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[发明专利]一种交易行为判断方法和系统-CN201811638943.1在审
发明人：汤韬;林佳乐;赵金涛;郑建宾 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种交易行为判断方法和系统。交易行为判断方法包括：生成已知类型交易行为的样本数据；利用样本数据得到包括用于判断交易行为类型的交易特征参数的交易特征参数集；以及根据未知类型交易行为的相关联的历史交易数据和当前交易数据中的交易特征参数对未知类型交易行为进行判断交易行为判断系统包括：样本数据生成模块，其配置成生成已知类型交易行为的样本数据；交易特征参数生成模块，其配置成利用样本数据得到包括用于判断交易行为类型的交易特征参数的交易特征参数集；以及交易行为类型判断模块，其配置成根据未知类型交易行为的相关联的历史交易数据和当前交易数据中的交易特征参数对未知类型交易行为进行判断。
交易行为交易特征样本数据历史交易数据交易数据参数集配置参数生成模块关联判断模块判断系统生成模块

[发明专利]一种处理疑似攻击行为的方法及相关装置-CN202210302447.9在审
发明人：王仲宇;李肖波;吴朱亮;高云鹏;谢于明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种处理疑似攻击行为的方法及相关装置，用于提高网络攻击行为的阻断率。分析器接收来自第一安全设备的告警，该告警包含目标疑似攻击行为的类别。分析器根据目标疑似攻击行为的类别获取与目标疑似攻击行为相同类别的历史疑似攻击行为的特征，根据特征生成第一阻断方案，并向第一安全设备发送第一阻断方案，以使得第一安全设备执行第一阻断方案。该第一阻断方案用于阻断与目标疑似攻击行为相同类别的疑似攻击行为。特征包括历史疑似攻击行为被确定为攻击行为的概率值以及特征集合中的至少一种，特征集合包括历史疑似攻击行为在时间上的分布特征，或发起历史疑似攻击行为的互联网协议IP地址的分布特征。
一种处理疑似攻击行为方法相关装置

[发明专利]一种基于物联网的用户行为分析方法-CN202110963149.X在审
发明人：陈卓;卢贵宝;张强 -专利权人：陈卓
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于物联网的用户行为分析方法，涉及物联网技术领域。在本发明中，获取每一个物联网设备采集的用户行为信息，其中，每一个物联网设备用于采集位于物联网设备对应的监控区域的用户行为得到用户行为信息；至少基于一个目标特征维度对多条用户行为信息进行聚类，得到至少一个用户行为簇，其中，属于同一个用户行为簇的任意两条用户行为信息在目标特征维度的信息满足预先配置的聚类条件；对每一个用户行为簇包括的用户行为信息进行解析处理，得到至少一条目标用户行为特征信息，其中，目标用户行为特征信息用于表征物联网设备的监控区域的用户的行为特征基于上述步骤，可以提高用户行为分析的可靠度。
一种基于联网用户行为分析方法

[发明专利]一种基于时空多特征提取的行为识别系统及其工作方法-CN201911099301.3有效
发明人：许宏吉;张贝贝;石磊鑫;王珏;李梦荷;邢庆华;李娟 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时空多特征提取的行为识别系统及其工作方法，该系统包括依次连接的行为信息采集模块、行为信息多模态传输模块、行为信息处理模块、行为信息应用模块。行为信息处理模块包括行为信息预处理模块和行为信息分类模块。通过对传感器数据的处理和分析，实现对异常行为的实时报警，弥补了视频信息容易受障碍物和光线影响、隐私性差、功耗大的不足。行为信息分类模块包括统计特征提取单元、时间特征提取单元、空间特征提取单元和行为类型判别单元。该模块可以学习不同时间尺度多传感器时间序列数据的时间和空间特征，更好的判断给定行为的差异和区分相似行为，有效提高复杂行为识别的准确率。
一种基于时空特征提取行为识别系统及其工作方法

[发明专利]一种异常行为的识别方法、装置及电子设备-CN201910544335.2有效
发明人：补彬 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种异常行为的识别方法、装置及电子设备，包括：获取对待识别业务进行访问的待识别行为的行为信息；基于该行为信息，生成该待识别行为的行为特征；将该行为特征输入预先训练的有监督机器学习模型，得到表示该待识别行为是否为异常的识别结果，其中，有监督机器学习模型为基于样本集训练得到的，样本集包括黑样本集和白样本集，黑样本集中包括已知异常行为的行为特征，白样本集中包括已知正常行为的行为特征。本发明通过建立有监督机器学习模型，能够提升识别异常访问行为的准确度，准确的对异常访问行为进行拦截。
一种异常行为识别方法装置电子设备

[发明专利]一种人类行为分析方法及系统-CN202110545234.4有效
发明人：王夏爽;马喆;黄旭辉;丁季时雨 -专利权人：中国航天科工集团第二研究院
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种人类行为分析方法及系统，涉及人类行为分析技术领域，以解决现有的分析方法主观性强的问题。所述人类行为分析方法包括：先采集多种类型的信号，并提取每一种信号的特征，得到多个特征，再对多个特征进行筛选，得到多个预测用特征，最后以多个预测用特征作为输入，利用训练好的SNN‑BLSTM行为模型得到人类行为，该分析方法能够基于人体本身信号分析人类行为，相较于生物学家依赖领域知识和经验对人的行为进行分析和判断的方法，能够显著提高人类行为预测的客观性。所述一种人类行为分析系统与上述技术方案所述的人类行为分析方法相对应。本发明提供的人类行为分析方法及系统用于预测人类行为。
一种人类行为分析方法系统

[发明专利]数据存储方法、装置、服务器、介质及程序产品-CN202110121881.2在审
发明人：衣敏 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：该方法包括：接收针对推送数据的在线历史操作行为数据流；对在线历史操作行为数据流中的在线历史操作行为数据进行特征提取，得到第一行为特征数据；将第一行为特征数据存储到在线特征数据流中以及离线特征数据库中；其中，在线特征数据流中的行为特征数据用于在线训练模型；离线特征数据库中的行为特征数据用于离线训练模型。上述方式提高了特征数据的利用效率，保证了后续依据训练结果进行信息推送的效率。
数据存储方法装置服务器介质程序产品

[发明专利]人体行为识别方法、装置、存储介质及电子设备-CN201710780729.9有效
发明人：栾欣泽;王晓婷;何光宇;孟健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种人体行为识别方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取通过感测装置采集的反映当前人体行为的行为数据，而后通过对行为数据进行特征提取生成行为数据的特征图，然后获取特征图的视觉词袋模型，再利用预先训练好的分类器，以及特征图的视觉词袋模型确定当前人体行为的类别。能够解决现有技术不能充分的表述人体行为动作的特征导致的识别准确度低的问题，能够提高人体异常行为识别的准确度。
人体行为识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种用户偏好与地理特征融合的行为动机推断算法-CN201810910570.2有效
发明人：姜建武;李景文;陆妍玲;殷敏 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2018-08-11 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户偏好特征与地理特征融合的行为动机推断方法。从高德地图的全国POI数据和用户的互联网行为数据提取地理特征和用户偏好特征源数据，将提取的地理特征和用户偏好特征构造为特征集合，对构建的地理特征和用户偏好特征集合做求交集处理，具体策略是以特征标签为判断依据，求地理特征与用户偏好特征集合的乘积，将获取的集合乘积按照权重对集合元素进行降序排序，并去除权重较小的特征，即特征筛选，将保留的特征即用户的显著行为动机，根据特征权重的大小判断用户行为动机的可能性大小，且特征权重越大，用户行为动机越偏向于该特征，反之，用户特征越背离该特征，从而确定用户显著行为动机，最终实现行为动机的推断。
一种用户偏好地理特征融合行为动机推断算法

[发明专利]一种人体行为识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011256262.6在审
发明人：王亚飞;朱伟;陈涛;张飞 -专利权人：北京城市系统工程研究中心;北京辰安科技股份有限公司;武汉瑞泰华软件技术有限公司
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种人体行为识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：利用卷积神经网络对视频RGB帧提取最后一个卷积层的特征得到行为表观特征，基于光流特征计算层对行为表观特征迭代优化，得到光流特征，将多帧光流特征自适应聚合后，对光流特征与表观特征进行融合，并基于注意力图对表观特征进行引导，得到运动信息增强的表观特征，将运动信息增强的表观特征与光流特征传入分类融合层，并将分类器的预测分数融合得到行为预测结果，基于预测结果计算损失，对模型迭代更新得到收敛后的人体行为识别模型。通过该方案解决了现有行为识别方法无法准确表示行为动态信息的问题，可以提高人体行为识别的准确性，增强鲁棒性，并保障实时性。
一种人体行为识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种有效的运动目标行为建模与识别方法-CN201010592894.X有效
发明人：胡卫明;朱鹏飞 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2010-12-08 - 公布日： 2011-05-04 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明是一种有效的运动目标行为建模与识别方法，包括步骤1：用特征提取模块提取运动目标行为的局部特征，再提取运动目标行为的运动特征；步骤2：采用子空间学习的方法，用特征融合模块对提取的局部特征和运动特征进行融合，并对特征空间进行降维；步骤3：采用原型学习算法和测度学习算法相结合，用行为识别模块对运动目标行为进行识别，对识别的运动目标行为做出评判。本发明对局部特征和运动特征进行特征融合处理，降低了特征空间的维度，提高了特征表达的鲁棒性，具有低存储和低计算复杂度的特点，同时具有较好的分类识别性能。本发明可以用来对公共安全领域的异常行为进行智能监控，一旦发现异常行为发生，立刻报警。
一种有效运动目标行为建模识别方法

[发明专利]信息投放方法和系统-CN201210192864.9有效
发明人：刘大鹏;李勇;肖磊;言艳花;赖晓平;岳亚丁 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2012-06-12 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种信息投放方法，其特征在于，包括如下步骤：统计用户的用户行为特征以及对应的信息特征；获取不同用户行为特征的权重；获取用户行为特征的时间，根据时间确定时间权重，用户行为的时间越近，时间权重越大，时间越远，时间权重越小；根据不同用户行为特征的权重以及时间权重，确定同一用户的不同时间的同种用户行为特征的加权值；根据多个欲投放的预设信息的信息特征和用户行为特征的信息特征的对应关系，以及各个用户行为特征的加权值，计算出各个包含信息特征的预设信息被点击的概率值；根据概率值将预设信息推送给用户。
信息投放方法系统

[发明专利]FTP行为数据处理方法、识别异常FTP行为的方法及装置-CN202010551781.9有效
发明人：李景;皮靖;梁莎;钟敏 -专利权人：绿盟科技集团股份有限公司;北京神州绿盟科技有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及FTP行为数据处理方法、识别异常FTP行为的方法及装置，所述方法包括：获取FTP行为数据；基于多种用户相关特征，对所述FTP行为数据进行特征提取，获得特征数据，其中，每种所述用户相关特征包括一种以上用户相关子特征；基于所述特征数据，对每种所述用户相关子特征进行核密度估计，获得每种所述用户相关子特征的概率密度值；根据所述用户相关特征包含的所有用户相关子特征的概率密度值，确定每种所述用户相关特征的概率密度值；根据所有用户相关特征的概率密度值，确定所述FTP行为数据的多维度概率密度值，以根据所述FTP行为数据的多维度概率密度值对异常FTP行为进行识别。本发明提高了识别异常FTP行为的准确性。
ftp 行为数据处理方法识别异常装置

[发明专利]基于触摸屏幕技术的安全验证方法和系统-CN201510439904.9在审
发明人：李辉 -专利权人：广东欧珀移动通信有限公司
申请日： 2015-07-23 - 公布日： 2015-10-21 - 主分类号： G06F21/31 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于触摸屏幕技术的安全验证方法和系统，其中方法包括：利用设置在触摸屏幕内的按压感应器件采集用户触摸操作的行为特征参数；根据所述行为特征参数获取用户触摸操作的行为特征参数阈值；获取需要安全验证的当前触摸操作，检测所述当前触摸操作的行为特征参数，利用所述行为特征参数阈值判断所述当前触摸操作的行为特征参数；若所述当前触摸操作的行为特征参数在所述行为特征参数阈值的范围内，则所述当前触摸操作通过安全验证。本发明通过利用行为特征的大数据来进行安全验证，提供了一种可靠性较高的验证方式，既可以单独使用，也可以与其他安全验证技术混合使用，以提高安全验证的可靠性。
基于触摸屏幕技术安全验证方法系统

[发明专利]一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置-CN202111157693.1在审
发明人：陈西江;杜晓妍;梁全恩;吴浩;韩贤权 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置，其方法包括：构建至少一个多时间尺度卷积模块；将所述至少一个多时间尺度卷积模块嵌入至预设的骨架网络中，形成目标特征提取模型；通过所述目标特征提取模型提取视频中的行为特征；构建行为识别模型，并通过所述行为识别模型对所述行为特征进行识别。本发明通过目标特征提取模型对视频中的行为特征进行提取，由于多时间尺度卷积模块中的卷积核参数是可以学习调整的，可有效的提取视频不同帧间的时空特征，提高行为特征提取的准确性。并且，也不会出信息丢失问题，进一步提高行为特征提取的准确性，从而可提高对视频行为识别的识别准确性。
一种基于多时尺度卷积视频行为识别方法装置