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验证码识别--资料收集

证码识别--资料收集 一、验证码基础知识 验证码设计的目的就是区分“人”和“机器”,所以它在被设计的时候,主要的目的就是防止被采用就是自动识别出来。所以作为破解者来说,一开始就是处于劣势地位的。当然这使得验证码的破解变成了一项结合图像识别、模式识别的猜谜解题活动。 验证码的识别很难达到100%。因为在现实生活中,人也可能是识别错误的,所以当错误发生的时候,验证码识别系统会再提供一个新的验证码。如果单次识别有50%的识别成功率(也就是50%的失败率),那么连续三次的总体成功率就可以达到0.875(=1-0.5*0.5*0.5)。 验证码的设计方式多种多样。广义上来说,只要是能够 区分“人”和“机器”的方式,都可以拿来做验证;狭义上来说,主要是指的将字母和数字打印在一张图片上面让人来识别的这种模式。 二、各类验证码收集和分类 我收集了一下具有代表特性的验证码: 1)某考试网站的验证码 特点: 1、都是数字; 2、主要是点干扰; 3、位置基础都是水平的。 7 )sina验证码 特点: 1、都是数字; ...

验证码识别--type5

验证码识别--type5 每一种验证码都是由人设计出来。在设计过程中,可能由于多个方面的原因,造成了这样或那样的可以被利用的漏洞。验证码识别,首先需要解决的问题就是发现这些漏洞--然后利用漏洞解决问题。 这个图片看上去很复杂,有空心字符、有粘连、有干扰线,但是为什么人在识别的时候不会出错?是因为主要字符是不同颜色的。而且设计者为了防止如果随机的话出现相近的颜色造成不能被识别的结果,于是选用了6种相互之间区别都比较大的颜色——并且只有这6种颜色。这就是切入口。 另一个方面,关于具体颜色的处理,我还真是弱项。如果过滤出特点的区域的颜色,是个问题。 一、判断相似颜色 即使是非常相似的颜色,也会被认为是不相同的,直接用RGB相比较,是不科学的。 最好的办法是有那种可以拖动的条来做这个东西的,按时目前也是能够做出一些效果来的。 if(r<50||g>50||b>50) 红 也包括 ,镂空问题再考虑,我先把几个颜色分离出来,最好能够做出自动化的工具 首先是3元色 if(b<50||g>50||r>50) if (g<50||b>50||r>...

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