验证码识别方法及思路：令人抓狂的验证码 我们竟是它的学习对象

验证码识别方法及思路：令人抓狂的验证码 我们竟是它的学习对象更多有趣内容关注公众号“正合知天下”。通过这种方法的积累，计算机也把原本不能识别的扭曲文字，通过大量的样本和答案进行学习，在2014年的一次实验中，人类识别扭曲文字的准确率是33%，而计算机的准确率竟高达99.8%，通过大量样本和时间的积累得到的结果让人无不惊讶。时至今日，谷歌验证码已经演变成了让我们选择图片中的消防栓、红绿灯、人行道等等，这些同样是为了让计算机进行学习，为了以后的自动驾驶技术能够更准确地识别物体。可以说，我们每个人都是验证码和AI智能在学习中的“免费劳动力”。

验证码，是我们日常生活中常常会遇到的。它的主要目的是为了区别访问的用户是真人还是机器人，而在最早验证码被谷歌所使用时，它的用途远不止于此……

谷歌最早使用的验证码，都是从古书上扫描下来的，一个验证码一般都会分为两部分，第一个单词是正常的验证码，第二个单词是古书上的。

当时为了将纸质图书转换成电子版，来便于人们搜索查看，但是由于很多古书的字迹都是手抄本或古体文字，计算机无法识别其中的内容，导致电子版的书籍中有许多内容缺失。

这些计算机无法识别的内容其实可以通过人工去修正，但其耗费的人力和时间无法估量。于是谷歌便将古书上的这些内容与验证码结合，第一段验证码通过输入正确答案来区别真人与机器，第二个单词是古书上扫描下来的，用户提交的结果会发送到数据库，把许多人达成共识的答案再经由后台人员甄别，得出来的就是古书的正确内容，以此供计算机学习。

通过这种方法的积累，计算机也把原本不能识别的扭曲文字，通过大量的样本和答案进行学习，在2014年的一次实验中，人类识别扭曲文字的准确率是33%，而计算机的准确率竟高达99.8%，通过大量样本和时间的积累得到的结果让人无不惊讶。

时至今日，谷歌验证码已经演变成了让我们选择图片中的消防栓、红绿灯、人行道等等，这些同样是为了让计算机进行学习，为了以后的自动驾驶技术能够更准确地识别物体。

可以说，我们每个人都是验证码和AI智能在学习中的“免费劳动力”。

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