数字验证码识别算法的研究与设计
《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。
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。
一种混合验证码的识别算法研究
一种混合验证码的识别算法研究摘要验证码是一种用于验证用户身份的安全方式，但是，恶意软件中也会产生验证码。
因此，自动识别验证码的能力成为了网络安全的一项重要技术。
本文研究了一种混合验证码的识别算法，该算法利用了CNN 和LSTM 相结合的方式，有效提高了验证码识别的准确度和鲁棒性。
本研究将该算法应用到一个包含数字和字母的实际应用场景，结果表明，所提出的算法具有较高的分类准确率和实时性能。
关键词：验证码识别；混合算法；卷积神经网络（CNN）；长短时记忆网络（LSTM）AbstractVerification code is a secure way to verify a user's identity, butmalicious software can also generate verification codes. Therefore, theability to automatically recognize verification codes has become an important technology for network security. This paper studies a mixed verification code recognition algorithm, which uses a combination ofCNN and LSTM to effectively improve the accuracy and robustness ofverification code recognition. This study applied the algorithm to a real-world scenario containing numbers and letters, and the results show that the proposed algorithm has high classification accuracy and real- time performance.Keywords: verification code recognition; mixed algorithm;convolutional neural networks (CNN); long short-term memorynetworks (LSTM)引言验证码（Verification Code）是一个广泛应用于网络安全的技术，它通常用于对用户身份的验证。
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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。
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。
系统采用图像的Hilditch细化算法、环结构的搜索算法、活动模板分析算法，加入模板分量的权值。
其优点在于能够对特定数字验证码精确识别，实验中识别准确率基本达到100%。
关键字: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：文献标识码：A 中图分类号：TP391.43引言目前，网络上出现了很多以图片形式出现的基于文本的验证码。
所谓验证码，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，以达到防止恶意注册等目的。
有的验证码是无像素干扰的、大小固定的、质心位置居中，含有形变干扰的数字字符，我们称之为简单变形体。
反之，我们称加入了更多干扰的字符为复杂变形体。
验证码千变万化，而当前的识别系统都具有很强针对性，只能够识别一种类型的验证码，而且验证码的技术不断发展，出现了更加复杂的基于图像的验证码系统[5]，并且目前人工智能（机器智能）还远未赶上人类智能，但是对于给定的验证码系统，在获知其特点之后，基本能够以一定的准确率进行识别[6、7]。
基金项目: 国家自然科学基金( the National Foundation of China under Grant No.10471051 )。
作者简介: 王虎(1984-),学士,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法; 孙宇哲(-),硕士,研究方向:.目前，在公开的验证码识别算法中，只有一些简单的、识别率低的识别方法，且缺乏系统性，这不利于对日新月异的验证码的识别，因此我们需要一个系统、高准确率的算法。
本文讨论了图像的模板匹配算法，细化算法，网格特征、交叉点特征[1]，并由此构架识别算法的基本框架。
为了提高识别准确率，使用改进的活动模板部分结构分析算法[2]，减弱了字符形变对识别系统的干扰；提出一种能较大地增强模板区分能力的加权模板。
1. 数字验证码识别算法的识别对象是网络上较为常用的简单变形体数字验证码，验证码样本取自于动网论坛。
这种验证码没有像素和颜色干扰，也没有字符粘连和重叠，因此仅需要进行形变字符的识别。
图1展示了十个数字字符两种不同程度形变的样本：图 1 数字验证码样本将四个字符为一组的验证码二值化后存入处理数组中，该数组就保存了待识别数字的外部形状特征，所以算法的关键就是通过处理数组中的形状特征，计算获取最接近的数字字符。
系统的识别过程如图2所示：图 2 识别系统及字符特征统计2. 模版匹配和加权模板定义数字字符图像模板为：数字图像已知的形状特征量化值的数学期望。
例如，对某特定数字图像进行网格特征分析，某一格的黑点数目大致服从正态分布，其均值即为一个模板量。
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。
每个形状特征都有一定的可信度，例如，统计数字“1”的横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。
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 维的权值向量，由这两个向量共同决定该数字的特征模板，这两个向量便组成了加权模板。
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，从而更加准确的获得识别结果。
此外，为了达到字符的总体均衡，也需要进行权值调整。
模板匹配时，由待识别的字符x 特征向量α和某个字符i N 的模板向量β与权值向量γ即可计算两者之间的差异度。
计算公式如下：()()∑=⨯-⨯-=nk k k k k k i Diff 1γβαβα， n 为模版向量的长度。
10个模版对应10个i Diff 值，其中最小值对应的数字即可作为x 的识别结果。
模板分量的权值j γ是基于统计学方式计算得出的。
在随机的N 个验证码样本(4*N 个字符样本)中，模板长度为M 的字符图像有如下几个参数：各个字符的个数)9,,1,0( =i N i ，各个字符某模板分量的样本均值),,1,0(M j Y j =、样本方差),,1,0(S 2j M j =，不同字符的同一分量样本均值的方差),,1,0(S 2j M j ='。
其中，j Y 是该模板分量的期望值，作为某个字符模板分量j 的数值j β；2j S 展示了对应模板分量度对于该字符的可信度，是确定j γ的主要依据，2j S 越小，可信度越高；2j S '展示的是该模板对各个字符的区分能力，2j S '越大，模板的区分能力越强，该数值用于调整模板分量权值。
下面三个表格展示了模板分量权值的计算方式（0-4五个数字字符的六个分量）：根据表格 3，表格 1到表格 2的影射：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，如何来构造一个好的模板呢？3. 细化图像细化就是把图像中的笔画细化成单像素的线条。
它作为一种图像预处理技术出现，目的是提取源图像的骨架，即将原图像中线条宽度大于1个像素的线条细化成只有一个像素宽，形成“骨架”，形成骨架后便于分析图像特征，例如，进行网格特征统计、活动模板分析等。
我们采用的是比较成熟的Hilditch细化算法。
4. 网格特征模板网格特征模板是第一个外形模版，也是最简单、最基本的模板。
先将20*20的图形分成4*4块，每块5*5个像素，然后统计各个网格中黑点个数。
图像的网格分块如图 3所示：图 3 细化字符以及原始字符图像分块由于字符的基本形状一定，并且质心不动，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1000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。
5. 活动模板对于部分数字，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。
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，例如上、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4所示：图 4 部分结构示例部分结构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，水平不均衡度就是A中各黑点到水平中心的坐标差值求和。
A的水平不均衡度计算方法如下：a) 计算A 的水平中心位置；b) 对A 中各个黑点与水平中心的距离算术求和（规定中心左边的黑点距离为负）。
计算公式：∑-=)(x ix z c Balance ，其中ix c 为A 中第i 个黑点的横坐标，x z 为中心的横坐标。
垂直不均衡度类似于水平不均衡度，即A 中各黑点到垂直中心的坐标差值求和。
6. 交叉点特征模板实验中，我们发现分块黑点计数模板对于"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，我们发现，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。
沿第一组数据的纵向某两坐标进行切割，所得的交点数目不同，如图 5所示：图 5 纵向两列交叉点数7. 环结构由于字符"6"、"8"、"9"图形相近，且字符"6"、"9"的部分变形体非常接近于字符"8"，以至于上述方法容易出错。