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[发明专利]空-时特征表示的提取-CN201710841936.0有效
发明人：姚霆;梅涛 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/62 文献下载
摘要：根据本公开的实现，提出了一种提取空‑时特征表示的方案。在该方案中，在学习网络的第一层处接收输入，该输入包括多个图像。利用第一层的第一单元在空间维度中从输入提取多个图像的第一特征，第一特征表征多个图像的空间呈现。基于第一单元与第一层中的第二单元之间的连接的类型，利用第二单元在时间维度中从第一特征和输入中的至少一个提取多个图像的第二特征，第二特征至少表征跨多个图像的时间变化。至少部分地基于第二特征来生成多个图像的空‑时特征表示。通过该方案，降低了学习网络的尺寸，提高了学习网络的训练和使用效率，同时还获得较准确的空‑时特征表示。
特征表示提取

[发明专利]多媒体特征表示模型的训练方法以及特征表示的生成方法-CN202310118480.0在审
发明人：林和政;周国睿;吴翔宇 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本公开关于一种多媒体特征表示模型的训练方法、多媒体特征表示的生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。其中模型训练方法通过获取多媒体样本数据，采用初始特征提取网络对多媒体样本数据进行特征提取，得到对应的多媒体样本特征表示，并获取第一账户与第二账户之间的账户相似度，进而根据账户相似度、第一多媒体样本特征表示以及第二多媒体样本特征表示对初始特征提取网络进行训练，从而得到多媒体特征表示模型。由于本实施例采用相同行为下不同用户的样本数据以及用户间的相似度对模型进行训练，使得模型能够学习到样本数据的内容特征和用户行为特征，进而使得训练后的模型输出的特征表示的维度更丰富，准确性更高。
多媒体特征表示模型训练方法以及生成

[发明专利]协变局部特征聚集的图像特征表示法-CN201510710221.2有效
发明人：赵万磊;王菡子 -专利权人：厦门大学
申请日： 2015-10-28 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：协变局部特征聚集的图像特征表示法，涉及计算机视觉与多媒体信息检索。提取图像局部特征；离线训练一个小的视觉词汇集合；将每幅图的局部特征用简化的费舍尔核方法进行聚集；聚集时，同时考虑每个局部特征的主方向信息,将主方向分为8个量化区间，根据量化后的主方向值，聚集到不同的费舍尔子向量，8个子向量拼接为一个长向量，作为图像的特征表示；将8个费舍尔子向量重组得一系列8维的子向量。对每个子向量进行一维离散余弦变换，变换到该特征的频率域；再对频率域的特征重组，得不同频段的8个子向量，对每个子向量做主成分分析，再对降维后的8个子向量重组得一系列8维的子向量；在子向量上定义相似度度量，
局部特征聚集图像表示

[发明专利]视角不变的人体特征表示方法-CN201510951655.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京畅景立达软件技术有限公司
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2016-05-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督虚拟视角划分和多视判别分析的人体表示学习方法。采集行人数据库集，经过行人检测和归一化之后，分块提取HSV特征、LBP特征和HOG特征并进行特征融合。基于不同人不同虚拟视角的人体数据集，利用多视线性判别分析为每个虚拟视角学习一个视角相关的判别投影表示将不同视角中的人体样本投影到公共判别子空间，从而获得视角不变人体特征表示的。对于测试样本，通过约束规划求解在测试样本M个视角中的权重，经过加权投影获得在公共判别子空间中的特征表示。
视角不变人体特征表示方法

[发明专利]时间分段表示特征矢量生成设备-CN201080005899.6有效
发明人：岩元浩太;大网亮磨 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2010-01-19 - 公布日： 2011-12-28 - 主分类号： H04N5/76 文献下载
摘要：时间分段表示特征矢量生成设备包括：时间分段内特征矢量组选择装置，用于针对每个时间分段、以及从针对各个帧的特征矢量序列中，选择包括在时间分段中的多个帧的特征矢量；以及次元选择装置，用于针对每个时间分段、以及从时间分段中不同帧的所选特征矢量中，选择特征矢量的不同次元的特征，并生成作为表示时间分段的特征矢量的时间分段表示特征矢量。
时间分段表示特征矢量生成设备

[发明专利]一种基于交互表示学习的药物特征表示方法-CN202111126217.3在审
发明人：刘世超;陈思;邱洋;薛一明;章文 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于交互表示学习的药物特征表示方法，通过异构图表示学习和分子图表示学习的双向循环交互机制，充分整合利用多尺度的药物特征表示，使药物多尺度的药物特征互补和融合，实现了从多尺度的药物描述数据中获取药物的特征表示的功能本发明针对丰富的药物描述数据，循环利用药物的宏观和微观特征，同时开展药物的异构图表示学习和分子图表示学习，充分利用药物不同尺度的特征交互，融合药物的宏观维度数据和微观维度数据，从药物描述数据中获取药物的特征表示
一种基于交互表示学习药物特征方法

[发明专利]基于稀疏表示的有砟铁路路基病害特征表示方法-CN201610055050.9有效
发明人：侯哲哲;赵维刚;杜彦良;李庆林;闫明东 -专利权人：石家庄铁道大学;中铁十九局集团有限公司
申请日： 2016-01-27 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示的有砟铁路路基病害特征表示方法，涉及铁路路基的病害特征表示方法技术领域。
铁路路基病害特征路基病害稀疏表示病害尺寸特性分布特性技术支持快速识别运营安全稀疏成像投影规律性养护检测

[发明专利]基于深度联合稀疏-协同表示的高光谱图像特征表示方法-CN202111492113.4有效
发明人：邢长达;汪美玲;段朝伟;丛玉华;王志胜;刘一柳 -专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度联合稀疏‑协同表示的高光谱图像特征表示方法，首先考虑到高光谱图像各像素包含非线性信息并且其频谱间存在冗余，以及同类像素样本之间也具有很强的相关性；其次，提出了深度联合稀疏‑协同表示的高光谱图像特征表示方法，能够同时表示出像素样本内的显著信息及样本之间的相关性信息，并能够提取出高光谱图像的深层非线性特性；最后，设计了一种交替迭代算法来对深度联合稀疏‑协同表示的高光谱图像特征表示方法进行求解，得到高光谱图像特征表示形式本发明通过采用深度网络进行非线性映射，并结合稀疏表示和协同表示，充分考虑像素样本的冗余性和非线性以及样本间的相关性，从而提取出更加具备判别性的特征。
基于深度联合稀疏协同表示光谱图像特征方法

[发明专利]检测和表示解剖结构的解剖特征-CN202080051727.6在审
发明人：张惠;J·李;王柏;赵涛 -专利权人：直观外科手术操作公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：示例性处理系统访问患者解剖结构的三维(3D)模型并将检测过程应用于3D模型以检测解剖结构中的单层解剖特征。该检测过程包括从3D模型中生成单层解剖特征的候选点的概率图，并基于候选点的概率图生成代表单层解剖特征的单层网格。
检测表示解剖结构特征

[发明专利]基于模式图的纹理特征表示方法-CN02142419.5有效
发明人：陈延伟;曾湘燕;卢汉清 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2002-09-17 - 公布日： 2004-03-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种基于模式图的纹理特征表示方法，包括步骤：对原图像的每个像素取其5*5的领域块b；设有M个反映图像灰度梯度变化的模板，其中，M是大于1的正整数；计算M个模板和b的内积；用内积最大的模板的编号作为这一像素在模式图的输出值本发明的特征统计量的计算时间比常规方法要短的多，而且本发明去除了图像中光照的影响，只要光照在一定范围内是均匀的，即使在广域上有不同的光照，模式图也不受影响。
基于模式纹理特征表示方法

[发明专利]答案抽取方法、装置、服务器及存储介质-CN201910049030.4有效
发明人：戴松泰;杨仁凯;冯欣伟;余淼;周环宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：该方法包括：确定问题特征表示和文章特征表示；根据问题特征表示中各问题词表示，与文章特征表示中各文章词表示之间的相关度，更新问题特征表示；根据文章特征表示中各文章词表示，与各问题特征表示中各问题词表示之间的相关度，和/或根据文章特征表示中不同文章词表示之间的相关度，更新文章特征表示；根据更新的问题特征表示和更新的文章特征表示，确定文章中的答案起始特征和答案结束特征。通过问题特征表示中各问题词表示与文章特征表示中各文章词表示之间的双向相关度，更新问题特征表示和文章特征表示，进而确定答案起始特征和答案结束特征，增强了答案抽取的准确率。
答案抽取方法装置服务器存储介质

[发明专利]视频表示的生成方法、装置和电子设备-CN202110556320.5有效
发明人：贺峰;汪琦;冯知凡;柴春光 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本公开公开了视频表示的生成方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、知识图谱、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取视频对应的每个维度的特征表示集，其中，所述特征表示集中包括从所述视频的视频帧中在所述维度下提取出的特征表示；针对每个所述维度，对所述维度的特征表示集中的特征表示进行特征融合，生成所述维度的融合特征表示集；基于每个所述维度的所述融合特征表示集进行维度间的特征融合，生成所述视频的目标特征表示。由此，可基于每个维度的融合特征表示集进行维度间的特征融合，生成视频的目标特征表示，能够深度融合维度内和维度间的特征表示，提高了目标特征表示对视频的表示效果。
视频表示生成方法装置电子设备

[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310213226.9在审
发明人：蒋正锴;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：所述方法包括：获取输入图像在第二像素尺度下的过渡特征表示；对过渡特征表示中的过渡子特征进行聚类，得到多个空间分组；获取多个空间分组中的过渡子特征对应的组内特征表示和组间特征表示，组内特征表示用于表征过渡子特征在其对应的空间分组约束下的特征表示，组间特征表示用于表征过渡子特征在多个空间分组约束下的特征表示；根据过渡子特征对应的组内特征表示和组间特征表示，得到输入图像在第一像素尺度下的全局特征表示，全局特征表示用于表征输入图像的整体特性。本申请实施例通过以空间分组的形式来获取输入图像的全局特征表示，能够提高图像的识别效率。
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]图像修复方法和设备以及电子装置-CN202210730538.2在审
发明人：崔在硕;曺敏铢;金相贤;李钟旼;权基南;徐健锡;李炯旭 -专利权人：三星电子株式会社;浦项工科大学校产学协力团
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：所述方法包括：通过对突发图像集的单独图像进行编码，生成与单独图像对应的多个特征表示；从所述多个特征表示之中确定参考特征表示；确定包括参考特征表示和所述多个特征表示中的第一特征表示的第一比较对；基于参考特征表示与第一特征表示的相似性分数图，生成第一比较对的第一运动嵌入特征表示；通过将包括第一运动嵌入特征表示的多个运动嵌入特征表示进行融合生成融合结果；以及通过解码融合结果生成至少一个修复图像。
图像修复方法设备以及电子装置

[发明专利]视频特征表示的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202111439686.0在审
发明人：陈小帅 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频特征表示的构建方法、装置、设备及存储介质，涉及互联网技术领域。该方法包括：获取第一视频和n个第二视频，第二视频是与第一视频相关的视频，n为正整数；获取n个第二视频的特征表示，第二视频的特征表示用于表示第二视频的隐层特征；基于第二视频的特征表示构建第一视频的特征表示本申请通过利用第二视频的特征表示，构建了第一视频的特征表示，将第一视频的特征表示与第二视频的特征表示联系起来，完成了第一视频特征表示的构建；采用与长视频相关的多个短视频的特征表示来构建长视频的特征表示，解决了在长视频特征表示的构建过程中难于抽取视频中的关键信息的问题。
视频特征表示构建方法装置设备存储介质

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