摘要
验证码作为一种区分用户是真人还是机器程序的验证方式，在防止恶意攻击、保障网络安全方面发挥着重要作用。
然而，随着验证码技术的发展，各种新型验证码不断涌现，其复杂度和识别难度也随之提升，传统的验证码识别方法已难以满足需求。
近年来，深度学习技术的快速发展为验证码自动识别提供了新的思路和方法，并取得了显著成果。
本文首先概述了验证码技术以及验证码自动识别的研究背景和意义，并简要介绍了验证码的常见类型和特点；接着，重点综述了基于深度学习的验证码识别技术的研究现状，包括常用的深度学习模型、特征提取方法、识别算法等，并对不同方法的优缺点进行了分析比较；最后，总结了验证码自动识别技术面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：验证码；自动识别；深度学习；特征提取；识别算法
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益凸显。
验证码（CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart，CAPTCHA）作为一种区分用户是真人还是机器程序的公共全自动程序，被广泛应用于网站和应用程序中，用于防止恶意攻击，例如自动注册、暴力破解、垃圾邮件等。
验证码技术要求用户完成一项机器难以完成的任务，例如识别扭曲的字符、图像分类等，从而验证用户的真实身份。
早期的验证码通常采用简单的字符组合形式，但随着攻击技术的不断升级，简单的验证码已经无法有效抵御恶意攻击。
为了提高验证码的安全性，研究人员开发了各种新型验证码，例如基于图像识别的验证码、基于语音识别的验证码、基于行为识别的验证码等，其复杂度和识别难度也随之提升。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
