摘要
验证码作为一种区分用户是机器还是人类的公开全自动程序，被广泛应用于网络安全领域，其目的是阻止恶意程序对网络信息的滥用。
然而，随着深度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机器攻击。
本文献综述重点探讨基于TensorFlow的验证码识别方法研究。
首先介绍验证码识别研究背景和TensorFlow框架，接着分析国内外研究现状，然后阐述验证码识别关键技术，包括验证码类型分析、图像预处理技术、特征提取方法和分类识别算法。
最后对基于TensorFlow的验证码识别方法进行总结和展望。
关键词：验证码识别，TensorFlow，深度学习，卷积神经网络，图像处理
#1.1验证码验证码（CAPTCHA，CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart）是一种区分用户是机器还是人类的公开全自动程序。
验证码的主要目的是为了防止恶意程序对网络信息的滥用，例如恶意注册账号、刷票、暴力破解密码等。
#1.2TensorFlowTensorFlow是由GoogleBrain团队开发的开源深度学习框架，于2015年首次发布。
TensorFlow提供了一个灵活的平台，可以用于定义、训练和部署各种机器学习模型，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。
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