| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·光学字符识别(OCR)的研究现状 | 第9-10页 |
| ·验证码技术简介 | 第10-11页 |
| ·验证码技术的应用流程 | 第10-11页 |
| ·验证码技术的作用和意义 | 第11页 |
| ·验证码识别的一般步骤 | 第11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的章节安排 | 第12-13页 |
| 2 基于ASP的无组件生成彩色BMP图形验证码技术 | 第13-20页 |
| ·相关ASP技术概述 | 第13-14页 |
| ·验证码技术的安全性分析 | 第14-15页 |
| ·无组件生成图形验证码的设计思路 | 第15-19页 |
| ·设计目标 | 第15-16页 |
| ·关键模块 | 第16-17页 |
| ·验证码的生成过程 | 第17-19页 |
| ·本文所生成验证码的特点 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 验证码图像的预处理 | 第20-33页 |
| ·预处理概述 | 第20-21页 |
| ·彩色RGB图像的灰度化 | 第21-22页 |
| ·灰度化的概念 | 第21页 |
| ·灰度化的处理方法 | 第21-22页 |
| ·验证码灰度图像的二值化 | 第22-28页 |
| ·二值化的概念 | 第22-23页 |
| ·二值化方法的分类 | 第23页 |
| ·常用的图像二值化算法 | 第23-27页 |
| ·二值化方法总结 | 第27-28页 |
| ·去噪 | 第28-32页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·中值滤波 | 第29-30页 |
| ·去除孤立点、线 | 第30-31页 |
| ·去除孤立噪声区域 | 第31-32页 |
| ·去噪方法总结 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 字符分割 | 第33-44页 |
| ·分割技术简介 | 第33页 |
| ·投影分割法 | 第33-36页 |
| ·连通域分割法 | 第36-37页 |
| ·对粘连字符进行分割的组合方法 | 第37-43页 |
| ·最短路径问题 | 第37-38页 |
| ·最短路径问题在字符分割中的应用 | 第38-40页 |
| ·粘连字符的分割算法设计 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 字符识别 | 第44-66页 |
| ·字符识别概述 | 第44-46页 |
| ·模板匹配法 | 第44-45页 |
| ·字符结构分析法 | 第45页 |
| ·神经网络识别法 | 第45-46页 |
| ·本文选用的识别方法 | 第46页 |
| ·识别前对字符图像的处理 | 第46-48页 |
| ·字符的标准化 | 第46-47页 |
| ·字符的特征提取 | 第47-48页 |
| ·K-近邻分类法 | 第48-51页 |
| ·K-近邻分类简介 | 第48页 |
| ·K-近邻分类算法 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·BP神经网络法 | 第51-58页 |
| ·BP神经网络概述 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络的工作原理 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第53-56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·支持向量机 | 第58-63页 |
| ·最优分类面 | 第58-60页 |
| ·支持向量机的实现 | 第60-61页 |
| ·支持向量机的内积核函数 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-63页 |
| ·验证码识别总结 | 第63-66页 |
| ·三种识别方法的比较 | 第63-64页 |
| ·对验证码技术安全性的分析 | 第64-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-67页 |
| ·本文的工作 | 第66页 |
| ·进一步的工作 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |