验证码登陆-控件识别方法-图3：输入密码 这里八爪鱼采集器需要知道 1.验证码图片在哪里 2.输入框验证码的框在哪里 步骤3 点击下方浏览器中验证码图片的位置→按照提示框中的提示选择浏览器中的验证码框→再按照提示框中的提示点击浏览器中的登陆按钮
https://www.360docs.net/doc/3717052186.html, 验证码登陆-控件识别方法-图4：点击验证码输入框
https://www.360docs.net/doc/3717052186.html, 验证码登陆-控件识别方法-图5：点击验证码图片位置、登录按钮 接下来需要配置验证码输入失败和成功的两种场景 步骤4 点击提示框中的确认按钮，系统会自动提交一个错误的验证码→然后点击浏览器中的“验证码不正确”提示→再点击提示框中的确认按钮→选择提示框中的“开始配置识别成功场景”→在提示框中输入显示出来的验证码→选择提示框中的“应用到网页并完成配置”选项
数字图像__验证码识别
一、数字图像处理基础 一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号，在计算机处理前，必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号，再通过取样和量化得到一副数字图像。取样是对图像在坐标上进行离散化的过程，每一个取样点称为一个像素。量化是对图像灰度上的离散化过程。取样后将得到M*N个像素，每个像素量化得到一个灰度值L，以L表示灰度值的允许取值范围，则数字图像存储需要的比特数b可以表示为： 图像的灰度值取值范围被称为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像，高动态范围图像有较高的对比度。相反，地动态范围的图像看上去是冲淡了的灰暗格调。 二、图像的预处理： 主要是对图像进行灰度化、二值化、抑噪（滤波）等技术。 1、图像的灰度化 RGB系统中一个颜色值由3个分量组成，这样的图像称为彩色图像，RGB系统称为颜色空间模型。常见的颜色空间模型还有HSI、CMYK 等。如果一幅图像的颜色空间是一维的（一个颜色值只有一个颜色分
量），则这幅图像就是一副灰度图。在位图图像中，一般以R=G=B来显示灰度图像。 图 1 原始图片 常用的灰度化方法有以下三种： (2.1) (2.2) (2.3) 其中，公式（2.1）的方法来源于I色彩空间中I分量的计算公式，公式（2.2）来源于NTSC色彩空间中Y分量的计算公式。公式（2.3）是基于采用保留最小亮度（黑色）的方法。 图 2 用公式2.2灰度化后的图片 RGB彩色图像可以看成是由3副单色的灰度图像构成的，可以直 接取RGB通道中的任一个通道得到灰度化图像，如，前提是图像中目标像素的亮度信息主要分布在B通道上，否则灰度化结果将是亮度信息的大量丢失。灰度图像又叫亮度图像，由归一化的取值表示亮度，最大取值表示白色，最小取值表示黑色。
验证码大全
验证码 以下是目前主流验证码，如无特殊要求，请务必使用小写录入，切记不要使用大写！ xyxkkejwh gkghhzdx 以上验证码来自https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,（全球最大交友网），7-10个字母，输入时间限制很很短（20秒左右），需要快速录入，否则无效！ rs4jr9g9 f5hqwp8r q53tgqcv 以上验证码来自https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,,网站设定的输入时间限制较长，需要慢慢的准确输入。 lifolid 上图尤其要引起注意，这种类型的验证码是纯字母的，看到像数字7的一定是字母L，所以不要输错，毕竟打错是影响准确率的！
Cebus possession Hotchkiss 60-48s. $523.514 Linehan 此类验证码来自https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,，需要区分大小写！即看到大写就录入大写，看到小写就小写录入！输入时两段码之间打一个空格。 比较繁琐的验证码，有空格,有"-",还有小数点"."和“$”等等符号。 3tx2x6u5 t3gtn8cs g6t5xhna hotmail的验证码系列，主流码出码在TT LA BO里，固定的8个字符（字母加数字混合）,输入时间限制很长，可以慢慢输入。 bbyume4h ny8bp4 https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,（雅虎）的验证码系列（字母加数字混合），输入时间限制很较短，需要快速录入，所以容易吃码。
FCYVEA 4DZTDT EEV3EW 此种验证码比较少见，来自荷兰egv网,具体是否必须区分大小写，不得而知，可以首选大写录入！ rabresub miadocaill flystra frfajiv 这种类型的验证码是https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,（谷歌）和其旗下https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,（优兔贝视频站）的,红绿蓝三种颜色，东倒西歪，熟练了蛮好打的，小写输入。 grocery johntra forms 这也是超级繁琐的验证码，一般情况下上不多见，不必理会。 fihWnTO 注意：这类型的验证码需要区分大小写，PF类型验证码，即看到大写字母就输入大写字母，看到小写就小写，必须严格按照图片显示的字母输入！
图片式验证码
a.jsp <%@page contentType="image/jpeg" %>
按键精灵 识别验证码 一般的验证码通杀
Function body(a,b,c) dim aa aa=a aa=mid(aa,instr(aa,b) len(b)) body=left(aa,instr(aa,c)-1) End Function Public Function StringToBytes(ByVal strData, ByVal strCharset) Dim objFile Set objFile = CreateObject("ADODB.Stream") objFile.Type = adTypeText objFile.Charset = strCharset objFile.Open objFile.WriteText strData objFile.Position = 0 objFile.Type = adTypeBinary If UCase(strCharset) = "UNICODE" Then objFile.Position = 2 'delete UNICODE BOM ElseIf UCase(strCharset) = "UTF-8" Then objFile.Position = 3 'delete UTF-8 BOM End If StringToBytes = objFile.Read(-1) objFile.Close Set objFile = Nothing End Function Private Function GetFileBinary(ByVal strPath) Dim objFile Set objFile = CreateObject("ADODB.Stream") objFile.Type = adTypeBinary objFile.Open objFile.LoadFromFile strPath GetFileBinary = objFile.Read(-1) objFile.Close Set objFile = Nothing End Function
基于GO的图片验证码识别api调用代码实例
基于GO的图片验证码识别api调用代码实例 代码描述：基于GO的图片验证码识别api调用代码实例 代码平台：聚合数据 package main import( "io/ioutil" "net/http" "net/url" "fmt" "encoding/json" ) //---------------------------------- // 验证码识别调用示例代码－聚合数据 // 在线接口文档：https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,/docs/60 //---------------------------------- const APPKEY = "*******************"//您申请的APPKEY func main(){ //1.识别验证码 Request1() //2.查询验证码类型代码 Request2() } //1.识别验证码 func Request1(){ //请求地址 juheURL :="https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,/vercode/index" //初始化参数 param:=url.Values{} //配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY
param.Set("codeType","") //验证码的类型，<a href="http://www. https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,/docs/api/id/60/aid/352" target="_blank">查询&l t;/a> param.Set("image","") //图片文件 param.Set("dtype","") //返回的数据的格式，json或xml，默认为json //发送请求 data,err:=Post(juheURL,param) if err!=nil{ fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err) }else{ var netReturn map[string]interface{} json.Unmarshal(data,&netReturn) if netReturn["error_code"].(float64)==0{ fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "]) } } } //2.查询验证码类型代码 func Request2(){ //请求地址 juheURL :="https://www.360docs.net/doc/3717052186.html,/vercode/codeType" //初始化参数 param:=url.Values{} //配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参 param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY param.Set("dtype","") //返回的数据的格式，json或xml，默认为json //发送请求 data,err:=Get(juheURL,param) if err!=nil{ fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err) }else{ var netReturn map[string]interface{} json.Unmarshal(data,&netReturn) if netReturn["error_code"].(float64)==0{ fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])
图片验证码识别打码软件使用教程
图片验证码识别打码软件 使用教程 目录 一、简介 (2) 二、运行原理 (2) 三、菜单功能 (3) 四、使用流程 (6) 五、注意事项 (9)
一、简介 其实图片验证码识别打码软件是依托一个验证码自动识别平台，根据用户及软件开发者的需求进行平台对接之后自动将软件遇到的验证码进行自动的识别，从而减少验证码给双眼带来的压力，节省验证码识别的时间。其中可以自动识别输入的验证码有数字，字母，数字字母组合，汉字等，但是特殊类型的需要与客服沟通。在目前国内已有的验证码识别的技术的基础上，加入验证码题库，大大提高了验证码识别的准确率。像比较常见的就是对接好答题吧打码平台进行电脑打码。 二、运行原理 1、答题打码平台开发研究要重点研究了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络和形状上下文算法，给出详细的推导。 2、采用分段线性变换去除图像模糊，利用局部OSTU二值化，得到了比全局阈值更好的分割结果。对传统的投影分割法改进，提出了极小值分割算法，有效解决了验证码字符粘连的问题。并采用简化后的卷积神经网络进行字符训练和识别，达到了99.1%的高识别率。 3、聚类算法和竖直投影结合的方式完成分割，解决了字符叠加和粘连的难题。对单个字符以简化后的卷积神经网络进行训练和识别，识别率达到了53%。 4.对已有的难以分割的验证码，提出了基于形状上下文整体识别
验证码的方法，破解率达到了27.7%。这种整体识别的思想也给其 他较难分割的验证码提供了一个新的识别思路。 三、菜单功能 1、识别测试 在对接操作之前，让用户进行免费测试了解平台的识别准确率的 窗口。将用户名，密码进行填写之后上传测试的图片验证码就可以进 行测试识别。（ps:在线识别测试只支持普通英文、数字或者汉字验 证码，选择题及特殊类型请联系客服） 2、VIP体系 详细介绍了不同的VIP等级享受的福利不一样。基本上是充值的 越多，送的也就越多。一般来说，识别验证码的价格是十分的划算的。 3、价格类型 1）识别验证码类型 纯数字，纯英文字母，字母数字组合，纯汉字，数字英文汉字 三混合。 2）价格详情 1.纯数字 编码类型白天收费点数夜间收费点数超时时间44位纯数字10.0014.0060 61位纯数字10.0012.0060
基于目标检测方法的验证码识别方法及系统与制作流程
图片简介: 本技术涉及一种基于目标检测方法的验证码识别方法及系统，其中方法包括：A.收集不同形状的滑块图片并建立数据集，通过selenium库操控浏览器进行网页请求操作，并进行模拟登陆，对验证码图片进行截图；B.对滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理，得到不透明滑块图片，对带缺口的验证码图片进行灰色处理；C.通过OpenCV中的函数对图片进行匹配，计算出不透明滑块图片和带缺口的验证码图片缺口处的坐标，得到滑块图片的位移量； D.通过selenium库模拟鼠标，按照先快后慢的人工滑动规律移动滑块图片，对验证码进行解析。为在各大网站收集数据做前期准备工作，实现自动识别滑动拼图验证码，提高验证码识别的准确率。 技术要求
1.一种基于目标检测方法的验证码识别方法，其特征包括： A.收集不同形状的滑块图片并建立滑块图片数据集，通过selenium库操控浏览器进行网页请求操作，并进行模拟登录，对带缺口的验证码图片进行截图，提取带缺口的验证码图片； B.对数据集中的滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理，得到不透明滑块图片，对所提取的带缺口的验证码图片进行灰色处理； C.通过OpenCV的matchTemaplate函数对所述不透明滑块图片和所述带缺口的验证码图片进行匹配，设置相似度阀值，通过OpenCV中的cv2.TM_CCOEFF_NORMED得到与带缺口的验证码图片最相匹配的不透明滑块图片，计算出不透明滑块图片和带缺口的验证码图片缺口处的坐标，得到不透明滑块图片移动到带缺口的验证码图片缺口处的位移量distance； D.通过selenium库模拟鼠标点击所述滑块图片，并保持模拟鼠标按键的点压状态，按照先快后慢的人工滑动规律移动所述滑块图片，实现将滑块图片移动到所述带缺口的验证码图片的缺口处进行验证码解析。 2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测方法的验证码识别方法，其特征在于：步骤B 中，对所述的滑块图片和带缺口的验证码图片进行处理时，对滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理，将RGB三通道的数值设为0，透明通道“A”的数值设置为220，仅保留滑块图的边缘部分；对所述带缺口的验证码图片进行RGB三通道转单通道的灰度处理。 3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测方法的验证码识别方法，其特征在于：步骤D 中，所述进行验证码解析的步骤包括： D1.设置阈值mid=distance×3/4，初始滑块位置current=0，时刻t=0.2，初始速度V=0，加速度a=0； D2.初始滑块位置current小于位移量distance时，进入循环： 若当前滑块位置current小于阀值mid时， a=2； 若当前滑块位置current大于阀值mid时， a=-3；
验证码新技术趋势
0x00 简介 验证码作为一种辅助安全手段在Web安全中有着特殊的地位，验证码安全和web应用中的众多漏洞相比似乎微不足道，但是千里之堤毁于蚁穴，有些时候如果能绕过验证码，则可以把手动变为自动，对于Web安全检测有很大的帮助。 全自动区分计算机和人类的图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。(from wikipedia) 大部分验证码的设计者都不知道为什么要用到验证码，或者对于如何检验验证码的强度没有任何概念。大多数验证码在实现的时候只是把文字印到背景稍微复杂点的图片上就完事了，程序员没有从根本上了解验证码的设计理念。 验证码的形式多种多样，先介绍最简单的纯文本验证码。 纯文本验证码 纯文本，输出具有固定格式，数量有限，例如： ?1+1=? ?本论坛的域名是? ?今天是星期几? ?复杂点的数学运算
这种验证码并不符合验证码的定义，因为只有自动生成的问题才能用做验证码，这种文字验证码都是从题库里选择出来的，数量有限。破解方式也很简单，多刷新几次，建立题库和对应的答案，用正则从网页里抓取问题，寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式，比如随机数 [+-*/]随机运算符随机数=?，小学生水平的程序员也可以搞定…… 这种验证码也不是一无是处，对于很多见到表单就来一发的spam bot来说，实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人，这种验证码和没有一样。 下面讲的是验证码中的重点，图形验证码。 图形验证码 先来说一下基础： 识别图形验证码可以说是计算机科学里的一项重要课题，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识一般是像素，线，面等基本2维图形元素的处理和色差分析。常见工具为： ?支持向量机(SVM) ?OpenCV ?图像处理软件(Photoshop,Gimp…) ?Python Image Library
图形验证码 登陆注册验证
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