人机识别方法、滑块验证方法、装置、介质和设备与流程

技术特征：
1.一种人机识别方法，其特征在于，包括：获取客户端进行滑块验证所产生的滑动轨迹数据，所述滑动轨迹数据包括所述滑块验证过程中滑块在各时刻的位置；对所述各时刻的位置进行分段线性拟合，根据每一段的斜率生成所述滑动轨迹数据对应的目标特征向量；将所述目标特征向量与历史滑块验证中所得到的历史特征向量进行聚类；如果所述目标特征向量所属类别中向量的数量或比例满足预设条件，则确定所述滑块验证由机器执行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述各时刻的位置进行分段线性拟合，根据每一段的斜率生成所述滑动轨迹数据对应的目标特征向量，包括：以时刻为横轴，位置为纵轴，将所述各时刻的位置绘制为对应的数据点；将各所述数据点进行分段，分别对每一段中的所述数据点进行线性拟合，得到每一段的斜率；将所述每一段的斜率排列为向量，以得到所述滑动轨迹数据对应的目标特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述数据点进行分段，包括：确定第一个数据点为当前段的起点；依次将所述起点后续的数据点作为所述当前段的终点，对所述当前段中的所有数据点进行线性拟合，并计算拟合误差；如果所述拟合误差小于误差阈值，则继续将下一数据点作为所述当前段的终点；如果所述拟合误差大于所述误差阈值，则将所述当前段的终点移动到上一数据点，划分所述当前段；将所述当前段的终点确定为下一段的起点，划分下一段，直到对最后一个数据点完成分段。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在得到每一段的斜率后，对所述每一段的斜率分别取整。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标特征向量与历史滑块验证中所得到的历史特征向量进行聚类，包括：从所述历史特征向量中确定与所述目标特征向量相似的向量，将所述目标特征向量及其相似的向量形成一个类别；所述如果所述目标特征向量所属类别中向量的数量或比例满足预设条件，则确定所述滑块验证由机器执行，包括：当所述类别中向量的数量大于数量阈值，或者所述类别中向量占全部所述历史特征向量与目标特征向量的比例大于比例阈值时，确定所述滑块验证由机器执行。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滑块验证过程中滑块沿预设轴的方向滑动；所述滑块在各时刻的位置包括：所述滑块在各时刻的预设轴坐标。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在进行聚类后，所述方法还包括：将所述目标特征向量添加至所述历史特征向量中。8.一种滑块验证方法，其特征在于，所述方法包括：当客户端进行滑块验证时，判断滑块位置是否正确；
如果所述滑块位置正确，则通过权利要求1至7任一项所述的方法识别所述滑块验证是否由机器执行；如果确定所述滑块验证非机器执行，则确定所述滑块验证通过。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述滑块显示于所述客户端的图形验证区域内，且所述图形验证区域内包括可移动图形和残缺图形；所述判断滑块位置是否正确，包括：当所述滑块滑动时，同步移动所述可移动图形；当所述滑块停止滑动时，检测所述可移动图形与所述残缺图形是否重合；当确定所述可移动图形与所述残缺图形重合时，确定所述滑块位置正确。10.一种人机识别装置，其特征在于，所述装置包括：获取装置，用于获取客户端进行滑块验证所产生的滑动轨迹数据，所述滑动轨迹数据包括所述滑块验证过程中滑块在各时刻的位置；生成模块，用于对所述各时刻的位置进行分段线性拟合，根据每一段的斜率生成所述滑动轨迹数据对应的目标特征向量；聚类模块，用于将所述目标特征向量与历史滑块验证中所得到的历史特征向量进行聚类；确定模块，用于如果所述目标特征向量所属类别中向量的数量或比例满足预设条件，则确定所述滑块验证由机器执行。11.一种滑块验证装置，其特征在于，所述装置包括：判断模块，用于当客户端进行滑块验证时，判断滑块位置是否正确；识别模块，用于如果所述滑块位置正确，则通过权利要求1至7任一项所述的方法识别所述滑块验证是否由机器执行；确定模块，用于如果确定所述滑块验证非机器执行，则确定所述滑块验证通过。12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7或8-9任一项所述的方法。13.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7或8-9任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种人机识别方法、滑块验证方法、人机识别装置、滑块验证装置、计算机可读存储介质和电子设备，属于信息安全技术领域。所述方法包括：获取客户端进行滑块验证所产生的滑动轨迹数据，所述滑动轨迹数据包括所述滑块验证过程中滑块在各时刻的位置；对所述各时刻的位置进行分段线性拟合，根据每一段的斜率生成所述滑动轨迹数据对应的目标特征向量；将所述目标特征向量与历史滑块验证中所得到的历史特征向量进行聚类；如果所述目标特征向量所属类别中向量的数量或比例满足预设条件，则确定所述滑块验证由机器执行。本公开可以降低特征提取的复杂度，提高人机识别的准确率和效率。率。率。


技术研发人员：陈海龙
受保护的技术使用者：京东数字科技控股有限公司
技术研发日：2020.04.23
技术公布日：2021/10/26