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[发明专利]对象特征生成方法、装置、设备和存储介质-CN202310129264.6在审
发明人： 余亭浩;陈少华;王赟豪;刘浩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种对象特征生成方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，可以应用于云技术、人工智能等各种场景，方法包括：获取目标对象关联的待处理文本，以及待处理文本的内容类别信息和文本标签；基于文本标签从预设知识库中确定待处理文本的多个候选实体；对文本标签、文本标签的文本上下文信息和候选实体的实体描述信息进行语义特征提取，得到第一语义特征；根据第一语义特征、内容类别信息和候选实体的实体统计特征，从多个候选实体中筛选出待处理文本的目标实体；基于目标实体、文本标签、目标实体的实体描述信息和目标实体的实体统计特征生成目标对象的对象特征信息。本申请能够显著提高对象特征信息的信息维度和表达准确性。
对象特征生成方法装置设备存储介质

[发明专利]排版评估模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品-CN202211683197.4在审
发明人： 余亭浩;陈少华;王赟豪;刘浩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种排版评估模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取样本数据对，样本数据对中包括符合图文内容相似度要求和排版差异性要求的第一样本排版图文和第二样本排版图文，且分别对应有第一反馈标签和第二反馈标签；通过候选排版评估模型对第一样本排版图文和第二样本排版图文进行排版评估分析，得到对应的第一反馈预测和第二反馈预测；基于第一反馈标签和第二反馈标签之间的差异关系，对第一反馈预测和第二反馈预测进行损失确定，得到预测损失值；基于预测损失值对候选排版评估模型进行训练，得到排版评估模型，用于对图文排版内容进行阅读反馈预测，提高了排版评估预测的准确性。
排版评估模型训练方法装置设备存储介质产品

[发明专利]识别模型生成方法、类别兴趣标签确定方法及装置-CN202310113425.2在审
发明人： 余亭浩;陈少华;王赟豪;刘浩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种识别模型生成方法、类别兴趣标签确定方法及装置。该识别模型生成方法包括：获取候选样本账号与样本展示对象之间的交互数据；确定出对预设推荐对象进行预设处理操作的目标样本账号；生成目标样本账号对应的对象兴趣类别；获取样本多媒体数据；基于样本多媒体数据和对象兴趣类别，构建训练样本数据；基于训练样本数据对对象兴趣类别识别模型进行训练。通过根据预设推荐对象的对象类别来确定目标样本账号的对象兴趣类别，并根据获取的目标样本账号对应的样本多媒体数据来构建训练样本数据，从而无需对训练样本数据进行标注，避免样本训练数据中的标注错误，进而提高对象兴趣类别识别模型的训练准确度。
识别模型生成方法类别兴趣标签确定装置

[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202110510014.8有效
发明人：侯昊迪;余亭浩;张绍明;陈少华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对图像进行属性预测处理，得到对应图像中的对象的多个候选属性框；基于多个候选属性框的类别对多个候选属性框进行聚合处理，得到多组候选属性框；基于每组候选属性框的交并比对每组候选属性框进行筛选处理，得到每个类别对应的目标属性框；基于每个类别对应的目标属性框对对象进行类别识别处理，得到图像的类别。通过本申请，能够提高图像识别的精确性。
图像识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310851943.4有效
发明人：王赟豪;余亭浩;陈少华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。涉及人工智能领域，方法包括：对待识别的目标图像进行图像特征提取处理，得到原始特征图；通过注意力机制对原始特征图进行局部特征激活处理，得到激活特征图；对激活特征图进行自注意力机制处理，得到自注意力特征；基于自注意力特征与原始特征图进行交叉注意力处理，得到交叉融合特征；基于交叉融合特征进行图像识别处理，得到目标图像的图像识别结果。本申请在图像识别的过程中，通过深度特征局部激活提升模型对局部细节信息的关注，从而提升对局部特征的识别能力，并充分融合全局和局部的特征信息，进行图像识别，可以有效提高图像识别的准确性。
图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置及电子设备-CN202311031235.2在审
发明人：陈少华;余亭浩;王赟豪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置及电子设备，包括：通过目标图像分类模型中的变换器获取各图像块对应的第一语义特征；通过目标图像分类模型中的图像块分类模块，获取图像块的第一分类概率，并通过目标图像分类模型中的图像分类模块，获取待识别图像为各种不适类型的图像的第二分类概率；通过目标图像分类模型中的输出层，基于各第一分类概率和第二分类概率中的至少一项，获取待识别图像的图像识别结果。该方案利用了待识别图像的局部特征，提高对包含较小不适区域的图像的召回率。
图像识别方法装置电子设备

[发明专利]一种图像匹配方法、装置、设备及存储介质-CN201910786185.6有效
发明人：侯昊迪;余亭浩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像匹配方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：获取样本图像；样本图像为用于训练提取图像的主体形状特征的模型的图像；主体形状特征为图像的主体的轮廓所对应的特征；依据待构建主体形状特征提取模型，提取样本图像的主体形状特征，得到样本主体形状特征；基于样本主体形状特征，获取样本图像中图像的主体形状特征差异，得到待构建主体形状特征提取模型的第一损失函数；基于第一损失函数和样本图像，训练待构建主体形状特征提取模型，得到主体形状特征提取模型；主体形状特征提取模型用于提取图像中用于图像匹配的主体形状特征。通过本发明实施例，能够提升图像匹配的准确度。
一种图像匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]发音类型的识别方法、模型的训练方法、装置及设备-CN201810790666.X有效
发明人： 余亭浩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种发音类型的识别方法、模型的训练方法、装置及设备。所述方法包括：获取待识别音频数据；生成待识别音频数据的频谱图；根据待识别音频数据的频谱图，生成至少一个预测样本；其中，每一个预测样本包括从待识别音频数据的频谱图中提取的n个频谱图片段，n为正整数；调用完成训练的神经网络模型对预测样本进行处理，得到待识别音频数据的发音类型。本申请实施例通过生成音频数据的频谱图，从而将音频识别问题转换为图像识别问题，并采用深度学习技术，通过模型得到待识别音频数据的发音类型，方案具有较高的鲁棒性，从而提高了对发音类型进行识别的准确度。
发音类型识别方法模型训练装置设备

[发明专利]一种图像清晰度识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910797576.8有效
发明人： 余亭浩;曹霖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像清晰度识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术，神经网络模型包括：场景特征提取器、清晰度特征提取器、全连接层和最大似然函数层；方法包括：通过场景特征提取器对图像进行场景特征提取，得到图像的场景特征；通过清晰度特征提取器，对图像进行清晰度特征提取，得到图像的清晰度特征；将图像的场景特征和清晰度特征进行拼接，通过全连接层将图像的场景特征和清晰度特征融合处理，得到融合特征；通过最大似然函数层对融合特征进行分类处理，得到图像对应多个清晰度类别的概率；将具有最大概率的清晰度类别确定为图像的清晰度类别。本发明能够有效识别各类图像的清晰度。
一种图像清晰度识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]内容识别方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202210934770.8在审
发明人：王赟豪;余亭浩;陈少华;刘浩;侯昊迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种内容识别方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取待识别图像，待识别图像中包括目标识别内容，目标识别内容中包括目标关键点；提取待识别图像中与目标识别内容对应的内容特征表示；对内容特征表示进行特征下采样，得到候选局部特征表示；将对目标关键点提取得到的关键点特征表示和候选局部特征表示进行特征拼接，得到局部特征表示；基于全局特征表示和局部特征表示对待识别图像中的目标识别内容进行识别，得到内容识别结果。也即，通过特征拼接的方式得到局部特征表示，并结合局部特征表示和全局特征表示对目标识别内容进行识别，提高内容识别的准确度。
内容识别方法装置设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]元素识别模型的获取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210865805.7有效
发明人：王赟豪;余亭浩;陈少华;刘浩;侯昊迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请涉及一种元素识别模型的获取方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。所述方法包括：获取样本数据，以及样本数据的真实元素标签；基于样本数据，通过初始元素识别模型获取样本数据的第一预测值，并对第一预测值进行掩码处理，获取样本数据的第二预测值；根据第一预测值得到第一预测概率，并根据第二预测值得到第二预测概率；根据第一预测概率与各真实元素标签，以及第二预测概率与各真实元素标签，更新初始元素识别模型的模型参数，并在模型训练结束时，基于初始元素识别模型获得元素识别模型。采用本方法能够提升训练效率以及可靠性。
元素识别模型获取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]针对目标属性的图片识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110297296.8在审
发明人： 余亭浩;侯昊迪;张绍明;陈少华;杨韬 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种针对目标属性的图片识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待识别图片；确定待识别图片对应的至少一种类型的人体标签及相应类型的人体标签的置信度、待识别图片对应的至少一种类型的非人体标签及相应类型的非人体标签的置信度；根据至少一种类型的人体标签、至少一种类型的非人体标签、至少一种类型的人体标签的置信度以及至少一种类型的非人体标签的置信度中的至少一项，对待识别图片进行识别处理，得到目标属性识别结果。该方法通过确定待识别图片对应的人体标签的类型和置信度、非人体标签的类型和置信度，识别待识别图片是否为目标属性图片，提升了人工智能领域中针对目标属性的图片识别的准确度。
针对目标属性图片识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种图片识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110285272.0在审
发明人：陈少华;余亭浩;侯昊迪;张绍明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图片识别方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：获取待识别的目标图片；在图片检索库中检索所述目标图片对应的匹配参考不适图片；所述匹配参考不适图片与所述目标图片之间的相似度满足预设相似条件；所述图片检索库中包括多张参考不适图片，所述多张参考不适图片包括被用户举报、且通过不适图片审核的图片；若在所述图片检索库中检索到所述匹配参考不适图片，则确定所述目标图片属于不适图片。该方法能够及时有效地防止新增类型的不适图片出现在线上。
一种图片识别方法装置设备存储介质

[发明专利]图片神经网络模型的训练方法以及装置-CN202110286611.7在审
发明人：陈少华;余亭浩;张绍明;侯昊迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明公开了一种图片神经网络模型的训练方法以及装置。其中，该方法包括：通过循环迭代的样本图片集合对训练待训练的图片神经网络模型，当前训练的样本图片集合是上次训练使用的样本集合与当前获取到的样本集合的合并，当前获取的样本集合与使用上次训练的样本图片训练的图片神经网络模型的结果有关系，达到了将样本图片收集和图片神经网络模型训练结合起来，根据当前图片神经网络模型的不足，针对性地补充训练样本图片的目的，进而解决了现有技术中，获取训练图片神经网络模型的样本图片的方式单一的技术问题。
图片神经网络模型训练方法以及装置

[发明专利]视频中组成元素的识别、替换方法以及视频推荐方法-CN202210674399.6在审
发明人：王赟豪;刘浩;余亭浩;侯昊迪;陈少华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种视频中组成元素的识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取目标视频的至少一部分视频帧所构成的视频帧序列，视频帧序列中的各视频帧按在目标视频中的时序排列；提取视频帧序列中每一视频帧的组成元素特征；分别提取视频帧序列的短时序特征和长时序特征；短时序特征在视频帧序列中匹配到的视频帧的时间跨度小于长时序特征在视频帧序列中匹配到的视频帧的时间跨度；基于融合组成元素特征、短时序特征以及长时序特征所得到的特征融合结果，识别目标视频中的组成元素。采用本方法能够提高目标视频中组成元素识别结果的准确性，本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。
视频组成元素识别替换方法以及推荐

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