本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种操作模拟方法和装置、以及计算机设备。
背景技术：
：：目前用户通过计算机终端在执行登录网站、网上支付款项、注册账号等操作之前，通常系统会提供一个验证方式，例如，通过识别在验证码静态图片中的字符、识别在验证码动态图片中的字符、拖拽图像滑块等验证方式，用户在执行了满足条件的操作之后，如果系统认为验证成功，则允许用户进一步执行操作，如果验证不成功，则重复提供验证信息，直至用户验证成功或超过预设次数。因此，在一个带有验证功能的系统的开发阶段，为了对系统执行自动化测试，往往需要提前准备多个验证码的测试用例，而对于验证条件包括验证对输入设备的操作过程是否符合人类行为特征的验证方式的测试，例如，拖拽图像滑块的验证方式等，目前通常采用几个事先录制好的动作反复操作，测试用例较少，覆盖率较低，如果需要提高测试覆盖率，则无法自动化测试，需要测试人员人工的完成验证过程，测试效率较低。针对相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。技术实现要素：有鉴于此，本发明实施例提供了一种操作模拟方法和装置、以及计算机设备，用以解决相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。一方面，本发明实施例提供了一种操作模拟方法，包括：获取目标操作数据，其中，目标操作数据为用于模拟输入设备被执行目标操作的数据，目标操作符合人类在完成目标验证方式的过程中对输入设备执行操作的行为特征；在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据；模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据，包括：提取目标操作数据的特征量，得到目标特征量，其中，特征量用于作为目标验证方式判断特征量对应的操作是否符合人类行为特征的依据；将目标特征量输入第一预设模型，并将第一预设模型的输出数据作为测试操作数据的特征量，其中，第一预设模型为预先对第一神经网络模型进行训练得到的模型，训练目标为使第一神经网络模型的输入数据和输出数据相同；基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，特征量对应的特征至少包括以下之一：鼠标在预设时刻的滑动速度、鼠标在预设时刻的滑动加速度、鼠标在预设时刻的位置、鼠标的点击速度、键盘在预设时段内的键入速度。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据，包括：将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到测试操作数据对应的操作是否符合行为特征的判断结果，其中，第二预设模型为预先采用至少一个训练样本对、对第二神经网络模型进行训练得到的模型，每个训练样本对包括用于作为第二神经网络模型的训练输入数据的特征量样本、以及用于作为第二神经网络模型的输出数据的判断结果样本；在判断结果为是的情况下，执行步骤：基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据；在判断结果为否的情况下，执行如下步骤：基于目标特征量对第一预设模型进行再训练，得到第三预设模型；将目标特征量输入第三预设模型，并将测试操作数据的特征量更新为第三预设模型的输出数据；重新将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到判断结果，并执行判断结果对应的步骤。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，获取目标操作数据，包括：在多个预设操作数据中，随机选取一个预设操作数据，得到预设操作数据，其中，每个预设操作数据对应的预设操作符合人类在完成目标验证方式的过程中的行为特征；或者，接收用户对输入设备执行的操作，并转换为操作数据，得到目标操作数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在目标验证方式为鼠标拖拽式验证方式的情况下，模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作，包括：根据目标验证方式生成验证界面；通过图像识别方式，在验证界面中识别鼠标的拖拽终止区域；基于拖拽终止区域和测试操作数据，确定拖拽起始区域；从拖拽起始区域起始，模拟鼠标被执行测试操作数据对应的拖拽操作。上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。另一方面，本发明实施例提供了一种操作模拟装置，包括：获取单元，用于获取目标操作数据，其中，目标操作数据为用于模拟输入设备被执行目标操作的数据，目标操作符合人类在完成目标验证方式的过程中对输入设备执行操作的行为特征；添加单元，用于在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据；模拟单元，用于模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，添加单元包括：提取模块，用于提取目标操作数据的特征量，得到目标特征量，其中，特征量用于作为目标验证方式判断特征量对应的操作是否符合人类行为特征的依据；第一输入模块，用于将目标特征量输入第一预设模型，并将第一预设模型的输出数据作为测试操作数据的特征量，其中，第一预设模型为预先对第一神经网络模型进行训练得到的模型，训练目标为使第一神经网络模型的输入数据和输出数据相同；第一生成模块，用于基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据。如上的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，特征量对应的特征至少包括以下之一：鼠标在预设时刻的滑动速度、鼠标在预设时刻的滑动加速度、鼠标在预设时刻的位置、鼠标的点击速度、键盘在预设时段内的键入速度。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，第一生成模块包括：第二输入模块，用于将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到测试操作数据对应的操作是否符合行为特征的判断结果，其中，第二预设模型为预先采用至少一个训练样本对、对第二神经网络模型进行训练得到的模型，每个训练样本对包括用于作为第二神经网络模型的训练输入数据的特征量样本、以及用于作为第二神经网络模型的输出数据的判断结果样本；第一执行模块，用于在判断结果为是的情况下，执行步骤：基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据；第二执行模块，用于在判断结果为否的情况下，执行如下步骤：基于目标特征量对第一预设模型进行再训练，得到第三预设模型；将目标特征量输入第三预设模型，并将测试操作数据的特征量更新为第三预设模型的输出数据；重新将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到判断结果，并执行判断结果对应的步骤。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，获取单元包括：选取模块，用于在多个预设操作数据中，随机选取一个预设操作数据，得到预设操作数据，其中，每个预设操作数据对应的预设操作符合人类在完成目标验证方式的过程中的行为特征；或者，接收模块，用于接收用户对输入设备执行的操作，并转换为操作数据，得到目标操作数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在目标验证方式为鼠标拖拽式验证方式的情况下，模拟单元包括：第二生成模块，用于根据目标验证方式生成验证界面；识别模块，用于通过图像识别方式，在验证界面中识别鼠标的拖拽终止区域；确定模块，用于基于拖拽终止区域和测试操作数据，确定拖拽起始区域；模拟模块，用于从拖拽起始区域起始，模拟鼠标被执行测试操作数据对应的拖拽操作。上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，当处理器执行计算机程序时实现本发明实施例的操作模拟方法。上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。再一方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，本发明实施例的存储介质包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行本发明实施例的操作模拟方法。上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。【附图说明】为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本发明实施例所提供的一种可选的操作模拟方法的流程示意图；图2是本发明实施例提供的一种计算机设备的组成框图；图3是本发明实施例所提供的一种可选的操作模拟装置的示意图。【具体实施方式】为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。需要说明的是，尽管在本发明的权利要求书、说明书和附图中可能采用术语第一、第二、第三等来用于区别类似的对象xxx，应当理解，术语第一、第二、第三等不必用于描述特定的顺序或先后次序，仅用来将这些类似的对象xxx彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一xxx也可以被称为第二xxx，类似地，第二xxx也可以被称为第一xxx。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。针对现有技术中所存在的相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题，本发明实施例提供了如下解决思路：获取目标操作数据，其中，目标操作数据为用于模拟输入设备被执行目标操作的数据，目标操作符合人类在完成目标验证方式的过程中对输入设备执行操作的行为特征；在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据；模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作。在该思路的引导下，本方案实施例提供了以下可行的实施方案。本发明实施例提供了一种操作模拟方法。具体的，请参考图1，其为本发明实施例所提供的一种可选的操作模拟方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤101，获取目标操作数据，其中，目标操作数据为用于模拟输入设备被执行目标操作的数据，目标操作符合人类在完成目标验证方式的过程中对输入设备执行操作的行为特征；步骤102，在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据；步骤103，模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作。目标验证方式需要对完成验证过程中的输入设备接收到的操作进行监控，判断是否符合人类行为特征。例如，对于用鼠标拖拽图像中的滑块到指定位置的验证方式，如果鼠标的移动轨迹速度过快、完全匀速、滑块移动过程中鼠标位置变化过于随机等其中任意一种或多种情况出现，则确定不符合人类行为特征，有可能是机器执行验证过程，不能通过目标验证方式。目标操作是能够通过目标验证方式的操作，目标操作可以预先被设置好，目标操作数据是能够模拟输入设备被执行目标操作的数据，一种可选的实施方式为，利用能够模拟输入设备接收操作的驱动程序模块，在将目标操作数据输入驱动程序模块之后，驱动程序模块能够模拟输入设备被执行对应的目标操作。例如，在输入设备是鼠标的情况下，目标操作数据可以是用于表示鼠标在验证过程中每个时刻的位置的映射关系的数据，目标操作数据可以表示为一条连续的二维曲线，横坐标是时刻，纵坐标为被鼠标控制的光标在显示界面中的位置。在获取到目标操作数据之后，在目标操作数据中加入随机噪声，例如，可以添加在预设阈值范围之内的随机噪声。在对目标操作数据加入随机噪声之后，得到测试操作数据，利用测试操作数据，模拟输入设备被执行测试操作。需要说明的是，步骤101～步骤103的执行主体可以为操作模拟装置，该装置可以是位于本地终端的应用，或者还可以是位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)等功能单元，本发明实施例对此不进行特别限定。可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的应用程序(nativeapp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webapp)，本发明实施例对此不进行限定。可选的，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(personalcomputer，pc)、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、无线手持设备、平板电脑(tabletcomputer)、手机、mp3播放器、mp4播放器等。如图2所示，以上述的终端为计算机设备为例，本发明实施例提供的计算机设备包括存储器21、处理器22以及存储在存储器21中并可在处理器22上运行的计算机程序，处理器22执行计算机程序时实现前述任一项的操作模拟方法。采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。可选的，可以基于神经网络算法在在目标操作数据中加入随机噪声，具体而言，该可选的实施方式在执行步骤102时，执行如下步骤：步骤201，提取目标操作数据的特征量，得到目标特征量，其中，特征量用于作为目标验证方式判断特征量对应的操作是否符合人类行为特征的依据，特征量可以包括但不限于鼠标在预设时刻的滑动速度、鼠标在预设时刻的滑动加速度、鼠标在预设时刻的位置、鼠标的点击速度、键盘在预设时段内的键入速度等数据之中的一个或多个。例如，如果目标操作数据是用于表示鼠标在验证过程中每个时刻的位置的映射关系的数据，则可以根据目标操作数据计算出鼠标在任意时刻的滑动速度、滑动加速度。步骤202，在确定目标特征量之后，将目标特征量输入第一预设模型，并将第一预设模型的输出数据作为测试操作数据的特征量，其中，第一预设模型为预先对第一神经网络模型进行训练得到的模型，训练目标为使第一神经网络模型的输入数据和输出数据相同。例如，第一神经网络模型可以是反向传播算法。为了训练第一神经网络模型使输入数据和输出数据相同，第一神经网络模型的输入数据和输出数据的参数个数相同，每个输入数据和对应的输出数据用于表示一种特征量。在对第一神经网络模型进行大量的训练之后，得到第一预设模型，第一预设模型能够使得输入数据和输出数据基本相同，因此，在将目标特征量输入到第一预设模型之后，相当于对目标特征量添加了随机噪声，得到了测试操作数据的特征量。步骤203，在得到测试操作数据的特征量之后，基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据。例如，测试操作数据的特征量包括t1、t2、t3、……等时刻的鼠标滑动速度，则可以基于上述多个时刻的滑动速度生成一条平滑的鼠标滑动曲线。进一步可选的，为了得到能够通过目标验证方式的测试操作数据，还可以在生成测试操作数据之后，通过目标验证方式对对应的测试操作进行验证，如果没有通过目标验证方式，则通过目标特征量对上述的第一预设模型进行再训练，利用更新后的模型再次对目标特征量进行处理。具体而言，该可选的实施方式包括如下步骤：步骤301，将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到测试操作数据对应的测试操作是否符合行为特征的判断结果，其中，第二预设模型为预先采用至少一个训练样本对、对第二神经网络模型进行训练得到的模型，每个训练样本对包括用于作为第二神经网络模型的训练输入数据的特征量样本、以及用于作为第二神经网络模型的输出数据的判断结果样本，可选的，第二预设模型可以是目标验证方式验证输入操作时采用的模型；在判断结果为是的情况下，执行步骤302：基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据；在判断结果为否的情况下，执行如下步骤：步骤303，基于目标特征量对第一预设模型进行再训练，得到第三预设模型；步骤304，将目标特征量输入第三预设模型，并将测试操作数据的特征量更新为第三预设模型的输出数据；步骤305，重新将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到判断结果，并执行判断结果对应的步骤。上述可选的实施方式能够更新用于对特征量添加随机噪声的神经网络模型，提高模型输出的特征量所对应的操作通过目标验证方式的概率。可选的，获取目标操作数据的步骤，可以采用以下任一种方式：(1)在多个预设操作数据中，随机选取一个预设操作数据，得到预设操作数据，其中，每个预设操作数据对应的预设操作符合人类在完成目标验证方式的过程中的行为特征；或者，(2)接收用户对输入设备执行的操作，并转换为操作数据，得到目标操作数据。在利用测试操作数据模拟输入设备被执行测试操作时，可以根据目标验证方式的不同，采用不同的实施方式，以目标验证方式为鼠标拖拽式验证方式为例，步骤103模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作可以包括：步骤401，根据目标验证方式生成验证界面；步骤402，通过图像识别方式，在验证界面中识别鼠标的拖拽终止区域；步骤403，基于拖拽终止区域和测试操作数据，确定拖拽起始区域；步骤404，从拖拽起始区域起始，模拟鼠标被执行测试操作数据对应的拖拽操作；步骤405，通过目标验证方式对拖拽操作执行验证。基于本发明实施例所提供的操作模拟方法，本发明实施例进一步给出实现上述方法实施例中各步骤及方法的装置实施例。请参考图3，其为本发明实施例所提供的一种可选的操作模拟装置的功能方块图。如图3所示，该装置包括：获取单元10、添加单元20、模拟单元30。其中，获取单元用于获取目标操作数据，其中，目标操作数据为用于模拟输入设备被执行目标操作的数据，目标操作符合人类在完成目标验证方式的过程中对输入设备执行操作的行为特征；添加单元用于在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据；模拟单元用于模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作。作为本实施例一种可选的实施方式，添加单元包括：提取模块，用于提取目标操作数据的特征量，得到目标特征量，其中，特征量用于作为目标验证方式判断特征量对应的操作是否符合人类行为特征的依据；第一输入模块，用于将目标特征量输入第一预设模型，并将第一预设模型的输出数据作为测试操作数据的特征量，其中，第一预设模型为预先对第一神经网络模型进行训练得到的模型，训练目标为使第一神经网络模型的输入数据和输出数据相同；第一生成模块，用于基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据。作为本实施例一种可选的实施方式，特征量对应的特征至少包括以下之一：鼠标在预设时刻的滑动速度、鼠标在预设时刻的滑动加速度、鼠标在预设时刻的位置、鼠标的点击速度、键盘在预设时段内的键入速度。作为本实施例一种可选的实施方式，第一生成模块包括：第二输入模块，用于将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到测试操作数据对应的操作是否符合行为特征的判断结果，其中，第二预设模型为预先采用至少一个训练样本对、对第二神经网络模型进行训练得到的模型，每个训练样本对包括用于作为第二神经网络模型的训练输入数据的特征量样本、以及用于作为第二神经网络模型的输出数据的判断结果样本；第一执行模块，用于在判断结果为是的情况下，执行步骤：基于测试操作数据的特征量，生成测试操作数据；第二执行模块，用于在判断结果为否的情况下，执行如下步骤：基于目标特征量对第一预设模型进行再训练，得到第三预设模型；将目标特征量输入第三预设模型，并将测试操作数据的特征量更新为第三预设模型的输出数据；重新将测试操作数据的特征量输入第二预设模型，得到判断结果，并执行判断结果对应的步骤。作为本实施例一种可选的实施方式，获取单元包括：选取模块，用于在多个预设操作数据中，随机选取一个预设操作数据，得到预设操作数据，其中，每个预设操作数据对应的预设操作符合人类在完成目标验证方式的过程中的行为特征；或者，接收模块，用于接收用户对输入设备执行的操作，并转换为操作数据，得到目标操作数据。作为本实施例一种可选的实施方式，在目标验证方式为鼠标拖拽式验证方式的情况下，模拟单元包括：第二生成模块，用于根据目标验证方式生成验证界面；识别模块，用于通过图像识别方式，在验证界面中识别鼠标的拖拽终止区域；确定模块，用于基于拖拽终止区域和测试操作数据，确定拖拽起始区域；模拟模块，用于从拖拽起始区域起始，模拟鼠标被执行测试操作数据对应的拖拽操作。由于本实施例中的各单元能够执行图1所示的操作模拟方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1对应实施例的相关说明。本发明实施例的操作模拟装置至少具有以下有益效果：采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。所属领域的技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以是通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，计算机通过读取存储介质中的程序进而能够执行本发明实施例提供的操作模拟方法。相应的，本发明实施例还提供了一种存储介质，本发明实施例的存储介质包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行如下步骤：获取目标操作数据，其中，目标操作数据为用于模拟输入设备被执行目标操作的数据，目标操作符合人类在完成目标验证方式的过程中对输入设备执行操作的行为特征；在目标操作数据中加入随机噪声，得到测试操作数据；模拟输入设备被执行测试操作数据对应的操作。本发明实施例的存储介质至少具有以下有益效果：采用本实施例提供的方法生成的测试操作数据，由于对目标操作数据加入了随机噪声，能够使得测试操作数据对应的操作与目标操作不完全相同，利用测试操作数据对应的操作去对目标验证方式执行自动化测试，能够丰富测试用例，尤其是验证成功的测试用例，解决了相关技术中对基于人类行为特征的验证方式的测试过程自动化测试覆盖率较低的技术问题。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。当前第1页12当前第1页12