目光轨迹分类反欺诈方法、装置、电子设备及存储介质

本发明涉及生物识别和金融数据分类技术领域，揭露了一种目光轨迹分类反欺诈方法，包括：获取目光轨迹样本，通过曲率切分算法将目光轨迹样本切分为多个子样本；对多个子样本进行特征提取得到多组子样本特征，对多组子样本特征进行聚类并计算聚类中心，基于预设阈值和与聚类中心的距离筛选预设数量子样本特征生成分类特征集，通过迭代算法对分类特征集进行训练学习得到分类模型；获取当前用户的实时目光轨迹，基于分类模型对当前用户的实时目光轨迹进行分类，根据分类结果判断当前用户是否存在欺诈风险。本发明通过训练分类效果好、分类精度高、可解释性强的shapelet级联成强分类器作为分类模型，提高了基于用户目光轨迹进行反欺诈的识别效果。