基于ELM算法的验证码软件可用性研究

发布时间：2017-11-18 18:04

  本文关键词：基于ELM算法的验证码软件可用性研究

  更多相关文章： 验证码识别 上下轮廓投影法 ELM算法 软件可用性

【摘要】：随着互联网的飞速发展,网络技术逐渐充斥到我们的生活和工作中,随之带来了网络安全问题,验证码机制应运而生。验证码是一种防止计算机程序(或机器人)自动执行恶意行为的有效且广泛使用的解决方案,但是它的出现对网站系统的用户产生了一定的影响。目前验证码的自动识别技术日新月异,为了提高验证码的健壮性,设计人员经常将验证码的文本扭曲、模糊和粘连。因此,我们正面临一个困境,即一个验证码应该足够健壮的同时也需要满足人机交互要求,这样用户就不需要因为猜测错误而进行多次验证。本文主要从人机交互要求的角度,选取四类具有典型代表的文本验证码,对它们的软件可用性进行实验和分析。一组实验是招募多位视力正常的用户参与验证码的人工识别,另一组实验则是采用基于ELM算法的验证码自动识别,并对两组实验的结果进行可用性分析,得出验证码的软件可用性分类。本文的主要工作如下:1、针对已有的验证码样本,在正常情况下进行人工识别,分析并统计识别结果,包括人工识别正确、识别错误、容易识别和难识别的验证码数据。2、对验证码样本进行自动识别。由于验证码特征不同,故本文采用不同的方法对验证码样本集进行预处理操作,然后对结果图像采用结合验证码字符总数或宽度为约束条件的基于上下轮廓投影法进行字符分割,再对单个字符提取特征,构造基于ELM算法的分类器进行训练识别。最后采用相应的分类器对验证码测试样本进行识别。3、从验证码的可用性分析人工识别和自动识别的实验结果。人工识别的结果显示了验证码的有效性和主观满意度,可分为人容易识别和人难识别两种类型;自动识别的结果显示了验证码的鲁棒性,可分为机器易识别和机器难识别两种类型。区分容易识别和难识别的指标为识别率,规定识别率超过70%则为容易识别,识别率低于40%为难识别,观察两个实验的结果,将其按照人类易识别、机器易识别、人类难识别、机器难识别四种类型进行划分。
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1200645