[发明专利]深度神经网络模型的训练方法、人机交互识别方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 201911370210.9 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111027643A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 周开波 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/36;G06F21/45 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;马敬 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种深度神经网络模型的训练方法、人机交互识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该识别方法包括：基于所获取的待识别用户进行验证码操作的原始轨迹数据，生成待识别用户的频域特征数据；基于该频域特征数据，生成待识别用户的特征向量；将该特征向量，输入深度神经网络模型，得到表示待识别用户的属性的识别结果。采用本申请实施例的技术方案，可以将基于待识别用户的频域特征数据生成的特征向量输入深度神经网络模型，得到表示待识别用户的属性的识别结果，采用本发明实施例的技术方案，提高了人机交互识别结果的准确性，并且无需用户进行更复杂的操作，有利于提升用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 模型 训练 方法 人机交互 识别 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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