人机输入操作识别方法、装置、设备及可读存储介质与流程
本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种人机输入操作识别方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术：
目前，长期无序发展的互联网金融行为为“黑产者”的滋长发展提供了可能，黑产者利用现有贷款平台如移动app风控能力较弱，采用大数据线上审核等特点，不断挖掘风控规则的漏洞或者弱点，伪造，骗取贷款，如现有部分小额借款平台上线伊始便遭到黑产者的进攻造成持续多日贷款申请过万的现象时有发生，因而，如何有效识别骗取贷款的黑产行为成为金融行业从业者的难题。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种人机输入操作识别方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中未能有效识别机器操作行为而造成难以识别骗取贷款的黑产行为的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种人机输入操作识别方法，所述人机输入操作识别方法包括：
当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；
当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；
当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
可选地，所述基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内步骤包括：
利用角度值数组值记录移动终端在不同方向上的旋转角度，其中，所述内置坐标系包括x轴、y轴以及z轴，其中，内置坐标系的x轴、y轴以及z轴指向固定，移动终端以垂直于地面的方向为z轴方向，用移动终端沿z轴旋转角度来描述设备的在水平面的旋转方向，将移动终端放在桌子上，z轴的方向是从移动终端指向天空，x轴的方向是沿着移动终端的屏幕的水平方向从左向右，y轴的方向是从屏所述幕的左下角开始沿着所述屏幕的垂直方向指向所述屏幕的顶端，第一角度值，第二角度值，第三角度值三个变量分别表示移动终端绕着z轴旋转的角度，移动终端绕着x轴倾斜的角度，移动终端沿着y轴的滚动角度；
当所述第一角度值的取值范围为0至
可选地，所述输入数据包括用户输入时手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据，将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据；
获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，将所述归一化数据作为所述目标模型的输入向量，以获取输出向量；
当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
可选地，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据步骤包括：
获取贷款输入操作对应的输入数据，将该输入数据转化为计算机能够识别的各个参数值；
获取所有参数值中的最大值与最小值，并将所有的参数值都减去最小值，以得到正参数值，获取该最大值与最小值之间的差值，将该各个正参数值同时除以该差值，以得到归一化后的所述各个归一化正参数值。
可选地，所述输入数据包括贷款输入操作的时间属性，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
基于不同贷款输入操作的时间属性，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙；
当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
可选地，所述获取不同贷款输入操作之间的时间间隙步骤之后包括：
当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长大于第一预设时长；
当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用。
可选地，所述当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为步骤之后包括：
获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种人机输入操作识别装置，所述自动化测试装置包括：
判断模块，用于当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；
第一获取模块，用于当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；
识别模块，用于当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
可选地，所述第一获取模块包括：
第一获取单元，用于利用角度值数组值记录移动终端在不同方向上的旋转角度，其中，所述内置坐标系包括x轴、y轴以及z轴，其中，内置坐标系的x轴、y轴以及z轴指向固定，移动终端以垂直于地面的方向为z轴方向，用移动终端沿z轴旋转角度来描述设备的在水平面的旋转方向，将移动终端放在桌子上，z轴的方向是从移动终端指向天空，x轴的方向是沿着移动终端的屏幕的水平方向从左向右，y轴的方向是从屏所述幕的左下角开始沿着所述屏幕的垂直方向指向所述屏幕的顶端，第一角度值，第二角度值，第三角度值三个变量分别表示移动终端绕着z轴旋转的角度，移动终端绕着x轴倾斜的角度，移动终端沿着y轴的滚动角度；
判断单元，用于当所述第一角度值的取值范围为0至
可选地，所述输入数据包括用户输入时手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值，所述第一获取模块包括：
第二获取单元，用于获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据，将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据；
第三获取单元，用于获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，将所述归一化数据作为所述目标模型的输入向量，以获取输出向量；
第一采用单元，用于当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
可选地，所述第二获取单元包括：
获取子单元，用于获取贷款输入操作对应的输入数据，将该输入数据转化为计算机能够识别的各个参数值；
归一化子单元，用于获取所有参数值中的最大值与最小值，并将所有的参数值都减去最小值，以得到正参数值，获取该最大值与最小值之间的差值，将该各个正参数值同时除以该差值，以得到归一化后的所述各个归一化正参数值。
可选地，所述输入数据包括贷款输入操作的时间属性，所述第一获取模块包括：
第四获取单元，用于基于不同贷款输入操作的时间属性，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙；
第二采用单元，用于当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
可选地，所述第一获取模块还包括：
第五获取单元，用于当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长大于第一预设时长；
判断单元，用于当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用。
可选地，所述人机输入操作识别装置还包括：
第二获取模块，用于获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种人机输入操作识别设备，所述人机输入操作识别设备包括：存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的人机输入操作识别程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述人机输入操作识别程序，以实现以下步骤：
当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；
当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；
当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
可选地，所述基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内步骤包括：
利用角度值数组值记录移动终端在不同方向上的旋转角度，其中，所述内置坐标系包括x轴、y轴以及z轴，其中，内置坐标系的x轴、y轴以及z轴指向固定，移动终端以垂直于地面的方向为z轴方向，用移动终端沿z轴旋转角度来描述设备的在水平面的旋转方向，将移动终端放在桌子上，z轴的方向是从移动终端指向天空，x轴的方向是沿着移动终端的屏幕的水平方向从左向右，y轴的方向是从屏所述幕的左下角开始沿着所述屏幕的垂直方向指向所述屏幕的顶端，第一角度值，第二角度值，第三角度值三个变量分别表示移动终端绕着z轴旋转的角度，移动终端绕着x轴倾斜的角度，移动终端沿着y轴的滚动角度；
当所述第一角度值的取值范围为0至
可选地，所述输入数据包括用户输入时手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据，将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据；
获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，将所述归一化数据作为所述目标模型的输入向量，以获取输出向量；
当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
可选地，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据步骤包括：
获取贷款输入操作对应的输入数据，将该输入数据转化为计算机能够识别的各个参数值；
获取所有参数值中的最大值与最小值，并将所有的参数值都减去最小值，以得到正参数值，获取该最大值与最小值之间的差值，将该各个正参数值同时除以该差值，以得到归一化后的所述各个归一化正参数值。
可选地，所述输入数据包括贷款输入操作的时间属性，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
基于不同贷款输入操作的时间属性，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙；
当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
可选地，所述获取不同贷款输入操作之间的时间间隙步骤之后包括：
当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长大于第一预设时长；
当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用。
可选地，所述当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为步骤之后包括：
获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；
当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；
当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
本发明通过当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。由于本申请中，通过移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内，即是通过判断用户输入字符等信息时的手机姿态是否正常，以达到人机操作识别的目的。因而解决了现有技术中因未能有效识别机器操作行为而造成难以识别骗取贷款的黑产行为的技术问题，提升了体验。
附图说明
图1为本发明人机输入操作识别方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明人机输入操作识别方法第二实施例的流程示意图；
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种人机输入操作识别方法，在本发明人机输入操作识别方法的第一实施例中，参照图1，所述人机输入操作识别方法包括：
步骤s10，当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；
需要说明的是，本实施例人机输入操作识别方法应用于移动终端的贷款app，以便识别机器人在贷款app中批量申请贷款的黑产者行为。
当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内，其中，该贷款输入操作可是贷款请求的触发，贷款资料的上传，贷款者身份的录入等操作行为。移动终端包括手机、平板等，需要说明的是，在移动终端内部设置有内置坐标系，该内置坐标系一般为三维坐标系。
其中，所述步骤s10包括：
步骤s11，利用角度值数组值记录移动终端在不同方向上的旋转角度，其中，所述内置坐标系包括x轴、y轴以及z轴，其中，内置坐标系的x轴、y轴以及z轴指向固定，移动终端以垂直于地面的方向为z轴方向，用移动终端沿z轴旋转角度来描述设备的在水平面的旋转方向，将移动终端放在桌子上，z轴的方向是从移动终端指向天空，x轴的方向是沿着移动终端的屏幕的水平方向从左向右，y轴的方向是从屏所述幕的左下角开始沿着所述屏幕的垂直方向指向所述屏幕的顶端，第一角度值，第二角度值，第三角度值三个变量分别表示移动终端绕着z轴旋转的角度，移动终端绕着x轴倾斜的角度，移动终端沿着y轴的滚动角度；
在本实施例中，在终端设置三维坐标系x轴y轴以及z轴，三维坐标系的x轴、y轴以及z轴指向固定，终端以垂直于地面的方向为z轴方向，用终端沿z轴旋转角度来描述设备的在水平面的旋转方向，将手机放在桌子上，z轴的方向是从手机指向天空，x轴的方向是沿着屏幕的水平方向从左向右，y轴的方向是从屏幕的左下角开始沿着屏幕的垂直方向指向屏幕的顶端，利用角度值数组值记录手机在不同方向上的旋转角度，第一角度值，第二角度值，第三角度值即角度值三个变量分别表示手机绕着z轴旋转的角度，手机绕着x轴倾斜的角度，手机沿着y轴的滚动角度，第一角度值的取值范围为
步骤s12，当所述第一角度值的取值范围为0至
需要说明的是，人为进行输入操作时，移动终端的姿态或者移动终端的坐标范围是确定的，即判断所述移动终端处于预设坐标范围内。在本实施例中，该预设坐标范围为贷款app预存的范围，该范围可是：第一角度值的取值范围为0至
步骤s20，当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；
当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用，其中，用户的输入数据包括用户输入时手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值等，当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用，即是将该数据作为人为输入的贷款数据，以根据该输入的贷款数据进行贷款操作流程，其中，贷款操作流程。
步骤s30，当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为，或者进一步地，当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，进一步判断第一角度值、第二角度值、第三角度值中的任意一个取值是否发生了变化时，当未发生变化时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
本发明通过当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。由于本申请中，通过移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内，即是通过判断用户输入字符等信息时的手机姿态是否正常，以达到人机操作识别的目的。因而解决了现有技术中因未能有效识别机器操作行为而造成难以识别骗取贷款的黑产行为的技术问题，提升了体验。
进一步地，本发明提供人机输入操作识别方法的第二实施例，在第二实施例中，参照图2，所述输入数据包括用户输入时手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
步骤s21，获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据，将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据；
其中，步骤s21包括：
步骤sa1，获取贷款输入操作对应的输入数据，将该输入数据转化为计算机能够识别的各个参数值；
在获取贷款输入操作对应的输入数据后，对该输入数据进行进一步判断，以确定该输入数据操作是机器输入行为还是人为输入行为，需要说明的是，获取的用户的输入数据还包括用户进行数据输入时用户手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值，获取贷款输入操作对应的输入数据，先将获取的用户的输入数据对应转化为计算机能够识别的各个参数值，然后对该各个参数值进行归一化处理，以将所有数据转化为标准值。
步骤sa2，获取所有参数值中的最大值与最小值，并将所有的参数值都减去最小值，以得到正参数值，获取该最大值与最小值之间的差值，将该各个正参数值同时除以该差值，以得到归一化后的所述各个归一化正参数值。
其中，归一化处理的过程可是将用户的输入数据对应生成的各个参数值都投影到0-1之间。具体过程可以是同时除以一个大数字，大数字＝最大值-最小值。最大值是指所有参数值的最大值，最小值是指所有参数值的最小值。为了避免出现负数，在乘以大数字之前，将所有的参数值都减去最小值，然后再乘以大数字。举个例子，获取到的参数值为100,10,20，-1等，那么最大值为100，最小值为-1，而为了避免出现负数，首先减去最小值得到101,21,31,0。然后再除以101，那么相应的参数值就转换为了1,21/101,31/101,0。将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据。
步骤s22，获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，将所述归一化数据作为所述目标模型的输入向量，以获取输出向量；
获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，bp神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。bp神经网络算法的思想是：利用输出后的误差即实际输出与期望输出的误差估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计，其中，bp神经网络具有学习功能，学习的本质是对各因素权重进行动态调整。将各个归一化数据作为目标模型的输入向量，并基于目标模型的输入向量获取输出向量，基于该输出向量判断用户数据是否为正常输入操作。
步骤s23，当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。当当所述输出向量未处于预设范围内时，遗弃所述输入数据。
在本实施例中，通过获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据，将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据；获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，将所述归一化数据作为所述目标模型的输入向量，以获取输出向量；当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。由于通过目标模型对输入数据进行进一步的判断，因而提高人机输入操作识别的准确性。
进一步地，本发明提供人机输入操作识别方法的第三实施例，在第三实施例中，所述输入数据包括贷款输入操作的时间属性，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
步骤s24，基于不同贷款输入操作的时间属性，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙；
进行不同贷款输入操作的时间点不同，该不同贷款输入操作的时间属性是不同的，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙，如该最小时间间隙可是1ms，或者是2ms等。
步骤s25，当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，其中，第一预设时长可是0.5ms等，将所述输入数据作为目标输入数据并采用，其中，需要说明的是，机器输入数据的时间间隙大于第一预设时长。
在本实施例中，通过基于不同贷款输入操作的时间属性，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙；当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。由于通过最小时间间隙进行进一步的判断，因而提高人机输入操作识别的准确性。
进一步地，本发明提供人机输入操作识别方法的第四实施例，在第四实施例中，所述获取不同贷款输入操作之间的时间间隙步骤之后包括：
步骤s26，当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长大于第一预设时长；
当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长可是10s等，第二预设时长大于第一预设时长。
步骤s27，当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用。
当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用，如当贷款输入操作的次数大于20次时，默认该贷款输入操作为机器输入，将所述输入数据遗弃不予采用。
在本实施例中，通过当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长大于第一预设时长；
当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用。本实施例提高人机输入操作识别的准确性。
进一步地，在本发明人机输入操作识别方法的第一实施例的基础上，提供人机输入操作识别方法第五实施例，在第五实施例中，所述当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为步骤之后包括：
步骤s40，获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求。
在本实施例中，获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求，其中，在第三预设时长可是1个月，1年甚至更长时间，当检测到用户数据为异常输入数据时，获取异常输入数据对应的终端id号，基于获取的终端id号，生成自动报警指令，以实现自动报警处理。
在本实施例中，通过获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求。以便从输入源禁止机器模仿用户操作行为。
参照图3，图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例人机输入操作识别设备可以是pc，也可以是智能移动终端、平板电脑、电子书阅读器、mp3(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等终端设备。
如图3所示，该人机输入操作识别设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
可选地，该人机输入操作识别设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的人机输入操作识别设备结构并不构成对人机输入操作识别设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及人机输入操作识别程序。操作系统是管理和控制人机输入操作识别设备硬件和软件资源的程序，支持人机输入操作识别程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与人机输入操作识别设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的人机输入操作识别设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的人机输入操作识别程序，实现以下步骤：
当在移动终端上检测到贷款输入操作时，基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内；
当所述移动终端处于预设坐标范围内时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用；
当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为。
进一步地，所述基于所述移动终端的内置坐标系，判断所述移动终端是否处于预设坐标范围内步骤包括：
利用角度值数组值记录移动终端在不同方向上的旋转角度，其中，所述内置坐标系包括x轴、y轴以及z轴，其中，内置坐标系的x轴、y轴以及z轴指向固定，移动终端以垂直于地面的方向为z轴方向，用移动终端沿z轴旋转角度来描述设备的在水平面的旋转方向，将移动终端放在桌子上，z轴的方向是从移动终端指向天空，x轴的方向是沿着移动终端的屏幕的水平方向从左向右，y轴的方向是从屏所述幕的左下角开始沿着所述屏幕的垂直方向指向所述屏幕的顶端，第一角度值，第二角度值，第三角度值三个变量分别表示移动终端绕着z轴旋转的角度，移动终端绕着x轴倾斜的角度，移动终端沿着y轴的滚动角度；
当所述第一角度值的取值范围为0至
进一步地，所述输入数据包括用户输入时手指与移动终端触摸屏的接触面积、手指与移动终端触摸屏的接触轮廓以及输入压力值，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据，将归一化处理后的所述输入数据作为归一化数据；
获取预存的基于bp神经网络构建的目标模型，将所述归一化数据作为所述目标模型的输入向量，以获取输出向量；
当所述输出向量处于预设范围内时，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
进一步地，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，归一化处理所述输入数据步骤包括：
获取贷款输入操作对应的输入数据，将该输入数据转化为计算机能够识别的各个参数值；
获取所有参数值中的最大值与最小值，并将所有的参数值都减去最小值，以得到正参数值，获取该最大值与最小值之间的差值，将该各个正参数值同时除以该差值，以得到归一化后的所述各个归一化正参数值。
进一步地，所述输入数据包括贷款输入操作的时间属性，所述获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用步骤包括：
基于不同贷款输入操作的时间属性，获取不同贷款输入操作之间的最小时间间隙；
当所述最小时间间隙大于第一预设时长时，获取贷款输入操作对应的输入数据，将所述输入数据作为目标输入数据并采用。
进一步地，所述获取不同贷款输入操作之间的时间间隙步骤之后包括：
当所述最小时间间隙小于第一预设时长时，获取第二预设时长内贷款输入操作的次数，其中，第二预设时长大于第一预设时长；
当所述贷款输入操作的次数大于预设次数时，将所述输入数据遗弃不予采用。
进一步地，所述当所述移动终端未处于预设坐标范围内时，将所述所述贷款请求对应输入操作识别为机器操作行为步骤之后包括：
获取所述机器操作行为对应移动终端id号，在第三预设时长内禁止接收所述id号对应移动终端发送的贷款请求。
本发明人机输入操作识别设备具体实施方式与上述人机输入操作识别方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
本发明提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现如上述所述的人机输入操作识别方法的步骤。
本发明可读存储介质具体实施方式与上述人机输入操作识别方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利处理范围内。
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