验证码的识别技术分析与研究

• 作者: 何福泉 李伟烽 李俊华 林培娜
• 来源期刊: 甘肃科技纵横
• 学科: 工学
• 关键词: 验证码识别 神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1-4,22
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 4185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6375.2019.02.001

摘要

验证码的出现是为了区分人与机器的,许多网页在登录的时候需要输入验证码,阻碍攻击者的不正当手段,使网页正常的运作.但随着图像识别技术的发展,简单的验证码可以被轻而易举的破解.网上识别方法大致分为两大流派:一种是传统的验证码分割,另一种是端对端的识别(不将验证码进行分割),后者是因为卷积神经网络的出现,使得验证码识别的正确率得到大幅度的提升,目前使用正确的训练方法,正确率基本可以达到90％以上,这也是12306等软件为了防止黄牛刷票,其验证码设计的如此复杂的原因.本论述围绕这两大流派进行深入的分析,并在Keras框架下对端对端的方法进行验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林培娜		2	3	1.0	1.0
2	何福泉		1	3	1.0	1.0
3	李伟烽		1	3	1.0	1.0
4	李俊华		1	3	1.0	1.0