基于机器学习的手机游戏软件自动化测试研究

【摘要】当今生活中手机越来越普遍,各种应用也是层出不穷,手机俨然成为了生活的必需品。为了保证手机质量和用户体验,软件测试是非常重要的环节。然而随着手机功能越来越多、应用越来越复杂以及人力成本的提升,传统的测试方法满足不了日益旺盛的测试需求。另外很多游戏应用需要人为实时控制上下左右等动作,人工测试工作强度大,而且从技术上看,由于场景比较多、背景比较复杂,传统测试方法很难处理。本文利用摄像头拍摄手机运行图片,根据图像处理与机器学习等算法处理图片并向手机发送相应的指令,从而解决传统测试方法无法解决的一些问题。本文主要研究了游戏类应用软件的自动化测试算法,即在完全不需要人工干预的情况下应用能自动游戏。本文以手机游戏软件自动化测试为目标,主要研究内容和创新点如下：①提出了一种基于人工特征的手机游戏软件自动化测试算法。结合人工特征和支持向量机得到当前手机状态所需要采取的动作,使得应用能自动游戏,并改进了梯度方向直方图特征以解决其过早动作的问题。适用于跑酷、简单赛车类等手机应用的自动化测试。②提出了一种基于深度学习的手机游戏软件自动化测试算法。相对于人工特征,深度网络训练的特征适用度更广、更节省人力。为了更适应时序问题,设计了结合条件限制波尔兹曼机和限制波尔兹曼机的深度网络。适用于跑酷、赛车等手机应用的自动化测试。
【作者】程文华；
【导师】姜伟；
【作者基本信息】浙江大学，控制科学与工程，2014，硕士
【关键词】自动化测试；图像处理；深度学习；支持向量机；

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