摘要
验证码作为一种区分用户是人还是机器的程序，在保障网络安全方面扮演着至关重要的角色。
然而，随着机器学习技术的快速发展，传统的验证码识别方法已经难以有效抵御恶意攻击。
近年来，基于机器学习的验证码识别算法因其强大的学习能力和泛化能力，逐渐成为该领域的研究热点。
本文首先阐述了验证码识别的研究背景和意义，并介绍了常见的验证码类型。
接着，对基于机器学习的验证码识别算法进行了综述，包括预处理、特征提取、模型训练和识别等关键技术。
此外，还介绍了几种经典的机器学习算法，如支持向量机、卷积神经网络等，并分析了它们在验证码识别任务中的优缺点。
最后，探讨了该领域未来可能的研究方向，如对抗学习、迁移学习等。
关键词：验证码识别；机器学习；深度学习；特征提取；图像处理
随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。
验证码（CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart，CAPTCHA）作为一种全自动区分计算机和人类用户的图灵测试，被广泛应用于各种网络服务中，例如账户注册、在线投票、评论发布等，以防止恶意程序的自动化攻击，保障网络安全和用户隐私。
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