我的图像之路之CAPTCHA 和 break CAPTCHA

江鹏
2023-12-01

我的图像之路之CAPTCHA 和 break CAPTCHA

CAPTCHA 和 break CAPTCHA,这永远是一个turing test的命题。 
CAPTCHA 和 break CAPTCHA双方都在竞赛,

Captcha方:

•Captcha项目: http://www.captcha.net/

•jCaptcha项目:http://jcaptcha.sourceforge.net/

Break Captcha方

http://www.cs.sfu.ca/~mori/research/gimpy/

http://sam.zoy.org/pwntcha/

http://www.brains-n-brawn.com/default.aspx?vDir=aicaptcha

http://homepages.cs.ncl.ac.uk/jeff.yan/

感觉就是一场拳击赛,很刺激。

张老师在他的图像课上布置了验证码识别的大作业。使得我有幸接触这些。作为我们小组的主要成员之一,我挑起了完成这个作业的重担。

当然,我并不愿意卷入这场无休止hard AI 战争,正如《Recognizing Objects in Adversarial Clutter: Breaking a Visual CAPTCHA 》中所说,验证码识别的意义在于它对Object Recognition很有帮助: 
1、对于一些图片的word extraction来说,验证码的背景噪声要比苛刻,要提高识别率并非易事; 
2、CAPTCHA的验证码产生是开源的,能通过它来产生infinit的testset。这样的数据集很充分。扩展了原来在MNIST上做实验。

读《Recognizing Objects in Adversarial Clutter: Breaking a Visual CAPTCHA》这篇论文并非易事,特别是像我这种图像处理领域的初涉者。作者G.Mori 的宣称他们在EZ-gimpy里的识别率为92%,在gimpy里的识别率为33%。里边提出了shape context 的概念,这是UCBerkely 的eecs里的一个研究成果(http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/shape/ )。 
我还得从shape context开始啊~呵呵,图像路漫漫其修远兮,吾将上下而求索:)

于此同时,工程上我找到了一个开源软件pwntcha ,作者是sam Hocevar 称看到现在市面上那么多卖验证码破解程序的,他改变初衷,把代码全部公布出来。虽然是三年前技术,但是还有很有意义,因为他超强的识别能力了(好多项都是 100%)。你可以在官网是用svn下载,但是下的代码不能直接使用的,而且作者的README写的很不详细,安装后更需要一些设置。 
这里我也提供下载本站的下载pwntcha ,经本人测试通过。

Linux下安装 : 
1、安装一些库(都是./configure && make && make install) 
1.1、安装imlib2-version.tar.gz 
1.2、安装SDL-version.tar.gz 
1.3、安装SDL_image-version.tar.gz 
1.4、安装opencv-version.tar.gz 
2、编译pwntcha 
2.1、产生configure脚本和Makefile (cd trunk/ && ./bootstrap) 
2.2、编译,安装 (./configure && make && make install)

此时,就会在trunk/src/目录下产生可执行文件 pwntcha,但是,程序还不能做验证码识别。你还需要做以下设置: 
在可执行文件pwntcha所在目录(默认是trunk/src/)下建立share目录。 
把 trunk/src/下的站点文件夹 (xanga,vbulletin,tickets,ticketmaster,slashdot,scode,phpbb,paypal....),移到share里边。即:share下每个文件夹下都有一个站点文件夹,这些文件夹使得pwntcha能打开这些站点的验证码图片文件。

这两大步骤之后,就能使用pwntcha了。命令是: 
Usage: ./pwntcha [OPTION]... IMAGE... 
-m, --mode <mode> force operating mode 
-s, --share <dir> specify shared dir 
-q, --quiet do not print information messages 
-h, --help display this help and exit 
-v, --version output version information and exit 
识别 
输出结果(点击见大图)

最后列出与验证码识别图像界几位值得关注的教授:


作者: 水木    
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