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[发明专利]特征提取方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910401822.3有效
发明人：黄博;毕野;吴振宇;王建明 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征提取方法，该方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括每个样本数据对应的原始特征；利用所述训练数据训练初始特征提取模型，并得到初始特征提取模型的参数值；对初始特征提取模型的参数值进行筛选，获取筛选后的参数值；利用筛选后的参数值重构所述初始特征提取模型，得到重构后的特征提取模型；将所述训练数据输入至所述重构后的特征提取模型中，得到每个样本数据的衍生特征；根据每个样本数据的衍生特征及每个样本数据对应的原始特征重新训练所述重构后的特征提取模型，直至迭代终止，并得到训练好的特征提取模型。本发明能更好的表示数据特征，提高特征提取的准确性。
特征提取方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]振动信号的特征提取方法、设备分析方法及装置-CN202111420251.1在审
发明人：陈曦;罗伟;王明;王进 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：公开了一种振动信号的特征提取方法、设备分析方法及装置。对振动信号进行处理，得到取自振动信号的衍生信号，衍生信号用于表征振动信号的一种或多种特性。分别对振动信号和衍生信号进行特征提取，得到振动信号的第一特征提取结果和衍生信号的第二特征提取结果。将第一特征提取结果和第二特征提取结果作为振动信号最终的特征提取结果。最终得到的特征提取结果可以从不同角度分析振动信号，从而可以提升特征提取结果的通用性。
振动信号特征提取方法设备分析装置

[发明专利]图像检测模型的训练、图像检测方法及装置-CN202310130361.7在审
发明人：范峻植;冉承祥;杨烨;夏粉;蒋宁 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像检测模型的训练、图像检测方法及装置，所述图像检测模型包括第一特征提取网络、第二特征提取网络和检测标签预测网络；第一特征提取网络为n个图像检测任务的共用网络，第二特征提取网络包括n个特征提取子网络，检测标签预测网络包括n个标签预测子网络，特征提取子网络、标签预测子网络和图像检测任务一一对应；其中，通过第一特征提取网络进行图像细节特征提取，并将提取到的图像特征信息分别输入至n个特征提取子网络，以通过每个图像检测任务对应的特征提取子网络和标签预测子网络进行图像区域全局特征提取和标签预测，一并完成n个图像检测任务，这样能够提高模型训练效率和图像检测效率，降低模型维护成本。
图像检测模型训练方法装置

[发明专利]一种用于时空数据的特征提取方法-CN201911234224.8在审
发明人：吴明朗 -专利权人：成都思晗科技股份有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于时空数据的特征提取方法。本发明主要包括时空数据维度的构建，时序性数据的特征提取技术，空间性数据的特征提取技术，时空数据的特征提取技术；同时包括了部分特征的计算和实现技巧等。本发明针对特征提取方面，解决时空数据特征提取的难题，提出了一系列的特征提取方式或方法，技巧等。从空间和时间两个维度来解决特征提取的问题，针对时空数据不同维度形成系统性的特征，能在时空数据集的特征提取方面能进行有效的应用。
一种用于时空数据特征提取方法

[发明专利]指纹特征提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011629510.7在审
发明人：刘晓春;吴正平;郑逢德;王贤良 -专利权人：北京海鑫科金高科技股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种指纹特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取现场指纹图像；将所述现场指纹图像输入至指纹特征提取模型中，得到所述指纹特征提取模型输出的特征提取结果；其中，所述指纹特征提取模型是基于样本指纹图像和细节点标签训练得到的；所述指纹特征提取模型用于从所述现场指纹图像提取得到细节点信息，并基于所述细节点信息得到所述特征提取结果。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备及存储介质，通过指纹特征提取模型进行细节点信息提取，能够简化特征提取流程，在保证正确率的同时加快模型训练速度和特征提取速度。
指纹特征提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、设备和存储介质-CN201910775256.2在审
发明人：林培文;程光亮;石建萍 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、装置、设备和存储介质，通过获取待处理图像；对待处理图像进行n次特征提取，得到像素特征识别结果；每一次特征提取包括p个数据节点，p为大于1的整数；其中一个数据节点上的数据，是根据本次特征提取过程中该数据节点之前的各个数据节点的数据分别采用设定的特征提取方式处理得到的数据以及本次特征提取的输入数据确定的；一次特征提取过程中所采用的特征提取方式包括该次特征提取过程中的各个数据节点上的数据所采用的特征提取方式，各次特征提取过程中所采用的特征提取方式不完全相同；根据像素特征识别结果，对待处理图像进行处理。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种应用于业务推荐的特征提取方法、装置、设备和介质-CN202110025688.9在审
发明人：庄延军 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请属于数据处理技术领域，公开了一种应用于业务推荐的特征提取方法、装置、设备和介质，本申请公开的一种应用于业务推荐的特征提取方法包括，接收针对目标账号的目标业务的业务特征提取需求，确定业务特征提取需求对应的特征提取流程，并根据该特征提取流程中包含的各特征提取操作，确定该特征提取流程对应的多个算子节点以及各算子节点之间的执行逻辑顺序，以及按照各算子节点之间的执行逻辑顺序，针对目标账号关联的业务数据执行相应的特征提取操作，获得业务特征提取需求对应的目标业务特征，这样，可以通过算子节点的组合复用，获得不同业务特征提取需求的目标业务特征，适用范围广且便于扩展，减少了耗费的系统资源。
一种应用于业务推荐特征提取方法装置设备介质

[发明专利]行人属性信息提取方法及装置-CN201910232030.8有效
发明人：石娟峰 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了行人属性信息提取方法和装置。该方法利用卷积神经网络执行。卷积神经网络包括初步特征提取模型、行人分割特征提取模型、行人属性特征提取模型和全连接层。该方法包括：初步特征提取步骤，将行人图像输入到初步特征提取模型中，获得行人图像的初步特征；分割特征提取步骤，将初步特征输入到行人分割特征提取模型中，提取行人分割特征；属性特征提取步骤，将初步特征输入到行人属性特征提取模型中，提取行人属性特征；特征融合步骤，将行人分割特征与行人属性特征进行融合，获得融合特征；属性信息预测步骤，将融合特征输入到全连接层中，获得预测的行人属性信息。通过行人分割特征和行人属性特征的结合，提升了行人属性信息的准确率。
行人属性信息提取方法装置

[发明专利]一种基于红外图像的人造目标特征提取方法-CN202210150553.X在审
发明人：郭海峰;钱惟贤 -专利权人：丹阳钒曦光电科技有限公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于红外图像的人造目标特征提取方法，特征描述性高、鲁棒性强。本发明的人造目标特征提取，包括如下步骤：(10)辐射特征提取：对红外相机中成像的人造目标进行辐射特征提取；(20)形状特征提取：对红外目标的形状特征进行提取；(30)不变矩特征提取：计算红外目标的不变矩，描述目标区域的灰度分布特征；(40)分形特征提取：提取红外目标的分形特征，计算分形维数特征参数。
一种基于红外图像人造目标特征提取方法

[发明专利]基于轻量卷积神经网络的特征提取方法-CN202211735986.8在审
发明人：梅磊;程闯;谭昕;轩亮 -专利权人：江汉大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明属于人工智能与计算机视觉识别技术领域，涉及一种基于轻量卷积神经网络的特征提取方法，包括1）选取基础的特征提取网络，基础的特征提取网络是pyrorch官方torchvision库中Resnet50特征提取网络；2）对步骤1）选取得到的基础的特征提取网络进行改进，获取改进后的特征提取网络；3）采用标准多分类数据集对步骤2）所得到的改进后的特征提取网络进行迭代训练直至训练损失达到收敛，最终得到训练后的特征提取网络；5）对提取目标物进行图像特征提取。本发明提供了一种可提升网络性能同时降低网络复杂度的基于轻量卷积神经网络的特征提取方法。
基于卷积神经网络特征提取方法

[发明专利]图像信息提取方法、模型训练方法、装置、设备及介质-CN202111589337.7在审
发明人：蔡东阳;刘海伟;郭小燕 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供一种图像信息提取方法、模型训练方法、装置、设备及介质。图像信息提取方法基于训练好的图像信息提取模型执行，包括：将目标图像输入特征提取模块中的特征提取网络得到特征提取网络输出的原始特征图；将特征提取模块提取的特征图分别输入特征点检测网络和描述子生成网络，得到特征点检测结果向量和局部描述子向量，特征提取模块提取的特征图为原始特征图；基于特征点检测结果向量得到特征点检测结果图像；基于局部描述子向量得到局部描述子结果；训练图像信息提取模型时，利用特征提取模块中的上采样模块对经特征提取网络输出的样本原始特征图进行上采样处理得到样本中间特征图，将样本中间特征图作为特征提取模块提取的样本特征图。
图像信息提取方法模型训练装置设备介质

[发明专利]一种图像形状特征提取系统-CN201811246705.6在审
发明人：蔡昭权;蔡映雪;胡辉;胡松;陈伽;黄思博;黄翰;梁椅辉;罗伟 -专利权人：惠州学院
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像形状特征提取系统，包括形状特征提取系统，所述形状特征提取系统包括图像数据采集模块、异常图像剔除模块、图像预处理模块、图像形状特征提取模块、图像形状显示及存储模块，涉及图像特征提取技术领域该图像形状特征提取系统，便于对图像数据信息进行接收，并且可以通过无线和有线两种方式进行数据的传输，便于对异常的图像数据进行剔除，避免损坏的图像进入图像形状特征提取模块，同时可以对图像进行预处理，便于后续特征提取过程的进行，实现对图像的形状特征进行提取，便于提取过程的进行，提高了提取质量，增加提取过程中的实用性，实现对图像形状特征提取结果的存储，同时便于人们的查看。
图像形状特征提取系统特征提取模块形状特征提取图像剔除图像数据采集模块图像预处理模块特征提取过程特征提取结果图像数据信息图像特征提取预处理存储模块图像数据形状特征异常图像存储传输

[发明专利]一种图像处理方法、电子设备和控制系统-CN201310606842.7有效
发明人：胡先伟 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2013-11-25 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法，包括：获取图像采集单元从投影平面采集的激光图像，进行特征提取得到特征提取结果；根据特征提取结果进行第一特征识别得到第一特征识别结果。本发明还公开了一种电子设备，包括激光投射单元、投影单元和图像采集单元，还包括控制系统，用于获取图像采集单元从投影平面采集的激光图像，进行特征提取得到特征提取结果；根据特征提取结果进行第一特征识别得到第一特征识别结果本发明还公开了一种控制系统，包括：图像获取子单元，获取图像采集单元从投影平面采集的激光图像；特征提取子单元，对激光图像进行特征提取得到特征提取结果；第一特征识别子单元，根据特征提取结果进行第一特征识别得到第一特征识别结果
一种图像处理方法电子设备控制单元

[发明专利]一种数据处理方法及系统-CN202210784636.4在审
发明人：丁文博 -专利权人：赛可智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法及系统，可以获得多个预处理后模态数据；分别将各预处理后模态数据相应输入至各特征提取网络中的第一层特征提取层；在各特征提取网络中的最后一层特征提取层之前，将任一层特征提取层提取出的模态特征数据，输入至同一特征提取网络中下一层的特征提取层，以及输入至同一层的特征融合层；将任一层特征融合层对接收到的不同模态特征数据进行融合处理而生成的特征融合数据，分别输入至各特征提取网络中下一层的特征提取层中；将各特征提取网络中的最后一层特征提取层提取出的模态特征数据，输入至目标任务网络中，获得目标任务网络输出的任务结果。
一种数据处理方法系统

[发明专利]一种人脸特征提取方法、设备及存储介质-CN202211658800.3有效
发明人：朱文忠;肖顺兴;车璇;李韬;杜洪文;谢康康;谢林森 -专利权人：四川轻化工大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸特征提取方法、设备及存储介质，属于人脸识别技术领域。特征提取方法包括获取人脸图像，获取训练完成的特征提取网络模型，利用基础操作层提取人脸图像的基础特征信息，将基础特征图输入第一个深调特征提取单体，下一个深调特征提取单体以其上游深调特征提取单体输出的特征图作为输入，生成并输出相应的中间特征图；不断重复，直到最后一个深调特征提取单体生成并输出末级特征图；将末级特征图输入特征整形单元，生成得到人脸特征向量，完成人脸特征提取。本发明的特征提取网络模型通过设置多个空间注意力机制，对特征信息进行逐步调制，该网络能够很好地排除噪音、提取核心的特征信息。
一种特征提取方法设备存储介质