面向多类型干扰的验证码目标识别算法研究

摘要

验证码是一种用来区分计算机与人类的技术，以避免出现自动化程序自动注册、登录、恶意投票、恶意尝试密码等安全问题。而验证码识别技术研究可以使人们及时发现和改正验证码的缺点，对加强网络安全性有着重要的意义。通过对验证码识别算法的研究，设计了验证码识别系统，分别以模板匹配、Hu不变矩和深度学习3种算法对验证码图像进行处理识别，最终对带有多类型干扰的验证码分别得到识别结果。结果表明，前2种验证码算法的识别准确率分别为60.3%、66.0%,而基于深度学习算法中2种形式的识别准确率分别为87.7%和95.58%,尤其在线干扰和混合干扰等复杂干扰方面，识别准确率的提高尤为突出，表现出深度学习算法应用于多类型干扰验证码识别的可行性。

关键词

验证码 / 图像处理 / 多类型干扰 / 识别算法 / 深度学习

基金资助

国家自然科学基金项目(52375526);; 重庆市教委科学技术研究青年项目(KJQN202101124);; 重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20242016);; 重庆市研究生科研创新项目(CYS240671)