基于ELM算法的验证码软件可用性研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 验证码的定义 | 第9页 |
| 1.1.2 验证码的分类 | 第9-12页 |
| 1.1.3 验证码的作用 | 第12-13页 |
| 1.2 验证码的软件可用性 | 第13-15页 |
| 1.2.1 可用性的概念 | 第13页 |
| 1.2.2 可用性的研究意义 | 第13页 |
| 1.2.3 验证码的可用性的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 可用性研究工具 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文总体结构 | 第16-17页 |
| 第2章 验证码自动识别技术 | 第17-28页 |
| 2.1 自动识别技术的意义 | 第17页 |
| 2.2 自动识别的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 2.3 图像预处理算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 图像灰度化 | 第19页 |
| 2.3.2 灰度图像二值化 | 第19-20页 |
| 2.3.3 去噪处理 | 第20-21页 |
| 2.4 字符分割算法 | 第21-23页 |
| 2.4.1 竖直投影法 | 第22页 |
| 2.4.2 连通域分割法 | 第22页 |
| 2.4.3 上下轮廓投影法 | 第22-23页 |
| 2.5 识别算法 | 第23-27页 |
| 2.5.1 支持向量机 | 第23-24页 |
| 2.5.2 人工神经网络算法 | 第24-25页 |
| 2.5.3 基于形状上下文法 | 第25-26页 |
| 2.5.4 模板匹配法 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 验证码的特征分析 | 第28-36页 |
| 3.1 人眼可识别的验证码特征 | 第28-34页 |
| 3.1.1 58同城验证码 | 第29-30页 |
| 3.1.2 拉手网验证码 | 第30-31页 |
| 3.1.3 新浪网验证码 | 第31-33页 |
| 3.1.4 Google验证码 | 第33-34页 |
| 3.2 自动识别中的特征提取 | 第34-35页 |
| 3.2.1 穿越特征 | 第34-35页 |
| 3.2.2 侧面轮廓深度特征 | 第35页 |
| 3.2.3 网格特征 | 第35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 验证码的软件可用性实验设计 | 第36-47页 |
| 4.1 人工识别设计 | 第36-38页 |
| 4.2 验证码自动识别设计 | 第38-46页 |
| 4.2.1 ELM算法 | 第38-40页 |
| 4.2.2 58同城验证码 | 第40-42页 |
| 4.2.3 拉手网验证码 | 第42-43页 |
| 4.2.4 新浪网验证码 | 第43-45页 |
| 4.2.5 Google验证码 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 5.1 实验结果 | 第47-50页 |
| 5.2 软件可用性分析 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 未来研究工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A（攻读硕士学位期间的研究成果） | 第59页 |
