融合并行投票决策树和半监督学习的鼠标轨迹识别方法

摘要

本文针对已有鼠标轨迹识别方法存在的问题,提出了一种基于并行投票决策树的半监督鼠标轨迹识别方法.首先,本文对鼠标轨迹进行分析,根据多尺度特征思想提取出包括局部轨迹在内的105个特征,并对鼠标轨迹特征进行了划分.其次,本文提出了鼠标轨迹识别的半监督学习方法,避免过拟合和数据噪声的影响.最后,为了提高方法的效率,本文提出并行投票决策树模型,训练多尺度特征,对人的鼠标轨迹和机器鼠标轨迹进行分类.实验结果显示,本文方法具有较好的性能.