В последние несколько недель я пытался разработать средство синтеза движений мыши, похожей на человека, в приложении.В начале я использовал простые методы, такие как полиномиальная и сплайн-интерполяция, однако даже при небольшом шуме результат все равно не выглядел достаточно человеческим.
Чтобы исправить эту проблему, я исследовалспособы применения алгоритмов машинного обучения к реальной биометрии движений мыши, чтобы синтезировать движения мыши, изучая записанные реальные человеческие.Пользователи будут составлять профиль зарегистрированных движений, который будет обучать программу для целей синтеза.
Я искал несколько недель и читал несколько статей о применении обратной биометрии при создании динамики мыши, таких как: Обратная биометрия для мышиной динамики ;однако они, как правило, сосредоточены на создании реалистичного времени из случайно сгенерированной динамики, в то время как я надеялся создать путь от конкретно A к B. ПлюсМне все еще нужно на самом деле найти путь, а не просто несколько динамик, измеряемых одним.
У кого-нибудь есть несколько указателей, чтобы помочь новичку?
В настоящее время тестированиеэто делается путем записи движений, когда я и несколько других разработчиков следят за воспроизведением.В идеале механизм сможет обмануть как автоматический биометрический классификатор, , так и настоящий, живой, дышащий Homo Sapien.