文档介绍：puterEngineeringandApplications计算机工程与应用一种SVM验证码识别算法殷光,陶亮Y1NGuang,TAOLiang安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,putingandSignalProcessingofMOE,AnhuiUniversity,Hefei230039,ChinaYINGuang,,47(18):188-:TheusageofverifiedcodeiStodistinguishbetweenhumanandmachinebehavior,-merceneedsacertainwaytopromoteitsgoods,anddisabilitiesneedurgentattention;thus,,multi—sendmessages,all—tomaticflood-bloggingandauto—-botsinvasion,(SupportVectorMachine),aver-ifiedcoderecognitionalgorithmisproposed,:SupportVectorMachine(SVM);SequentialMinimizationOptimization(SM0);workingsetselection;kernelfunc-tion;multi—classclassification;verifiedcoderecognition摘要:设计验证码的主要目的是区分人类和计算机,,电子商务的发展迫切需要一种推广方式来推销他们的商品,残障人士上网问题也需要迫切关注,因此许多人开始研究网络机器人技术,用来实现邮箱自动注册,群发信息,自动灌水,,各种类型网站系统都利用验证码阻止网络机器人入侵,,:支持向量机;序贯最小化算法;选择工作集;核函数;多类分类;验证码识别DOI::(2011)18—:A中图分类号:,2002年卡内基梅隆大学的LuisvonAhn,ManuelBlum,,全自动公开的区分人类和计算机的图灵测试)概念后,验证码技术的研究和应用迅速发展,,机器学****可以用于图像识别,比如人脸识别,手写字符识别,验证码识别等,文献【1]介绍了机器学****在人脸识别中的应用;文献【2】,,易于实现的验证码识别方法,模板匹配算法对不同的验证码系统具有针对性,准确率不高,缺乏系统性,,,分类性能优良,泛化能力好,并设计了一个验证码识别系统,高效准确地识别了多种不同类型的验证码,(SVM)是在统计学****的VC维理论和结构风险最小化(StructureRiskMinimization,SRM)原理基础上,发展起来