Son bir kaç haftadır benim bir uygulamada insan gibi fare hareketi sentezleme gereği çözmeye çalışıyorum. Başında bile ancak sonuç hala insan gibi görünmesini başarısız küçük bir gürültü ile polinom ve eğri aradeğerleme gibi basit teknikler kullandım.

Bu sorunu çözmek için bir çaba, fare hareketi gerçek insan biyometrik makine öğrenme algoritmaları ve uygulama yollarını araştırdım ve kaydedilen öğrenerek fare hareketlerini sentez edilebilmesi umarımgerçekinsan olanlar. Kullanıcılar sentez amaçlı program öğretmek yardımcı olacağını kaydetti hareketleri profilini derleme olacaktır.

Ben aramak için birkaç hafta ve okuma çeşitli makaleler üzerinde uygulama ters biyometrik üreten fare dynamics gibi Inverse Biometrics for Mouse Dynamics; eğilimli odak, ancak, üreten gerçekçi zaman-üretilen rastgeleben yokken dinamikleriumutbir yol oluşturmak içinözellikleB Artı, ben hala aslında bir yol, sadece bir kaç dynamics bir ölçülen ile gelmek gerekir.

Herkes bir çaylak yardımcı olmak için birkaç ipucu var mı?

Şu anda, test kayıt hareketleri yaptım, ve birkaç diğer geliştiriciler izlemek zorunda. İdeal hareketi otomatik biyometrik bir sınıflandırıcı her ikisi de, onu kandırmak mümkün olacaksırabir gerçek, Homo sapien nefes, çok canlı.

Fitt's law zaman fare işaretçisi pozisyon için gereken çok iyi bir tahmin verir. derivation bölümünde uygulamanızın temel yapı taşlarından biri olarak bunu kullanabilirsin bence basit bir açıklaması var. Büyük hareketlerle, bazı yönde de hareket uzunluğu inacurracy, küçük bir düzeltme hareketi yapın . koymak başlatın