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[发明专利]用于鲁棒跟踪的自适应多特征融合的方法-CN201310123512.2有效
发明人：黄凯奇;曹黎俊;谭铁牛 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-04-10 - 公布日： 2013-08-07 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：一种用于鲁棒跟踪的自适应多特征融合的方法，包括步骤：特征结构初始化；分别计算梯度直方图HOG特征、局部二值模式LBP特征、颜色直方图特征；利用增量式主成分分析IPCA算法计算特征的主分量，并得到特征的稳定性表征；更新子特征权重；根据粒子滤波的跟踪结果，计算子特征的更新率。本发明目标特征用梯度信息，纹理信息和颜色信息共同表达，复杂场景下提高了特征的描述能力。根据不同子特征在跟踪中不同的稳定性，实时更新其权重，提高融合后的特征的稳定性。本发明计算量小，可以满足实时性要求。
用于跟踪自适应特征融合方法

[发明专利]一种特征提取方法、全景拼接方法及其装置、设备及计算机可读存储介质-CN201710790764.9在审
发明人：王健宗;王义文;刘奡智;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种特征提取方法、全景拼接方法及其装置、设备、计算机可读存储介质。所述全景拼接方法包括接收输入的需要拼接的图像；根据所述图像计算特征点并进行特征点匹配；根据所述图像上的特征点计算变换矩阵；利用变换矩阵对所述图像进行变换以得到变换后的图像；对变换后的图像进行投影以完成拼接；对拼接的图像进行融合以得到融合后的全景图像；其中，所述根据所述图像计算特征点并进行特征点匹配是根据特征提取方法计算出关键点以及所述关键点的特征向量，所述关键点即为特征点，根据所述图像中的特征点以及所述特征点的特征向量进行特征点匹配本发明实施例提高了特征提取的速度、特征点匹配的速度、全景拼接的速度。
一种特征提取方法全景拼接及其装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]测试方法、测试装置、计算机设备及可读存储介质-CN202210062351.X在审
发明人：吴艳辉 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：测试方法用于测试程序执行后特征数据的正确性，测试方法包括：在程序执行前，获取原始特征数据；模拟程序的功能，对原始特征数据进行处理以得到预期特征数据；在程序执行后，获取由原始特征数据改变得到的待测特征数据；及依据预期特征数据及待测特征数据的比对结果，测试特征数据的正确性。本申请还公开了一种测试装置、计算机设备及计算机可读存储介质。通过模拟程序对原始特征数据的作用，自动处理原始特征数据得到预期特征数据，再将预期特征数据与程序真实执行后产生的待测特征数据进行比对，以测试特征数据的正确性，不需要通过人工计算预期的结果，节约了人工计算的成本，同时不易产生计算误差。
测试方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]基于脑电信号的注意力值计算方法、装置和电子装置-CN202111054302.3在审
发明人：陈子豪;童路遥;易昊翔;丘志强 -专利权人：杭州回车电子科技有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于脑电信号的注意力值计算方法、装置和电子装置，其中，该注意力计算方法包括：获取在目标电极位点采集的脑电信号作为目标电信号，并提取目标电信号的特征参数，在自适应阶段，计算特征参数的目标特征分布，并根据目标特征分布与预设的参考特征分布之间的差异，调整上一自适应阶段使用的注意力计算模型，得到调整后的注意力计算模型，将特征参数输入调整后的注意力计算模型，得到目标电信号的自适应注意力值。其实现了根据目标电信号的特征对注意力计算模型的自适应调整，从而能够提高注意力计算模型处理不同用户的EEG信号的准确度，进而能够降低注意力值的分布偏差。
基于电信号注意力计算方法装置电子

[发明专利]特征选择方法、设备、可读存储介质及计算机程序产品-CN202011475156.7在审
发明人：陈振南;陈瑞钦;黄启军 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征选择方法、设备、可读存储介质及计算机程序产品，所述特征选择方法包括：获取待选择特征数据，并对所述待选择特征数据进行归一化处理，以构建所述待选择特征数据对应的相关性辅助计算参数数据，进而基于所述相关性辅助计算参数数据，通过与第二设备进行秘密共享交互，计算特征相关性数据，进而基于所述特征相关性数据，对所述待选择特征数据进行特征选择，获得特征选择结果。本申请解决了进行特征选择的效率低的技术问题。
特征选择方法设备可读存储介质计算机程序产品

[发明专利]照明控制装置、照明系统以及程序记录介质-CN201610077425.1有效
发明人：岸本晃弘;山内健太郎;瀬户本龙海;平松宏司;河村亮 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2016-02-03 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： H05B37/02 文献下载
摘要：控制照明装置(50)的照明控制装置(100)，具备：特征量计算部(110)，计算由影像再现装置(200)再现并投射的影像内容的特征量；以及照明控制部(120)，进行基于特征量的照明装置(50)的光输出的控制，所述特征量是由特征量计算部(110)计算出的特征量。
照明控制装置系统以及程序

[发明专利]一种云计算系统节点失效预警装置和方法-CN201510562512.1有效
发明人：许明;罗辛;盛红凌;古亮 -专利权人：值得看云技术有限公司
申请日： 2015-09-07 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种云计算系统节点失效预警装置和方法，接收模块，用于接收服务器采集的计算节点运行状态历史数据和运行状态实时数据，并指示数据模块对接收的数据进行存储；数据模块，用于存储由接收模块接收的计算节点运行状态历史数据和运行状态实时数据，特征提取模块，用于执行云计算节点失效特征提取过程，和云计算节点实时特征提取过程，并将提取的特征分别存入数据模块中的节点失效特征存储单元，和节点实时特征存储单元；节点失效预警模块，用于执行云计算节点失效预警过程，输出失效的云计算节点序号列表。本发明能够进行符合统计规律、准确度高的云计算节点失效预警。
节点失效云计算运行状态云计算系统计算节点接收模块历史数据实时数据数据模块预警装置存储实时特征提取特征存储单元特征提取过程特征提取模块接收服务器存储单元实时特征统计规律预警过程预警模块指示数据准确度采集预警输出

[发明专利]基于行为特征概率分布约束的传感器事件流分割方法-CN201811535743.3有效
发明人：刘亚清;王湘鑫;王思文;古竞轩;张凯裕 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供一种基于行为特征概率分布约束的传感器事件流分割方法，包括：计算行为概率特征；以天为单位，计算训练集中任意两个行为的转移概率分布；计算每个行为每天出现次数的概率分布；计算每个所述行为触发传感器的个数的概率分布；计算每个行为触发传感器的种类数量的概率分布；计算每个簇的行为实例数的概率分布；计算每个簇的行为实例数的概率分布；构成行为的概率特征集以及分割传感器事件流。本发明提出的基于行为特征概率分布约束的居民日常行为识别方法通过计算多种行为特征的概率分布，并应用概率约束求解的方法可以求得满足特征集概率分布的最优传感器事件的行为实例分割结果。
基于行为特征概率分布约束传感器事件分割方法

[发明专利]图像处理装置和图像处理方法-CN201180007611.3有效
发明人：登本悠介 -专利权人：奥林巴斯医疗株式会社
申请日： 2011-03-31 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： A61B1/00 文献下载
摘要：本发明的图像处理装置具有：第1特征量计算部，其按照对活体组织进行摄像而得到的图像的各像素，计算表示包含关注像素和该关注像素附近的各像素的局部区域呈何种形状的指标的第1特征量；第2特征量计算部，其按照图像的各像素，计算表示局部区域中的梯度方向的分布状态的第2特征量；评价值计算部，其根据第1特征量和第2特征量的计算结果，按照各像素计算能够判别图像中包含的规定形状的构造的形状评价值；以及区域提取部，其根据形状评价值的计算结果
图像处理装置方法

[发明专利]一种基于逐位计算的存内计算方法以及存内计算阵列-CN202310376046.2在审
发明人：黄科杰;陈杨;王文威;沈海斌 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/39 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于逐位计算的存内计算方法以及存内计算阵列。方法中，按照高位到低位的次序，依次将单位特征矩阵中特征向量作为输入并与权重向量相乘获得对应的乘加结果，根据每次输入对应的乘加结果进行一次输出结果的计算，直至计算至最低位，根据最后一次的暂存变量直接进行计算，从而实现单位特征矩阵的乘加运算。存内计算阵列中，按照高位到低位的次序依次将单位特征矩阵中特征向量输入到积分器中，积分器将输入特征向量与权重向量相乘后的结果转换为电流后并发送给逐位模数转换器，逐位模数转换器中依次计算并输出各位的输出结果本发明提高了计算并行度，并具备提前终止计算的能力，提高计算效率，也能够降低片上缓存的设计需求。
一种基于计算计算方法以及阵列

[发明专利]一种基于投影变换的干扰特征提取方法-CN201610529769.1有效
发明人：龙超;童建文;郑坚;胡子军;赵玉丽;萨出拉;陈图强;欧乐庆;王寿峰;赵春光;黄绍斌;宋雅茹 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2016-07-06 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于投影变换的干扰特征提取方法，包括如下步骤：步骤1，计算雷达参数；步骤2，干扰感知：感知干扰环境，判定干扰是否存在；步骤3，干扰定位：计算干扰方位中心和干扰强度，定位干扰源；步骤4，投影变换：选择干扰强度集中区域的干扰数据，采用投影变换方法，计算投影特征矩阵；步骤5，干扰斜率特征提取：对投影特征矩阵进行特征统计，分析方位上的特征分布，计算干扰斜率特征；步骤6，将干扰斜率特征反馈给雷达系统。
投影变换特征提取矩阵投影特征感知方位中心干扰数据雷达参数雷达系统强度集中特征反馈特征分布特征统计干扰源判定分析

[发明专利]特征选择方法及装置-CN201911354862.3在审
发明人：李虹锋;曹清鑫;樊丹 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征选择方法及装置，该方法包括：确定总体样本中各特征的离散特征值；根据各特征的离散特征值计算各特征对总体样本进行划分所获得的信息增益；根据各特征的离散特征值计算各特征间的相关系数；根据各特征与总体样本中其他所有特征的相关系数计算各特征与其他特征的相关系数综合衡量值；根据各特征对总体样本进行划分所获得的信息增益以及各特征与其他特征的相关系数综合衡量值确定各特征的特征综合值，以根据所述特征综合值对总体样本中各特征进行选择。本发明提出一种衡量特征得分的计算方法，通过该方法可以较为综合的对各特征进行评价。
特征选择方法装置

[发明专利]支持分层特征回溯的风控方法、装置、设备和存储介质-CN202310032043.7在审
发明人：李军;李俊永;贺小兵;吴迪 -专利权人：厦门友微科技有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本文提供了一种支持分层特征回溯的风控方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：根据用户的原始数据，计算得到标准特征；根据所述标准特征，计算得到衍生特征，生成特征层级关系，所述特征层级关系用于表征标准特征和衍生特征，以及衍生特征和衍生特征之间的运算逻辑，将其中位于顶层的衍生特征作为目标特征；根据所述特征层级关系，建立层级关系表，所述层级关系表中记录有每一衍生特征的父特征，所述父特征为衍生特征在生成时直接依据的特征；基于所述层级关系表，分层递归计算得到目标特征的特征结果。本文支持有依赖关系的多个特征同时进行回溯，能够提高特征结果计算的效率和准确度。
支持分层特征回溯方法装置设备存储介质

[发明专利]医学图像信息计算方法、装置、边缘计算设备和存储介质-CN202110943471.6有效
发明人：钱学庆;陆峰 -专利权人：苏州鸿熙融合智能医疗科技有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种医学图像信息计算方法包括：获取待计算医学图像；获取与所述待计算医学图像对应的对象的目标信息；通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述待计算医学图像进行特征提取得到图像特征；通过预先训练的医学图像信息计算模型将所得到的图像特征和所述目标信息进行融合得到综合特征；通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述综合特征进行计算，得到所述待计算医学图像对应的图像指标，所述图像指标用于指示下一计算流程。本申请基于待计算医学图像及与待计算医学图像对应的对象的目标信息，具有更高的临床相关性和信息量，准确识别医学图像的风险等级。另外本申请提出的模型与已有模型不同的是其具有很高的鲁棒性。
医学图像信息计算方法装置边缘计算设备存储介质

[发明专利]目标区分方法及目标区分装置-CN200910005387.9有效
发明人：张斯聪;吴伟国 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-02-24 - 公布日： 2010-08-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：根据本发明的目标区分方法包括：特征提取步骤，提取目标区域内每一个目标的特征；目标差异计算步骤，计算每一个待区分目标的当前特征与特征提取步骤提取的目标区域内每一个目标的特征之间的差异；以及差异区分步骤，将目标差异计算步骤计算的每一个待区分目标的当前特征与目标区域内每一个目标的特征之间的差异作为每一个待区分目标的新特征，计算各个待区分目标的新特征之间的差异以区分各个待区分目标。
目标区分方法装置