1. 本选题研究的目的及意义
验证码作为一种人机识别技术，被广泛应用于互联网安全领域，用于区分用户是真人还是自动化程序，有效防止恶意攻击，例如自动注册、刷票、暴力破解等行为。
然而，随着验证码技术的不断发展，各种新型验证码不断涌现，其识别难度也越来越高，传统的验证码识别方法如字符分割、特征提取等已经难以满足复杂验证码的识别需求。
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了突破性进展，卷积神经网络（CNN）作为其代表性算法之一，凭借其强大的特征学习和表达能力，在验证码识别领域展现出巨大的潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
验证码识别技术一直是网络安全领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于CNN的验证码识别方法逐渐成为主流，并在识别准确率和效率上取得了显著突破。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.验证码图像预处理：针对验证码图像的特点，研究相应的预处理方法，包括灰度化、二值化、去噪、字符分割等，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别做好准备。
2.CNN模型构建：研究不同的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG等，以及它们在验证码识别中的应用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析：深入研究验证码识别领域的国内外研究现状、最新进展以及存在的问题，重点关注基于CNN的验证码识别方法。
2.验证码数据集构建：收集或生成一定规模的验证码数据集，包括不同类型、不同难度的验证码。
对数据集进行清洗、标注等预处理，为模型训练和测试做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于以下几个方面：
1.针对特定类型验证码的CNN模型优化：不同于一般的图像识别，验证码识别需要处理各种干扰和变形。
本研究将针对特定类型的验证码，如旋转、扭曲、添加噪声等，对CNN模型进行针对性的优化，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2.基于小样本学习的验证码识别：针对某些新型验证码数据获取困难的问题，本研究将尝试采用小样本学习的方法，利用少量样本训练出高精度的验证码识别模型。
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] 张帆,周俊,王坤峰,等.基于深度学习的验证码识别技术综述[J].网络安全技术与应用,2021(1):157-160.
[2] 张智睿,刘家辰,杨雪洁,等.基于深度学习的字符验证码识别方法研究[J].信息安全研究,2020,6(11):1011-1019.
[3] 郭延龙,张宁.基于深度学习的验证码识别研究[J].信息网络安全,2020(8):115-121.
