Captcha――或者很山寨的说――图形验证码，是一个让人又爱又恨的技术。一方面它给正常用户增加了额外的负担，降低可用性；另一方面没有它，你一定迟早碰到 spam 的问题。

    我想大家都在致力于提高 Captcha 的可用性，即设计出"人"可以轻松识别，但是对机器（ANN/SVM）却很困难的技术。每当看到Google那样扭曲到变态的图标，正常用户都会感到愤怒。

    我以前看到一个比较有意思的方法是，让用户把一副图片旋转成正确的角度：比如一个凳子的图片，人类很轻松就知道应该四脚朝下，椅背方向朝上；但机器恐怕比较难做到这点。

    后来有一天我想到一个主意。人类的眼球有一个特性，就是只要切换速度足够快，那么可以感觉到一幅幅静止的图片动起来；甚至类似隔行扫描（A场、B场）那种技术，人类神经可以自动把一幅幅残缺的图片拼凑成整张。电视正是这么干的：

    我的想法是借助动态gif，每一帧都有大量噪点（电视这个例子上是每一帧都有50%的噪点？），但噪点位置帧和帧之间都不一致，组合起来后或许能被人类自动忽略，而关注在我们希望展示的内容上。因此还特意研究了一下动态gif的技术（http://www.dup2.org/node/1250）。但最后没有得到一个好结果，就中止研究了。不过有了这样一个结论：一定要让背景（内容）和前景（噪声）同时运动，否则识别难度没有本质提高。

    本来这个属于失败的研究，不打算blog的，可是看到了一个新出来的 Captcha 服务：NuCaptcha，也是同时有动态背景和动态前景。那么这个思路可能还是值得分享一下

建议继续学习：

1. CI框架里用的验证码    (阅读：4884)
2. 验证码的几个常见漏洞    (阅读：3355)
3. pytesser：图片验证码识别    (阅读：3162)
4. 实现动态验证码的思路    (阅读：2137)
5. 验证码的使用场景小议    (阅读：1959)
6. 浅谈Web安全验证码    (阅读：1735)