Neck: 颈部网络配置

• name: 数据集名称，这里使用SimpleDataSet。
• use_guide: 是否使用指导，true表示使用。该项目一共使用了10个数字(0-9),26个大写字母(A-Z),26个小写字母(a-z),共62个字符，在这里我们使用集合对总的数据集中的标签内容生成字典，这方法适用于绝大多数情况下的字典生成，尤其是无法知道数据集识别文字的内容时比较好用。
  • DecodeImage: 解码图像。

4. 推理测试

测试脚本

# -c 后面设置训练算法的yml配置文件# -o 配置可选参数# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
应用实例：MS的Hotmail申请时使用的BMP格式验证码。
distributed: 是否使用分布式训练，true表示使用。
use_visualdl: 是否使用VisualDL进行可视化，true表示使用。随机位置等。
4. 多语言验证码
特点：使用不同语言的字符，如韩文或日文，进一步增加破解难度。
3. 相关配置文件
Global 部分
debug: 是否启用调试模式，false表示不启用。
transforms: 数据变换列表。label_sar、
Global.infer_img=./test
这是另一个通过-o选项指定的覆盖参数。这里生成的数据集是SimpleDataSet格式的，也就是每行是文件名和对应的标签，中间隔着分隔符’\t’
importcodecsclass_set =set()lines =[]file=open("total_list.txt","r",encoding="utf-8")#待转换文档，这里我们使用的是数据集的标签文件fori infile:a=i.strip('\n').split('\t')[-1]lines.append(a)file.closeforline inlines:fore inline:class_set.add(e)class_list =list(class_set)class_list.sort()print("class num: ".format(len(class_list)))withcodecs.open("new_dict.txt","w",encoding='utf-8')aslabel_list:forid,c inenumerate(class_list):label_list.write("\n".format(c))
2.4环境安装
gitclone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git

安装相关依赖环境，用于安装PaddleOCR项目所需的所有依赖库
pip install-rPaddleOCR/requirements.txt
2.4.1 训练脚本
训练脚本
!python3 ./tools/train.py -cen_PP-OCRv3_rec.yml -oGlobal.pretrained_model=./output/best_accuracy Global.infer_img=./test
./tools/train.py
这是PaddleOCR项目中的训练脚本的路径。
last_pool_type: 最后一层池化类型，设置为avg。
save_inference_dir: 推理模型保存路径，这里为空。
8. 问题验证码
特点：以问答形式进行验证，如简单的数学问题或常识性问题。
save_epoch_step: 每隔50个轮次保存一次模型。
KeepKeys: 保留键。label_ctc、运行该脚本来启动模型训练。
num_workers: 工作线程数，设置为4。
use_gpu: 是否使用GPU进行训练，true表示使用GPU。
infer_img: 用于推理的图像路径，这里设置为doc/imgs_words/ch/word_1.jpg。       
img_mode: 图像模式，这里是BGR。在这里，路径是 test。
max_text_length: 最大文本长度，引用全局的max_text_length。
未来的验证码技术
随着技术的发展，传统的验证码可能会被更加先进的方法替代，例如：
行为分析：通过分析用户的鼠标移动、
hidden_dims: 隐藏层维度，设置为120。
ext_data_num: 扩展数据数量，设置为2。
5. 复杂验证码（如Google Gmail使用的）
特点：随机英文字母搭配随机颜色、超参数设置等。项目介绍
验证码（CAPTCHA）用于区分用户是人类还是计算机程序（如机器人）。
4. 防止自动化注册
在注册过程中，攻击者可能会利用自动化程序批量创建虚假账户，用于后续的恶意活动。       
keep_keys: 保留的键列表，包括image、面部识别等生物特征进行验证。
优点：可以为网站带来额外收入，同时为用户提供新鲜感。
Backbone: 主干网络相关设置。
epoch_num: 训练的总轮数，这里设置为500。
label_file_list: 标签文件列表，这里设置为/home/aistudio/work/train_list.txt。
应用实例：早期的CSDN用户登录使用的GIF格式验证码。
beta1: Adam优化器的β1参数，设置为0.9。
Global.pretrained_model用于指定预训练模型的路径。
优点：大大提升了防破解能力。以下是需要验证码识别的几个主要原因：
1. 防止恶意破解密码
攻击者可能会使用自动化程序进行暴力破解尝试，即不断尝试不同的密码组合以破解用户账户。
优点：增加了验证码的复杂性和安全性。
data_dir: 数据目录，这里设置为./work/Verification_code。
pretrained_model: 预训练模型的路径，这里为空，表示不使用预训练模型。
en_PP-OCRv3_rec.yml是配置文件的路径。
PostProcess 部分
name: 后处理名称，这里使用CTCLabelDecode。
预训练模型可以帮助模型在已有知识的基础上进行进一步训练，加快收敛速度，提高精度。   
name: 数据集名称，这里使用SimpleDataSet。   
name: 主干网络名称，这里使用MobileNetV1Enhance。
transforms: 数据变换列表。       
image_shape: 图像形状，设置为[3, 48, 320]。
KeepKeys: 保留键。
2. 防止刷票和操纵投票结果
在投票或抽奖等需要用户参与的活动中，攻击者可能会编写脚本进行刷票，从而操纵结果。
应用实例：QQ申诉页面的汉字验证码。
algorithm: 算法名称，这里使用SVTR。这是为了防止各种形式的自动化攻击和滥用。
6. 防止资源滥用
一些网站提供的免费服务可能会被恶意程序批量调用，从而造成资源浪费和服务质量下降。
应用实例：系统生成诸如“1+2=？”的问题，或类似“中国的全称是什么？”。这些问题通常包含扭曲的字母和数字、文件forfileinfiles:imgpath =os.path.join(root,file)SUM.append(imgpath+"\t"+file.split(".")[0]+"\n")# 生成总标签文件allstr =''.join(SUM)f =open('work/total_list.txt','w',encoding='utf-8')f.write(allstr)f.closeprint("数据集数量：{}".format(len(SUM)))

2.3 识别字典制作

文字识别模型的训练使用的字典需要包含所有希望被正确识别的字，字典需要写成如下格式，一行一个字符，并以 utf-8 编码格式保存。

RecAug: 识别增强。
数据样式：

2.2 数据集整合格式

数据集名字命名，label

#2.生成总的标签文件importostrain_path ="./home/chenweifeng/Desktop/Verification_code"SUM =[]forroot,dirs,files inos.walk(train_path):# 分别代表根目录、

7. 广告验证码

• 特点：通过输入广告中的部分内容来完成验证。
• 评判：系统会评判用户的回答是否正确，以此来决定是否允许请求通过。