[发明专利]一种点选验证码识别方法、装置和用户终端有效

专利信息
申请号: 201711484524.2 申请日: 2017-12-29
公开(公告)号: CN108182437B 公开(公告)日: 2020-07-03
发明(设计)人: 黄文瀚;程浩;柳超 申请(专利权)人: 北京金堤科技有限公司
主分类号: G06K9/34 分类号: G06K9/34
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 王文红
地址: 100000 北京市海淀区知春*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 点选 验证 识别 方法 装置 用户 终端
【说明书】:

发明提供了一种点选验证码识别方法、装置和用户终端,其中所述方法包括:在验证码图片中,获取所有可选字符的定位信息,并获取验证码图片中包含可选字符的最小截图;对每个最小截图进行字符识别,得到字符概率矩阵;根据所述字符概率矩阵和定位信息确定可选字符中的目标字符对应的坐标位置。本发明所提供的点选验证码识别方法算法简单,运算周期短,识别效率高,极大的提高了对验证码识别的准确率,且方便实用,为测试工程师的对于网站点选验证方式安全性的测试带来极大的方便。

技术领域

本发明涉及验证码测试技术领域,更具体地说,涉及一种点选验证码识别方法、装置和用户终端。

背景技术

验证码(CAPTCHA)常见于web登录界面中。优良设计的验证码可以被人工识别,但是很难被自动工具识别,从而达到保护网站不被恶意使用的目的。相比于传统的输入型验证码,点选验证码具有安全性高、对用户友好等优点,逐渐替代传统验证码,成为主流方式。

为了能有效的拦截恶意的访问,很多网站或客户端都部署了相应的验证码技术。而在网站上线运行前,测试工程师会对网站或客户端的验证码进行识别,以检测网站的安全性。如被自动化软件识别的概率高,则表明网站的验证码机制不安全。因此有必要设计一种针对点选验证码的自动识别软件,判别网站验证码机制的安全性。

现有的验证码识别技术,算法复杂,运算周期长效率低,且准确度低,极易造成识别失败,且目前现有的验证码识别技术主要针对输入型验证码,并未对点选型验证码提供解决思路,使基于点选验证技术的网站或客户端在无法对其进行测试的情况下存在巨大的安全隐患,给测试工程师的对于网站或客户端的点选验证码安全性的测试带来极大的不便。

发明内容

有鉴于此,本发明提供一种点选验证码识别方法、装置和用户终端以解决现有技术的不足。

为实现上述目的,本发明提供一种点选验证码识别方法,包括:

在验证码图片中,获取所有可选字符的定位信息,并获取所述验证码图片中包含所述可选字符的最小截图;

对每个所述最小截图进行字符识别,得到字符概率矩阵;

根据所述字符概率矩阵和所述定位信息确定所述可选字符中的目标字符对应的坐标位置。

优选地,所述“根据所述字符概率矩阵和所述定位信息确定所述可选字符中的目标字符对应的坐标位置”,包括:

确定所述可选字符中的所述目标字符;

在所述字符概率矩阵中,提取出与所述目标字符对应的目标概率矩阵区;

根据所述目标概率矩阵区和与所述目标字符对应的所述定位信息确定所述目标字符的坐标位置。

优选地,所述“根据所述目标概率矩阵区和与所述目标字符对应的所述定位信息确定所述目标字符的坐标位置”,包括:

提取所述目标概率矩阵区中的每个最小截图对应的最大概率值;

在所述目标概率矩阵区中,删除所述最大概率值所在的行和列中除所述最大概率值以外的所有数据,得到新的目标概率矩阵区;

根据所述新的目标概率矩阵区确定所述最小截图对应的所述目标字符的坐标位置。

优选地,所述“对每个所述最小截图进行字符识别,得到字符概率矩阵”,包括:

基于卷积神经网络技术,对所述最小截图进行识别,得到与所述最小截图对应的包含预测概率值的预测概率结果;

构建行为所述预测概率结果,列为所述最小截图的字符概率矩阵。

优选地,与每个所述最小截图对应的所述预测概率结果中的所有所述预测概率值的和为1。

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