文档介绍：一种SVM验证码识别算法一种SVM验证码识别算法殷光~陶亮YINGuang~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,,2011,47(18):188-:Theusageofverifiedcodeistodistinguishbetweenhumanandmachinebehavior,-merceneedsacertainwaytopromoteitsgoods,anddisabilitiesneedurgentattention;thus,,multi-sendmessages,au-tomaticflood-bloggingandauto-,varioustypesofwebsystemsmakeuseofverifiedcodetopreventro-botsinvasion,(SupportVectorMachine),aver-ifiedcoderecognitionalgorithmisproposed,:SupportVectorMachine(SVM);SequentialMinimizationOptimization(SMO);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~用来防止网络机器人的一些恶意行为。验证码的出现也催生了一批新工种~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、自动登录等功能。目前~各种类型网站系统都利用验证码阻止网络机器人入侵~从而验证码识别技术成为研究热点。基于SVM技术对图像验证码进行识别~取得了良好的效果。关键词: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:.1002-:1002-8331(2011)18-0188-03文献标识码:A中图分类号:,分类性能优良,1引言泛化能力好,并设计了一个验证码识别系统,高效准确地识别设计验证码的最初目的是计算机图灵测试,2002年卡内了多种不同类型的验证码,具有很好的商业价值和应用前景。基梅隆大学的LuisvonAhn、ManuelBlum、-putersandHumansApart,支持向量机(SVM)是在统计学****的VC维理论和结构风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,验证码识别技术也随着许多网险最小化(StructureRiskMinimization,SRM)原理基础上,发[3]络应用的迫切需求发展起来。验证码识别是图像处理和机器展起来的一种全新的机器学****算法,在解决小样本、非线性学****的一个综合应用,机器学****可以用于图像识别,比如人脸及高维模式识别中表现出许多特有的优势。它的突出优点识别、手写字符识别、验证码识别等,文献[1]介绍了机器学****有:给出了实际风险的上界,避免过学****求解问题归结为线在人脸识别中的应用;文献[2]分析了几种机器学****方法在人性约束的凸二次规划(QuadraticProgramming,QP)问题,具有脸识别中的性能比较。目前验证码识别的主要有模板匹配、全局最优唯一解,避免局部极小;应用核函数,将输入空间的神