验证码是当今互联网蓬勃发展的产物,主要用来防止网站遭到恶意程序攻击,保卫网站安全。验证码破解技术的研究对于发现验证码的设计缺陷,提高互联网站的安全性也有着非常重大的意义。该技术的研究,也能够促进人工智能、手写字符识别、车牌识别等多个研究领域的发展。本文统计了现今互联网上正在使用的验证码的主要形式,总结了国内外验证码破解的研究现状。按照验证码破解的主要步骤,研究了各个环节所用到的算法,本文的主要工作内容如下：(1)研究了验证码图像预处理算法。首先,提出了基于连通域的去噪算法,不仅不损坏字符信息,而且对于较大的区块噪声有比较明显的去除效果。接着,在验证码粘连字符分割方面,本文提出了基于字符宽度的分割算法和基于字符数量的分割算法。(2)简要介绍人工神经网络基本理论,选取了合适的激活函数,提高神经网络的计算速度。在人工神经网络理论基础之上,研究了基于卷积神经网络的字符识别算法,实现了简化后的卷积神经网络结构。(3)提出了改进的卷积神经网络字符识别算法,并用C++程序设计语言设计实现了改进的卷积神经网络字符识别算法。针对改进的算法,使用UNIPEN字符库进行了字符识别实验。最后实验证明,改进后的卷积神经网络不仅能够很好地完成字符识别任务,而且提高了收敛速度和识别正确率。(4)本文设计开发了用于破解验证码的工具软件,该工具软件有助于验证码破解算法的设计和调试。选取建行验证码、中国联通验证码、豆瓣验证码为代表,对含有三类噪声的验证码进行破解实验,制定了相应的破解方案,破解成功率分别为88.67%,93.5%和23%。