人人都恨验证码——那些恼人的图片,显示着你在登陆某网站前得输入的文本.设计验证码的目的是,通过验证你是真实的人来避免电脑自动填充表格.但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在验证码常常易被攻破. 我拜读了 Adrian Rosebrock 写的<Deep Learning for Computer Vision with Python>.在书中,Adrian 描述了他是怎样用机器学习绕过纽约 E-ZPass 网站上的验证码: Adrian 无法接触到该应用生成验证码的源代码.为了攻破该系统,他

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

atitit 短信验证码的源码实现  .docx 参考 Atitit usrQBM1603短信验证码规范1 主要方法1 源码实现1 参考 Atitit usrQBM1603短信验证码规范 主要方法 Line 27: public class SmsCaptchaService extends CaptchaService { Line 36: public static void main(String[] args) { Line 49: public static SmsCaptchaSer

在基本跑完识别代码后,再来谈一谈自己对代码的理解: 1      前向传播过程文件(mnist_forward.py) 第一个函数get_weight(shape, regularizer); 定义了w的初值和正则化损失加入losses中 第二个函数get_bias(shape): 对参数b进行设定 第三个函数forward(x, regularizer): 加入激活函数tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1) 对输出y进行设定 此段代码在前面博客中讲过,比较简单,就不

  下载源码 技术要点: 1.ZXing库的 使用 2.识别条形码和二 维码 3.自定义视图 4.源码带有非常详 细的中文注释 ...... 详细介绍: 1.ZXing库 ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库, 不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才 能正常使用,目前Android手机已基本都支持了 2.项目目录 3.识别条形码和二维码 通过使用ZXing库的支持,完成在Android手机 上识别条形码和二维码.具体注意事项如下: (1) 必须要开摄像头和自动 对焦的权限

本文来自:CSDN 感谢作者:qq_35812301(其实就是我的号!) 查看原文:http://blog.csdn.net/qq_35812301/article/details/79150775    一:Android studio 搭配 Mobd的SDK的环境我整整搞了一个下午加晚上也没成功,上网找也不OK,最后实在不行跑去问了客服我才知道问题在哪里出错了! 就是我导入jar和aar包的问题上出错!弄这个验证码我才知道 还有aar的存在的. *.jar:只包含了class文件与清单文件,

背景: 12306网站推出“彩色动态验证码机制”,新版验证码不但经常出现字符叠压,还不停抖动,不少人大呼“看不清”,称“那个验证码,是毕加索的抽象画么!”铁总客服则表示:为了能正常购票只能这样.而多家抢票软件接近“报废”,引发不少网友不满的吐槽称“太抽象太艺术了”. 正题: 以前做项目有时候也会用到验证码,但基本都是静态的.这次也想凑凑12306的热闹. 闲言少续,切入正题,先上代码,实现方法: public void ShowCode() { //对象实例化 Validate GifValid

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

i春秋作家:hlpureboy python+机器学习+验证码识别+源码 简单介绍 最近在写某网站的自动注册,在注册的过程中遇到一些问题,如js的执行.验证码的识别等等,今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别,这次以i春秋验证码为例进行识别,尽可能的用简单的方式给大家讲解. 使用技术 [x] python 2.7 32 位 所需的库 PIL sklearn numpy pandas matplotlib [x] 数字图像处理基础(中值滤波等) [x] 机器学习KNN算法

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于

TP3.2验证码类的理解 今天在学习中用到了THINKPHP验证码,为了了解究竟,就开始阅读TP验证码的源码. 源码位置:./ThinkPHP/Library/Think/Verify.class.php 首先分段来阅读源码 1.namespace Think; Class Verify表示Thinkphp命名空间下的Verify类 2. protected $config = array( 'seKey'    => 'ThinkPHP.CN', // 验证码加密密钥 'codeSet'  =

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先说说写这个的背景 最近有朋友在搞一个东西,已经做的挺不错了,最后想再完美一点,于是乎就提议把这种验证码给K.O.了,于是乎就K.O.了这个验证码.达到单个图片识别时间小于200ms,500个样本人工统计正确率为95%.由于本人没有相关经验,是摸着石头过河.本着经验分享的精神,分享一下整个分析的思路.在各位大神面前献丑了. 再看看部分识别结果 是不是看着很眼熟? 处理第一步 去背景噪音和二值化 对于这一块,考虑了几种方法. 方法一:统计图片颜色分布,颜色占有率低的判定为背景噪音.由于背景噪音和前

如题:源码下载

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

今天讲一下目前移动领域很常用的技术——二维码.现在大街小巷.各大网站都有二维码的踪迹,不管是IOS. Android.WP都有相关支持的软件.之前我就想了解二维码是如何工作,最近因为工作需要使用相关技术,所以做了初步了解.今天主要是讲解如何使用 ZXing库,生成和识别二维码.这篇文章实用性为主,理论性不会讲解太多,有兴趣可以自己查看源码. 1.ZXing库介绍 这里简单介绍一下ZXing库.ZXing是一个开放源码的,用Java实现的多种格式的1D/2D条码图像处理库,它包含了联系到其他语言的

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

原文网址:http://www.cnblogs.com/mythou/p/3280023.html 今天讲一下目前移动领域很常用的技术——二维码.现在大街小巷.各大网站都有二维码的踪迹,不管是IOS.Android.WP都有相关支持的软件.之前我就想了解二维码是如何工作,最近因为工作需要使用相关技术,所以做了初步了解.今天主要是讲解如何使用ZXing库,生成和识别二维码.这篇文章实用性为主,理论性不会讲解太多,有兴趣可以自己查看源码. 1.ZXing库介绍 这里简单介绍一下ZXing库.ZXin