验证码训练需要样本数记录

验证码训练记录:

使用10000张样本,大写字母,长2位,2400上0.1,4900上0.6,耗时25分钟
使用50000张样本,全字符集,长6位,80000上0.6,耗时7个小时
使用2000张样本,大写,数字字符集,长5位,7000上0.16,耗时1个小时,40000仍0.16,耗时5个小时
使用2000张样本,大写,数字字符集,长5位,50000仍0.06,耗时10个小时
linux,使用60000张样本,大写,数字字符集,长5位,2800上0.1,耗时14分钟,18000上0.85稳定,耗时1.5小时,最大0.92 100000依然0.89
win使用100000张样本,大写,数字字符集,长5位,3200上0.1,耗时35分钟,30400上0.9,耗时6.5小时,最大0.93 100000依然0.91

linux,使用4000张样本,大写,数字字符集,长5位,3100上0.2,耗时16分钟,3700上0.27稳定,耗时18分钟,最大0.31 83000依然0.25
win使用3000张样本,大写,数字字符集,长5位,3900上0.2,耗时35分钟,4400上0.25,耗时40分钟,最大0.25 39000依然0.21

linux,使用12000张样本,大写,数字字符集,长5位,5400上0.5,耗时27分钟,最大0.55 19000依然0.52,达不到使用标准
win,使用15000张样本,大写,数字字符集,长5位,5000上0.5,耗时57分钟,最大0.57 ,8000依然0.55

linux,128张,使用20000张样本,大写,数字字符集,长5位,3900上0.5,耗时37.47分钟,4100稳定1.0,4100依然0.51,最大0.51 ,达不到使用标准
linux,128张,使用20000张样本,大写,数字字符集,长5位,6700上0.69,耗时102.97分钟,4700稳定0.66,11600依然0.66,最大0.69,达不到使用标准

### 创建和解析需要进行数学运算的验证码图像 #### 验证码生成过程 为了提高安全性和用户体验,算术验证采用了不同于传统字符型验证码的方式。这种类型的验证码通过展示一个简单的算术表达式给用户,并要求用户提供该表达式的解来完成验证流程[^1]。 对于此类验证码的具体实现方式,在服务器端可以先构建一个随机产生的简单加减乘除四则运算题目字符串,之后利用图形库将其渲染成带有视觉干扰效果(比如模糊、变形等)的图片形式返回客户端显示出来[^2]。 下面是一个基于PHP语言的例子用于说明如何创建这样的验证码: ```php <?php // 定义函数用来生成两个随机整数以及它们之间的基本运算符 function generate_math_captcha() { $num1 = rand(0, 9); $num2 = rand(0, 9); // 确定使用的运算符 (+,-,*中的任意一种) switch (rand(0, 2)) { case 0: $operator = '+'; break; case 1: $operator = '-'; break; default: $operator = '*'; } // 记录正确答案到session中以便后续校验 $_SESSION['captcha_answer'] = eval("return {$num1} {$operator} {$num2};"); return "{$num1} {$operator} {$num2}"; } ?> ``` 这段代码片段展示了怎样动态地组合出一道基础级别的数学题并保存其解答供稍后的检验环节使用。当用户提交表单时,则可以通过比较用户的输入与之前存储于`$_SESSION`变量内的预期结果来进行有效性判断[^3]。 至于具体的图像绘制部分,通常会选择GD库或其他类似的绘图工具包来负责将上述得到的文字描述转换为实际可见的图形文件;同时还可以加入额外的效果如噪点线、背景图案变化等等以增强破解难度。 #### 解析已有的数学运算验证码图像 针对已经存在的含有数学公式的验证码图片而言,如果想要自动读取其中的信息,则涉及到OCR技术的应用——即光学字符识别。这一步骤往往依赖专门训练过的机器学习模型或者是第三方API服务来完成从图像数据向文本串的有效转变工作。然而值得注意的是,由于这类特定场景下的样本相对较少且存在较多变种情况,因此现成解决方案可能无法达到理想精度水平,有时还需要针对性调整优化算法参数设置或是收集更多样本来改进模型性能[^4]。
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