【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机gui测试自动化领域，尤其涉及一种基于深度度量学习的多级gui状态识别方法。
技术介绍
1、移动应用程序日趋大型化、复杂化和多元化，其质量问题也愈发突出，很多app在使用中出现操作卡顿、黑屏和闪退等问题，造成用户使用体验不佳。gui测试是检测移动应用质量的一种重要手段。其中，gui自动测试分析被测应用的界面，根据所使用策略的不同，生成不同的测试输入来激发界面动作，以达到自动测试应用的目的。相比传统的人工测试，gui自动测试能够降低了测试成本和时间。基于模型的gui测试是gui自动测试的一种重要方法，近年来受到了越来越多的人的关注。它构建模型来抽象gui系统，结合模型对图形界面进行测试，可以通过模型避免冗余界面探索，提升测试效率。
2、传统基于模型的gui测试(model-based gui testing，mbgt)依赖被测设备底层的界面框架来获取界面内部结构信息、生成输入事件，无法应用于一些系统封闭的设备或底层访问受限的应用程序，难以实现跨平台测试。随着智能化技术的发展，当前基于视觉的mbgt测试方法得...
【技术保护点】
1.一种基于深度度量学习的多级GUI状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于深度度量学习的多级GUI状态识别方法，其特征在于，步骤S2中，所述对各级GUI状态的样本进行采样，得到满足N-1个样本对的多类N元组，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述基于深度度量学习的多级GUI状态识别方法，其特征在于，步骤S3中，设定各级状态的给定距离，对多元组中样本对的进行加权处理，设计加权距离损失函数，实现扩大类间间距、缩短类内间距的目的，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度度量学习的多级gui状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于深度度量学习的多级gui状态识别方法，其特征在于，步骤s2中，所述对各级gui状态的样本进行采样，得到满足n-1个样本对的多类n元组...
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