1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取, 并未越权 

http://www.pin5i.com/showtopic-22246.html 描述一下思路及算法. 全文分两部分,第一部分讲车牌识别及普通验证码这一类识别的普通方法,第二部分讲对类似QQ验证码,Gmail验证码这一类变态验证码的识别方法和思路. 一.车牌/验证码识别的普通方法 车牌.验证码识别的普通方法为: (1)      将图片灰度化与二值化 (2)      去噪,然后切割成一个一个的字符 (3)      提取每一个字符的特征,生成特征矢量或特征矩阵 (4)      分类与学习.

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

相信大家在开发过程中,基本都用到过验证码识别程序.一提到验证码识别,绝大多数兄弟想到的都是用C++的效率配上牛逼哄哄的二值化.边缘检测等算法来实现.但这种识别方式的依赖性太强,不可重用,无法扩展,假设对方稍微修改下验证码的变形算法(做过网站的都知道有多简单),可能你累死累活搞出来的识别程序就全部作废了. 这里讲个我们公司的例子,为了识别支付宝登录的验证码,公司花大价钱请了一位牛人B用C++写了个支付宝验证码识别的DLL并做了导出,供我们在.NET平台下直接调用.当我们项目开发快结束的时候,这货竟

每一种验证码都是由人设计出来.在设计过程中,可能由于多个方面的原因,造成了这样或那样的可以被利用的漏洞.验证码识别,首先需要解决的问题就是发现这些漏洞--然后利用漏洞解决问题. 这个图片看上去很复杂,有空心字符.有粘连.有干扰线,但是为什么人在识别的时候不会出错?是因为主要字符是不同颜色的.而且设计者为了防止如果随机的话出现相近的颜色造成不能被识别的结果,于是选用了6种相互之间区别都比较大的颜色——并且只有这6种颜色.这就是切入口. 另一个方面,关于具体颜色的处理,我还真是弱项.如果过滤出特点的

首先推荐几篇有关验证码识别的文章,觉得不错 php实现验证码的识别(初级篇) 关于bp神经网格识别验证码 一.思路 碰见一个验证码,如果我们想要识别它,我们需要的是做什么呢? 我们先观察几个验证码............ 我们用人眼去观察,会很显然的认出验证码所包含的字符,那么人眼的“识别机理”是什么呢? 大概是验证码图片字符的背景的颜色区别吧,试想,如果字符和背景没有颜色区别,我们能够判断验证码吗,很显然不能. 所以,我们就可以从人出发. 先从图片的颜色着手,即图片的RGB信息. RGB色彩模

技术qq交流群:JavaDream:251572072 教程下载,在线交流:it.yunsit.cn 1.大家知道用asp.net做网站的话,验证码是存在于服务器端的session中的,服务器是知道 验证码的值真正是多少的.服务器可以识别人输入的到底对不对,因为服务器知道真正的 答案,因为验证码程序一般很难识别,所以服务器就可以一定程度上确认对方是人在操作 2.验证码就是为了区别到底是人在操作,还是机器在操作 ----------------------------------------- 3

转:https://bbs.125.la/thread-14031313-1-1.html 随着大数据时代,人工智能时代的到来,深度学习的应用越来越广,场景识别.目标检测.人脸识别.图像识别等等广泛应用.在人工智能方面.深度学习框架主要运用于python,c++等资源.而易语言使用深度学习框架的资料,源码缺十分稀少.于是我决定给大家录制一套易语言深度学习的教程. 本套教程基于我自己开发的CC框架,下面这些图片案例,就是深度学习做的效果,非常棒: <ignore_js_op> 人脸识别.场景分割

前言:这个库是为验证码识别竞赛而开发的一个基于pytorch实现的端到端的验证码识别系统.前后开发大概有2个月,其中大部分时间都在调参,后期参考kaggle大神经验,加入了一些trick,但是由于第一个榜截止了,所以没有得到测试集结果,只有验证集的参考结果.该库比较简单,适合入门竞赛,不过调参难度比较大,需要尝试合适的超参数,如果超参数不合适,可能会导致无法收敛,具体问题具体分析. 1. 竞赛背景 基于https://github.com/dee1024/pytorch-captcha-reco