基于卷积神经网络的中文验证码识别方法

验证码是许多网站用来防止恶意攻击的安全屏障,针对现有识别方法对中文验证码识别准确率不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的中文验证码的识别方法。首先对验证码图像进行灰度化、二值化和去噪操作,然后将其分割成单个字符图片,最后将分割好的中文字符输入到字符识别模型进行训练和识别。实验结果显示,该方法针对中文验证码的识别准确率达到99.21%,高于经典的CNN模型LeNet、AlexNet和VGG-16。该方法对中文验证码的识别具有更高的准确率,有助于及时发现安全漏洞,提高安全性。

基于Java的中文验证码生成器的设计与实现

通过对生成随机数技术、汉字编码的区位码和机内码技术进行深入的分析和研究,给出了中文验证码生成器的设计思路及生成中文验证码的流程图;最后又使用Java语言实现了中文验证码生成器,并进行了测试,结果表明该生成器易于复用和推广。

基于PHP的中文GIF动态验证码生成器的设计与实现

全自动区分计算机和人类的图灵测试(简称“验证码”),是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。文章分析了生成随机数技术、汉字编码GB2312,GBK,GB18030,Unicode,UTF-8技术,研究了中文GIF动态验证码生成器的设计思路,并通过PHP语言实现了中文GIF动态验证码生成器,测试后发现该生成器安全、高效。

中文图片验证码识别方法的研究

研究中文图片验证码识别方法,能帮助我们发现其中存在的安全隐患,有助于构建更安全的验证防护机制.文章提出了两种中文验证码的识别方法,一种是图片模板匹配法,基于的是图片相似度的评判标准,另一种是搭建卷积神经网络,对模型进行改进,引入特定的图片增强技术,降低了模型精度对样本数量的依赖性.最后,对这些方法进行了对比.前者给出了该问题一个解决办法,后者则获得了更好的识别效果.实验表明,改进后的卷积神经网络识别方法,在解决该类问题上有着更好的表现和普适性.

Java Web中随机汉字扭曲验证码的实现

介绍验证码的工作原理,讨论了目前验证码存在的问题,提出了在Java Web中实现随机生成扭曲中文验证码的方法和具体的实验过程。