优化卷积神经网络在复杂验证码图片识别中的应用

常规方法预处理验证码图片时,往往容易忽略边缘离散噪声点的去噪处理,造成预处理后图像峰值信噪比、结构相似度较低。为了解决上述问题,提出优化卷积神经网络在复杂验证码图片识别中的应用。转化原始图片为灰度图像,利用高斯平滑和二值图像逻辑运算,分别去噪正态分布噪声点和边缘离散噪声点,分割预处理后的图片,提取图片字符特征向量,统一标注后输入优化卷积神经网络,优化网络权值和变换参数,通过迭代训练,输出识别的图片字符信息。抽取复杂验证码图片,设置对比实验,结果表明设计方法相比常规方法,预处理后图像峰值信噪比分别提高了8.4 dB、13.5 dB、14.9 dB,结构相似度分别提高了3.8百分点、8.1百分点、12.8百分点,优化了图像去噪效果,降低了图片识别过程复杂程度。

一种注册登录系统图片验证码设计与实现

验证码对提高网站安全尤为重要,通对过一些常见验证码进行比较分析发现,图片验证码更适合大多数系统或网站的验证方式。设计并开发了一种注册登录系统图片验证码,阐述了其设计构思及关键技术实现。

基于BMP图片汉字验证码的设计与实现

在程序中合理的使用验证码技术可以大大的提升系统认证的安全性。提出了一种汉字验证码的设计方法,这种验证码的显示是系统随机产生的汉字图像,介绍了BMP格式图片验证码结构及设计方法,并且给出了ASP实现此程序的源文件。

Asp.net中图片验证码的设计与实现

图片验证码已成为许多主流网站用来防止非法用户自动注册、登录、灌水的一种有效手段。该文在介绍了验证码原理、技术的基础上,给出了在ASP.NET中设计图片验证码的方法。

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.

基于安卓SDK的图片验证码设计

移动互联网时代,随着手机APP的不断发展,人们对APP的信息安全提出了更高要求。本文的研究目的就是利用安卓SDK设计实现加密验证,更大程度上加强应用上信息的安全性。利用安卓SDK,本文设计了一种基于安卓Canvas和Paint的图片验证码,通过初始化数据、目标选取、角度变化、权重变化、色彩变换、添加干扰等步骤生成图片验证码,用于防范机器识别。图片验证码在当下是应用最广的验证码,与其他验证码相比,更容易操作和人眼识别。在将用户的账户密码请求到服务器之前,先进行图片验证码的识别,大大增加了应用的安全性。该验证码不仅有效的防止了非法用户的暴力破解,还减轻了暴力攻击所导致的服务器请求压力。

一种基于常识的图片验证码设计方法

为了防止非法用户对在线系统的恶意攻击,提出了一种简单高效基于常识的图片验证码设计方法。通过不同难度层次的常识构建常识库,设计生成的图片验证码质量较高,用户根据图片验证码的常识问题推理得到答案,将答案作为密匙进行认证,而不是直接输入图片验证码上面的字符,可以有效杜绝非法用户对系统的攻击,弥补当前诸多验证方法的不足,同时又兼顾了验证码设计的可用性和安全性准则,适用于普通在线系统的身份认证。

验证码技术研究及基于ASP.NET的实现

验证码技术是目前防止机器人程序自动注册和登录等攻击的有效方法,阐述验证码的作用及实现机制,介绍常用的验证码图片的生成技术,并通过实例,介绍在ASP.NET中用C#实现验证码的具体方法。

运用C#图形编程技术实现验证码技术

该文简要讨论了验证码的基本形式、原理和作用,通过源代码较详细地分析了图片验证码ASP.NET的实现过程。

.NET项目中图文验证码的实现方法研究

图文验证码是一种最流行的防止网站被恶意攻击的网络安全技术。利用图文验证码可以有效阻止通过恶意软件自动登录的行为,也能用于论坛防止大规模匿名回帖的发生,减轻爆破性攻击,避免网站数据库崩溃。重点对如何使用ASP.NET实现图片验证码的过程进行了详细阐述,为在asp.net web项目实现图文验证提供了一个编程框架。

基于粗糙集的一类彩色验证码识别研究

文章根据一类图片验证码的字符颜色、大小、字符间位置关系,使用粗糙集的方法将验证码图片中的字符分割出来,再使用AdaBoost算法进行训练,将分割得到的字符识别出来。经实验证明,该算法对该类彩色验证码,无需很高的训练样本,即具有很高的识别率和速率,基本可以满足实时应用。

实现表单页面验证码功能的两种方式

简单讨论了验证码的作用、基本形式和原理,并通过源代码较详细地分析了图片验证码的ASP实现过程。

Visual C#中文验证

本文讨论在ASP．NET中依据汉字编码和Visual C#引入的GDI+,实现Web站 点的中文验证,以期给出一个较为通用的中文图片验证方案。

基于支持向量机的图片验证码识别研究

从产品角度来看,图片验证码识别增加了时间成本和精力,因此有必要开发一个验证码图片识别系统改善工作效率。考虑到目前各种机器学习算法的优点,本文提出了基于v-支持向量分类的验证码图片识别算法,它不仅运用快速独立成分分析算法提取特征,并且利用文化算法最优化v-支持向量算法的模型核宽度和参数v。实验结果表明,数字验证码图片经过预处理后,每组图片的训练集的数字识别率为100%,而测试集的识别精度大约为99.8%。

增强型Web登录安全策略研究

基于因特网应用的安全策略始终是备受关注和重点研究的问题。分析了传统Web登录安全策略的基本原理及其缺陷,论述了借助Web服务器Session对象,综合运用动态数据网页技术与图片验证码技术,增强Web用户登录安全策略的具体实现方法,最后对实现方法的进一步完善提出了建议。

基于深度学习的验证码识别技术研究

针对基于机器学习的传统验证码识别受字符分割限制与人工操作过多等问题,基于深度学习Tensorflow学习框架将卷积神经网络应用到验证码的特性提取、分析、归类和识别中.将图片验证码作为整体输入,改进传统的LeNet-5网络结构,构建一种端到端的9层卷积神经网络,对验证码图像由低级到高级逐层提取图像特征,实现对图片验证码的识别.模型确定后采用控制变量法,针对每一迭代次数所处理的图片数量进行分析,对其准确率、损失值、训练时间进行综合测评,最终选取最优参数.实验结果显示,每批次处理128张图片,每迭代次数用时6秒,准确率的上限最高达到92%,损失值的下限最低达到0.0184.

基于Web的DoS攻击与防范策略研究

为了防范基于Web的DoS攻击,验证码技术得到了广泛应用。分析了Web上实施DoS攻击的基本原理,讨论了图片验证码的实现技术以及图片验证码的重要安全性指标——图片识别率问题。论证了运用基于验证码的表单提交技术,该技术能够有效地防范针对数据交互这一薄弱环节所实施的DoS攻击。最后对实现方法的进一步完善提出了建议。