摘要
验证码作为一种区分用户是真人还是机器程序的公共安全机制，被广泛应用于互联网应用中，以防止恶意攻击和滥用。
然而，随着验证码技术的发展，各种新型验证码不断涌现，其复杂性和难度也随之增加，这给验证码识别带来了新的挑战。
本文针对随机验证码的识别问题展开研究，首先介绍了验证码技术和随机验证码识别的概念，阐述了随机验证码识别的难点和挑战。
然后，对现有的随机验证码识别技术进行了综述，包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法，并分析了各种方法的优缺点。
在此基础上，本文设计并实现了一个基于深度学习的随机验证码识别系统，该系统采用卷积神经网络和循环神经网络相结合的结构，能够有效地识别各种类型的随机验证码。
实验结果表明，本系统具有较高的识别准确率和较强的鲁棒性。
最后，对随机验证码识别技术的发展趋势进行了展望。
关键词：验证码识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；图像处理
#1.1验证码技术验证码（CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart，CAPTCHA）是一种全自动区分计算机和人类用户的图灵测试，其目的是为了防止恶意程序对网络资源的滥用。
验证码技术的基本原理是利用人类和计算机在感知能力上的差异，生成人类易于识别而计算机难以识别的测试，从而区分用户是真人还是机器程序。
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