卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适合处理图像数据。在识别汉字验证码的任务中，CNN能够自动提取汉字的局部特征，如笔画、结构和纹理，并通过多层网络进行高效分类。汉字验证码通常包含复杂的干扰因素，如扭曲、噪声和背景干扰。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合，逐步学习汉字的抽象特征，最终实现高准确率的识别。相比传统方法，CNN减少了人工特征工程的需求，具有更强的泛化能力。在实际应用中，可以通过数据增强、迁移学习或调整网络结构（如增加卷积层数量）来进一步提升模型性能。CNN在汉字验证码识别中展现出高效、准确的特性，适用于安全验证、自动化测试等场景。
