1. 题目来源
随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益凸显，验证码作为一种人机识别技术被广泛应用于防止恶意程序的自动化攻击。
字符型图片验证码因其易于实现和部署的特点，成为应用最为广泛的一种验证码形式。
然而，随着验证码识别技术的不断发展，传统的字符型图片验证码已经难以有效抵御恶意攻击者的识别破解，因此，对字符型图片验证码的自动识别技术进行深入研究和实现具有重要的现实意义。
2. 应完成的主要内容
本课题要求完成以下主要内容：1.对字符型图片验证码的类型、特点和安全威胁进行深入分析，综述现有的验证码识别技术，包括传统图像处理方法和深度学习方法。
2.研究基于深度学习的字符型图片验证码识别方法，包括图像预处理、字符分割、特征提取和识别算法等关键技术。
3.设计并实现一个基于深度学习的字符型图片验证码识别系统，对不同类型的字符型图片验证码进行识别测试，并对系统的性能进行评估。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在研究过程中，需阅读相关文献，掌握字符型图片验证码的基础知识、识别技术现状以及深度学习的基本原理。
2.独立完成系统的设计、编码和测试工作，并撰写毕业论文。
3.毕业论文应符合中国本科学术论文的格式要求，内容完整、逻辑清晰、语言规范，并能够体现出作者的独立思考和研究能力。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张广世,冯大鹏,王世豪.基于深度学习的字符型验证码识别方法研究[J].计算机工程与应用,2021,57(09):101-108.
2. 彭章华,王晓,刘嘉勇.基于深度学习的字符验证码识别方法[J].计算机应用,2020,40(S2):231-235 240.
3. 程科,李明.基于深度学习的字符验证码识别技术研究[J].计算机技术与发展,2020,30(02):160-164.
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