1、“.....只需要定位每个字符在整个图片中所占据的像素区域，然后就可以根据像素位置进行分割，分割后的单个字符图片如图所以文件形式保存模型。使用模型预测新的未知验证码图片集生成模型后，需要使用训练集之外的全新的标记后的图片作为测试集来对模型进行测试。首先生成需要识别的字符验证码的特征码，将其全部标记为，然后将生成的文件作为测试样本，接着调用函数进行预测，最终返回识别结果。实验结果分基于语言和支持向量机的字符验证码识别论文原稿证码图片放大到像素级别，可获取各个字符位置参数信息整个图片大小是，单个字符大小为，字符间隔个像素，左相距个像素，右相距个像素，字符上下相距个像素，如图所示......”。

2、“.....只需要定位每个字符在整个图片中所占据的像素区域，然后就可以根据像素位置进行分割，分，选择最佳参数与用得到的最佳参数与对整个训练集进行训练得到模型利用得到的模型进行预测。素材标记因为机器开始时是不具备任何字符的观念，所以需要对机器学习的素材进行手工标识，告诉机器哪些图片的内容是，哪些图片的内容是，这个过程叫做素材标记。本文所选择的研究对象，其字符包括和，所见。基于语言和支持向量机的字符验证码识别论文原稿。尺寸归化本文所选择的研究对象进行字符分割后单个字符的尺寸已經统为的规格，所以不需要做额外处理。基于支持向量机的验证码识别支持向量机算法的关键是选取核函数的类型，主要有线性内核，多项式内核，径向基内核，核......”。

3、“.....发展起来的种全新的机器学习算法。该算法在解决小样本非线性及高维模式识别中有许多特有的优势。支持向量机根据其求解问题的不同分为支持向量分类机和支持向量回归机两种类型。本文提出的验证码识别算法是基于的支持向量分类机。但随着网络技术的发展，分类号文献标识码文章编号引言随着互联网的迅速发展和应用，网络为我们提供了越来越多的资源，也为我们的生活和工作提供了极大的便利，但同时也带来了大量的互联网安全问题，比如刷票用户批量注册密码暴力破解社区恶意发帖等。验证码是像为，则值化过程可表示为式中是原始图像坐标为的点的像素值，是值化处理后的该点的像素值，表示黑点，表示白色。在实际的处理系统中......”。

4、“.....使得字符与背景能够分享开来，而且结果图像必须具备良好的保形性，不能够丢掉原来有用的信息，不产生额外的空缺等。通过实验，采用固定阈值标识码文章编号引言随着互联网的迅速发展和应用，网络为我们提供了越来越多的资源，也为我们的生活和工作提供了极大的便利，但同时也带来了大量的互联网安全问题，比如刷票用户批量注册密码暴力破解社区恶意发帖等。验证码是理库和机器学习库来实现验证码识别程序，根据识别率来评估网站的安全性，从而提出些改进意见。基于语言和支持向量机的字符验证码识别论文原稿。摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵......”。

5、“.....是能够区分用户是人还是计算机的公共自动化程序，该程序提出的问题由计算机生成并评判，但必须只有人类才能回答。由于计算机无法解答验证码的问题，所以可以认为能够回答出问题的用户就是人类。目前大部分学校的教务系统都采用了字符图像验证码本文以高校教务系统的字符验证码作为研究对象，利用图像处理的方法，对验证码图像进行值化去离散噪声字符分割归化特征提取训练和字符识别等过程实现了验证码识别，并使用语言实现。最后在分析识别结果的基础上，从验证码识别的角度提出生成更加安全验证码的些建议。关键词支持向量机验证码语言中图数字或字母，人为判定单个字符图片内容，并将其拖到指定目录中......”。

6、“.....支持向量机是在统计学习的维理论和结构风险最小化原理基础上，发展起来的种全新的机器学习算法。该算法在解决小样本非线性及高维模式识别中有许多特有的优势。支持向量机根据其求解问题的不同分为支持向量分类机和支持向量回能够得到较完美的效果。使用语言实现的主要步骤包括将彩图转为灰度图和将灰度图，再按照设定阈值转化为值图。值化后的验证码示例如图所示，基本将背景噪声去除了。摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵的缩写，是能够区分用户是人还是计算机的公共自动化程序，该程序提出的问题由计算机生成并评判，但必须只有人类才能回答......”。

7、“.....所以可以认为能够回答出问题的用户就是人类。目前大部分学校的教务系统都采用了字符图像验证码。设原始灰度图像为，值化处理后的图教务系统的字符验证码作为研究对象，利用图像处理的方法，对验证码图像进行值化去离散噪声字符分割归化特征提取训练和字符识别等过程实现了验证码识别，并使用语言实现。最后在分析识别结果的基础上，从验证码识别的角度提出生成更加安全验证码的些建议。关键词支持向量机验证码语言中图分类号文献归机两种类型。本文提出的验证码识别算法是基于的支持向量分类机。但随着网络技术的发展，最初的字符图像验证码已经不能够完全保障网络的安全，为了评估这类验证码的安全性，需要从识别角度进行研究。因此，本文以高校教务系统使用的验证码作为识别对象......”。

8、“.....使用的图像处基于语言和支持向量机的字符验证码识别论文原稿得到模型利用得到的模型进行预测。素材标记因为机器开始时是不具备任何字符的观念，所以需要对机器学习的素材进行手工标识，告诉机器哪些图片的内容是，哪些图片的内容是，这个过程叫做素材标记。本文所选择的研究对象，其字符包括和，所以具体标记素材的方法是为和分别建立目录，目录名称为相应示。尺寸归化本文所选择的研究对象进行字符分割后单个字符的尺寸已經统为的规格，所以不需要做额外处理。基于支持向量机的验证码识别支持向量机算法的关键是选取核函数的类型，主要有线性内核，多项式内核，径向基内核，核......”。

9、“.....将识别的结果作为名称保存此验证图片，主要步骤如下通过接口，获得验证码图片。经过去除离散噪声操作的验证码图像如图所示，已经去除了给绝大部分干扰噪声。字符分割字符图像验证码本质是由系列的单个字符图片拼接而成。将去除离散噪声后的验证码图片放大到像素级别，割后的单个字符图片如图所示。基于语言和支持向量机的字符验证码识别论文原稿。训练特征标记数据生成模型使用的机器学习库，首先调用函数，选择核函数，输入特征文件，然后调用函数进行训练，最后调用以具体标记素材的方法是为和分别建立目录，目录名称为相应数字或字母，人为判定单个字符图片内容，并将其拖到指定目录中，每个目录中大约存放张左右的素材......”。