浅谈对强干扰下图形验证码的识别
浅谈对强干扰下图形验证码的识别
【摘要】随着互联网的飞速发展，一部分不道德的人便利用自动程序在公众BBS上批量注册帐号并散发海量广告，妨碍网站正常用户的浏览并给服务器加重了负担。为了区分开自然人与机器，人类发明了图形验证码。本文主要讨论了对图形验证码进行机器光学字符识别的技术及难点，从而给出图形验证码的发展方向。
【关键词】图形校验码;像素;点阵;中文输入法
1.图形验证码的校验方式
图形验证码（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, CAPTCHA）是区分用户端就是是机器操作还是人工访问的一种有效工具。在有图形验证码的环境下，机器如需模拟人工访问，则需利用光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）技术实现的暴力破解。因为人眼可以看到的图片对于计算机来说是必可见的，所以这种方法并没有绝对禁止的途径，只有利用人脑的模糊识别能力远比计算机强的特点对验证码图片添加一系列干扰要素，从而让人眼能识别的同时机器识别程序厄不能。
２．图形验证码的主要干扰技术
2.1 添加噪声干扰：在图形验证码的图片上随意添加与字符同一颜色或不同颜色的干扰点或干扰线。
2.2 字符位移，图形验证码的字符不处于同一水平线上，或字符之间的空隙不相同。
2.3 字符自身的调整，如拉伸、扭曲、旋转。
2.4 使用不同的字库，如使用汉字作为验证码的字符。
2.5 使用问答的形式，图形验证码中显示的是问题，而需使用者回答的是问题的正确答案。
３．图形验证码的降噪
为图形验证码添加噪点以抗识别已经是通用的做法。网络上几乎所有噪点都符合一个特征：噪点与底色的对比度必然比字符与背景的对比度低。该特征产生的原因是当字符与背景色对比最强烈时才容易被人眼所捕捉。同时还有一类杂色的干扰线。
对于这类干扰要素，我们所使用的方法是根据亮度直接转成黑白二值位图。
图形验证码的破解与设计
图形验证码的破解与设计 图形验证码设计目的是利用人脑的不可模拟性来防止机器自动识别.但是一个设计低级的图形 验证码(可以被快速破解)除了增加网络流量以外没有任何意义.网上太多的”生成验证码”的教程把 重点放在如何生成图片上,而实用性却几乎为零.生成图形本身是零基础技能,任何平台都提供内存 图形环境和设备上下文(DC)让你操作,vc中的CDC,java/.NET中的Graphics,都提供比你需要的还要 多的绘图API.可以说介绍这些东西根本没有必要.(竟然还在某些地方看到图形叠加叫做水印的,图 片水印是指可分离的但合成后不可视的图形透明通道,用于象电子印章之类的加密验证技术).设计 一个复杂的难以破解的图形验证码需要了解 常规的可以破解图形验证码的技术种类. 利用session生存期来凭肉眼设别一次后无限次使用同一图形验证码并不算图形验证码的破解.这只是没有经验的程序员设计上的逻辑BUG.即图形验证码的session存活期是全局的.而不是针对某次验证过程的.具体过程如下: 客户端请求一个图形验证码.服务器生成一个图形验证码并将验证码的内容放在session中.当 客户端凭肉眼识别通过输入框提交验证码内容后,服务端和session中的内容比较通过.用户其它信 息校验成功后成功登录.但这时验证码的session还没有过期,客户端用相同的内容还可以为另一次 验证使用.所以每个验证过的验证码的session应该立即销毁.这种逻辑上的BUG可以被没有任何技术经验的人所破解.真正的对图形识别码进行破解,大多数是对验证码进行切割比对.假设图形验证码 生成的图片上数字是1234 一.切割:首先利用一定算法可以将其切割成最小的四张图片.将四周的空白最大可能地去除. 二.退色:将彩色图片退色成黑白的.用两极法,在0-255中小于128的视为黑色,128到255视为白色. 三.去躁点,将连续黑色范围小于某值,比如小于最小笔划中点的区域做成白色. 四.再进行最小切割. 五.比对,利用已经做好的图形库进行象素比对.因为经过上面的处理,图象都成了黑白两色,以 尺寸最匹配的图片进行比对.先拿图形库中干净的标本图片和没有去躁点的目标比对,看标本图片中每个黑色象素在目标中是否存在,如果都存在比对通过.目标图片中的黑点在标本图片中没有的应该为躁点.然后拿去躁后的目标图片的黑色象素去标本图片比对,看是标本图片中是否存在,如果都存 在为通过.有可能去躁不切底,这个过程只能作为参考,通过则为充分条件,不通过不是必要否决条件.从上面比对过程我们可以看出.比对的最重要的一步是切割,如何能保证目标图片被成功要割成已有标本图的大小匹配是最关键的技术.如果你的图片内容生成时本身就是按规则生存有,比如drawString时把一行内容串完整地画出来.那么间隔都是固定的,字符大小也是固定的.即使每次只 画一个字,每个字意隔不同,但只要按最小切割,也就是把所有的行列中没有有效点的空白去切去,再以一套按最小切割的标本图来比较就很容易了.字体大小和样式(斜体,下划线,加粗),体型(黑体,宋体)的变化对增加难度不大,只要按不同字号和式样以及体型多备几套标本库,当然变化越多比对出 错可能性越大,但从字体大小和式样上变化不是根本手段.如果你的验证码本身只有黑白两色那真正是让破解者太感谢了.复杂的颜色可以让其在退色过程中增加出错几率.长条形类似笔画的躁点,在 比对时并不起多大作用,因为可以以标本图的象素去找目标图对应象素,躁点就是多余出来的.但长 条形类型笔画的躁点加上不规则间隔对切割起到了巨大的阻碍作用.最最关键的要点是重叠技术. 两个字之间的部份重叠对于肉眼识别基本上没有障碍,但对于依赖切割比对的机器而言却是致 命的克星.所以保证你的验证码内容中有一些文字内容部份的重叠.如果字数较长,比如8位,其中有 两至三处的重叠,那么基本破解程序就死掉了.有些高级的破解程序利用色差切割,两个字的相交处 的不同颜色来作为切割界限,在这里可以将重叠的字设同色.增加切割难度. 只要无法切割,那么其它方法就无计可施.所以设计一个难以切割的验证码是保证不被破解的最有力的保证.文字内容只增加比对时间而已,你用18030个中文字符和用10个数字,比对过程可能会增加1000多倍,对于机器比对而言难度不大,但很大地加强了标本图库的制作的难度. 下面是我用c#做的一个简单例子.复杂的设计用简单来说明,其实抓住最关键的地方就是至少保证有一次重叠,因为只是例子.真正实用的时候我会做出三次以上重叠.我用不同字号来何证间隔的 不规则性.将原始阿位佰数字和转换后的数字都保存起来,用户可以根据图片内容只输入阿位佰数字或图片上的内容都可以.注意如果输入的内容中有不好输入的字应该提供一个软键盘之类的输入界
验证码识别常用算法
验证码识别常用算法 图像处理（验证码识别）程序中常用算法：灰度，二值化，去噪（1*1像素或者3*3像素等） 代码： view plaincopy to clipboardprint? //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y); newbitmap.SetPixel(x, y, Gray(pixel)); } } this.picBase.Image = newbitmap; } catch (Exception err) { MessageBox.Show("灰度化失败原因：" + err.Message); } } //灰度化算法 protected static Color Gray(Color c) { int rgb = Convert.ToInt32((double)(((0.3 * c.R) + (0.59 * c.G)) + (0.11 * c.B))); return Color.FromArgb(rgb, rgb, rgb); } //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y);
数字图像处理技术在识别领域的应用
数字图像处理技术在识别领域的应用 1、定义 数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。 2、数字图像处理的优点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外界的信息经过处理，具有如下优点：①重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理从而用来服务于生活。 ②数字化处理精度高。 ③数字信号处理技术适用面宽。 ④数字图像处理的灵活性高。 3、主要研究内容 数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换；图像增强和复原；图像编码压缩；图像分割。 因为数字图像处理技术应用太过广泛，我在这里仅探究它在识别领域的应用，从这里认识数字图像处理技术的方方面面。 4、数字图像处理在识别领域的应用： （一）数字图像处理在指纹识别中的应用 传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。 为了弥补指纹图像的质量缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强是十分必要的，采用数字图像处理则可以实现图像的增强。指纹图像增强目的是为了消除噪声，增强脊线和谷线的对比度，将断裂的脊线和谷线连接起来，消除由于噪声、变形等带来的粘连及由于油污等产生的毛刺等，改善图像质量，保证特征信息提取的准确性和可靠性。指纹图像的增强由图像规格化、图像再处理、滤波几个部分组成。
图像处理与识别的应用研究
图像处理与识别的应用研究 摘要：图像处理与识别技术是时代进步与科学技术快速发展的必然产物，目前，图像处理与识别技术已普遍应用于社会各个领域，应用优势也逐步突显出来。本 文将结合图像处理与识别技术的优势，围绕该技术在人脸识别领域、交通实时监 控领域、医疗卫生领域、工业生产领域以及刑事案件侦破领域的实际应用效果展 开全面论述。 关键词：图像处理；识别；实际应用 图像处理与识别技术能够在海量的图像数据信息中提取出应用价值高的信息，为各项工作的顺利开展提供重要的技术支持。根据图像不同的记录方式，可以将 图像分为数字图像与模拟图像两种，计算机图像处理系统对数字图像进行采集、 存储、处理，进而在系统中形成模拟图像，经过与计算机系统内部的原始图像模 型进行比对，找到图像匹配源，最终得到经过优化的图像类型与图像数据信息。 一、图像处理与识别技术概述 （一）图像处理与识别技术优势 计算机图像处理与识别系统首先对图像的外观形态进行判定，以形状、颜色、尺寸作为判定参数，准确识别出图像特征，然后根据这些特征，对共性参数进行 有效提取，再对获取的图像进行优化处理，处理内容包括去噪、对比度、清晰度 调整以及边缘修饰等。与传统的人工图像处理方法相比，计算机图像处理与识别 技术具有处理速度快、精准度高、灵活性好等优势。由于计算机图像处理系统接 纳的图像信息处理量较大，而通过程序软件的快速运算，能够在短时间内完成图 像的识别和处理工作[1]。在信息处理过程中，一些没有应用价值的图像会被系统 逐一剔除，而留下了具有参考价值与应用价值的信息，因此，图像信息处理的精 准度较高。此外，由于计算机图像处理系统应用了人工智能技术，该系统的自动化、智能化水平较高，不但节省了人工，而且也能够灵活调整精准度，使图像实 现自动化处理。 （二）图像处理的常用方法 图像处理与识别技术的最终目的是改善和提高图像质量，使人们更易于辨识 图像的本来面目。因此，图像增强是图像处理与识别过程中最常用的处理方案， 它可以细分为灰度增强、图像锐化以及边缘检测三方面。灰度增强技术是基于数 学模型，图像在不同区域内的像素数量与图像上各个区域的灰度值有着必然联系，如果灰度值的区域范围较大，则这一区域内的像素数量就随之增多，图像表现出 来的明暗度就比较亮，如果灰度值较小，图像的视觉效果就偏暗。图像锐化是针 对图像轮廓不清晰，利用锐化技术还原图像的本来面目，基本原理是将图像中的 人物或者物品轮廓的灰度值进行两极分化，灰度值高的则变得更高，灰度值低的 则变得更低。所谓边缘检测是对图像进行分割处理，因为边缘区是图像中亮度变 化最为明显的区域，在检测过程中，可以结合一阶与二阶导数对图像灰度进行精 准测算，以坐标变换的方式使曲线上各点形成固定峰点，工作人员可以根据峰点 对整条曲线进行检测，进而得到精确的数据信息。 二、图像处理与识别技术的实际应用 （一）人脸识别 人脸识别系统的应用和发展经历了三个阶段，第一阶段是收集面部信息，借 助于系统数据库中的人脸信息形成一种比对和匹配关系，这一阶段需要介入大量 的人工操作，不但工作量大，而且人脸识别的准确度也相对较低。第二阶段逐步
验证码的作用
验证码的作用 验证码的作用：有效防止这种问题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，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，腾讯的QQ社区），我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点，但是对社区还来说这个功能还是很有必要，也很重要。但我们还是提醒大家主要保护自己的密码，尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码，不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码。不要因为只是来iclub问问问题，就随意设置密码，保护你自己的密码也是保护你自己，免得你的账号给人盗用给自己带来不必要的麻烦。~ (1）.验证码一般是防止批量注册的，人眼看起来都费劲，何况是机器。二像百度贴吧未登录发贴要输入验证码大概是防止大规模匿名回帖的发生目前，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。 （2）.一般注册用户ID的地方以及各大论坛都要要输入验证码 （3）.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，CSDN网站用户登录用的是GIF格式，目前常用的随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，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！可惜读取它的程序，在CSDN使用它的第一天，好像就在论坛里发布了，真是可怜！ 3，QQ网站用户登录用的是PNG格式，图片用的随机数字+随机大写英文字母，整个构图有点张扬,每刷新一次,每个字符还会变位置呢!有时候出来的图片,人眼都识别不了,厉害啊… 4，MS的hotmail申请时候的是BMP格式, 随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 5，Google的Gmail注册时候的是JPG格式，随机英文字母+随机颜色+随机位置+随机长度。6，其他各大论坛的是XBM格式，内容随机。 （4）意义：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。
验证码识别技术论文.
验证码识别技术论文 验证码识别平台介绍 1、验证码识别的需求 对于打码，首先要了解你的需求是什么？打码赚钱是很多人需要的，无利不起早，利益这个并不是什么不好的东西，也是我们生存的需要。但是对于打码市场有两种不一样的需求，一种是通过自己进行打码进行赚钱，还有一种打码是需要自动识别输入验证码。现在的打码软件也分成两种，一种就是打码输入平台，一种是打码输出平台。目前比较明显的就是人工打码的任务发放，和另外一种如答题吧打码平台的验证码自动输入。 2、验证码识别的目的 打码的目的，根据上述的分析，就是打码的需求不一样，那么进行打码的目的也是不一样的。一种是全人工的手动输入，主要就是各种打码平台对于各种验证码题源的获取，然后雇请网络上的人员进行验证码的人工输入，以达到各种平台对于验证码的自动解答。另外一种的目的就是通过对于这种题源的解答的引用，加上国外验证码识别技术的应用，进行的验证码的自动解答。 3、验证码识别的要求 人工打码的要求就是要求任务的领取与完成，这个的时间是比较的长，需要的成本也是比较大的。而且必须是正确的才能够进行计费，还有就是也有任务也是有时间限定的。另外的打码软件就是随时随地的自动识别，但是要求有第三方软件作为连接才能够进行操作。 4、验证码识别的结果
人工的相对比较的智能，能够对于各种验证码进行识别，识别的正确率也是相当的大的，毕竟这个世界上最聪明的就是人类了。但是另外一种的就是对于验证码的自动识别，也是人工打码资源的应用，识别的是有针对性的。 验证码识别平台有两种形式，一种是我们说熟知的进行任务发放的，人工打码，还有一种就是智能识别验证码的平台 验证码识别平台平台正确率更高的网站验证码识别平台平台正确率是关系着很多使用者最直观的感受的，若正确率太低，还不如不使用此款软件。 在以往用户很难寻找到真正的准确率较高的验证码识别平台，但是在现在已有答题吧验证码识别平台为用户提供优质服务，正确率最高可达99.1%。 提供高速稳定的识别服务: 在中国顶级IDC机房拥有超过20台服务器来保证您的高速稳定。 答题吧自动打码软件优势 1 免费测试：全平台支持免费验证码识别测试，登陆账号后上传图片验证码即可； 2 识别率高：集成各大验证码识别代答商资源的全自动验证码识别平台,企业式管理答题,验证码识别率99.1%； 3 高分成比：最完善的分成系统为开发者提供全天24小时高额分成，最高返50%； 4 价格实惠：为用户提供全网性价比最高，价格更低的图像识别服务； 5 精准计费：计费精准透明,多种查询方式方便轻松 答题吧自动打码软件的原理
图片式验证码
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数字图像__验证码识别
一、数字图像处理基础 一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号，在计算机处理前，必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号，再通过取样和量化得到一副数字图像。取样是对图像在坐标上进行离散化的过程，每一个取样点称为一个像素。量化是对图像灰度上的离散化过程。取样后将得到M*N个像素，每个像素量化得到一个灰度值L，以L表示灰度值的允许取值范围，则数字图像存储需要的比特数b可以表示为： 图像的灰度值取值范围被称为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像，高动态范围图像有较高的对比度。相反，地动态范围的图像看上去是冲淡了的灰暗格调。 二、图像的预处理： 主要是对图像进行灰度化、二值化、抑噪（滤波）等技术。 1、图像的灰度化 RGB系统中一个颜色值由3个分量组成，这样的图像称为彩色图像，RGB系统称为颜色空间模型。常见的颜色空间模型还有HSI、CMYK 等。如果一幅图像的颜色空间是一维的（一个颜色值只有一个颜色分
量），则这幅图像就是一副灰度图。在位图图像中，一般以R=G=B来显示灰度图像。 图 1 原始图片 常用的灰度化方法有以下三种： (2.1) (2.2) (2.3) 其中，公式（2.1）的方法来源于I色彩空间中I分量的计算公式，公式（2.2）来源于NTSC色彩空间中Y分量的计算公式。公式（2.3）是基于采用保留最小亮度（黑色）的方法。 图 2 用公式2.2灰度化后的图片 RGB彩色图像可以看成是由3副单色的灰度图像构成的，可以直 接取RGB通道中的任一个通道得到灰度化图像，如，前提是图像中目标像素的亮度信息主要分布在B通道上，否则灰度化结果将是亮度信息的大量丢失。灰度图像又叫亮度图像，由归一化的取值表示亮度，最大取值表示白色，最小取值表示黑色。
数字图像处理_图片识别
研究生课程考核试卷 （适用于课程论文、提交报告） 科目：数字图像处理教师：黄鸿 姓名：潘世强学号：20110802096 专业：仪器科学与技术类别：（学术）上课时间：2011年10月至2012年01月 考生成绩： 阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制
CHONGQING UNIVERSITY 数字图像处理 ——基于内容的图像检索系统 学院：光电工程学院 姓名：潘世强 学号：20110802096 指导教师：黄鸿 时间： 2012年01月08日
基于内容的图像检索系统 摘要：随着多媒体技术的迅速发展，图像数据库也急剧膨胀起来，如何高效、快速地从像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。 本文主要针对基于内容的图像检索技术（CBIR）做了相关的介绍，对基于图像检索技术中的特征提取技术进行了较为详细的阐述，研究了图像颜色的提取方法，以及图像间相似性度量方法。本文运用的特征值提取方法为颜色直方图的方法，对图像提取颜色特征，并根据这些特征对目标图片与图片库中的图片进行了相似度排序，最后运用Matlab软件对上述方法进行验证，得到图像检索结果，从而实现基于内容的图像检索。 关键词：直方图HIS彩色空间基于内容图像检索 1．引言 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。俗话说“百闻不如一见”，“一目了然”，都反映了图像在信息传递中的独特效果。所谓基于图像内容检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。它区别于传统的图像检索手段，融合了图像理解技术，从而可以提供更有效的检索手段。 本文主要针对基于内容的图像检索技术中的特征提取方法展开论述，简要地介绍了近年来基于内容的图像检索中颜色、纹理、形状及语义特征的描述方法，并对颜色特征的描述方法以及特征相似性做了详细的论述。
图形验证码 登陆注册验证
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