如何识别高级的验证码

如何识别高级的验证码

http://security.ctocio.com.cn/securitycomment/290/8182290.shtml

 

 一、验证码的基本知识

  1. 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的。

  2. 大部分的验证码设计者并不得要领,不了解图像处理,机器视觉,模式识别,人工智能的基本概念。

  3. 利用验证码,可以发财,当然要犯罪:比如招商银行密码只有6位,验证码形同虚设,计算机很快就能破解一个有钱的账户,很多帐户是可以网上交易的。

  4. 也有设计的比较好的,比如Yahoo,Google,Microsoft等。而国内Tencent的中文验证码虽然难,但算不上好。

  二、人工智能,模式识别,机器视觉,图像处理的基本知识

  1)主要流程:

  比如我们要从一副图片中,识别出验证码;比如我们要从一副图片中,检测并识别出一张人脸。 大概有哪些步骤呢?

  1.图像采集:验证码呢,就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了。 如果是人脸检测识别,一般要通过视屏采集设备,采集回来,通过A/D转操作,存为数字图片或者视频频。

  2.预处理:检测是正确的图像格式,转换到合适的格式,压缩,剪切出ROI,去除噪音,灰度化,转换色彩空间这些。

  3.检测:车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置,人脸检测系统要找出图片中所有的人脸(包括疑似人脸);验证码识别呢,主要是找出文字所在的主要区域。

  4.前处理:人脸检测和识别,会对人脸在识别前作一些校正,比如面内面外的旋转,扭曲等。我这里的验证码识别,“一般”要做文字的切割

  5.训练:通过各种模式识别,机器学习算法,来挑选和训练合适数量的训练集。不是训练的样本越多越好。过学习,泛化能力差的问题可能在这里出现。这一步不是必须的,有些识别算法是不需要训练的。

  6.识别:输入待识别的处理后的图片,转换成分类器需要的输入格式,然后通过输出的类和置信度,来判断大概可能是哪个字母。识别本质上就是分类。

  2)关键概念:

  图像处理:一般指针对数字图像的某种数学处理。比如投影,钝化,锐化,细化,边缘检测,二值化,压缩,各种数据变换等等。

  1.二值化:一般图片都是彩色的,按照逼真程度,可能很多级别。为了降低计算复杂度,方便后续的处理,如果在不损失关键信息的情况下,能将图片处理成黑白两种颜色,那就最好不过了。

  2.细化:找出图像的骨架,图像线条可能是很宽的,通过细化将宽度将为1,某些地方可能大于1。不同的细化算法,可能有不同的差异,比如是否更靠近线条中间,比如是否保持联通行等。

  3.边缘检测:主要是理解边缘的概念。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地方。可能通过一个固定的门限值来判断,也可能是自适应的。门限可能是图像全局的,也可能是局部的。不能说那个就一定好,不过大部分时候,自适应的局部的门限可能要好点。被分析的,可能是颜色,也可能是灰度图像的灰度。

  机器视觉:利用计算机来模式实现人的视觉。 比如物体检测,定位,识别。按照对图像理解的层次的差别,分高阶和低阶的理解。

  模式识别:对事物或者现象的某种表示方式(数值,文字,我们这里主要想说的是数值),通过一些处理和分析,来描述,归类,理解,解释这些事物,现象及其某种抽象。

  人工智能:这种概念比较宽,上面这些都属于人工智能这个大的方向。简单点不要过分学院派的理解就是,把人类的很“智能”的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题,特别是在计算机里面。

相关文章
相关标签/搜索