[发明专利]一种基于卷积神经网络的人机鼠标轨迹检测方法在审
| 申请号： | 201711274982.3 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN107766852A | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 漆进;张通;胡顺达 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于机器学习和模式识别领域，具体为一种基于卷积神经网络的人机鼠标轨迹检测方法。该方法包括对鼠标轨迹采样数据进行预处理，得到长度一致的原始特征，如坐标和时间特征、差分特征、速度特征、加速度特征、方向特征；对原始特征进行标准化处理，通过卷积神经网络自动提取高级语义特征，进行训练和预测。本发明简化了特征提取过程，同时采用的卷积神经网络具有更好的泛化能力，能够甄别人机验证产品中的机器攻击手段。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 人机 鼠标 轨迹 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的人机鼠标轨迹检测方法，其特征在于，所述方法包括：(1)对训练样本库和测试样本库中的鼠标轨迹采样数据进行预处理，得到长度一致的原始特征；(2)用(1)中提取的原始特征进行标准化，再通过卷积神经网络自动进行特征提取，进而训练和预测。
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