【摘要】：網絡安全問題,比如利用網絡機器人批量注冊郵箱、論壇灌水、惡意刷票、暴力破解密碼等,這樣不僅造成資源浪費,影響用戶正常地使用,還會給用戶的賬戶安全帶來隱患。扭曲粘連的驗證碼可以增加被機器識別的難度,對于這類驗證碼的識別研究不僅可以從驗證碼反識別的角度設計更加安全易用的驗證碼,還可以及時發(fā)現驗證碼的安全漏洞,提高用戶上網安全性。本文對驗證碼圖像預處理技術以及驗證碼識別理論進行了深入研究。由于扭曲粘連的驗證碼出格點較多,并且噪聲干擾比較嚴重,基于傳統形狀上下文等識別方法對于這種類型的驗證碼形變不變性問題的處理能力很差;針對前一個問題,本文提出了基于相對形狀上下文和點模式識別的方法,并對現有的網易郵箱和CSDN的驗證碼進行識別,有效地解決了網易郵箱和CSDN驗證碼字符粘連的問題。另外,傳統的形狀上下文算法還存在著諸如驗證碼字符輪廓形狀和噪聲敏感、描述形狀特征不準確和對質心的計算方法復雜耗時等缺陷。對此,本文提出了將SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)特征和改進的形狀上下文相結合的算法,該算法采用SIFT描述子采集驗證碼形狀結構信息,采用部分最小二乘算法消除了錯誤匹配點。本文以央視網驗證碼為實驗對象,對比分析了實驗結果,提高了字符驗證碼的匹配精度。
[Abstract]:Network security problems, such as using network robots to register email boxes in batches, forum irrigation, malicious ticket brushing, violent password cracking and so on, not only cause waste of resources, affect the normal use of users, but also bring hidden trouble to user's account security. Twisted and conglutinated verification codes can increase the difficulty of being recognized by machines. The research on this kind of verification codes can not only design more secure and easy-to-use verification codes from the point of view of counter-recognition of the verification codes, but also discover the security vulnerabilities of the verification codes in a timely manner. Improve the safety of users online. In this paper, the image preprocessing technology of verification code and the theory of verification code recognition are deeply studied. Because there are many abnormal points in the distorted and conglutinated verification codes, and the noise interference is serious, the traditional recognition methods such as shape context have poor ability to deal with the deformation invariance problem of this type of verification code. In this paper, a method based on relative shape context and point pattern recognition is proposed, and the existing NetEase mailbox and CSDN verification code are recognized, which effectively solves the problem of the character adhesion between NetEase mailbox and CSDN verification code. In addition, the traditional shape context algorithm also has some defects, such as the shape and noise sensitivity of the character, the inaccuracy of describing the shape feature, and the complexity and time consuming of calculating the centroid. In this paper, an algorithm combining SIFT (Scale-invariantfeaturetransform) features with improved shape context is proposed, in which the SIFT descriptor is used to collect the shape structure information of the verification code and the partial least squares algorithm is used to eliminate the error matching points. In this paper, the experimental results are compared and analyzed, and the matching accuracy of character verification codes is improved.
【學位授予單位】：上海應用技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：2253221