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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于特征組分層和半監督學習的鼠標軌跡識別方法

基于特征組分層和半監督學習的鼠標軌跡識別方法

2021-05-13 | rar | 1.26 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  傳統時間序列分類方法存在鼠標軌跡特征挖掘不充分、數據不平衡與標記樣本量少等問題,造成識別效果較差。結合特征組分層和半監督學習,提出一種鼠標軌跡識別方法。通過不同視角構建有層次的鼠標軌跡特征組,并借鑒半監督學習的思想,利用多個隨機森林模型對未標記樣本進行偽標記,且將抽取標簽預測一致且置信度較高的部分樣本加入到訓練集中。基于基礎特征組和輔助特征組,在擴充后的訓練集上訓練隨機森林模型,以實現鼠標軌跡的人機識別。實驗結果表明,該方法可有效識別鼠標軌跡,旦精確率、召回率與調和均值分別達到97.83%、94.72%和96.56%

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