12306登陆时滑块不显示？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-09-19 08:38 标签： 12306滑块验证破解

实现方法调整：用SVM的方法

关于SVM方法，自行去查询资料。

前面的步骤还是一样的，去干扰，分割。

案例1：不连续点组成的字符

设计：不连续的点组成的字符，而且有一定程度的倾斜。

1.通过纵横的直方图投影，可以找到字幕区域
2.通过Hough变换，适当的参数，可以找到近似的横线，可以做倾斜矫正
3.字符串的倾斜式面内的，没有太多的**难度
4.字母宽度一定，大小一定

1.检测切割阶段没有任何技术含量，属于设计的比较丑的
2.只有数字，而且手写体变化不大
3.表面看起来对识别阶段有难度，仔细分析，发现几乎不用任何高级的训练识别算法，就固定的招某些像素点是否有色彩就够了

案例3：背景色块和矩形

设计：背景颜色块 和 矩形

1.背景色是单一色块，有形状，通过Region-Growth区域增长来很容易把背景给去掉
2.前景色是标准的线条，色彩单一

案例4：字母有粗细和噪音

设计：使用个随机噪音，而且作为前景；字母位置粗细都有变化

1.通过在X轴的直方图投影，能准确分割字幕
2.然后在Y周作直方图投影,能准确定位高度
3.识别阶段，都是印刷体，比较简单

案例5：利用图像处理和模式识别技术

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。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。

001：将图像从jpg等格式转换为位图便于处理
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。
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。

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。 ）

    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。

案例6：取自自然场景图

谷歌验证码出现街景问题的概率高达40%，出现汽车或者道路的概率为30%。

只需要做出一个路牌定位器，然后通过无限刷新验证码，就可以只验证路牌类的问题，从而无视其余复杂的自然场景。采用fast-rcnn算法，仅需要500张粗糙标注的样本，30分钟训练便有了上图的定位效果。

12306验证码，要解决这款验证码，本质上是一个分类问题.

将下图中的问题部分200*30的区域截取处理，利用某开放的OCR接口去识别，会有80%的识别准确率。这个成功率并不乐观，因此我们自己做了一个问题识别器。假如将全部OCR结果直接投入Alex-net中，会存在大量的错误数据，得到的分类器成功率将低于10%，效果很差。但是依据概率清洗，统计完OCR识别结果的图片，把出现频率高的认为是一个标签，就会发现在5万张图片中，平均每个问题的出现率为1%。去除出现频率特别低的样本数据后（比如口哨偶尔会识别成口肖，出现频率低则去除该样本），重新训练识别成功率则高达99%，扭曲的问题文本形同虚设。

方法仍然是把标记好的图片投入VGG-16层的模型中，初期得到的识别结果较差，因为标记数据并不会完全正确，事实上现在的通用模型已经十分完善，训练的结果非常依赖数据清洗的效果。然而，有没有得到高精度区分标记正确与否的样本集的办法呢？答案在于网站。绝大多数网站，都会在登录页面存在验证码，而用户常识登录时，会首先校验验证码是否正确，其次是账号密码，因此就是自己生产一堆随机账号密码，去撞登录网页，发现验证码校验通过了，但是账号密码错误，就可以有效筛选出正确的标记数据。


同样的思路，如果我用现在已经达到95%的识别模型去重复这个样本标记的行为，将得到的就会是远比现在5W样本集多的多的样本量，可预期将得到的准确率会更高，当然会有同学说，那样你的模型将局限在这类问题下，而不能成功适应他新的图像，一旦更新不就失效了吗？是的，但是解决实际问题的时候，一些小tips就能解决这样问题。


问：如何应对验证码图片的更新迭代？
答：只识别模型能识别的验证码，在高并发刷新下即使只能识别5%的问题，实际应用也是100%。
问：如何让模型自己学习没遇到过的图像?
答：将非模型可识别的问题和图片标记为 _  交付人工打码，将打码结果重新训练模型。
问：上面的问题有没有高级点的解决办法？
答：撞验证码库，新出现的问题随机性标注，8个格子随机撞约有2%的成功率，学会一个新物体也只需要500张样本，撞10W次即可。
问：能不能别这么流氓?
答：不能，因为面对实际问题与巨大利润，坏人就是这么流氓。

其实大部分网站的验证码设计者并不得要领，不了解图像处理，机器视觉，模式识别，人工智能的基本概念。也有设计的比较好的，比如Yahoo,Google,Microsoft等。而国内Tencent的中文验证码虽然难，但算不上好。（最恶心的要数12306，直接是反人类的验证码）

1.在噪音等类型的使用上，尽力让字符和用来混淆的前景和背景不容易区分。尽力让坏人（噪音）长得和好人（字母）一样。
2.特别好的验证码的设计，要尽力发挥人类擅长而AI算法不擅长的。 比如粘连字符的分割和手写体（通过印刷体做特别的变形也可以）。 而不要一味的去加一些看起来比较复杂的噪音或者其他的花哨的东西。即使你做的足够复杂，但如果人也难识别，显然别人认为你是没事找抽型的。
3. 从专业的机器视觉的角度说，验证码的设计，一定要让**者在识别阶段，反复在低阶视觉和高阶视觉之间多反复几次才能识别出来。 这样可以大大降低**难度和**的准确率。

VTT验证码需要用户根据题目，选出图中一个或者多个答案物体，通过点击、拖动、连接等方式选中区域提交给后台判断。在保证体验依旧简单无需输入的基础上，实现了良好的对抗效果。VTT的图片由后台3D渲染随机产生，保证图片不会重复，语义也可以根据题目中的图片中的物件属性组合产生，多种多样的变化可以有效阻挡恶意。

5.滑块和点击：一键的点击，通过无数只有真人具备的特征才能通过这道验证。

现在行业细分后，专业化的事情更多的人来处理，提供验证码服务有很多好的公司，专业做验证码服务的，效果比自己做的好很多，价格不贵，建议还是直接购买服务。

希望不要把这种技术用于非法用途。

文中部分代码实现详见：github地址 

原地址： 已打不开，现用下面地址

12306铁路购票系统

健康码不能证明接种新冠疫苗

12306上线适老功能

为方便老年人和障碍人士购票

铁路12306网站适老化及无障碍等功能上线

支持放大缩小、调整配色、语音识读等

短信验证两种登录验证形式

为了切实解决群众“跑腿”问题

海南健康码上线新冠疫苗预防接种电子凭证功能

电子凭证与接种点出具的纸质接种凭证具有同等效力

点击“新冠疫苗”字样图标

进入接种新冠疫苗详情页

点击右上角【电子凭证导出】按钮

预防接种凭证自动保存在本地相册

预防接种电子凭证显示三类信息

1、预防接种凭证信息：健康码信息、生成电子凭证时间及专属二维码；

2、受种者信息：受种者编号、身份证号、受种者姓名、出生日期、性别、联系电话、家庭住址；

3、疫苗接种详情：疫苗名称、剂次、接种时间、疫苗批号、生产企业、接种单位。

电子预防接种凭证支持第三方进行核验

核验人员仅需打开手机扫一扫功能

扫描电子预防接种凭证上的二维码

海口异地交易二手车网上办理

为进一步促进二手车交易行业发展

便利群众办理二手车异地交易登记手续

公安部会同商务部、税务总局部署

推行二手车交易登记“跨省通办”

对二手车在转入地交易的

可以通过公安交通管理互联网服务平台

也可以直接到转入地车辆管理所业务窗口提出申请

交管12123办理流程

来源：网信海口综合海南日报、新华社、中国铁路

原标题：《铁路12306 App、交管12123 App、海南健康码上新了！详戳→》

我要回帖

更多关于 12306滑块验证破解 的文章

 

随机推荐