[发明专利]基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法在审
申请号: | 202011356702.5 | 申请日: | 2020-11-27 |
公开(公告)号: | CN112395163A | 公开(公告)日: | 2021-02-23 |
发明(设计)人: | 姚金良;陈飞;王荣波;谌志群;黄孝喜 | 申请(专利权)人: | 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06F11/30 | 分类号: | G06F11/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 傅朝栋;张法高 |
地址: | 312399 浙江省绍兴市上虞区曹娥*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 键盘 鼠标 操作 计算机 是否 运行 游戏 监测 方法 | ||
1.一种基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法,其特征在于,步骤如下:
S1:获取计算机上键盘和鼠标击键的时间序列数据样本,并将每个时间序列数据样本进行分帧处理,从每帧数据中提取包括按键频次特征、击键时间间隔特征和按键持续时长特征在内的三种类型特征,并通过拼接将三类特征组合为一个融合特征向量;将所有样本的融合特征向量以及其是否运行游戏的标签构建为训练数据集;
S2:基于所述的训练数据集,通过最小化损失函数,对BP神经网络模型进行参数优化,训练完毕后得到游戏监测模型;
S3:针对待监测的计算机,实时获取其键盘和鼠标击键的时间序列数据流,并按照与S1中所述时间序列数据样本相同的方式进行分帧处理,得到每帧数据的融合特征向量;将所述融合特征向量输入所述游戏监测模型中进行分类,输出当前计算机是否处于运行游戏状态的分类结果。
2.如权利要求1所述的基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法,其特征在于,在S1中,所述时间序列数据样本为按照时序存储的每次键盘或鼠标的击键操作信息,每个击键操作信息包括按键名称、击键时刻和击键时长。
3.如权利要求1所述的基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法,其特征在于,在S1中,从每个时间序列数据样本中获取融合特征向量的方法为:
S11:对时间序列数据样本进行预处理,将键盘上具有多个按键实体但名称相同的按键视为同一个,并将对应的所有击键操作信息合并为同一个按键的击键操作信息;
S12:获取预设的操作键盘和鼠标所用的常用键列表,所述常用键类型包括单键以及组合键;
S13:按照预设的帧窗口时间长度和帧窗口滑动步长,对S11中预处理后的时间序列数据样本进行分帧操作,得到若干数据帧;
S14:针对每幅数据帧,统计列表中每个常用键在数据帧中的出现次数,以每个常用键在数据帧中的出现次数作为一个向量元素,构建按键频次特征;
S15:针对每幅数据帧,先对两次相邻击键之间的间隔时间进行量化,然后采用非等间隔的量化方法统计每幅数据帧中各时间间隔在统计区间中的频次分布;所述非等间隔的量化方法中,所划分的统计区间从数据帧的起始时间到结束时间呈由密变疏分布;以每个统计区间中的频次作为一个向量元素,构建击键时间间隔特征;
S16:针对每幅数据帧,找到帧内击键时长超过阈值的所有击键操作信息,然后以帧内超过阈值的所有击键时长之和构建1维的按键持续时长特征;
S17:将每幅数据帧对应的按键频次特征、击键时间间隔特征和按键持续时长特征进行向量拼接,得到每幅数据帧对应的一个融合特征向量。
4.如权利要求3所述的基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法,其特征在于,在S12中,所述的单键包括26个字母键、10个数字键、鼠标左键、鼠标右键、滚轮按键、TAB键、SHIFT键、CTRL键、ALT键、WINDOWS键,SPACE键、ENTER键、BACKSPAPCE键、DELETE键、END键、等号键、逗号键“,”、句号键“.”、分号键“;”、引号键“‘”、左括号键“[”、右括号键“]”、斜杠键“/”、反斜杠键“\”以及上下左右四个方向键。
5.如权利要求3所述的基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法,其特征在于,在S12中,所述的组合键包括常用组合键以及统一化组合键;
所述常用组合键为日常使用频次超过设定阈值的组合键;
所述统一化组合键的统一化方法为:以CTRL、SHIFT、ALT、Windows中一个或多个作为基本功能按键,对于每个基本功能按键,将所有满足该基本功能按键配合任意字符的组合键统一化归为一类,标记为“基本功能按键+”的组合键类别。
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