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[发明专利]活体检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202310876526.5有效
发明人：周杨瑞;张义夫;胡峻毅;庞天吉;刘闯 -专利权人：第六镜科技（成都）有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种活体检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，方法包括：获取目标人脸的待检测图像；将待检测图像输入至预先训练的活体检测模型，得到待检测图像的分类结果；活体检测模型是将训练后的原始检测模型中的手部特征提取网络剔除后得到的，原始检测模型还包括人脸特征提取网络和边框特征提取网络，原始检测模型是根据人脸特征提取网络提取的人脸特征、边框特征提取网络提取的边框特征及手部特征提取网络提取的手部特征训练后得到的；根据分类结果确定目标人脸是否为活体
活体检测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种多层双向特征提取与融合的目标检测方法-CN202010278966.7在审
发明人：罗永祥;陈志辉;刘键涛;魏秋新 -专利权人：福建电子口岸股份有限公司
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：一种多层双向特征提取与融合的目标检测方法，首先采用了横向和纵向双向以及不同层的特征提取和融合，且在目标检测后，结合支持向量机对目标检测结果进行二分类，并且采用多个支持向量机对目标检测结果的不同分辨率图像进行处理，以及将特征提取阶段的结果也输入支持向量机中处理，实现了不同维度图像特征的使用；本发明提出的种多层双向特征提取与融合的目标检测方法，极大地提高模型的效率和精确性，增强了目标检测结果的准确度和鲁棒性。
一种多层双向特征提取融合目标检测方法

[发明专利]一种基于联邦学习的分类模型训练方法及相关设备-CN202310148673.0在审
发明人：刘成烽 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的分类模型训练方法及相关设备，分类模型包括设置在各参与设备的本地特征提取网络和设置在第一参与设备的分类网络，该方法包括：基于第一参与设备获取各参与设备基于本地特征提取网络对本地第一样本数据特征提取的第一特征向量；基于第一参与设备对各第一特征向量进行拼接并将拼接结果输入至分类网络分类得到第一分类结果；基于目标参与设备中的本地特征提取网络对本地第二样本数据进行特征提取得到第二特征向量；利用判别网络基于第二特征向量进行判别得到判别结果；利用目标损失函数基于第一分类结果和判别结果对分类模型和判别网络进行对抗训练。
一种基于联邦学习分类模型训练方法相关设备

[发明专利]一种基于中值聚类和全局分类的跨域行人重识别方法-CN202110333450.2在审
发明人：郭继峰 -专利权人：海南智晶科技有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：包括如下步骤：1：利用风格迁移模型对源域数据进行处理，之后使特征提取模型F在源域上进行监督学习，即行人身份分类；2：利用特征提取模型对目标域数据进行特征提取，之后利用中值稳定聚类对特征进行聚类，得到聚类结果和相应的伪标签；3：利用聚类结果分别优化全局特征分类器和特征提取网络，其中特征提取网络以分类器的分类精度作为优化目标。本发明设计的全局特征分类器与特征提取模型在聚类之后协同优化，最终在全局范围内分离正负样本对的距离分布，从而提升模型的识别性能。
一种基于中值全局分类行人识别方法

[发明专利]特征提取装置和特征提取方法-CN200810171465.8无效
发明人：益子贵史 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2008-08-15 - 公布日： 2009-02-18 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种特征提取装置，其包括：频谱计算器，其计算帧的对数频谱，所述对数频谱包括在对数频率轴上等间隔地从输入语音信号中获得的频率分量；函数计算器，其根据在每个时刻计算的所述对数频谱的序列，计算在该时刻的对数频谱和在该时刻的前后某一时间宽度中包括的一个或者多个时刻的对数频谱之间的互相关函数；以及特征提取器，其提取所述互相关函数的集合，作为该帧的局部相对基频模式特征。
特征提取装置方法

[发明专利]基于知识库的教学特征融合与建模的教学行为分析系统-CN202210829198.9在审
发明人：熊黎丽;李潇珂;韩鹏;刘勇;袁明宏;李国勇 -专利权人：重庆市科学技术研究院
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明涉及智慧教学数据分析技术领域，尤其是基于知识库的教学特征融合与建模的教学行为分析系统，包括：数据采集模块，用于采集课堂教学数据和教学资源数据；知识库构建模块，用于根据课堂教学数据和教学资源数据构建多模态知识库；特征提取模块，用于根据多模态知识库对课堂教学数据进行特征提取，生成特征提取结果；特征融合模块，用于将特征提取结果，进行特征映射和融合分析，形成特征融合结果；建模分析模块，用于根据特征融合结果和课堂行为分析模型对课堂行为进行建模分析，形成分析结果。
基于知识库教学特征融合建模行为分析系统

[发明专利]基于WDCNN-LSTM的轴承故障诊断方法及系统-CN202211089814.8在审
发明人：耿玉水;张雪峰;赵晶;林雪 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开的基于WDCNN‑LSTM的轴承故障诊断方法及系统，包括：获取轴承的振动信号；根据振动信号和训练好的轴承故障诊断模型，获得轴承故障诊断结果；其中，轴承故障诊断模型包括空间特征提取路径和时间特征提取路径；时间特征提取路径包括依次连接的卷积层和LSTM；振动信号分别输入时间特征提取路径和空间特征提取路径中，提取时间特征和空间特征；将时间特征和空间特征进行融合，获得融合特征；对融合特征进行识别，获得轴承故障诊断结果
基于 wdcnn lstm 轴承故障诊断方法系统

[发明专利]一种特征提取方法、装置及系统-CN201710875722.5在审
发明人：段志刚;李雪雷;曹芳;王丽;张新 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2017-09-25 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征提取的方法，将本应由处理器处理的待处理图像数据保存至FPGA端的预设缓存中，并由处理器端控制启动FPGA端的LBP算法对待处理的图像数据进行处理，处理完成后处理器端将处理结果获取，得到最终特征提取的结果由此可见，本方案中将对图像数据的处理，大部分交由FPGA开发板来完成，因此可以降低特征提取时对处理器资源消耗，提升LBP算法进行特征提取的效率。本发明实施例还提供一种特征提取的装置、一种特征提取的系统，同样可以实现上述技术效果。
一种特征提取方法装置系统

[发明专利]人脸属性识别模型训练方法和装置、人脸属性识别方法和装置-CN202310117383.X在审
发明人：魏超 -专利权人：中科创达软件股份有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：所述人脸属性识别模型训练方法包括：获取待训练人脸图像，待训练人脸图像中标注有多种人脸属性信息；利用人脸属性识别模型中的底层特征提取网络对待训练人脸图像进行特征提取，得到底层特征提取结果；利用人脸属性识别模型中的多个人脸属性识别网络分别对底层特征提取结果进行特征提取和识别，得到多个人脸属性识别结果；基于多个人脸属性识别网络各自的预设损失函数分别确定各个人脸属性识别结果的损失值，并利用各个人脸属性识别结果的损失值更新人脸属性识别模型的参数，得到训练后的人脸属性识别模型。
属性识别模型训练方法装置

[发明专利]一种基于特征抽取和语义增强的文本摘要生成方法-CN201910952077.1有效
发明人：白宇;缪湾湾;蔡东风 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征抽取和语义增强的文本摘要生成方法，包括以下步骤：引入特征提取器，使用特征提取器获取原文的特征向量；将特征向量与编码器的输出结果分别以部分连接和全连接的方式相连，过滤噪声；使用语义增强器获取句子内部的长距离依赖，进一步加强语义关联；使用卷积神经网络对源序列进行特征提取，特征提取器直接作用在源序列的词向量，同时保持该词向量层参数与编码器的词向量层参数相同，以保证编码器的编码过程和特征提取器的特征提取过程作用于相同的语义层面本发明使用特征提取器先提取句子的特征再进一步与编码器的结果融合，不仅有利于句子整体结构分析，而且也能过滤掉文本中的噪声，找到关键信息。
一种基于特征抽取语义增强文本摘要生成方法

[发明专利]一种基于特征一致性的无监督行人重识别方法-CN202111038158.4在审
发明人：郭继峰 -专利权人：海南智晶科技有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征一致性的无监督行人重识别方法。包括如下步骤：1：基于随机特征掩码设计具有鲁棒性的特征提取模型，之后基于特征提取模型计算时间平均模型；2：将行人图像分别馈送到特征提取模型和时间平均模型两次，得到四个特征，通过一致性损失使四个特征相互逼近；3：对特征提取模型所提取的特征进行聚类，之后依据独立性和紧凑型对聚类结果进行调整，最终基于聚类结果对模型进行微调。本发明设计的基于特征一致性的方法旨在通过随机掩盖图像的部分信息使特征提取模型更加关注图像的高级语义信息，从而提升特征提取模型的鲁棒性。
一种基于特征一致性监督行人识别方法

[发明专利]特征提取模型处理、样本检索方法、装置和计算机设备-CN202210007882.9在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种特征提取模型处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，以及一种样本检索方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。其中特征提取模型处理方法包括：通过待训练的特征提取模型提取训练样本的训练样本特征；对训练样本进行分类，得到分类结果；获取候选标签集合中各候选标签各自对应的代表样本特征；选取与训练样本特征匹配的代表样本特征得到目标代表样本特征；将目标代表样本特征所属的候选标签确定为推荐标签；当推荐标签与类别标签之间存在差异时，基于分类结果和推荐标签确定噪声损失；根据噪声损失和分类损失对特征提取模型进行训练，得到目标特征提取模型。采用本方法可以提高特征提取的准确性。
特征提取模型处理样本检索方法装置计算机设备

[发明专利]一种象形文字识别方法、装置、设备和介质-CN202210986564.1在审
发明人：毕晓君;骆彦龙;赵悦 -专利权人：中央民族大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：该方法包括：将文字图片输入至识别模型中；通过所述识别模型的串接的至少两个特征提取单元对文字图片进行特征提取，得到目标特征；其中，所述特征提取单元包括混合感知映射单元和/或空间感知聚合单元；混合感知映射单元用于获取全局有效特征和全局关键位置特征；空间感知聚合单元用于获取局部关键细节特征；不同特征提取单元用于提取不同尺寸的特征；通过所述识别模型的分类层，对所述目标特征进行分类，确定所述文字图片对应的文字识别结果。通过本发明实施例能够在对文字图片进行特征提取后，提高特征提取结果的丰富性，从而提高识别模型对文字图片进行识别的准确率。
一种象形文字识别方法装置设备介质

[发明专利]一种可编排的多层文本特征提取的方法、系统及装置-CN202211713205.5在审
发明人：邱根卫;叶凤玲;刘燕;杨国亮;徐少强;廖小文 -专利权人：广东亿迅科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种可编排的多层文本特征提取的方法，属于数据挖掘中文本挖掘的技术领域，该方法能够通过规范原子算法、编排原子算法、执行原子算法，从可编排的多层文本中挖掘出潜在的关系、模型和趋势，提升了文本特征提取的准确性、提取效率、数据提取方向和准确率；利用不同文本提取算法，得标准算法库；通过新增文本提取事件，通过按顺序配置需要执行的文本提取算法，得文本提取事件；运行得到的文本提取事件对语料进行文本特征提取，得到输出结果；判断获得的输出结果，若输出结果可以接受，则完成提取过程，否则修改文本提取事件中各识别算法的执行顺序后运行得到的文本提取事件对语料再次进行文本特征提取，直至输出结果可以接受。
一种编排多层文本特征提取方法系统装置

[发明专利]一种基于集成域自适应的故障诊断方法及系统-CN202010490493.7有效
发明人：宋艳;李沂滨;贾磊;王代超;郭庆稳 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于集成域自适应的故障诊断方法及系统，利用两个特征提取器将源域和目标域数据投影到不同的特征空间中，其中一个特征提取器基于域对抗学习来学习特征，另一个特征提取器将最大均值差异作为损失函数进行学习，不同的特征提取器使用不同的损失函数，得到不同的分类结果，并将分类结果集成到域自适应中，输出得到故障诊断结果，在两个域之间存在较大的差异时，有效提取数据中的特征表达，大大提高故障诊断的性能。
一种基于集成自适应故障诊断方法系统