目前许多网站与应用仍使用安全性较差﹑易受攻击的验证码，且尚不存在设计验证码和评估其安全性的系统与标准。验证码图像识别涉及到图像处理﹑模式识别等多种领域的相关知识，对其进行深入研究不仅可以提高网站的安全性，还有助于字符识别及人工智能技术的进步。本文应用隐马尔可夫模型针对文本图片验证码识别技术进行系统地研究。首先重点对带有扭曲变形等较多干扰的这类较难识别的验证码图像进行详细地分析与学习，根据其结构特点引入合适的伪二维隐马尔可夫模型；然后结合图像处理及识别的一系列流程，包括预处理中涉及到的图像去噪和分割技术，构建一套较为有效和准确的基于隐马尔可夫模型的验证码识别系统；最后通过模型仿真实验并与当前其它主流的不同识别技术进行对比分析，实验表明该模型比传统一维模型识别正确率有明显提高，同时给出带粗分类的伪二维隐马尔可夫识别模型，并验证该识别模型不仅具有良好的适应性和有效性，还能更快地完成识别。隐马尔可夫模型具有描述局部特征和整体结构的良好特性，目前还没有其在图片验证码识别上的具体研究。本文成功地将隐马尔可夫模型引入复杂验证码的识别中并取得较好的效果，基于伪二维隐马尔可夫模型的识别技术在该研究领域具有一定的创新意义，也为安全可靠验证码的设计提供一定的借鉴作用。