Web验证码生成与识别技术研究

"验证码生成识别，图像识别，模板匹配，字符结构，基于字符形状特征的识别方法，验证码图像分割，ASP，彩色BMP验证码，预处理，灰度化，二值化，去噪，字符分割算法，改进的投影分割法，连通域法，投影法，最短路径法，K.近邻分类，BP神经网络，支持向量机，OCR技术，字符变形，扭曲程度，网络安全，反识别方法" 验证码生成与识别是信息安全领域的重要组成部分，主要目的是防止自动化程序（如机器人）未经授权地访问或操作网站。随着互联网的发展，验证码技术成为了防止恶意攻击的关键手段。本文由南京理工大学的李颖撰写，指导教师为孙怀江，探讨了Web验证码的生成与识别技术。 首先，文章介绍了验证码的基本工作原理，并提出了一种基于ASP的无组件生成彩色BMP验证码的方法。这种方法无需额外的组件，可以有效提高验证码的生成效率，同时通过彩色图像增加识别难度，增强安全性。 接着，论文详述了验证码图像的预处理过程，这是识别的前提。预处理包括将彩色图像转化为灰度图像，进一步进行二值化处理，以便于后续的字符分割。同时，去除图像噪声也是必不可少的步骤，以减少识别错误的可能性。 在字符分割算法部分，针对不同类型的验证码，论文提出了两种不同的分割策略。对于字符间距大但笔画断裂的验证码，采用了改进的投影分割法；而对于字符倾斜粘连的情况，结合了连通域法、投影法和寻找最短路径的方法，这些创新的分割策略提高了分割准确性。 然后，论文探讨了验证码识别技术，利用K.近邻分类、BP神经网络和支持向量机三种机器学习方法对字符变形、扭曲程度大的验证码进行识别。通过对这三种方法的比较和识别率分析，验证了这些技术在保护网络安全上的效果。 最后，作者得出结论，现有的大多数网站验证码技术仍有改进空间，增加字符间的粘连程度能有效提升验证码的反识别能力，从而增加攻击者的破解难度。 关键词涵盖了OCR技术（光学字符识别）、图像处理的关键步骤（二值化、去噪）、字符分割方法（粘连字符分割）以及多种机器学习算法（K.近邻、BP神经网络、支持向量机），这些都是验证码识别领域的核心概念。 这篇硕士论文深入研究了验证码的生成与识别技术，提供了新的算法和识别策略，对于理解和改进验证码的安全性具有重要的理论和实践价值。