[发明专利]滑块验证的方法和系统及其模型训练方法

权利要求书

1.一种滑块验证模型的训练方法，包括：

获取多条滑动轨迹的样本数据；

基于所述样本数据得到每条滑动轨迹的多个特征集合；

分别利用所述多个特征集合训练得到多组验证模型；

其中，所述多组验证模型用于分别对待验证滑动轨迹的不同特征集合进行验证，以基于多种验证结果得到最终验证结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述样本数据得到每条滑动轨迹的多个特征集合包括：

基于所述样本数据得到每条滑动轨迹的多个基础特征集和一个辅助特征集；

其中，每个特征集合包括所述辅助特征集和一个基础特征集，所述基础特征集为验证所需的必要特征，所述辅助特征集为非必要特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中：

在所述分别利用所述多个特征集合训练得到多组验证模型中，对于其中每个特征集合有如下操作：

利用一个特征集合训练一种或多种模型得到一种或多种验证模型，作为一组验证模型；

其中，每个特征集合训练的模型的种类和数量相同。

4.根据权利要求3所述的方法，其中：

所述样本数据分为训练集样本数据和测试集样本数据；

所述利用一个特征集合训练一种或多种模型得到一种或多种验证模型，作为一组验证模型包括：

利用训练集样本数据的基础特征集训练第一模型得到第一初始验证模型；

基于所述第一初始验证模型和所述测试集样本数据选出部分测试集样本数据加入所述训练集样本数据；

利用扩充后的训练集样本数据的基础特征集和辅助特征集训练一种或多种模型得到一种或多种验证模型，作为一组验证模型；

其中，所述一种或多种模型包括或不包括所述第一模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用扩充后的训练集样本数据的基础特征集和辅助特征集训练一种或多种模型得到一种或多种验证模型，作为一组验证模型包括：

将选出的部分测试集样本数据分为多个子部分测试集样本数据；

将训练集样本数据和每一子部分测试集样本数据作为一组训练数据，利用多组训练数据分别对所述一种或多种模型中的每种模型进行训练得到属于每种验证模型的多个子验证模型，将每种验证模型的多个子验证模型作为第一组验证模型。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，

所述每条滑动轨迹的样本数据包括滑动轨迹上多个采集点的横坐标、纵坐标和采集时间；

所述多个基础特征集包括第一基础特征集和第二基础特征集；

所述第一基础特征集包括表征整条滑动轨迹的采集点的横坐标移动间隔和移动速度的多个特征；和/或

所述第二基础特征集包括表征滑动轨迹尾部采集点的横坐标移动间隔和移动速度的多个特征；和/或

所述辅助特征集包括第一辅助特征集和/或第二辅助特征集，所述第一辅助特征集包括表征整条滑动轨迹采集点的纵坐标移动间隔、纵坐标移动方向和斜率的特征，第二辅助特征集包括表征整条滑动轨迹采集点的采集时间特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其中：所述多条滑动轨迹的样本数据包括人的滑动轨迹的样本数据和机器滑动轨迹的样本数据。

8.一种滑块验证方法，包括：

获取待验证滑动轨迹的轨迹数据；

基于所述轨迹数据得到待验证滑动轨迹的多个特征集合；

利用多组验证模型分别对所述多个特征集合进行验证，得到多个验证结果；

基于所述多个验证结果分析得到最终验证结果；

其中，所述多组验证模型根据如权利要求1至7中任一项所述的训练方法得到。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述轨迹数据得到待验证滑动轨迹的多个特征集合包括：

基于所述轨迹数据得到待验证滑动轨迹的多个基础特征集和一个辅助特征集；

其中，每个特征集合包括一个基础特征集和辅助特征集。