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发明专利
已授权
基于特征组分层和半监督随机森林的鼠标轨迹识别方法
📄 申请号:CN201911120434.4
📄 发布日:2026/08/10
著录项目信息
申请日
2019-11-15
公开号
CN110879881B
公开日
2022-06-10
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F21_36
IPC 分类号
G06F21_36
,
G06K9_62
,
技术画像
所属领域
轨迹识别
模式识别
机器学习
生物识别技术
轨迹识别
应用场景
用户身份认证, 网络安全认证, 反欺诈, 账户安全, 人机交互验证
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摘要
本发明涉及大数据分析应用领域,特别是涉及一种基于特征组分层和半监督随机森林的鼠标轨迹识别方法,包括获取鼠标轨迹数据;根据鼠标轨迹数据建立描述人类轨迹特性的基础特征组和强化人机轨迹差异性的辅助特征组;训练多个单视角随机森林模型对未标记样本进行伪标记,筛选出在分类器中达到规定条件的样本,对这些样本进行随机抽取并加入到标记样本中进行分类器的迭代训练;使用扩充样本集的基础特征组和辅助特征组训练多视角随机森林模型,将实时数据输入该模型,判断该操作是人类行为还是机器行为;本发明从海量鼠标轨迹行为中进行人机识别,还能解决鼠标轨迹特征挖掘不充分、数据不平衡、标记样本少等问题,极大地提高了识别性能和识别效率。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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📌 交易状态:
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