验证码（CAPTCHAs）识别通常是指使用一定的验证码破解技术对验证码图像中的字符进行准确识别。网站可以通过提供验证码识别测试来确定用户是人类还是机器人,从而提高网络安全性并防止有害的互联网攻击。验证码识别技术的研究对提升验证码设计技术,进而提高网络安全性具有重要意义。目前对验证码识别的研究还存在众多挑战:一是验证码图像中存在的大量干扰信息（如噪声点、干扰线以及字符互相遮挡、重叠）,这些因素一定程度上增加了识别的难度;二是验证码类型不同所面临的识别困难不同。汉字验证码的出现极大地增加了验证码识别的难度。汉字验证码中,除了汉字复杂的笔画特征,汉字的旋转、形变以及颜色的干扰都造成汉字验证码的难以识别。机器学习飞速发展的今天,许多学者提出了多种基于深度学习的方法来进行验证码字符识别。然而,现有验证码特征复杂多变,过于简单的网络模型并不能充分学习验证码的字符特征,造成整体识别率不高。本文在前人的基础上采用卷积神经网络来实现验证码识别工作,具体如下:第一,本文提出了一种崭新的基于Transformer机制的深度神经网络结构用于识别字母数字组合的验证码。该网络由Transformer机制和深度卷积神经网络融合而成,旨在从分割后的字符中提取有效的字符特征,通过在Transformer模块的特征融合,输出验证码图像增强的特征表示,最后进行特征的卷积和识别。第二,本文提出了一种深度学习的汉字验证码识别网络结构。利用卷积神经网络擅长于字符识别的特点,以及深度卷积神经网络在捕捉字符结构方面具有的强大学习能力,来学习汉字的笔画、部首和汉字特征。并通过实验验证了在充足的训练样本下,对于给定的训练精度和训练时间,本文设计的汉字识别的网络相较于现有的其他工作,展现了较好的识别能力。第三,构建了不同类型验证码数据集。从样本均衡性和数据集种类多样性角度考虑,通过网络爬虫工具在各大网站获取验证码图像数据,同时通过自动生成算法,生成随机验证码数据。通过构建含有不同干扰信息的数据集以便于对模型的性能进行评估。