Depuis quelques semaines, je tente de développer un moyen de synthétiser des mouvements de souris de type humain dans une de mes applications. Au début, j'ai utilisé des techniques simples comme l'interpolation polynomiale et spline, mais même avec un peu de bruit, le résultat ne semblait pas suffisamment humain.
Afin de remédier à ce problème, j'ai effectué des recherches sur les moyens d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique à la biométrie des mouvements de la souris humaine afin de synthétiser les mouvements de la souris en apprenant à partir des enregistrements. réel humaines. Les utilisateurs compileraient un profil de mouvements enregistrés qui entraînerait le programme à des fins de synthèse.
J'ai cherché pendant quelques semaines et j'ai lu plusieurs articles sur l'application de la biométrie inverse dans la génération de la dynamique des souris, tels que Biométrie inverse pour la dynamique de la souris ; ils ont toutefois tendance à se concentrer sur la génération d'un temps réaliste de généré de manière aléatoire dynamique, alors que j'étais en espérant pour générer un chemin à partir de spécifiquement A à B. De plus, je dois encore trouver un chemin, et pas seulement quelques dynamiques mesurées à partir d'un chemin.
Quelqu'un a-t-il quelques conseils à donner à un novice ?
Actuellement, les tests sont effectués en enregistrant les mouvements et en demandant à moi-même et à plusieurs autres développeurs de regarder la lecture. Idéalement, le mouvement doit pouvoir tromper à la fois un classificateur biométrique automatique, ainsi que un vrai, vivant, respirant Homo sapiens, aussi.