注册 登录  
 加关注
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

ㄨiao愛

转载技术文档

 
 
 

日志

 
 

浅谈验证码的识别技术  

2012-06-04 17:39:50|  分类: php |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |

这些天出于一些需要,要求做程序识别某网站的验证码,于是潜心研究了一番,颇有心得,特此分享。

  验证码识别这项工作不适合浮躁的人,它需要足够的技术和耐心。由于此技术的特殊性,任何一个被公开识别技术的验证码都会很快地失效,相关网站都会很快地更换验证码。所以本文只介绍最简单的验证码的识别和识别原理。

  ---------------------------

  首先我选择一个最简单的验证码,找来找去,就选挑战网的评论验证码作为例子吧。随便打开挑战网一篇文章,找到发表评论处的验证码,查看其属性,获得其生成地址“ http://tiaozhan.com/checkcode.php ”。

  

 

  显然,这是最简单的一类验证码:有固定的背景颜色,字符颜色,字体,连字符的坐标都是固定的。对于这类验证码,我们只需要对每个数字进行采样,建立标准库,然后应用的时候一一对照标准库,就可以轻易做到100%识别。

  使用ImageCreateFromPNG函数把图片取回来,然后用imagecolorat函数取得每一个坐标点的色值,并且把第一个点的颜色确定为背景色。然后按照图像大小比例画一个表格,如果该单元对应的坐标颜色与背景色相同,不显示任何内容;反之显示黑色块。于是我们得到这样的分解图:

  

 

  可以观察到,数字所占区域的y坐标是6-15,四个数字所占区域的x坐标分别为3-10,12-19,21-28,30-37。

  于是建立以0-9为样本建立10个二维数组($arr_eg[0] - $arr_eg[9]),该数组每一个元素均对应该数字区域的每一个坐标,如果该坐标色值与背景相同,值为0,反之为1 。这就是我们的标准库。

  识别的时候,同样取得四个数组,与标准数组一一对照,就可以精确地把四个数字识别出来。

  同时附上此验证码识别程序,供大家研究。(demo.php是程序;arr.php是标准库)

  附件: secode.rar (1688 字节)

  -----------------------

  以上的例子虽然简单,但是已经把基本原理介绍清楚了,就是 采样->建立标准库->应用->对照标准库->识别。

  但是,实际应用中,遇到的往往不是如此简单的情况。比如下面是稍微复杂的一类验证码,它的背景和字符都不是纯色,还有很多干扰点,但其字符的坐标都是固定的。

  

 

  首先我们对其进行去噪处理。就是首先把每个字符区域分割出来,按照出现的频率确定其主色值(字符的色值),然后去除与其相差大于一定程度的坐标,过滤之后得到目标所在的坐标数组,然后同样与标准库对照。但是这种情况下是不会精确吻合的,我们只能选择吻合度最高的昨作为结果。经过实践,识别率可以达到99%。

  

 

  再难一点的,就是下面这种:使用了变色、干扰点、干扰线、变位等几种用于干扰手段。

  

 

  与上一种不同,它的每一个字符所在的位置是不确定的,这就需要我们自己去确定其位置,把字符所占据的大小固定的那一个小块切出来。首先把所有的干扰点和干扰线去掉(去掉之后字符是有所“误伤”的,通常会缺1-3个像素点),得到比较干净的图,然后用一条横向和竖线去扫描它(比较形象的说法,具体如何实现请自己思考),把扫到的没有出现颜色的横竖线全部去掉,把分析范围缩到一个较小区域。然后再用竖线扫描,根据颜色的出现与否,又得到5个小区域,每个小区域再用横线扫,除去空白,得到目标区域。得到的目标区域有时候会比标准区域小想办法补全,然后对照,按吻合率最高的原则得出结果。最后识别率达90%以上。

  

 

  

 

  

 

  再难一点。就是目前我研究的最难的一种了。如图,这种验证码除了干扰背景之外,每个字符的位置,大小,甚至字体都是不确定的。还好每个字符之间没有粘连。没有粘连就比较容易切字(当然要比上面那种难),切字之后字块大小不确定,所以很难建立标准库。我能想到的只有这样处理:切字之后对字块用横线或竖线扫描,根据其色块的坐标变化规律确定结果。目前正在实验中,能识别的字符还不完全,识别率也不甚理想。

  

 

  ---------------------

  验证码识别这个问题算是人工智能和计算机视觉领域的一个难题。作为破解者,总是会处于劣势地位,而且此技术带有一定的不正当性,没有太多的研究交流,因此要做得很好,是非常困难的。而且个人对于很多OCR的技术,理解有限得很,不敢在此乱写,只能利用有限的知识,抛砖引玉而已。


http://www.admin5.com/article/20081027/111363.shtml

  评论这张
 
阅读(460)| 评论(0)
推荐 转载

历史上的今天

在LOFTER的更多文章

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2017