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[发明专利]特征量抽取装置、特征量抽取方法-CN201410330654.0在审
发明人：八幡尚;菅家孝夫 -专利权人：卡西欧计算机株式会社
申请日： 2014-07-11 - 公布日： 2015-01-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种特征量抽取装置，其特征在于，该特征量抽取装置具有：代码信息列取得部，针对连续的输入数据的列，按照每个规定间隔，取得所述输入数据的值的代码信息的列；代码信息列模式频数累计部，按照由所述代码信息列取得部得到的代码信息的列的每种模式累计频数；以及特征量输出部，将由所述代码信息列模式频数累计部累计得到的所述每种模式的频数值，作为对应于所述输入数据的特征量进行输出。
特征抽取装置方法

[发明专利]声音特征量提取装置、声音特征量提取方法及声音特征量提取程序-CN201080038121.5有效
发明人：市川治;福田隆;西村雅史 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2010-07-12 - 公布日： 2012-05-30 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：提供从声音信号中提取由于噪音、回音而更强的特征量的技术。一种声音特征量提取装置，包括：差分算出单元，输入帧化的声音信号的频谱，对于各帧，算出前后的帧间的频谱的差分(线性区域的差分)，作为差量频谱；和正规化处理单元，对于各帧，通过将差量频谱除以平均频谱的函数而正规化，将正规化处理单元的输出设为差量特征量。
声音特征提取装置方法程序

[发明专利]局部特征量提取装置和局部特征量提取方法-CN201280056804.2有效
发明人：岩元浩太;间濑亮太 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2012-11-15 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的目的是减小特征量的大小，同时保持被写体识别的精度。一种局部特征量提取装置包括特征点检测单元，检测图像中的多个特征点，以及输出作为与每个特征点有关的信息的特征点信息；特征点选择单元，基于特征点信息，从多个所检测的特征点，按重要性的顺序，选择预定多个特征点；局部区域获取单元，获得对应于每个所选择的特征点的局部区域；子区域分割单元，将每个局部区域分割成多个子区域；子区域特征向量生成单元，对每个局部区域中的每个子区域，生成多个维度的特征向量；以及维度选择单元，基于每个局部区域中的子区域之间的位置关系，从用于每个子区域的特征向量选择维度，使得相邻子区域之间的相关性被降低，以及将所选择的维度的元素输出为局部区域的特征量。
局部特征提取装置方法

[发明专利]特征量提取装置-CN03125500.0无效
发明人：持永和宽;小川智辉;森美裕 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2003-09-24 - 公布日： 2004-05-05 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明提供能较明确进行一音频信号与其他音频信号的识别的特征量提取装置。频率变换部(11)通过对所输入音频信号包含的规定时间长度的信号部分进行频率变换，导出该信号部分的频谱。特征量运算部(13)对各频带频谱运算规定的特征量，并且把算出的各规定特征量作为音频信号的特征量。
特征提取装置

[发明专利]特征量分类系统-CN201480081120.7在审
发明人：太刀冈勇气 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2014-08-08 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：特征量分类系统具有特征量变换器(3)，其对特征量(1)进行变换，并且学习用于使用正确类标签(2)进行特征量变换的识别基准；以及分类器(5)，其对由特征量变换器(3)变换后的变换特征量(4)进分类。特征量变换器(3)在进行学习时使用分类器(5)的后验概率进行学习。
特征分类系统

[发明专利]特征量候选生成装置和特征量候选生成方法-CN200880112856.0有效
发明人：米田光宏;中岛宏;土屋直树;田崎博 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2008-10-31 - 公布日： 2010-09-15 - 主分类号： A61B5/05 文献下载
摘要：特征量候选生成装置，包括：存储部件，对多种特征量存储从多个样本的每个样本中提取的特征量的值；指标值计算部件，对多种特征量的每种特征量计算指标值，通过由样本数对特征量的值的种类数进行归一化而获得该指标值；评价对象选择部件，从多种特征量中选择作为评价对象的特征量的组合；评价部件，对作为评价对象而选择的特征量的组合，评价各个特征量的指标值的次数分布的一致性是否满足规定的基准；以及候选决定部件，将通过评价部件而评价为满足规定的基准的特征量的组合，决定为对模型生成装置提供的特征量候选。
特征候选生成装置方法

[发明专利]特征量提取装置、物体识别装置、以及特征量提取方法-CN200980144589.X有效
发明人：曹芸芸 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2009-11-06 - 公布日： 2011-10-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：特征量计算单元(105)计算由规定像素的边缘的方向、存在于上述规定像素的邻近区域的边缘像素的边缘方向、以及与存在于上述规定像素的邻近区域的边缘像素的空间位置关系规定了的边缘像素的个数(三维直方图)作为图像的特征量由此，能够得到还表现了边缘的位置关系的特征量(S5)。其结果，还能够识别起因于边缘的位置关系的不同的边缘图案的不同，例如，能够提高人物图像的识别精度。
特征提取装置物体识别以及方法

[发明专利]特征量选择方法、特征量选择程序、多类分类方法、多类分类程序、特征量选择装置、多类分类装置及特征量集-CN202180014238.8在审
发明人：长濑雅也 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01N33/50 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种选择特征量并且根据所选择的特征量的值将样品分类为多个类中的任一个的多类分类方法、多类分类程序、多类分类装置、以及用于这样的多类分类的特征量选择方法、特征量选择装置及特征量集。在本发明中，处理伴随特征量选择的多类分类问题。特征量选择是预先按照字面意思对样品所具备的大量的特征量中的用于后续的各处理(在本发明中尤其是多类分类)所需的特征量进行取舍选择的方法。
特征选择方法程序分类装置

[发明专利]时间序列数据特征量提取装置、时间序列数据特征量提取方法和时间序列数据特征量提取程序-CN201780054018.1有效
发明人：仓泽央;林胜义;藤野昭典;小笠原隆行;山口真澄;冢田信吾;中岛宽 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2017-08-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：时间序列数据特征量提取装置具备：数据加工部，基于受理的输入时间序列数据长度和受理的观测最小间隔来将受理的不等间隔时间序列数据组加工为包括缺损的等间隔时间序列数据组和表示缺损的有无的缺损信息组；模型学习部，针对模型，将所述包括缺损的等间隔时间序列数据组的矩阵的未缺损的要素与所述模型的输出层的输出结果的要素的差异作为误差，学习所述模型的各层的权重向量，将所述权重向量作为模型参数保存在存储部中；以及特征量提取部，受理特征量提取对象的时间序列数据，向所述模型输入所述受理的特征量提取对象的时间序列数据，由此，使用在所述存储部中保存的所述模型参数来计算所述模型的中间层的值，将所述计算出的中间层的值作为表示数据的随时间变化的特征量输出
时间序列数据特征提取装置方法程序

[发明专利]特征量选择方法、特征量选择程序、及特征量选择装置、多类分类方法、多类分类程序、及多类分类装置、以及特征量集-CN202180065072.2在审
发明人：长濑雅也 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于，提供一种能够根据所选择的一部分的特征量的值将具有多个特征量的样品稳健且高精度地分类为多个类中的任一个的多类分类方法、多类分类程序、及多类分类装置。并且，本发明的目的在于提供一种用于这样的多类分类的特征量选择方法、特征量选择程序、及特征量选择装置、以及特征量集。在本发明中，处理伴随特征量选择的多类分类问题。特征量选择是预先按照字面意思对样品所具备的大量的特征量中的用于后续的各处理即在本发明中尤其是多类分类所需的特征量进行取舍选择的方法。多类分类是确定给定的未知样品属于多个类中的哪一个的判别问题。
特征选择方法程序装置分类以及

[发明专利]局部特征量提取装置、用于提取局部特征量的方法和程序-CN201280056878.6有效
发明人：岩元浩太;间濑亮太 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2012-11-15 - 公布日： 2014-10-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明减少特征量的大小，同时保持识别被写体的精度。局部特征量提取装置包括被配置成检测图像中的特征点的特征点检测单元、被配置成获取用于每个特征点的局部区域的局部区域获取单元、被配置成将每个局部区域分成多个子区域的子区域分割单元、被配置成对每个局部区域中的每个子区域，生成具有多个维度的特征向量的子区域特征向量生成单元，以及被配置成基于每个局部区域中的子区域之间的位置关系，从每个子区域中的特征向量选择维度，使得减小邻近子区域之间的相关性以及将所选择的维度的元素输出为局部区域的特征量的维度选择单元
局部特征提取装置用于方法程序

[发明专利]特征量提取装置、特征量提取方法、识别装置、识别方法及程序-CN202080044494.7在审
发明人：佐野佑;奥山隆平;皆川茜;手岛义裕;浜田玲 -专利权人：国立大学法人信州大学;卡西欧计算机株式会社
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：其取得对规定的对象进行拍摄而得的拍摄图像；确定部(12)，其从由取得部(11)取得的拍摄图像中的包含规定的对象的区域中，确定在相互不同的多个方向上延伸的线状的区域；提取部(13)，其从由确定部(12)确定的线状的区域中，提取基于像素值的特征量
特征提取装置方法识别程序

[发明专利]量测生理特征的方法-CN202110934324.2在审
发明人：古人豪 -专利权人：原相科技股份有限公司
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：一种量测生理特征的方法。该量测生理特征的方法包括至少一发光单元、一影像感测电路及一处理电路，该至少一光线包含一第一光线成份及一第二光线成份；该一处理电路用以进行一偏移校正操作，以产生生理特征量测讯号；该处理电路采用对应不同波长信道的生理特征量测讯号，产生或估测出至少一直流偏移校正量，并根据该至少一直流偏移校正量，对该至少一生理特征量测讯号进行一直流偏移校正操作；对该至少一校正后之生理特征量测讯号进行计算，以估测得到一生理特征结果；其中估计该至少一光线成份之该至少一直流偏移校正量之步骤包含：于遮蔽环境光时量测一直流偏移作为该偏移校正操作所使用之一初步直流偏移校正量。
生理特征方法

[发明专利]特征量选择方法以及装置-CN202310311119.X在审
发明人：轻部俊和 -专利权人：本田技研工业株式会社
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明的课题在于提供一种使用最小限度的专家数据和少数的非专家数据，按每个缺陷模式选择贡献度高的特征量的特征量选择方法。本发明的特征量选择方法具有：从包含各种缺陷形状的图像的专家数据提取多维度的特征量的工序；从包含有限的缺陷形状的图像的非专家数据提取多维度的特征量的工序；计算所提取出的专家数据以及非专家数据各自的特征量的每个维度的标准偏差的工序；计算所计算出的专家数据的每个维度的标准偏差与所计算出的非专家数据的每个维度的标准偏差的每个维度之比的工序；从计算出的标准偏差比中按值从大到小的顺序选择给定数量，将与所选择的标准偏差比相关联的特征量选择为对特定的缺陷模式的贡献度高的特征量
特征选择方法以及装置

[发明专利]脉冲光束的光谱特征量测-CN202011072270.5在审
发明人： J·J·索内斯 -专利权人：西默有限公司
申请日： 2016-05-12 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及脉冲光束的光谱特征量测。一种量测系统，包括：光学频率分离装置，其处于脉冲光束的路径中并且被配置为与脉冲光束相互作用并且输出对应于脉冲光束的光谱分量的多个空间分量；接收并感测输出空间分量的多个感测区域；以及连接到每个感测区域的输出的控制系统控制系统被配置为：针对每个感测区域的输出，测量来自光学频率分离装置针对一个或多个脉冲的所输出的空间分量的属性；分析所测量的属性，包括对所测量的属性进行平均来计算脉冲光束的光谱特征的估计；以及确定脉冲光束的估计光谱特征是否在光谱特征值的可接受范围内
脉冲光束光谱特征

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