内容导航：用户点击验证邮件内的链接或输入验证码即宣告完成验证,此类验证码在实际使用中给用户的交互体验是怎样的呢,使用此类验证码的原理是通过机器无法主观识别的物品去区分用户和机器,将此验证码填入网站完成验证
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一 、产品分析 各种验证码的形式及简要分析
验证码存在的意义在于区分当前访问者是“人”还是所谓的“机器 ”。这在计算机领域称为“图灵测试 ” ，通过图灵测试的机器可以被称作具有人工智能的特点 。而验证码的存在则能够避免大多数机器通过测试 ，进而避免机器对系统进行大规模的恶意访问和测试 。
验证码的基本设计原理即通过人类主体的感官去通过验证码，而这样的感官是机器所不具备的。此外，提高通过验证码的潜在成本也是一种方法。由上述两种原理 ，总结出的三类验证码
前两种属于通过主体感官去通过验证码 ，第三种属于主动增加通过验证码的成本（包括开通多个手机号等需要一定成本的情况） 。为了防止恶意通过短信平台或邮箱平台发送过多验证消息以增大服务器负担，通常第三种验岩物证方式会与前两种方式结合 。下面将对每种验证方式进行详细说明。
图形验证码是相对早期出现的验证码形式 ，总体来说现在的网站使用此形式验证码的比例是最高的 。然而由于科技发展 ，图像识别技术的提高，图形验证码被破解的概率也越来越高 。因此现今对安全要求较高的网站或流量较大的网站均已改用交互式的验证方式。
随着图像识别技术的提高 ，图形验证码也经历了两种不同方向的改进——一种是在图形上添加了各种各样的条纹等干扰信息 ，此方法随着图像识别技术的发展，条纹数量也越来越多 ，条纹的样式也让用户眼花缭乱 ，进而影响了用户正常识读验证码，降低了用户体验 。
另一种方法是在图形中“出计算题”让用户计算并输入结果 ，让用户主观去进行一些机器阅读文字但无法处理的运算 。然而随着搜索引擎的优化 ，将机器识别出的文字直接放入搜索引擎中即可得到准确结果，例如下图所示。同时，部分网站的“计算型”验证码采用了多项式的计算 ，计算过程繁琐 ，也降低了用户体验 。
此类验证码在实际使用中给用户的交互体验是怎样的呢？以豆瓣的找回密码功能为例 。
在“输入上图中的单词 ”框中输入验证码后，若输入正确 ，点击“重设密码 ”则可以跳转至下一页面；若输入错误 ，则显示文字，提示验证码错误。输入了的账号不消失并生成新的验证码 。
豆瓣在此处的交互设计得不够人性化 ，通常来说 ，错误提示设计在验证码输入框隔壁即可，且点击“重设密码”后整页面刷新也是一种影响用户体验的表现 。
个人认为 ，此类图形验证码的错误提示交互最佳表现应当为：用户点击“下一步 ”后 ，系统检测验证码输入，如果错误则在输入框附近直接使用轻度提示显示错误字样 ，验证码刷新且对于的输入框清空。至于账号或密码是否清空则视情况而定：如果用户输入信息种类繁多 、内容冗长 ，则倾向于为其保留内容（当然密码最好清除）；若内容相对简单，则可以直接清除，以增大破解成本。
交互型验证码可以说是粗乱液 验证码2.0 的版本 。通过人工完成一些机器无法自动完成的交互 ，同时系统反向检测用户的一系列动作是人工还是机器完成 ，双向验证，降低被破解的几率 。
现今出现频率较高的交互型验证为“滑动验证 ” ，即向右拖动滑块完成拼图。的登录界面便是这样的设计 。
该操作的基本流程如下：用户输入完账号、密码后将鼠标轻放在滑块上或按住滑块 ，拼图出现；用户向右滑动，出现一块小拼图及待放的位置 。 若用户成功放置拼图 ，则大拼图闭合 ，右侧小锁变为绿色勾，反之 ，放置失败变为红色叉。 通过较为轻度的提示暗示用户验证成功与否 。
同时 ，该模块会告诉用户用了多长时间完成此项动作，在完成验证的同时增加了趣味性 。可以说在考虑到验证安全的前提下兼顾了用户体验（简单、有趣）。
除此之外 ，还有一种交互式的验证码 ，我们称之为“点击验证码”：用户点击插件后，系统会让用户按顺序选择图像中的若干个文字，选择完成后需手动点击“验证 ”才能获知是否验证成功 。
此方法同样利用了人和系统互相的验证来确陪竖保操作是人而非机器 。同样的 ，此验证方式兼顾了验证安全及用户体验。此外 ，点击验证后才返回是否验证成功的状态也增加了破解的难度（验证错误后图片和文字会变更）
上述两种验证码具有如下优点：
在我们的生活中，众所周知地 ，还存在一个具有神奇验证码的网站—— 。的验证码是通过让用户选择文字提示对应的物品 ，通常数量为2-3个，全部选择正确后可跳转下一页 。
按照的初衷 ，使用此类验证码的原理是通过机器无法主观识别的物品去区分用户和机器。但在实际使用过程中 ，由于图片分辨率过低（为了保证图片大小较小能使用户在网络较差的环境下也能刷新出来），部分用户无法在第一次选择时就正确跳转。同时 ，当这一新型验证码刚刚出现时 ，也有人发表过相关的破解文，但从实际效果来看 ，2016年春运期间 ，许多抢票软件均无法跳过验证码，需要用户自行选择验证码 。
从上述结果来看，的验证码的基本需求达到了—— 避免了机器自动识别 ，提高了用户手动抢票成功的几率 。 只可惜为了完成这样的需求 ，牺牲了用户体验，部分用户也因为错误地选择了验证码而无法抢到车票。如果能够尝试使用前文所说的滑动/选字验证 ，效果是否会更好？由于涉及到上亿的交易量 ，相信铁路部分不会轻易进行此类尝试 。
多平台验证是一种不能完全避免“机器 ”，但能够在一定程度上增大破解成本的验证形式 。此类验证通常需要和前两种验证方式进行结合（若不进行前两种验证 ，则使短信或邮箱服务器瘫痪的攻击成为了可能）。
多平台验证的目的除了防机器注册外 ，还有 确认用户的手机号或邮箱是否正确 的作用，可以防止后期用户找回密码时出现不必要的麻烦 ，同时避免发送推广消息到未注册用户的手机或邮箱内引起反感 。
现今的多平台验证通常为单向验证 ，同时也存在部分双向验证的网站 。单向验证易于理解，注册完成后由网站服务器向邮箱或手机发送验证邮件或验证码 ，用户点击验证邮件内的链接或输入验证码即宣告完成验证。
双向验证网站通常需要用户通过手机向指定号码发送指定数字 ，随后用户将收到一个新的验证码，将此验证码填入网站完成验证 。此验证方式曾出现于的手机核验功能中 。此举的目的 ①在于确认用户的手机号是正确的；②防止使用短信服务器的票贩子通过服务器回复验证码而非通过真实的手机。
通过分析现今存在的各种不同的验证码形式，了解它们的基本原理 、用户体验 、交互和基本流程以及存在的不足 ，对注册流程有了更深一层的认识 。虽然有人认为“注册流程在整个产品中是微不足道的” ，但只有对产品的每个细节都精益求精才能做出好产品 。希望自己将来如果能够有机会设计某某产品的注册流程时，能够以本文作为其中的一部分理论基础。
二、识别验证码的算法
想自己编写一个最基本的验证码识别工具。验证码就是那种极为简单的 ，直接把文字保存成图片的那种 。求基本算法 。一 、验证码的基本知识
1. 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的。
2. 大部分的验证码设计者并不得要领 ，不了解图像处理，机器视觉 ，模式识别 ，人工智能
的基本概念 。
3. 利用验证码，可以发财 ，当然要犯罪：比如招商银行密码只有6位 ，验证码形同虚设，计
算机很快就能破解一个有钱的账户 ，很多帐户是可以网上交易的 。
4. 也有设计的比较好的 ，比如Yahoo,Google,Microsoft等。而国内Tencent的中文验证
码虽然难，但算不上好 。
二 、人工智能，模式识别 ，机器视觉 ，图像处理的基本知识
1)主要流程：
比如我们要从一副图片中，识别出验证码；比如我们要从一副图片中 ，检测并识别出一张
人脸 。 大概有哪些步骤呢？
1.图像采集：验证码呢 ，就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url ，然后下载保存就
可以了。 如果是人脸检测识别 ，一般要通过视屏采集设备，采集回来 ，通过A/D转操作 ，存为
数字图片或者视频频 。
2.预处理：检测是正确的图像格式，转换到合适的格式 ，压缩 ，剪切出ROI，去除噪音，灰度
化 ，转换色彩空间这些 。
3.检测：车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置 ，人脸检测系统要找出图片中所有
的人脸（包括疑似人脸）；验证码识别呢，主要是找出文字所在的主要区域。
4.前处理：人脸检测和识别 ，会对人脸在识别前作一些校正 ，比如面内面外的旋转，扭曲
等 。我这里的验证码识别 ，“一般 ”要做文字的切割
5.训练：通过各种模式识别 ，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集 。不是训练
的样本越多越好。过学习 ，泛化能力差的问题可能在这里出现。这一步不是必须的 ，有些识
别算法是不需要训练的 。
6.识别：输入待识别的处理后的图片，转换成分类器需要的输入格式 ，然后通过输出的类
和置信度 ，来判断大概可能是哪个字母 。识别本质上就是分类。
2)关键概念：
图像处理：一般指针对数字图像的某种数学处理 。比如投影，钝化，锐化 ，细化 ，边缘检测，
二值化 ，压缩 ，各种数据变换等等 。
1.二值化：一般图片都是彩色的，按照逼真程度 ，可能很多级别。为了降低计算复杂度 ，
方便后续的处理，如果在不损失关键信息的情况下 ，能将图片处理成黑白两种颜色 ，那就最好
不过了 。
2.细化：找出图像的骨架，图像线条可能是很宽的 ，通过细化将宽度将为1 ，某些地方可能
大于1 。不同的细化算法，可能有不同的差异，比如是否更靠近线条中间 ，比如是否保持联通
行等。
3.边缘检测：主要是理解边缘的概念 。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地
方 。可能通过一个固定的门限值来判断 ，也可能是自适应的。门限可能是图像全局的，也可
能是局部的 。不能说那个就一定好 ，不过大部分时候 ，自适应的局部的门限可能要好点 。被
分析的，可能是颜色 ，也可能是灰度图像的灰度。
机器视觉：利用计算机来模式实现人的视觉。 比如物体检测 ，定位，识别 。按照对图像
理解的层次的差别 ，分高阶和低阶的理解 。
模式识别：对事物或者现象的某种表示方式（数值 ，文字，我们这里主要想说的是数值） ，
通过一些处理和分析 ，来描述，归类，理解 ，解释这些事物 ，现象及其某种抽象。
人工智能：这种概念比较宽，上面这些都属于人工智能这个大的方向 。简单点不要过分
学院派的理解就是 ，把人类的很“智能 ”的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题 ，特别是
在计算机里面 。1\第一步, 图片样本特征提取
特征就是能区别各个字符的属性, 这些属性是无穷多的, 比如简单的有字符高度, 宽度都是, 复杂的有不变矩等, 选取几个属性提取就可以了.
这样得到每个字符样本的一组属性并保存为文件
2\提取待识别图片的属性, 与样本特征文件比较, 属性相识的既文字认为是相同的
三、我想学习验证码来自自动识别技术！
我有一点这方面的资料，告诉我邮箱 ，给你发过去！
四 、如何把本地音乐加入博文
您好。首先 ，你需要将本地音乐上传到网络上，获得一个地址链接 。然后 ，请您在发表文章的时候勾选文章编辑框下方的“显示源代码” ，然后把这段代码复制粘贴到编辑框内：，再去掉“显示源代码 ”前的勾 ，您就能看见音乐播放器了 。需要说明的是：上面这段代码中的“音乐链接地址 ”需要换成您要添加的歌曲的地址（就是将音乐上传到网上以后获得的网络地址链接） ，width和height分别表示播放器的宽和高，loop="true"是循环播放的意思，autostart="true"是自动播放的意思 ，如果您不想循环或者自动播放 ，请把true换成false即可。祝好 。趣快排SEO博客不支持插入音乐格式，可以切换到高级功能选择插入视频音乐
