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在验证码技术发展的同时，其他新的业务的发展也随之被推进了。特别是电子商务业务的迅速发展，在推销商家的商品方面的需求剧增，使得一种高效快速广泛的推广方式被迫切需要。互联网正好具有高速和及时的信息功能，因而研究网络机器人技术成为许多人选择，通过图片验证码的破解，从而实现邮箱注册、信息群发、自动登录等一系列海量信息录取功能。历经这么多年的发展，验证码己在互联网中普遍使用，验证码几乎成为所有网络系统用来阻止网络机器人入侵的选择，验证码识别技术同样因此成为一个研究的热点。对研究者而言，验证码的研究不仅能进一步提高机器的学习能力还能提高计算机视觉的水平，有助于人们认清机器视觉和人眼的区别以及消除这种区别的方法。不管怎样，验证码识别的研究永远是一个双赢的结果：如果有一种验证码无法被破解，则网络安全获得保障：反之，如果验证码被识别，则在另一方面，人工智能和机器学习水平同样得到进一步的提高。
验证码技术的上述特性使其汇集了来自人工智能、文本分析、计算机视觉、密码学、信号处理等各个领域专家的注意。伴随验证码技术的不断发展和深入，验证码的形式越来越多样化。如今网络上常用的验证码主要有以下三种形式：1.文本验证码；2.图像验证码；3.声音验证码。第三种验证码主要针对有视觉障碍的人群使用，是前两种的辅助。声音验证码的原理是利用人和机器识别语音能力方面上的差异，与其他类型的验证码相比，相对而言应用范围比较狭窄，所以研究相对较少，在安全性保障方面较为薄弱，易受到自动语音识别[2]。目前，应用最为普遍的要属文本验证码，网络上各大网站基本都在使用文本验证码。但是，对于文本验证码的破解技术发展的也最为成熟，尤其是针对二文文本验证码的图像识别技术。因此，人们从二文验证码中延伸发展出三文验证码。本课题正是想在已有二文文本图像验证码的基础上，对二文图像三文变换过程进行研究，实现一个三文码自动生成系统。
1.2 国内外研究现状
1.3 课题研究主要内容
普通二文验证码研究的时间较久，发展也较为成熟，因此，对应于普通二文验证码的破解技术相较对应于其他类型验证码的破解技术而言，对应的破解方法也比较多。为此提出的3D验证码技术，主要是使待识别的符号通过算法程序经过一定的算法转换之后，形成三文验证码。转换后的三文验证码人们应当可以很容易地识别，但是传送到客户端之后，就目前的计算机技术而言，由于对于计算机来说三文验证码仍然属于二文图像，所以当计算机使用普通二文图像识别技术对三文验证码进行识别时，计算机将会难以准确地识别三文验证码上包含的图像信息。因此，通过实现将二文图像的转化为三文验证码，验证码抗识别性能相对提高。该技术的主要思想是：根据输入字符生成二文图像，然后利用遍历获取二文图像信息，生成三文网格，最后通过投影生成三文验证码。
本课题主要针对上述问题进行研究和讨论，课题的主要研究工作包括如下：
（1）研究分析图像的获取办法；
（2）学习图像处理中应用到的数学工具，其主要目的是为后面的算法实现做准备；
（3）掌握和实现投影变换。投影变换的作用是将三文网格转换成三文验证码图像；
（4）学习和掌握OpenCV。OpenCV是一种基于C函数的跨平台计算机视觉库，在OpenC里，我们可以对图像完成上述操作；
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