随着互联网的飞速发展，验证码技术已应用到各类信息系统，尤其是金融科技领域的交易类系统中，普遍应用用验证码技术，来保证交易系统的可靠性和安全性。验证码识别技术的发展，不仅可以探索验证码的识别极限，还可以提升图像字符识别技术水平，从而推动验证码设计技术的发展。

　　2022数字中国创新大赛·大数据赛道科技金融子赛道推出的赛题“基于文本字符的交易验证码识别”，由兴业银行股份有限公司出题，题目结合企业真实业务场景，围绕验证码自动识别技术，由参赛选手利用已提供的验证码数据，设计合适的训练模型，提升验证码图片的识别准确率。

　　赛题地址：https://www.dcic-china.com/competitions/10023

　　一、问题价值 

　　验证码识别技术作为图像识别领域经典问题，在网络越来越普及的今天，有众多的应用场景，包括注册、登录、找回密码、抢购下单、评论、投票等等。通过解决验证码自动识别问题并提高验证码识别精确度，对于金融领域的自动化技术拓展使用，具有一定的商业价值。

　　二、解决意义

　　在RPA（流程机器人）、超级自动化、爬虫、自动化测试等领域，验证码自动识别技术都扮演着关键的角色，无法绕开，高效、精准的验证码识别模型决定了相关领域是否可以得到广泛应用。

　　本赛题主要以英文和数字类型的验证码为主，不仅可以使用传统的OCR图像识别算法，如OpenCV、CNN等，也可以将图像识别问题转化为多标签分类问题进行处理，通过数据增广和不同模型融合可以有效提高验证码识别的准确度，辅助提升金融领域的自动化业务流程处理能力。

　　三、赛题重点难点 

　　主要表现为以下三点：

　　1.背景图片有较多随机干扰点、干扰线，数字和字母的分辨率存在差异、颜色不统一；

　　2.字符图片包括不同字体的数字和大小写字母，部分字符（如0和O、I和l、9和g等）相似度极高，难以识别；

　　3.多位字符在图片上的位置重叠，且有不同程度的旋转、变形，无法进行切割处理。

　　以上不同的验证码处理方式，加大了验证码识别的复杂度，部分图片肉眼也无法一次性准确识别，如何进行数据预处理或者增强，选取合适算法模型提高验证码的识别精度，成为每一位参赛选手的挑战。

　　验证码技术作为交易信息系统中必不可少的环节，通过自动化识别处理验证码，可以有效提高金融机构的自动化流程处理能力，减少固定重复的业务流程操作，为业务人员和科技人员赋能。期待通过大家的共同努力提升金融科技自动化水平，助力金融企业数字化转型。