这是一个基于鼠标轨迹分析的验证码。在对鼠标轨迹进行初步判断（如移动速度、方向等）后，再根据算法判断其可信度。
我们假设轨迹具有马尔科夫性质，相异度的计算采用混合高斯模型，可信度的计算采用单高斯模型。因此需要分别添加“可信任轨迹”和“可信任的待测轨迹”两个列表，将可信任的待测轨迹与可信任轨迹分别对比测得最大相异度，并计算其均值及参数。
- Node.js 4.2+
- Redis 3.0+
git clone https://github.com/incrediblink/MouseTracer.git
npm install
npm install -g pm2
pm2 start bin/www
pm2 startup
- 添加可信任的轨迹
POST example.com/model/add traces
其中，traces 为 Json 格式的数组，数组内只需要有轨迹的名称，如：
{"set": [trace:0, trace:1, trace:2]}
- 添加可信任的待测轨迹
POST example.com/model/add/test traces
- 建立模型
GET example.com/model/construct
在建立模型之前，验证码不会返回可信度。