趙 杰

（商洛學(xué)院電子信息與電氣工程學(xué)院 商洛 726000）

1 引言

驗證碼具有技術(shù)簡單、易實施和傳輸數(shù)據(jù)小的優(yōu)點，故而被很多網(wǎng)站尤其是論壇性質(zhì)的網(wǎng)站大面積使用來防止自動化程序（如論壇自動灌水機(jī)）進(jìn)行大批量的惡意行為。驗證碼技術(shù)也常用于輔助預(yù)防和阻止垃圾郵件群發(fā)等行為［1］。常用的驗證碼識別方法主要有模板匹配、字符結(jié)構(gòu)、字符形狀等方面［2-4］。這類方法缺點是對傾斜和字符的大小比較敏感，經(jīng)過特殊處理后這些缺點可得到一定改進(jìn)。文獻(xiàn)［5］提出基于外部輪廓的方法，將圖像分割成相應(yīng)若干單個數(shù)字圖像，然后對分隔出來的單個數(shù)字圖像外部輪廓的上、下、左、右4個方向進(jìn)行特征計算，最后依據(jù)所計算得到的外部輪廓方向是否具有突變、左斜、右斜、圓弧等特征來對它們進(jìn)行識別?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法近年來研究較多，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于支持向量機(jī)等來進(jìn)行識別驗證碼［6～8］，此類方法較傳統(tǒng)方法在識別率上有所提高，但較為復(fù)雜，有時會出現(xiàn)“過學(xué)習(xí)”現(xiàn)象。此外，還有基于粗糙集的彩色驗證碼圖像識別方法［9］，根據(jù)字符顏色、大小和位置關(guān)系，使用粗糙集方法將驗證碼字符分割出來，再利用Adaboost進(jìn)行訓(xùn)練、識別。無需太多樣本，識別率較高，但對有一定幾何形變的字符識別率不高。不變矩是指物體（目標(biāo)）在進(jìn)行平移、縮放、旋轉(zhuǎn)等幾何變換后基本保持不變的矩統(tǒng)計量。目前，不變矩已成功應(yīng)用于目標(biāo)識別、數(shù)字水印等很多領(lǐng)域［10～11］，但在驗證碼識別應(yīng)用很少。本文利用矩不變量來進(jìn)行數(shù)字驗證碼識別，以常用的幾何不變矩（Hu矩）為例給出相關(guān)仿真結(jié)果，最后對算法進(jìn)行總結(jié)討論。

2 幾何不變矩的基本原理

區(qū)域 f(x，y)的(p+q)階矩定義為

其相應(yīng)的中心距定義為

其中，為重心坐標(biāo)，(xˉ，yˉ)是目標(biāo)區(qū)域灰度質(zhì)心。 f(x，y)的歸一化(p+q)階中心矩定義為

由此，可以得到下列七種不變矩，它們對平移、旋轉(zhuǎn)、以及尺度變換都具有幾何不變性［12］：

3 基本過程

在識別之前需對驗證碼圖像進(jìn)行一系列預(yù)處理操作，整體流程如圖1所示。

一般數(shù)字驗證碼圖像中的數(shù)字個數(shù)保持常量，較易分割，為進(jìn)行后續(xù)數(shù)字分割，首先對圖像進(jìn)行初步去噪。然后對圖像進(jìn)行二值化，對數(shù)字進(jìn)行定位、分割，在實際處理中，為了保證分割效果，可在分割之前再次對噪點進(jìn)行濾除。數(shù)字定位好后，可提取驗證碼圖像中各數(shù)字的不變矩特征進(jìn)行識別。

4 仿真測試

實驗仿真通過Matlab完成，為便于直觀觀察結(jié)果，構(gòu)建GUI界面。載入驗證碼圖像后界面如圖2所示；對驗證碼圖像進(jìn)行初步去噪、數(shù)字定位、歸一化操作，結(jié)果分別如圖3、圖4、圖5所示。

5 結(jié)語

本文利用圖像的幾何不變矩特征對數(shù)字驗證碼進(jìn)行識別，以Matlab軟件作為測試平臺，并搭建GUI界面進(jìn)行測試。實驗結(jié)果表明了不變矩在識別數(shù)字驗證碼方面的可行性。而且該方法可以很容易地擴(kuò)展到英文字母或字母數(shù)字混合驗證碼的識別中。該實例也可以方便地在相關(guān)課程教學(xué)中使用。

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