本发明涉及一种用户游戏行为的检测方法，涉及防游戏沉迷技术领域。
背景技术：
《网络游戏防沉迷系统开发标准》规定，未成年人在累计3小时内的游戏时间为健康游戏时间，3-5小时为疲劳游戏时间，5小时以上为不健康游戏时间。玩家在脱离游戏5小时后累计时间清零。这个规定有很多漏洞使玩家可以逃避计时，比如玩家更换游戏，只玩本地游戏，使用别人身份认证等等方法可以逃避。因此有了许多防止沉迷的方法发明。
现有的防游戏沉迷技术基本都是先判定用户是否游戏沉迷，然后对沉迷的用户采取限制措施。
现有技术的几类判定方法及其局限性：
1.通过使用统计游戏服务器端的用户帐户在线时长的方法判定用户是否沉迷。其局限性在于：不能跨服务器端对用户进行约束；无法识别更换身份连接服务器的用户。
2.通过识别本地程序进程判定用户游戏时长，判定用户是否沉迷游戏。其局限性在于：针对范围有限，无法识别数据库外的游戏以及网页小游戏等不具备独立进程的游戏。
3.通过分析用户心律信息判定用户是否过度劳累，应该停止上网。其局限性在于：判断依据与玩家游戏沉迷无明显关系。
4.通过使用指纹识别，脸部识别等技术确认用户身份，并在服务端累积该用户上网时长，据此判定用户沉迷状态。其局限性在于：有对用户个人隐私泄露的安全风险；离线后不受服务器端控制。
综上，可看出，现有技术中的网络游戏防沉迷技术都是在服务器端对用户进行识别和控制，存在较多漏洞。现有技术对用户游戏行为的检测方法存在判定的依据少、方法单一、准确性不高。
技术实现要素：
本发明为了解决现有技术对用户游戏行为的检测方法存在判定的依据少、方法单一、准确性不高的问题，进而提供了一种用户游戏行为的检测方法。
本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：
一种用户游戏行为的检测方法，所述方法的实现过程为：
步骤一、通过输入设备中得到的输入信息，将所输入信息进行过滤，对所有的n个单位时间内被重复输入超过阀值c的信息，分别记录其输入次数m，并由大到小进行排序得到数列m1,m2,…,mn；所述数列中隐含了用户的游戏行为信息，由此计算出用户的游戏行为基础判定值Ib，计算公式为：
步骤二、通过摄像头中得到的表情信息，将所有表情信息归类到Q个既定表情种类中，Q为奇数；将Q种表情按照积极程度进行排列并对Q种表情进行赋值，赋值范围为(Z表示整数集)；
单位时间从用户游戏行为信息传输子系统得到的表情数据均归类到Q种已设置好的表情，得到整数数组；由该整数数组得到的方差D来判断用户的专注情况，产生一个专注度F；由该整数数组得到的极差R来判断用户情绪波动情况，产生一个波动调整值W；由该整数数组得到的平均值来衡量用户的情绪是否积极，产生一个情绪调整值A；用户的表情信息中隐含其是否具有游戏行为的信息，对用户的游戏行为判定结果进行修正，计算出判定准确率Ir，计算公式为：
Ir＝(F+W)×A
其中F为专注度，W为情绪波动调整值，A为情绪调整值，
式中：
其中D为数组方差，R为数组极差，为数组平均值，Q为情绪种类数；
步骤三、通过心律采集设备得到的心律信息，反映用户的兴奋情况，基于用户在游戏行为时有兴奋情况，根据用户的当前心律得到一个游戏行为判定影响因子Is，计算方法为：
其中V为用户当前心律；
步骤四、将用户的游戏行为基础判定值Ib、判定准确率Ir、判定影响因子Is相乘，综合判定用户是否正在进行游戏，用户的游戏行为用I进行表示，则：
I＝Ib×Ir×Is
判定结果为：若I≥1，则用户必定在玩游戏；若I＝0，则用户必定没有玩游戏；若0＜I＜1,则用户可能在进行游戏，且正在玩游戏的概率为I。
在步骤一中，所述输入信息包括用户由鼠标、键盘、手柄输入游戏系统中的信息。
本发明的有益效果是：
本发明将用户的输入信息、表情信息、心律信息作为用户游戏行判定的基础，提高了判定的准确性。本发明的判定方法使得用户的每个行为特征对最终结果的影响都是有限的，只有多个行为特征均符合游戏行为，判定的游戏概率才会很高，提高了判定的准确性，减少误判。
通过输入设备中得到的输入信息，可以反映用户是否可能在进行游戏，进而得到一个判定基础值Ib；通过摄像头中得到的表情信息，可以反映用户是否专注，进而得到一个判定准确率Ir；通过心律采集设备得到的心律信息，可以反映用户的兴奋情况，进而得到一个游戏行为判定的影响因子Is；将用户的游戏行为基础判定值Ib、判定准确率Ir、判定影响因子Is相乘，综合判定用户是否正在进行游戏。将用户的输入信息、表情信息、心律信息作为用户游戏行判定有基础，提高了判定的准确性。
基于本发明方法，可开发出“基于用户行为检测的本地防游戏沉迷系统”。
具体实施方式
具体实施方式一：本实施方式所述的用户游戏行为的检测方法的实现过程为：
步骤一、通过输入设备中得到的输入信息，将所输入信息进行过滤，对所有的n个单位时间内被重复输入超过阀值c的信息，分别记录其输入次数m，并由大到小进行排序得到数列m1,m2,…,mn；所述数列中隐含了用户的游戏行为信息，由此计算出用户的游戏行为基础判定值Ib，计算公式为：
步骤二、通过摄像头中得到的表情信息，将所有表情信息归类到Q个既定表情种类中，Q为奇数；将Q种表情按照积极程度进行排列并对Q种表情进行赋值，赋值范围为(Z表示整数集)；
单位时间从用户游戏行为信息传输子系统得到的表情数据均归类到Q种已设置好的表情，得到整数数组；由该整数数组得到的方差D来判断用户的专注情况，产生一个专注度F；由该整数数组得到的极差R来判断用户情绪波动情况，产生一个波动调整值W；由该整数数组得到的平均值来衡量用户的情绪是否积极，产生一个情绪调整值A；用户的表情信息中隐含其是否具有游戏行为的信息，对用户的游戏行为判定结果进行修正，计算出判定准确率Ir，计算公式为：
Ir＝(F+W)×A
其中F为专注度，W为情绪波动调整值，A为情绪调整值，
式中：
其中D为数组方差，R为数组极差，为数组平均值，Q为情绪种类数；
步骤三、通过心律采集设备得到的心律信息，反映用户的兴奋情况，基于用户在游戏行为时有兴奋情况，根据用户的当前心律得到一个游戏行为判定影响因子Is，计算方法为：
其中V为用户当前心律；
步骤四、将用户的游戏行为基础判定值Ib、判定准确率Ir、判定影响因子Is相乘，综合判定用户是否正在进行游戏。用户的游戏行为用I进行表示，则：
I＝Ib×Ir×Is
判定结果为：若I≥1，则用户必定在玩游戏；若I＝0，则用户必定没有玩游戏；若0＜I＜1,则用户可能在进行游戏，且正在玩游戏的概率为I。
在步骤一中，所述输入信息包括用户由鼠标、键盘、手柄等其他设备输入游戏系统中的信息。
具体实施方式二：本实施方式给出基于用户游戏行为的检测方法开发的“基于用户行为检测的本地防游戏沉迷系统”，所述系统包括用户游戏行为信息传输子系统，控制子系统，输出子系统，中央处理子系统；其中
用户游戏行为信息传输子系统用于将用户的输入信息、表情信息、心律信息传给中央处理子系统；
中央处理子系统根据接收到的表情信息、心律信息以及用户的输入信息对用户的游戏热度值H的增量进行判定，并根据用户的当前游戏热度值H给输出子系统或控制子系统发送命令，提醒用户或对用户的输入、显示部分进行控制；
输出子系统用于提醒用户的当前游戏热度值H到达阀值，并利用用户所使用的游戏设备输出用户当前的游戏状态信息：包括反映热度值的图形界面及警示声音信息；
控制子系统用于控制用户的输入设备的输入信息和显示设备上的图像界面，以延迟输入设备的输入信息响应时间(交互延迟)和遮盖显示设备上的图像界面的周边区域(模糊锁屏)。
用户的输入信息、表情信息、心律信息分别通过输入设备(输入设备可以是键盘、手柄等)、摄像头、心律传感设备进行采集。给出了使用所述防游戏沉迷系统的设置流程、所述防游戏沉迷系统的运行机制。
用户的游戏热度值H用于衡量用户游戏的沉迷程度，用户的游戏热度值H的计算公式如下：
其中t为每次计算热度值时间隔的时间，H0表示此次计算热度值前热度值的初始值，H′理想增加(H0)表示游戏热度在H0时理想情况下热度增加的速率，表示理想情况下热度值的降低速率，I表示受用户游戏行为影响的校正系数；
用热度值的增长速度H’反映用户的疲劳情况，设在疲劳时间点Tt前用户的疲劳是不增加的，疲劳时间点Tt后用户的疲劳状况一直线性上升；
设疲劳时间点Tt对应的热度值为提醒热度值Ht，控制时间点Tc的热度值为控制热度值Hc，最大热度值为Hmax，且控制时间点Tc的热度值增长速度是疲劳时间点Tt增长速度的n倍；使用户通过控制疲劳时间点Tt和控制时间点Tc两个变量实现控制防沉迷强度，
Tc越小则允许游戏时间越短，Tc越大则允许游戏时间越长；Tc-Tt越大则防沉迷强度越弱，Tc-Tt越小则防沉迷强度越强；
受用户游戏行为影响的校正系数I的算法为：
I＝Ib×Ir×Is
其中Ib为校正系数基础值，由用户游戏行为信息传输子系统所传输的输入信息决定；Ir为校正准确率，由用户游戏行为信息传输子系统所传输的表情信息决定，Is为严重程度，由用户游戏行为信息传输子系统所传输的心律信息决定；
校正系数基础值Ib的具体算法为：当用户游戏行为信息传输子系统检测到单位时间内某个键被按下次数超过3次就记录下按键次数m，有n个键按下超过三次就记录n个m，将其按照从大到小进行排列就能得到一组数列m1,m2,…,mn；
校正准确率Ir的具体算法为：设置Q种表情类表且Q为奇数，将Q种表情按照积极程度进行排列，并对他们进行赋值，赋值范围为中央处理子系统将每一分钟从用户游戏行为信息传输子系统得到的表情数据均归类到Q种已设置好的表情，得到整数数组；由该整数数组得到的方差D来判断用户的专注情况，产生一个专注度F；由该整数数组得到的极差R来判断用户情绪波动情况，产生一个波动调整值W；由该整数数组得到的平均值来衡量用户的情绪是否积极，产生一个情绪调整值A，则Ir的算法公式为：
Ir＝(F+W)×A
其中F为专注度，W为情绪波动调整值，A为情绪调整值，Z表示整数集，
式中：
其中D为数组方差，R为数组极差，为数组平均值，Q为情绪种类数；
严重程度Is的具体算法为：中央处理子系统根据用户游戏行为信息传输子系统所传输的心律信息来计算严重程度Is；设用户正常心律最大值为Rn，最大允许心律为Rmax，当用户心律小于或等于正常心律最大值Rn时，严重程度Is为1，当用户心律加快时，严重程度会快速上升，当用户心律大于最大允许心律Rmax时，严重程度变为无穷大；严重程度调整值Rj用于降低心律较快时对Is的影响程度；
其中r为用户每分钟心跳次数，Rj为严重程度调整值，Rn为正常心律值，Rmax为最大允许心律。
当游戏热度值H超过控制阀值Hc时，开启交互延迟与模糊锁屏。实现延迟输入设备的输入信息响应时间，其交互延迟的时间Ti为：
实现遮盖显示设备上的图像界面的周边区域，其模糊锁屏的尺寸为：
wid＝WID×Sc
hig＝HIGXSc
其中WID表示屏幕的几何中心到屏幕边缘的宽度，HIG表示屏幕几何中心到屏幕边缘的高度。
提醒热度值Ht取值为25，控制热度值Hc取值为50，最大热度值Hmax取值为100，n倍取值为2；严重程度调整值Rj取值为10，正常心律值Rn取值为80，最大允许心律Rmax取值为120。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。