一种手势验证码的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种手势验证码的识别方法及装置，所述方法包括：利用基于开源计算机视觉库OpenCV的霍夫变换方法，识别手势验证码图片中的线段轨迹；根据识别出的手势验证码图片中的线段轨迹，获取手势验证码的各线段轨迹的坐标信息；根据手势验证码的各线段轨迹的坐标信息，获取所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息；根据所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息，模拟鼠标按下mousedown、鼠标移动mousemove和鼠标释放mouseup事件，进行所述手势验证码的验证。利用该技术方案可简单而准确地进行手势验证码的机器自动化识别，从而对带手势验证码登录的网站进行自动化安全测试，通过该方法检测网站抵抗风险的能力，并对网站进行优化。

Method and device for identifying gesture verification code

The embodiment of the invention provides a method and apparatus for recognizing gesture verification code, the method includes: using the Hof transform method of open source computer vision library OpenCV based gesture recognition verification code image segment trajectory; picture code in line trajectory verification according to the identified gestures, gestures to obtain verification code segment track coordinate information; according to the gesture verification code each line trajectory coordinate information, obtain the gesture verification starting point, code sliding sliding track and end point information; according to the starting point, the gesture verification code sliding motion trajectory and end point information, press MouseDown, mobile mouse mouse MouseMove and mouse mouseup release the event, the gesture verification code validation. The technical scheme is simple and accurate automatic gesture recognition verification code, and automatic testing of gesture verification code login site, the ability to resist risks through the detection site, and optimize the website.

【技术实现步骤摘要】
一种手势验证码的识别方法及装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种手势验证码的识别方法及装置。
技术介绍
手势验证码：验证码是一种区分用户是计算机或人的公共全自动程序，是网络应用中区分人机最重要的手段。目前验证码主要是以下几类：图形验证码、旋转类验证码、知识常识问答验证码、点触验证码、滑块验证码。手势验证码是一种新型的验证码，界面简洁，有着良好的用户体验，对用户造成的干扰也较少。手势验证码一般是由人来识别并验证，但是在新的手势验证码推出市场时，如果都需要由人工来识别并验证，则效率很低，因此，如何进行手势验证码的机器自动化识别，这是本领域技术人员亟需解决的技术问题。对于手势验证码的机器自动化识别，现有技术的支持向量机SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)是一个机器学习领域里常用到的分类器，可以对图形进行边界区分。SVM把数据映射到高维空间，寻找能够分割的超平面。识别手势验证码需要充分利用图片中的信息，才能把手势验证码的有效轨迹和背景部分分离。一张图片，每个像素都可以放在一个5维的空间里，这5个维度分别是，X、Y、R(红)、G(绿)、B(蓝)，也就是像素的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势验证码的识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用基于开源计算机视觉库OpenCV的霍夫变换方法，识别手势验证码图片中的线段轨迹；根据识别出的手势验证码图片中的线段轨迹，获取手势验证码的各线段轨迹的坐标信息；根据手势验证码的各线段轨迹的坐标信息，获取所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息；根据所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息，模拟鼠标按下mousedown、鼠标移动mousemove和鼠标释放mouseup事件，进行所述手势验证码的验证。

【技术特征摘要】
1.一种手势验证码的识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用基于开源计算机视觉库OpenCV的霍夫变换方法，识别手势验证码图片中的线段轨迹；根据识别出的手势验证码图片中的线段轨迹，获取手势验证码的各线段轨迹的坐标信息；根据手势验证码的各线段轨迹的坐标信息，获取所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息；根据所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息，模拟鼠标按下mousedown、鼠标移动mousemove和鼠标释放mouseup事件，进行所述手势验证码的验证。2.如权利要求1所述手势验证码的识别方法，其特征在于，所述利用基于开源计算机视觉库OpenCV的霍夫变换方法，识别手势验证码图片中的线段轨迹，包括：判断整个页面是否加载完成，当加载完成后，分析所述整个页面的网页结构，得到并提取包含手势验证码的元素信息；利用html2canvas遍历扫描提取的所述手势验证码的元素信息，将所述手势验证码的元素信息转化为画布canvas图像元素；通过所述开源计算机视觉库OpenCV的霍夫变换方法分析所述画布canvas图像元素，识别出其中的线段轨迹。3.如权利要求2所述手势验证码的识别方法，其特征在于，利用基于开源计算机视觉库OpenCV的霍夫变换方法，识别出手势验证码图片中的线段轨迹后，还包括：根据识别出的手势验证码图片中的每一条线段轨迹是否符合预设的斜率和长度条件，剔除不符合预设条件的各无效的线段轨迹，并将符合预设条件的各有效的线段轨迹作为所述手势验证码的各线段轨迹。4.如权利要求1所述手势验证码的识别方法，其特征在于，所述根据所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息，模拟鼠标按下mousedown、鼠标移动mousemove和鼠标释放mouseup事件，进行所述手势验证码的验证，包括：根据所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息，利用直译式脚本语言JS模拟鼠标按下mousedown、鼠标移动mousemove和鼠标释放mouseup事件，进行所述手势验证码的验证。5.如权利要求4所述手势验证码的识别方法，其特征在于，所述根据所述手势验证码滑动的起始点、滑动轨迹和终点信息，利用直译式脚本语言JS模拟鼠标按下mousedown、鼠标移动mousemove和鼠标释放mouseup事件，进行所述手势验证码的验证，包括：利用JS通过所述鼠标按下mousedown，在手势验证码滑动的起始点模拟鼠标点击事件，然后通过鼠标移动mousemove沿着滑动...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁玲，薛维航，
申请(专利权)人：微梦创科网络科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11