1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，验证码作为一种人机验证机制，被广泛应用于各种线上平台，用于防止恶意程序的自动化攻击，保障用户信息安全。
然而，验证码的形式和难度也在不断演变，从简单的数字、字母组合到复杂的图像、文字扭曲等，对传统的验证码识别方法提出了挑战。
近年来，机器学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，为验证码识别提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
验证码识别技术研究历史悠久，从早期的基于规则的方法到如今的基于机器学习的方法，经历了不断的发展和演变。
1. 国内研究现状
国内学者在验证码识别领域取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要围绕基于机器学习的验证码识别算法展开，涵盖验证码特征提取、数据集构建、模型训练与优化、系统实现等方面。
1. 主要内容
1.深入研究验证码类型和特点，分析不同类型验证码的识别难点，为算法设计提供基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解验证码识别技术的发展现状、研究热点和最新进展，为研究提供理论基础。
2.验证码分析：分析常见验证码类型和特点，研究其生成机制和识别难点，为算法设计提供依据。
3.算法设计与实现：研究和选择合适的机器学习算法，如卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等，用于验证码识别。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种高效的验证码特征提取方法，能够提取更具区分性的特征，提高验证码识别准确率。
2.构建一个大规模、多样化的验证码数据集，涵盖多种类型的验证码，为模型训练提供充足的数据，提高模型的泛化能力。
3.开发一个基于机器学习的验证码识别系统，能够高效、准确地识别多种类型的验证码，具有较高的实用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘建伟,张凯,郭云彪,等.基于深度学习的文本验证码识别方法综述[J].计算机科学,2020,47(6):1-10.
2.张俊,杨波,叶青.基于深度学习的验证码识别研究进展[J].信息网络安全,2019(8):101-108.
3.陈佳俊,沈超,陈松灿.基于深度学习的滑动验证码识别[J].计算机系统应用,2019,28(8):143-149.
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