1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，验证码作为一种人机识别技术被广泛应用于各种网络服务中，用于防止恶意程序的攻击和保证用户信息安全。
然而，近年来验证码技术不断演变，从简单的数字、字母组合到复杂的图像、语音等形式，识别难度逐渐增大。
传统的验证码识别方法，如基于规则的方法和基于特征匹配的方法，在面对复杂验证码时效果有限，难以满足实际应用需求。
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热点研究方向，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在验证码识别领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在基于传统机器学习方法和深度学习方法的验证码识别方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对复杂验证码识别问题，研究基于机器学习的验证码识别方法，并设计实现相应的识别系统。
主要研究内容如下：
1.验证码分析与数据集构建:分析现有验证码的常见类型和特点，包括字符类型、背景干扰、字符变形等方面。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解验证码识别技术、机器学习算法和图像处理技术等相关领域的国内外研究现状。
其次，分析验证码的类型和特点，研究适用于验证码识别的机器学习算法和图像处理技术，确定研究方案。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对复杂验证码识别问题，提出一种基于深度学习的验证码识别方法，并设计实现相应的识别系统，以提高验证码识别效率和精度。
2.研究适用于复杂验证码的特征提取方法，提取能够有效表征验证码字符信息的特征，以提高识别模型的鲁棒性。
3.构建大规模、高质量的验证码数据集，用于模型训练和测试，以提高识别模型的泛化能力。
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.张广梅,张凯,陈虹.基于深度学习的验证码识别技术研究综述[J].信息网络安全,2021(12):48-55.
2.张旭东,李明,刘丽,等.基于深度学习的验证码识别方法综述[J].计算机科学,2020,47(12):12-20.
3.刘洋,李龙,王超,等.基于生成对抗网络的验证码识别研究进展[J].计算机科学与探索,2021,15(11):2015-2026.
