我过去几周一直在尝试开发一种方法，在我的应用程序中合成类似人类的鼠标移动。起初，我使用了简单的技术，如多项式和样条插值，但即使加入了一些噪声，结果仍然不够像人类。
为了解决这个问题，我一直在研究如何将机器学习算法应用于真实的人类鼠标移动生物特征，以便通过学习记录的真实人类运动来合成鼠标移动。用户将编制一个已记录运动的概要文件，以训练程序进行合成。
我已经搜索了几周，并阅读了几篇关于逆生物识别在生成鼠标动态方面的文章，例如《鼠标动力学逆生物识别》；然而，它们往往侧重于从随机生成的动态生成现实时间，而我希望能够从A到B生成路径。此外，我仍然需要实际生成路径，而不仅仅是从一个位置测量出来的一些动态。
有没有人能够给个建议？目前，测试是通过记录运动并让我和其他几个开发人员观看回放来完成的。理想情况下，这种移动将能够欺骗自动生物特征分类器，并且也能够欺骗活生生、呼吸着的智人。
首先，我猜您记录了从A到B的人类鼠标移动。否则，尝试合成这种移动的模型对我来说似乎是不可能的。
其次，考虑测量与“直接”路径的偏差，也许与时间有关。我实际上怀疑不同角度、路径长度等情况下移动看起来会有所不同，但也许您可以首先尝试一个规范化模型，然后根据需要进行拉伸（在空间和时间上）和旋转。
第三，学习。最简单的方法就是拥有一系列真实移动（以我上面讨论的形式），并从该集合中取样。评估其外观。如果您真的想要一个概率模型，那么您必须评估哪种模型适合。用高斯噪声来模糊直线路径是否足够，或者使用（正弦）波浪形偏差？或者分别为“接近按钮”和“最终校正”建立模型。Fitts定律可能对评估有用。
super_ 的用户。 - Evan Cordell你是否想要模拟人类般的鼠标移动，因为你正在进行实时在线游戏培训？如果你的培训序列是静态的，只需记录你的鼠标移动，并在每次点击鼠标按钮时播放鼠标点击音效。没有任何鼠标移动会比你自己的感觉更“真实”。
个人认为，软件专家在培训视频中移动鼠标的速度太快了。我更喜欢一种屏幕录制视频软件采用的方法，即始终将鼠标线性地从A点移动到B点。诀窍在于，视频中进行的每个鼠标移动都需要相同的时间，无论距离有多远，例如3/4秒，然后再加上鼠标点击音效。
我认为他们以这种方式移动鼠标，是因为观看者可以通过鼠标开始移动的方向和速度来预测鼠标的着陆区域。在培训情况下，我想这样的常规移动对眼睛更温和，也更容易记住/回忆。
我认为这个问题并没有被很好地定义。到目前为止还没有提到一个重要的概念，那就是上下文。当 Chrome 获得焦点时，我的屏幕上的鼠标移动与 Vim 获得焦点时的移动大不相同。