识别验证码的算法,I.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抗机器自动化攻击。2.大多数验证码设计师基本上不了解图像处理，机器视觉，模式识别和人工智能的基本概念。3.使用验证码，您可以发财，当然，它是必要的：例如，中国商家银行密码只有6，验证模式相当，计算机可以快速破解丰富的账户，许多帐户可以在线交易。4.还设计更好，如雅虎，谷歌，微软等虽然国内腾讯中的中国验证码很困难，但它不好。二，人工智能的基本知识，模式识别，机器视觉，图像处理1）主要流程：例如，我们必须从一对图片识别验证码;F或者，我们必须检测和识别一对人脸的图片。什么是步骤？1.图像采集：验证码，直接通过HTTP，然后分析图片的URL，然后下载并保存。如果是面部检测识别，则通常需要通过视频屏幕采集设备收集，并且使用A / D旋转，并且数字图像存储为数字图片或视频。2.预处理：检测是正确的图像格式，转换为合适的格式，压缩，切割ROI，去除噪声，灰度，转换颜色空间。3.测试：牌照检测识别系统必须首先找到牌照的可能位置，面部检测系统找到图片中的所有面部（包括疑似脸部）;验证码识别，主要用于找到文本所在的主要区域。4.预处理：面对检测和识别，将在认可之前正确纠正旋转，扭曲等旋转，等等。我有验证码识别，“一般”进行文本削减5.培训：通过各种模式识别，机器学习算法采摘和培训适当的数量训练。样品越多，越来越越好。普遍能力差的问题可以出现在这里。此步骤不是必需的，不需要培训一些识别算法。6.识别：输入要识别的已处理图像，转换ClassCier所需的输入格式，然后确定哪个字母可能是输出类和信心。识别基本上是分类的。2）关键概念：图像处理：通常是指数字图像的某种数学处理。例如，投影，钝化，锐化，细化，边缘检测，Botative，压缩，各种数据变换等1. Bi-Value：常规图片是着色的，根据实现，可能有许多级别。为了降低计算复杂性，它方便后续处理。如果可以在没有丢失关键信息的情况下将关键信息处理成黑白颜色，则还尚不丢失。2. refinet：找到图像的骨架，图像线可以非常宽，宽度将详细介绍，一些位置可能大于1.不同的细化算法可能具有不同的差异，例如它是不同的差异靠近中间，如保持链接。3.边缘检测：主要是边缘的概念。实际上，边缘实际上是图像中图像像素属性严重的位置。可以通过固定阈值判断，或者它可能是自适应的。阈值可以是整体图像，或者它可能是部分的。最好说，它会更好，但大多数情况下，自适应部分阈值可能必须更好。分析的可能是颜色，或灰度的灰度图片。机器视觉：使用电脑让人们的视觉。例如，对象检测，定位，识别。根据图像层次结构的差异，它分为高阶和低阶的理解。模式识别：一些表达事物或现象（价值，文本，我们主要想说），通过一些处理和分析，描述，分类，理解，解释这些事物，现象和某种摘要。人工智能：这个概念相对较宽，这些概念都是在手动智能的大方面。简单的观点没有过度学校的理解是，人类“聪明”的事情将对寡妇进行处理，以协助生物体，尤其是在电脑中。
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责任编辑（计镇华）

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