驗證碼識別的設計與實現(xiàn).pdf

1、人們在享受著網(wǎng)絡快速發(fā)展帶來的各種便利的同時，互聯(lián)網(wǎng)的安全漏洞帶來的安全隱患，也時刻影響著用戶體驗。全自動開放式人機區(qū)分圖靈測試(completely automated public Turing test to tell computers and humans apart，CAPTCHA)，又稱為人機交互驗證(human interactive proof，HIP)，也就是通常所說的“驗證碼”，是一種能自動產(chǎn)生并評估終端用戶是人類

2、還是計算機程序的網(wǎng)絡安全技術[1]。目前，這一技術已被國內外許多網(wǎng)站所應用，通過強制人機交互來達到抵御機器自動化攻擊的目的。CAPTCHA的出現(xiàn)在一定程度上削弱了惡意網(wǎng)絡攻擊帶來的不良影響。與此同時，驗證碼安全框架設計的不完善性，也給惡意破解帶來了可乘之機。驗證碼識別技術的進步，也推動著驗證碼設計思路的拓展，設計框架得以逐步完善。
　　目前，網(wǎng)絡中比較常見的是由是數(shù)字、字母組成，形變、粘連比較嚴重的文本驗證碼。本文針對此類驗證碼進

3、行識別，識別步驟主要有以下三步：預處理、分割、識別。預處理過程采用比較傳統(tǒng)的方式分離前景、背景以及降噪。在分割階段，本文提出一種基于字符筆劃的分割策略，將前景像素分類為曲線像素和直線像素，通過KNN算法優(yōu)化K-means聚類中心，分離曲線像素；通過檢測直線筆劃趨勢，分離直線像素。在識別階段，本文建立一個七層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，使用華為商城登陸驗證碼和鐵路客服(12306)驗證碼作為實驗對象，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的識別效果進行測試。
　　本文以