原文：http://security.ctocio.com.cn/securitycomment/290/8182290.shtml
摘录一部分，其余的请看原文
五、高级验证码的破解分析
时间关系，我简单介绍如何利用图像处理和模式识别技术，自动识别比较高级的验证码。
(以风头正劲的Google为例)
1)至少从目前的AI的发展程度看，没有简单的做法能自动处理各种不同的验证码，即使能力很强，那么系统自然也十分复杂强大。所以，要想在很简单的算法实现比较高级的验证码破解，必须分析不同验证码算法的特点：
作为一般的图像处理和计算机视觉，会考虑色彩，纹理，形状等直接的特征，同时也考虑直方图，灰度等统计特征，还考虑FFT，Wavelet等各种变换后的特征。但最终目标都是Dimension Reduction(降维)然后利于识别，不仅仅是速度的考虑。从图像的角度看，很多系统都考虑转换为灰度级甚者黑白图片。
Google的图片可以看出，颜色变化是虚晃一枪，不存在任何处理难度。难度是字体变形和字符粘连。
如果能成功的分割字符，那么后期识别无论是用SVM等分类算法，还是分析笔顺比划走向来硬识别，都相对好做。
2)图像处理和粘连分割
代码中的part1目录主要完成图像预处理和粘连字符分割
001：将图像从jpg等格式转换为位图便于处理
002：采用Fix/Adaptive的Threshold门限算法，将图片Bin-Value二值化。(可用003算法)
003：采用OSTU分水岭算法，将图片Bin-Value二值化。(更通用，大部分时候效果更好)
005：获取ROI感兴趣的区域。
006：Edge Trace边缘跟踪。
007：Edge Detection边界检测。
008：Thin细化去骨架。
009：做了一些Tidy整理。(这个一般要根据特定的Captcha算法调整)
010：做切割,注意图片中红色的交叉点。
011：将边缘检测和骨干交叉点监测的图像合并。(合并过程可以做分析: 比如X坐标偏移门限分析，交叉点区域纹理分析，线条走势分析，等等各种方法，找出更可能的切分点和分离后部件的组合管理。)
代码：(代码质量不高，从其他项目拷贝过来，简单修改的。)
查看代码(./pstzine_09_01.txt)
注：在这里，我们可以看到，基本的部件(字母是分割开了，但可以造成统一字母的被切割成多个Component。 一种做法是：利用先验知识，做分割; 另外一种做法是，和第二部分的识别结合起来。 比如按照从左至右，尝试增加component来识别，如果不能识别而且component的总宽度，总面积还比较小，继续增加。 当然不排除拒识的可能性。)
3)字符部件组合和识别。
part2的代码展示了切割后的字母组合，和基于svm的字符识别的训练和识别过程。
Detection.cpp中展示了ImageSpam检测过程中的一些字符分割和组合，layout的分析和利用的简单技术。 而Google的验证码的识别，完全可以不用到，仅做参考。
SVM及使用：
本质上，SVM是一个分类器，原始的SVM是一个两类分类的分类器。可以通过1:1或者1:n的方式来组合成一个多类分类的分类器。 天生通过核函数的使用支持高维数据的分类。从几何意义上讲，就是找到最能表示类别特征的那些向量(支持向量SV),然后找到一条线，能最大化分类的Margin。
libSVM是一个不错的实现。
训练间断和识别阶段的数据整理和归一化是一样的。这里的简单做法是：
首先：
#define SVM_MAX +0.999
#define SVM_MIN +0.001
其次：
扫描黑白待识别字幕图片的每个像素，如果为0(黑色，是字母上的像素),那么svm中该位置就SVM_MAX,反之则反。
最后：
训练阶段，在svm的input的前面，为该类打上标记，即是那一个字母。
识别阶段，当然这个类别标记是SVM分类出来。
注意：
如果是SVM菜鸟，最好找一个在SVM外边做了包装的工具，比如样本选择，交叉验证，核函数选择这些，让程序自动选择和分析。
代码：通过ReginGrowth来提取单个单个的字符，然后开始识别。
查看代码(./pstzine_09_02.txt)