对象识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程-k8凯发

本技术涉及人工智能、云技术、大数据以及计算机，具体而言，本技术涉及一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，随着互联网和信息技术的飞速发展，人们借助互联网进行交互的场景越来越多，具有交互功能的应用程序也日益增多，多样化的游戏应用也层出不穷，游戏玩家可以通过发出操作指令对游戏场景中相应的虚拟对象进行控制，来获取到很好的游戏感知。

2、在一些游戏中，尤其是一些竞技类游戏中，有些玩家在游戏中会采用作弊手段，这严重影响到其他玩家对游戏真实情况的感知，导致玩家的游戏体验下降，并会影响游戏的口碑。因此，对于作弊玩家的识别是很多游戏应用中重要事项之一，现有技术中虽然也有一些识别手段，但是识别的准确率不够理想，如何提高作弊玩家的准确性、降低误判率一直是本领域技术人员想要改善的技术问题。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的旨在提供一种能够有效提升识别准确性的对象识别方法、装置、电子设备及存储介质。为了实现上述目的，本技术实施例提供的技术方案如下：

2、一方面，本技术实施例提供了一种对象识别方法，该方法包括：

3、获取待识别对象在目标游戏应用中的游戏数据；

4、根据上述游戏数据，确定待识别对象的至少一个第一游戏能力评估参数的参数值；

5、基于各第一游戏能力评估参数的参数值，通过训练好的第一对象识别模型，预测得到待识别对象的对象类型的初步识别结果，其中，初步识别结果为目标类型或非目标类型，非目标类型包括第一类型和第二类型；

6、在初步识别结果为目标类型时，基于游戏数据，确定待识别对象的至少一个第二游戏能力评估参数的参数值，其中，至少一个第二游戏能力评估参数为用于衡量目标类型的对象和第一类型的对象之间的差异的评估参数；

7、根据各第二游戏能力评估参数的参数值，确定待识别对象是否为目标类型的对象。

8、另一方面，本技术实施例提供了一种对象识别装置，该装置包括：

9、游戏数据获取模块，用于获取待识别对象在目标游戏应用中的游戏数据；

10、第一判别模块，用于根据上述游戏数据，确定待识别对象的至少一个第一游戏能力评估参数的参数值，基于各第一游戏能力评估参数的参数值，通过训练好的第一对象识别模型，预测得到待识别对象的对象类型的初步识别结果，其中，初步识别结果为目标类型或非目标类型，非目标类型包括第一类型和第二类型；

11、第二判别模块，用于在初步识别结果为目标类型时，基于游戏数据，确定待识别对象的至少一个第二游戏能力评估参数的参数值，根据各第二游戏能力评估参数的参数值，确定待识别对象是否为目标类型的对象，其中，至少一个第二游戏能力评估参数为用于衡量目标类型的对象和第一类型的对象之间的差异的评估参数，。

12、可选的，上述第一对象识别模型包括至少两个分类模型，其中，至少两个分类模型是分别基于各自对应的训练数据集训练得到的，至少两个分类模型对应的至少两个训练数据集中任意两个数据集之间至少存在部分不同的训练样本；上述第一判别模型可以用于：基于各第一游戏能力评估参数的参数值，分别通过至少两个分类模型中的每个分类模型，得到待识别对象的对象类型的初步预测结果；根据至少两个分类模型对应的至少两个初步预测结果，确定待识别对象的对象类型的初步识别结果。

13、可选的，初步预测结果包括待识别对象的对象类型为目标类型的概率；第一判别模块可以用于：

14、若至少两个分类模型对应的至少两个概率中存在大于或等于第一设定阈值的概率，则确定初步识别结果为目标类型；

15、若至少两个分类模型对应的至少两个概率均小于第一设定阈值，则将至少两个概率融合，得到融合概率，若融合概率大于或等于第二设定阈值，则确定初步识别结果为目标类型；

16、若至少两个概率均小于第一设定阈值、且融合概率小于第二设定阈值，则确定初步识别结果为非目标类型。

17、可选的，第一对象识别模型包括第一分类模型和第二分类模型，第一对象识别模型可以是由模型训练装置通过以下方式训练得到的：

18、获取第一训练数据集，第一训练数据集中包括多个带有标签的训练样本，每个训练样本包括一个样本对象的各第一游戏能力评估参数的参数值，每个训练样本的标签表征了该训练样本对应的样本对象的真实对象类型为目标类型或非目标类型；

19、将第一训练数据集划分为训练集和验证集；

20、基于训练集对初始分类模型进行训练，得到满足第一预设条件的第三分类模型，基于第三分类模型得到第一分类模型；

21、通过第三分类模型，预测得到验证集中的各训练样本对应的对象类型的第三预测结果；

22、基于验证集中第三预测结果和标签不匹配的各训练样本，构建得到第二训练数据集；

23、基于第二训练数据集对初始分类模型进行训练，得到满足第二预设条件的第二分类模型。

24、可选的，模型训练装置可以用于：

25、将第一训练数据集划分为至少三份数据集；对于至少三份数据集中的每份数据集，将该份数据集作为验证集，至少三份数据集中除该份数据集之外的数据集作为训练集，得到一种样本组合；

26、基于每种样本组合中的训练集分别对初始分类模型进行训练，得到每种样本组合对应的满足第一预设条件的第三分类模型；

27、获取测试集，采用测试集中的测试样本对每种样本组合对应的第三分类模型的性能进行测试，得到每种样本组合对应的模型测试结果；

28、基于每种样本组合对应的模型测试结果，从各样本组合对应的第三分类模型中筛选出第一分类模型；

29、对于每种样本组合中的验证集，通过该样本组合对应的第三分类模型，预测该样本组合的验证集中的各训练样本的第三预测结果；

30、基于各样本组合的验证集中第三预测结果和标签不匹配的训练样本，得到第二训练数据集。

31、可选的，第二判别模型可以用于：获取每个第二游戏能力评估参数各自对应的参数阈值；若各第二游戏能力评估参数的参数值与各自对应的参数阈值均满足各参数各自对应的设定条件，则确定待识别对象为非目标类型的对象，否则，确定待识别对象为目标类型的对象。

32、可选的，各第二游戏能力评估参数各种对应的参数阈值是通过以下方式确定的：

33、获取多个样本对象对应于目标游戏应用的游戏回放文件，其中，多个样本对象包括多个第一对象和多个第二对象，第一对象为目标类型的对象，第二对象为第一类型的对象；

34、对每个样本对象对应的游戏回放文件进行解析，得到每个样本对象对应的游戏数据；

35、对于每个样本对象，根据该样本对象的游戏数据，确定该样本对象对应于各第二游戏能力评估参数的参数值；

36、对于每个第二游戏能力评估参数，基于多个第一对象对应于该评估参数的参数值、以及多个第二对象对应于该评估参数的参数值，确定该评估参数的参数阈值。

37、可选的，第二判别模块可以用于：根据各第二游戏能力评估参数的参数值，通过训练好的第二对象识别模型，预测得到待识别对象的对象类型属于目标类型的概率；根据属于目标类型的概率，确定待识别对象是否为目标类型的对象；其中，第二对象识别模型是基于第三训练数据集训练得到的，第三训练数据集中包括多个第一样本和多个第二样本，每个第一样本为一个目标类型的样本对象的各第二游戏能力评估参数的参数值，每个第二样本为一个第一类型的样本对象的各第二游戏能力评估参数的参数值。

38、可选的，目标游戏应用为射击类游戏应用，上述至少一个第二游戏能力评估参数包括以下至少一项：

39、游戏能力水平评估参数；

40、射击瞄准距离变化参数，射击瞄准距离变化参数包括第一参数或第二参数中的至少一项，第一参数的参数值表征了游戏过程中的射击瞄准距离波动情况，第二参数的参数值表征了游戏过程中的射击瞄准距离突变情况；

41、在游戏虚拟场景中执行指定动作的次数；

42、游戏虚拟场景中游戏状况的预测能力评估参数。

43、可选的，射击瞄准距离变化参数包括第一参数和第二参数，第二判别模块在基于游戏数据，确定待识别对象的至少一个第二游戏能力评估参数的参数值时，可以用于：

44、基于游戏数据，获取待识别对象对应的游戏虚拟场景中的射击瞄准信息，射击瞄准信息包括每次射杀动作所对应的连续多次的瞄准动作的瞄准距离，瞄准距离为游戏虚拟场景中虚拟射击道具与被瞄准目标之间的距离；

45、对于每次射杀操作，确定该次射杀操作对应的连续多次的瞄准动作的瞄准距离之间的离散程度的数值，将离散程度作为第一参数，离散程度的数值作为第一参数的参数值；

46、对于每次射杀操作，确定该次射杀操作对应的连续多次的瞄准动作的瞄准距离中的目标距离对，目标距离对是指瞄准距离变小的相邻两次瞄准动作对应的两个瞄准距离；

47、对于每次射杀操作，根据该次射杀操作所对应的各目标距离对之间的距离差值，确定该次射杀操作的射击瞄准距离突变情况；

48、根据各次射杀操作的射击瞄准距离突变情况，确定待识别对象的第二参数的参数值。

49、再一方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器通过执行该计算机程序以实现本技术任一可选实施例提供的方法。

50、本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本技术任一可选实施例提供的方法。

51、本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本技术任一可选实施例提供的方法。

52、本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果如下：

53、本技术实施例提供的对象识别方法，在判断待识别对象是否是目标类型的对象，可以采用用于区分目标类型和非目标类型的对象的第一游戏能力评估参数的参数值，对待识别对象进行初步识别，通过初步识别可以判别出待识别对象是否可能是目标类型的对象，在此基础上，可以进一步采用用于区分目标类型和非目标类型中第一类型的对象的第二游戏能力评估参数的参数值，进一步准确判断出待识别对象的最终识别结果。采用本技术实施例提供该方法，可以有效避免将第一类型的对象识别为目标类型的对象，减少误识别率，提高了识别的准确性。