【摘 要】
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验证码是一种区分人工操作与计算机操作、防止网络攻击的通用而有效的手段。然而伴随着OCR技术的出现,验证码的可靠性受到了挑战。该文以高校系统中字符数字组合的图片型验证码为研究对象,根据图片的特性使用了具有针对性的图片预处理和分割方式,并采用支持向量机(SVM)作为机器学习方式,对从系统中爬取的一千张图片进行学习并生成训练模型,另随机爬取一百张图片标记成测试集进行测试,最终识别准确率可达到98%以上。
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验证码是一种区分人工操作与计算机操作、防止网络攻击的通用而有效的手段。然而伴随着OCR技术的出现,验证码的可靠性受到了挑战。该文以高校系统中字符数字组合的图片型验证码为研究对象,根据图片的特性使用了具有针对性的图片预处理和分割方式,并采用支持向量机(SVM)作为机器学习方式,对从系统中爬取的一千张图片进行学习并生成训练模型,另随机爬取一百张图片标记成测试集进行测试,最终识别准确率可达到98%以上。随后分析了识别出现错误的图片,提出了提高验证码可靠性的建议。
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