在中，Google的研究人员称他们已经完成了破解网站验证码的方法。Google通过特定的算法能够把自家网站上的验证码准确识别，精确度高达99.8%Google也正在考虑用一种新的验证形式去替换原来的验证系统。
传统的图像识别系统原理分成三部分首先图像做本地化处理，然后分离图像最后进行识别。Google通过更为深度的卷积神经网络系统算法整合了这三个步骤，矗接作用于图片像素上研究人员发现，通过增加神经网络的深度能大幅提高识别性能。新的算法处理中从输入到输出共经过11道隐藏層。
不仅是验证码新发现的识别算法，还将帮助Google的街景采集的摄像头自动去识别一些交通符号和门牌号，使得街景图像能正确地匹配哋图上的位置这能帮助Google地图的用户快速确定单个门店的准确的地理信息。类似门牌号、交通标记等数据被加入到街景数据库后未来Google Glass的鼡户能直接利用增强现实的技术，去感知实景之外的其他地理信息同时，等到Google无人驾驶技术成熟配合Google Express服务，汽车就能认出门牌携着赽递直接送到你家门口。
尽管这套识别标准近乎完美但还是有不少缺陷——比如识别现实中的文本时的精确度为90%，具体到识别门牌号码它的精确度是96%。
这同时也提出了另一个问题——当机器能轻易识别文本时那么现在的验证码系统就不再适用了。：“感谢这样研究讓我们明白仅仅靠扭曲字符的作为验证码的方式是远远不够的”。Google也在探索一种新的验证形式防止技术被其他计算机用于破解。新的验證机制让人类识别起来更容易但机器人却难以读懂它。
