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[发明专利]以声音特征为条件的声学模型-CN202110452098.4在审
发明人：高孜哲;莫轲文 -专利权人：声音猎手公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本公开涉及以声音特征为条件的声学模型。话音识别的系统和方法捕捉具有关键短语及其后紧接的话语的话音音频的片段。编码器使用关键短语片段来计算声音嵌入，该声音嵌入被存储。用于话音识别的声学模型利用以声音嵌入作为输入条件的模型来从话语音频信号推断音素。声音嵌入可被保持，直到另一关键短语被捕捉或者会话结束为止。
声音特征条件声学模型

[发明专利]一种基于混合特征KDE条件熵的特征选择方法-CN201710526050.7有效
发明人：代建华;徐思琪;高帅超 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明提供一种新的基于混合特征KDE条件熵的特征选择方法，该方法提出了混合特征KDE概率和混合特征KDE熵，在不将连续数据离散的情况下将离散特征和连续特征有效统一于KDE熵中，拓展了信息理论并提出了基于混合特征KDE条件熵的贪心特征选择方法。
一种基于混合特征 kde 条件选择方法

[发明专利]基于条件互信息的特征选择方法-CN201810097098.5在审
发明人：郭继昌;顾翔元;李重仪 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明属于机器学习、数据挖掘技术领域，为提出新的特征选择方法。为此，本发明采用的技术方案是，基于条件互信息的特征选择方法，步骤如下：1)X为一离散随机变量，p(x)为该变量的概率密度函数，信息熵被用来表述所获信息量的大小；2)基于条件互信息的特征选择算法基于式(5)，对候选特征集和已选特征集进行初始化，并计算候选特征集中特征与类标签的互信息值，选取具有最大互信息值的特征；然选取使式(5)取得最大值的特征，按照上述过程循环选取特征，直至选取特征数为N，结束循环。
互信息基于条件特征选择机器学习特征集概率密度函数离散随机变量数据挖掘技术特征选择算法最大互信息过程循环候选特征数据挖掘初始化信息熵信息量标签应用

[发明专利]基于条件互信息的动态特征选择方法-CN202010090358.3在审
发明人：周红芳;温婧 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于条件互信息的动态特征选择方法，具体按照以下步骤：步骤1.对数据集进行预处理，得到预处理数据集；步骤2.对预处理数据集进行离散化处理，将预处理数据集中的所有特征划分到不同的特征等级中；步骤3.计算经步骤2离散化处理后的数据集中所有特征X与类变量Y之间的重要程度；步骤4.根据步骤3计算出的特征与类之间的重要程度I(X；Y)后，选择重要程度最大的特征作为重要特征，将重要特征从原特征集合中删除，添加到候选特征集合中，作为第一个被选入候选特征集的候选特征，再计算其他候选特征。本发明通过提高特征与类直接的相关性，降低特征与特征之间的冗余性，从而提高特征选择的准确率和效率。
基于条件互信动态特征选择方法

[发明专利]基于条件互信息的特征选择与评价方法-CN201810820247.6在审
发明人：周红芳;张尧;张英杰;刘虹江;温婧;韩霜 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条件互信息的特征选择与评价方法，具体按照以下步骤实施：对于一个数据集，计算每个特征与类之间的相关性以及特征与特征之间的相关性。关于特征与类之间的相关性计算，使用最小条件相关，在给定已选特征条件下计算候选特征与类之间条件互信息。关于特征与特征之间的相关性计算，这里分为两种，一种是使用条件互信息计算候选特征和两个已选特征之间的条件冗余，一种是计算候选特征与已选特征的类内冗余。在计算以上两种关系后，使用贪心算法，例如前向迭代算法，后向迭代算法等得到特征子集。
候选特征基于条件特征选择互信息冗余互信息计算条件互信息步骤实施迭代算法前向迭代贪心算法特征条件特征子集最小条件数据集后向算法

[发明专利]一种基于属性条件冗余的特征选择方法-CN202110440920.5在审
发明人：周红芳;朱柔柔 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于属性条件冗余的特征选择方法，包括：步骤1、对数据集进行预处理；步骤2、将经过预处理的数据集进行划分为训练数据集和测试数据集；步骤3、计算训练数据集中每个目标特征与类标签之间的互信息值，选择使得当前互信息值最大的目标特征，将该目标特征从原始数据集中删除，加入初始为空的集合S中，然后根据基于属性条件冗余的特征选择算法迭代进行特征选择，将每次迭代选择的特征加入集合S中，经过迭代，最终得到大小为m的特征子集。本发明中使用冗余和属性条件冗余这两项衡量特征的冗余信息，更加准确的剔除一些冗余特征，提高测试数据的分类正确性。
一种基于属性条件冗余特征选择方法

[发明专利]基于条件外观模型的人脸特征点自动标定方法-CN201210080296.3无效
发明人：陈莹;艾春璐;化春键;张龙媛 -专利权人：江南大学
申请日： 2012-03-16 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条件外观模型的人脸特征自动标定方法，属计算机视觉领域。该方法的实现过程为：假设正面人脸标定已知，首先建立正脸与侧脸的离散特征点对应，通过回归算法获得的离散特征点与结构化标定点之间的映射关系，获得侧面人脸的初始化标定结果。然后，建立侧脸标定点与正脸标定点之间的条件模型，并根据反向合成算法，对模型参数的不断迭代优化，得到最终标定结果。本发明通过核岭回归建立离散特征点与结构化标定点的空间映射以获取人脸特征的初始标定，降低后续迭代次数，提高标定精度。设计条件外观模型及其反向合成迭代算法，避免对外观变形的搜索，提高搜索效率。
基于条件外观模型特征自动标定方法

[发明专利]用于生成规则集的方法及装置-CN202211257413.9在审
发明人：余露;李盟;李龙飞 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F18/211 文献下载
摘要：在该方法中，基于数据样本确定各个决策条件以及各个决策条件包括的特征；利用神经网络对各个决策条件以及各个特征进行向量化处理，以得到各个决策条件对应的条件向量化表征以及各个特征对应的特征向量化表征；根据各个决策条件对应的条件向量化表征确定各个决策条件之间的条件关联性；根据各个决策条件以及条件关联性构建决策条件关系图；根据各个特征对应的特征向量化表征确定各个特征之间的特征关联性；根据各个特征以及特征关联性构建特征关系图；以及根据决策条件关系图以及特征关系图抽取多个规则
用于生成规则方法装置

[发明专利]基于HIS结合光谱特征检测条件的图像阴影检测方法-CN202111161946.2有效
发明人：袁鹏;顾行发;黄祥志;王珂;朱玉婷 -专利权人：江苏天汇空间信息研究院有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于HIS结合光谱特征检测条件的图像阴影检测方法，首先基于HIS色彩空间的阴影分割，将影像由RGB色彩空间转换到HIS色彩空间，再分别提取S分量图和I分量图，运用最大类间方差法OTSU阈值分割得到阴影S1，然后进行光谱特征检测条件的阴影分割，对影像在不同光谱波段下的呈现效果分析，阴影区域不仅具有低亮度、高色调特性，还在归一化RGB的蓝色分量B′的波段上也具备较高的数值，而植被在归一化RGB的绿色分量G′中特征值较高，利用来去除植被，再通过S2＝{(i，j)|B′(i，j)＞T_B′G′(i，j)＜T′_G}构建光谱特征检测条件，最后进行阴影综合处理。
基于 his 结合光谱特征检测条件图像阴影方法

[发明专利]一种快速的基于混合特征KDE条件熵矩阵式的特征选择方法-CN201710526056.4在审
发明人：代建华;高帅超;徐思琪 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供提出一种快速的基于混合特征KDE条件熵矩阵式的特征选择方法，该方法提出了核矩阵、数据向量、划分矩阵以及核划分矩阵的概念，并基于这些概念，提出了混合特征KDE熵的矩阵式，使得混合特征KDE条件熵的计算效率大大提高，从而提高了基于混合特征KDE条件熵矩阵式的特征选择方法的效率。
一种快速基于混合特征 kde 条件矩阵选择方法

[发明专利]音频模型学习方法、语音识别方法、音频模型学习装置、语音识别装置及记录介质-CN201780009153.4有效
发明人： M·德尔克鲁瓦;木下庆介;小川厚德;吉冈拓也;中谷智广 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2017-01-26 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G10L15/065 文献下载
摘要：音频模型学习装置(10)先提取表示语音数据的特征的语音特征量，基于对由神经网络表示的音频条件的计算模型赋予特征的音频条件计算模型参数，利用音频条件的计算模型而计算表示语音数据的音频条件的特征的音频条件特征量接着，音频模型学习装置(10)生成校正后参数，该校正后参数是基于音频条件特征量而校正对结合了音频条件的计算模型的输出层的由神经网络表示的音频模型赋予特征的音频模型参数的参数。并且，音频模型学习装置(10)基于校正后参数及语音特征量而更新音频模型参数，并基于校正后参数及语音特征量而更新音频条件计算模型参数。
音频模型学习方法语音识别方法学习装置记录介质

[发明专利]一种业务校验方法和装置-CN201610134641.5有效
发明人：杨军;刘义;谢黎文 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2016-03-09 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请提供一种业务校验方法和装置，其中方法用于校验业务请求是否符合业务校验条件，所述业务校验条件包括多个校验条件因子；该方法包括：根据业务请求中包括的特征标识，获取与所述特征标识对应的特征条件信息，所述特征条件信息包括多个标识位，每个标识位对应一个校验条件因子，且所述标识位的取值用于表示特征标识与校验条件因子的匹配结果；根据所述特征条件信息，确定所述业务校验条件是否满足。
一种业务校验方法装置

[发明专利]一种根据文本查找图片的方法和装置-CN202210791576.9在审
发明人：李晓鹏;田丹;欧锦华;王志广 -专利权人：广州启生信息技术有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据文本查找图片的方法，包括以下步骤：获取条件文本，根据条件文本生成条件图片；提取条件图片的条件图片特征向量；调用向量搜索引擎，在向量数据库提取符合检索条件的结果向量特征信息，结果向量特征信息包括图片索引信息和结果向量特征；检索条件为，条件图片特征向量与结果向量特征的相似性小于指定阀值；提取图片索引信息对应的结果图片数据。根据上述技术方案，可以突破对图片标注的依赖，对图片进行统一的特征管理，并在文字查找图片的实现中，减少服务端的压力，查询查询过程更高效、更准确。
一种根据文本查找图片方法装置

[发明专利]音响处理方法及音响处理系统-CN201980072998.7在审
发明人：大道龙之介 -专利权人：雅马哈株式会社
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：音响处理系统具有：学习处理部，其利用表示根据音响信号而确定的发音条件的第1条件数据和表示该音响信号所表示的音响的特征的第1特征数据，执行生成特征数据的训练好的合成模型的追加学习，该特征数据表示根据表示发音条件的条件数据以该发音条件发音出的音响的特征；指示接收部，其接收与音响信号相关的发音条件的变更指示；以及合成处理部，其通过将表示变更后的发音条件的第2条件数据输入至追加学习后的合成模型，从而生成第2特征数据。
音响处理方法系统

[发明专利]对象检索的方法和装置-CN201910750904.9在审
发明人：冯仁光;方家乐;王鹏 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：所述方法包括：获取对象检索语句，其中，所述对象检索语句中携带有第一图像特征和检索条件，所述检索条件包括图像特征相似度条件和属性条件；在数据库服务器存储的各对象的属性信息和图像特征中，确定满足所述属性条件的属性信息对应的图像特征，作为待比对的图像特征；在各待比对的图像特征中，确定与所述第一图像特征的相似度满足所述图像特征相似度条件的第二图像特征；基于所述第二图像特征对应的属性信息，对所述对象检索语句进行反馈。
对象检索方法装置

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