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[发明专利]行为特征提取设备、行为特征提取系统、行为特征提取方法以及行为特征提取程序-CN201180038434.5无效
发明人：大野岳夫 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2011-08-02 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：从位置信息历史中提取用户的停留位置与行为类型之间的相关性。行为特征提取单元(302)参考停留点信息；提取在第一行为地点类型的停留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日子；在第一行为类型的任意日子，如果在与第一和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留，则针对第一行为类型的日子而提取与在该另一停留点进行停留的相同时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留频率；并且确定该另一停留点与第一行为类型之间的关系。
行为特征提取设备系统方法以及程序

[发明专利]特征提取装置和特征提取方法-CN200810171465.8无效
发明人：益子贵史 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2008-08-15 - 公布日： 2009-02-18 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种特征提取装置，其包括：频谱计算器，其计算帧的对数频谱，所述对数频谱包括在对数频率轴上等间隔地从输入语音信号中获得的频率分量；函数计算器，其根据在每个时刻计算的所述对数频谱的序列，计算在该时刻的对数频谱和在该时刻的前后某一时间宽度中包括的一个或者多个时刻的对数频谱之间的互相关函数；以及特征提取器，其提取所述互相关函数的集合，作为该帧的局部相对基频模式特征。
特征提取装置方法

[发明专利]面向物联网设备资源友好的特征提取器部署方法及系统-CN202210821641.8在审
发明人：丁春涛;李浥东;曹子卓;金一;张慧;陈乃月 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04L41/0803 文献下载
摘要：本发明提供一种面向物联网设备资源友好的特征提取器部署方法及系统，属于物联网技术领域，调取存储的数据集信息和特征提取器生成算法生成特征提取器；生成了单容量非冗余多功能特征提取器；将生成的单容量多功能特征提取器发送至物联网设备；当物联网设备收集到数据进行预处理数据，根据其当前可用资源选择一个特征提取器提取数据的主成分特征，然后将提取的主成分特征数据上传至边缘服务器。本发明减少物联网设备存储资源消耗，提高特征提取器切换效率；去除了冗余特征提取器，并以参数共享的方式将非冗余特征提取器嵌套在一起，减少了部署多个特征提取器消耗的存储资源；减少了无效的特征提取器切换，提高了特征提取器切换效率
面向联网设备资源友好特征提取部署方法系统

[发明专利]特征提取装置、特征提取方法、特征提取程序以及图像处理装置-CN201280002161.3有效
发明人：曹芸芸;西村洋文;S.普拉纳塔;Z.牛 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2012-01-13 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供能够提取出使用局部二值模式并且能够实现对拍摄环境的变动具有鲁棒性的物体检测的图像特征的特征提取装置。特征提取单元(440)包括：二值模式生成单元(443)，对图像的全部或部分像素中的每个像素，生成利用比特值表示与周围的附近像素之间的像素值的差值是否为规定阈值以上的局部二值模式；权重生成单元(444)，
特征提取装置方法程序以及图像处理

[发明专利]基于改进卷积神经网络的图像分类模型、方法及应用-CN201911270510.X在审
发明人：甄然;窦辛伶;吴学礼 -专利权人：河北科技大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进卷积神经网络的图像分类模型、方法及应用，涉及图像分类技术领域；模型包括CNN特征提取器、边缘纹理特征提取器、特征融合器和分类器，CNN特征提取器与特征融合器连接，边缘纹理特征提取器与特征融合器连接，特征融合器与分类器连接；方法为基于上述模型，CNN特征提取器提取图像的特征信息，边缘纹理特征提取器提取图像的轮廓纹理信息，特征融合器融合特征信息和轮廓纹理信息并生成图像特征信息，SVM分类器处理图像特征信息并完成分类；应用为将上述模型或者方法应用在无人机的分类系统上；其通过CNN特征提取器、边缘纹理特征提取器、特征融合器和分类器等，实现了提高图像的分类精度。
基于改进卷积神经网络图像分类模型方法应用

[发明专利]人脸检测装置、方法和人脸解锁系统-CN202080079565.7在审
发明人：周扬;刘杰 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：所述设备包括：前端特征提取器单元和后端检测器单元。所述前端特征提取器单元包括：基本特征提取器、多尺度特征提取器和深度特征提取器。所述基本特征提取器用于对输入灰度图像应用第一组卷积核以生成一组基本特征图。所述多尺度特征提取器用于对所述一组基本特征图应用第二组卷积核以生成多组中间特征图，所述多组中间特征图被连接在一起。所述深度特征提取器用于对连接层执行至少一卷积操作。所述后端检测器单元包括至少一个检测器，其输入来自于所述多尺度特征提取器或所述深度特征提取器。
检测装置方法解锁系统

[发明专利]一种强适应性的知识库补全方法-CN201710630354.8有效
发明人：孟小峰;张祎;王秋月 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种强适应性的知识库补全方法，其步骤：从知识库调取数据源，进行局部子图遍历；设置路径特征提取器，该路径特征提取器包括类PRA特征提取器、路径二元特征提取器、修正后的单侧特征提取器、双侧对比特征提取器和关系泛化特征提取器；所有路径特征提取器的提取过程都相同，均包括路径特征提取和路径特征选择，输入为局部子图，输出为路径特征；根据特征提取器构建特征矩阵；选取分类模型，将特征矩阵传输至分类模型中，并训练分类模型，然后由分类模型输出成立的实体对以及实体对对应的关系类型
一种适应性知识库方法

[发明专利]基于融合自监督的特征提取器的生成方法及装置-CN202210328266.3在审
发明人：刘宝弟;兴雷;邵帅;刘伟锋;袁新安;李伟;葛新民 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种基于融合自监督的特征提取器的生成方法及装置，旨在解决现有的特征提取器采用单一的自监督方法，容易引起归纳偏差的问题。该基于融合自监督的特征提取器的生成方法及装置，提出了一种新的自监督学习方法‑融合自监督学习，通过两种自监督机制分别训练特征提取器，得到基于旋转的自监督特征提取器和基于镜像的自监督特征提取器，从而挖掘更多有意义的信息；通过多个维度对两个特征提取器(即基于旋转的自监督特征提取器和基于镜像的自监督特征提取器)进行学习，融合得到最终的特征提取器，减少单一自监督方法引起的表征偏差，丰富和加强表征信息，为下游分类任务提供强大的特征表示
基于融合监督特征提取生成方法装置

[发明专利]多噪声场景下语音特征提取方法及可重构语音特征提取装置-CN201910764547.1有效
发明人：刘波;孙煜昊;朱文涛;李焱;沈泽昱;杨军 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G10L25/87 文献下载
摘要：本发明公开了多噪声场景下语音特征提取方法及可重构语音特征提取装置，属于语音识别的技术领域。本发明结合低通滤波器语音提取低功耗特点和梅尔滤波器语音特征提取高准确率的特点，根据底噪声阈解析判断结果及低通滤波器及神经网络的输出结果动态选择语音特征提取方式，装置通过可重构特征提取功能配置模块切换语音特征提取通道在外界环境没有语音或有语音但信噪比较高的条件下采用低通滤波器进行语音特征提取同时进行神经网络的识别，而在信噪比较低同时有语音输入的情况下采用梅尔滤波器进行语音特征提取，降低语音特征提取的整体功耗。
噪声场景语音特征提取方法可重构装置

[发明专利]图特征提取器训练方法、诗词生成方法、设备和存储介质-CN202211314082.8在审
发明人：蒿杰;许天赐;孙亚强;周怡;胡胜杰;赵良田 -专利权人：芯跳科技（广州）有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种图特征提取器训练方法、诗词生成方法、设备和存储介质，先获取主题词和诗句样本；根据主题词从诗词创作知识图谱中查找与主题词匹配的子图谱，诗词创作知识图谱包括意象词，则子图谱也包括意象词；构建训练模型，训练模型包括待训练的图特征提取器、已训练好的主题特征提取器以及已训练好的诗句特征提取器，采用主题特征提取器和诗句特征提取器来配合训练图特征提取器，可以使得图特征提取器可以从子图谱中提取出与主题词和诗句样本相关的图特征，即训练好的图特征提取器可以灵活地从子图谱中提取出意象词特征，将子图谱输入预先训练好的诗词生成模型中时，诗词生成模型可以生成具有意境的诗词，实现了灵活使用意象词生成诗词。
特征提取训练方法诗词生成设备存储介质

[发明专利]目标用户特征提取方法、目标用户特征提取系统和目标用户特征提取服务器-CN202180008023.5在审
发明人：佐藤江里子;林秀树 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F13/00 文献下载
摘要：具有处理器和存储器的计算机取得保存有访问网页服务器的内容的用户终端的历史信息的会话数据和保存有用户的属性信息的用户属性数据来作为用户数据，取得保存有所述内容的属性的页面属性数据和保存有提供了所述内容的发布者的属性的发布者属性数据作为发布者数据，取得作为提取对象的发布者和该发布者设为获得目标的用户特征作为目标类型，根据目标类型计算提取对象的数据的项目和值的范围，根据所述用户数据和所述发布者数据计算与所述项目对应的提取对象数据，根据所述提取对象数据和所述发布者数据，基于所述项目的值的范围计算访问的特征量。
目标用户特征提取方法系统服务器

[发明专利]基于多模态数据的交互训练方法及装置-CN202210981632.5有效
发明人：黄于晏;陈莹莹;陈畅新;杨辰 -专利权人：有米科技股份有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态数据的交互训练方法及装置，该方法包括：将训练数据分别输入到相应的训练到收敛的特征提取器中得到数据特征；根据所有数据特征计算对应的第一重构损失函数；根据第一重构损失函数判断特征提取器是否满足对比学习完成条件；若否，根据第一重构损失函数对所有特征提取器执行参数调整操作得到更新后的特征提取器，并基于更新后的新特征提取器继续执行交互训练操作；若是，确定特征提取器对比学习完成。可见，本发明能够提高特征提取器所提取的不同模态的数据特征之间的交互性和共性，从而在后续利用训练好的特征提取器可以提取出可用于进行比对和匹配的不同模态的数据特征，进而提高多模态数据预测的准确性和效率。
基于多模态数据交互训练方法装置

[发明专利]基于预训练模型的多模态情感识别方法及装置-CN202311083710.0在审
发明人：陶建华 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于预训练模型的多模态情感识别方法及装置，所述方法包括：将待识别音频的语音数据和文本数据分别输入语音编码器和文本编码器，将语音编码器的输出输入语音情感特征提取模块，并将语音情感特征输入语音跨模态情感特征提取模块；将文本编码器的输出输入文本情感特征提取模块，并将文本情感特征输入文本跨模态情感特征提取模块；将语音情感特征提取模块、文本情感特征提取模块、语音跨模态情感特征提取模块和文本跨模态情感特征提取模块的输出，输入预先训练好的情感分类模块中，得到待识别音频的情感类别，编码器和多个模块的联合使用，能够提高情感识别准确率。
基于训练模型多模态情感识别方法装置

[发明专利]一种深度学习模型的融合方法、装置-CN202210838922.4有效
发明人：范晓;凌明;杨作兴;艾国 -专利权人：深圳比特微电子科技有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习模型的融合方法，包括：基于训练所得到的两个以上深度学习模型，分别对任务数据进行特征提取，选取第一模型，对于第一模型中的每一特征提取层：基于每个第一特征提取器，确定该第一特征提取器所提取的第一特征数据与第二模型中每个第二特征提取器所提取的第二特征数据之间的相关程度，根据相关程度确定所对应的第二特征数据，确定第一特征数据所来源的第一特征提取器与第二特征数据所来源的第二特征提取器的对应关系；根据对应关系，调整第二模型中每个第二特征提取器的顺序；选取下一第二模型，直至所有第二模型的模型参数都与第一模型的模型参数对齐
一种深度学习模型融合方法装置

[发明专利]一种基于有用特征提取的频谱调制识别的方法-CN202211644887.9在审
发明人：姚彦鑫;陈月 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明旨在提出一种基于有用特征提取的频谱调制识别的方法。由源域有用特征提取器、目标域有用特征提取器、源域无用特征提取器、目标域无用特征提取器、领域模糊器、重构特征约束器、鉴别器组成。源域和目标域的有用特征提取器分别提取其有用特征，处理无用特征；通过领域模糊器混淆源域样本与目标域样本的来源，使得源域知识迁移至目标域；通过重构特征约束器使信息完整保留；采用鉴别器鉴别样本种类。在有用特征提取器中添加精简功能；采用分块的方式迭代训练模型，最后微调整体模型。
一种基于有用特征提取频谱调制识别方法

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