Google发布新人机验证技术，转动图片验证

 　CAPTCHA 技术最常见的应该就是用户注册某服务或者留言的时候需要填写验证码。

　　现在的CAPTCHA技术比较容易被破解，据维基百科介绍，Yahoo 和Google 的真人验证技术都曾被破解。现在Google 开发出了一种更加难以被机器识别的验证技术，该技术会向用户显示一张图片，要求用户把图片旋转到正常的位置（比如图片是一个人的话，就要旋转到头在上脚在下）。

　　Google 对于验证图片的要求是：人可以轻松的识别出上下，计算机很难识别，而且这种图片要很容易生成且容易评估。Google 的做法是：首先收集大量的图片，然后用自动定位的检测器来定位这些图片；如果自动定位器能正确的把图片旋转到正常的位置，那就舍弃这部分图片；在剩下的图片里选取人类能够辨别出上下的图片，将这些图片应用到验证中。这种验证方法的好处是用户不需要输入任何东西（有时候手机上输入会不太方便），而且没有语言的限制。比如下图：

 

　　A组里的图片是人和计算机都能识别的，因为图片里有人的脸，属于比较特殊的符号，计算机可以认出来（类似的还有文字，蓝天，绿草地等等）。B组里的图片是只有人能识别的，因为图片里有很多元素，计算机很难一一识别综合分析出上下位置。C组里的图片是人和计算机都无法识别的，因为图片里信息太少，没有正确的上下位置。

　　上面可以说是解决了Google 要求里的前两步，即人可以轻松识别但计算机难以识别。第三个要求是最难的，于是Google 又开发了很多识别图片的系统来确保这一点（详细可以看原PDF文件）。

　　下面是Google 最初用于测试的6张图片：

　　

　　其中1、3、4这几张图片用户都能很旋转到正确的上下位置，但是2、5、6则很难。其中的原因是有的图片本来就没有标准的上下位置，来看看用户转动2和3这两张照片的角度：

 

　　横轴表示测试者的编号（大约有500人参加），纵轴表示测试者转动图片的角度。可以看到，图2由于很难判断正确的位置，因此用户转动图片的角度很不一样；而图3由于有明确的上下位置，因此用户都能做出基本一致的判断。

　　最终Google开发出了一套用三张图片，让真人判断的正确率能达到84%而计算机的正确率只能达到0.009%的CAPTCHA系统。并且通过测试发现，68.75% 的用户喜欢通过旋转图片来进行验证，只有31.25%的用户希望输入验证码来验证。

　　当然，用图片的上下位置来分辨真人和计算机并不是解决Spam泛滥的最终方法。Google 的目标是能生成和网站内容匹配的图片来改善用户体验，同时生成的图片要确保有明显的上下位置关系。另外，Google也可能采取对图片进行一定的扭曲或者使用3D图片来进一步防止机器对图片的识别。