基于GUI测试异构场景的区域图像相似度分析  

作　　者：蒋林呈 陈纪龙 姜磊 

机构地区：[1]四川大学,四川成都610065 [2]工程数值模拟基础算法与模型全国重点实验室,四川成都610207

出　　处：《微型计算机》2024年第12期10-12,共3页

基　　金：国家重大专项资助“基于GUI测试异构场景下的图像特征相似度的AI模型研究”(GJXM92579)。

摘　　要：在软件测试中,对GUI异构场景中特定区域图像的相似度进行分析判断是提升测试效率和质量的关键。本文提出了一种基于深度神经网络的区域图像相似度分析方法,专注于GUI异构场景的指定区域。具体而言,首先对GUI图像进行预处理,得到调整大小后的图像和测试人员指定的区域图像;然后利用ResNet网络提取图像特征,同时引入OCR模块提取该区域内的文本信息。在相似度计算阶段,分别计算图像特征和文本信息的相似度,使用交叉熵损失函数和字符串匹配算法得到相似度分数,最终进行加权求和。该方法能够有效减少设备引起的噪声和变形干扰,提高GUI测试的效率和质量,为测试人员提供准确、全面的结果和决策支持,特别是在指定区域图像相似度分析方面具有显著优势。

关 键 词：软件测试 OCR 图像相似度 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]