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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]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]脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法-CN201410483233.1在审
发明人：沙浩 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2014-09-19 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明提供脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法，提取脉搏信号的特征。脉搏特征提取装置具备：脉搏信号获取单元，获取一个周期以上的脉搏信号；脉搏信号分类单元，至少根据一个周期的脉搏信号中的极值点的数量，对脉搏信号进行分类，从而获得脉搏信号的类型；以及脉搏特征提取单元，与脉搏信号的类型相应地确定脉搏信号的特征点，并根据特征点的信息提取脉搏信号的特征。根据本发明的脉搏特征提取装置，能够准确地获得脉搏信号的特征点的位置，从而准确地提取脉搏信号的特征。
脉搏特征提取装置方法

[发明专利]特征提取模型训练及特征提取方法、装置-CN202211617205.5在审
发明人：王发发 -专利权人：北京爱奇艺科技有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种特征提取模型训练及特征提取方法、装置，包括：将训练图片集输入初始模型，由其中的局部特征提取层从训练图片中提取若干个局部特征，由特征增强层基于注意力机制对若干个局部特征进行特征增强得到若干个增强局部特征，由全局特征提取层基于若干个增强局部特征进行特征聚合得到全局特征，由分类器根据全局特征得到训练图片的预测分类参数；根据训练图片的标签参数和预测分类参数，对初始模型的模型参数进行调整，得到训练好的分类模型；基于分类模型中的局部特征提取层、特征增强层以及全局特征提取层构建用于提取全局特征的特征提取模型。由此，可以实现一种端到端的全局特征提取方案，降低算法复杂度。
特征提取模型训练方法装置

[发明专利]行为特征提取方法以及行为特征提取装置-CN202111212723.4有效
发明人：经小川;杜婉茹;刘萱;王潇茵;李瑞群 -专利权人：航天宏康智能科技（北京）有限公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本公开关于一种行为特征提取方法以及行为特征提取装置，包括：对内网机的行为日志数据进行异构图数据结构处理，获得目标异构图；基于第一节点特征集和第一元路径集获取第一元路径特定节点特征集；将第一元路径特定节点特征集输入第一注意力模块，获得目标异构图的第一节点表示；将目标异构图的第一节点表示输入全局表示编码器，获得全局摘要向量；将第二元路径特定节点特征集输入第二注意力模块，获得目标异构图的第二节点表示；将第一互信息输入正样本鉴别器，并将第二互信息输入负样本鉴别器，获得内网机的行为日志数据对应的人员行为特征。
行为特征提取方法以及装置

[发明专利]特征提取方法-CN95117537.8无效
发明人：内山幸央 -专利权人：株式会社理光
申请日： 1995-11-17 - 公布日： 2002-11-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征提取方法，其是为抑制因格网大小带来值的变化，而对在各被分割的格网区域提取的特征量进行适当的加权。其中，区域分割部在格网区域中分割输入图形，各区域的分割位置存储在分割位置存储部不同区域特征量提取部从格网区域提取特征向量，不同区域特征量加权部依据各格网区域的各边的长度、对角线的长度、及面积进行特征量的加权
特征提取方法

[发明专利]特征提取技术-CN201180073230.5在审
发明人：王志宇;爱德华·Y·常 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2011-08-01 - 公布日： 2014-07-16 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：一种用于特征提取的计算机实施的技术，包括：获得对象的电子图像；以及对电子图像进行边缘检测算法。该技术还包括进行边缘合并算法以及采样电子图像边缘片、颜色片和纹理片。
特征提取技术

[发明专利]特征提取元件、特征提取系统及判定装置-CN201680083514.5有效
发明人：松本繁;中西奏太;石田知久;宫本敦史;内川清 -专利权人：株式会社尼康
申请日： 2016-03-30 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： H04N5/3745 文献下载
摘要：本发明的特征提取元件具有：受光基板，其呈二维地排列有对接受的光进行光电转换的多个受光元件；以及一个或者多个其他基板，其与受光基板层叠，其他基板具有：卷积处理部，其具有多个乘法电路，多个乘法电路与各个受光元件对应设置或者与各个由多个受光元件构成的块对应设置
特征提取元件系统判定装置

[发明专利]特征提取方法及特征提取装置、设备、存储介质-CN201710623738.7有效
发明人：王东;王琦;陈中阳 -专利权人：北大医疗信息技术有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16H10/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种特征提取方法、装置、设备和计存储介质，方法包括：当不根据设定标签对结构化医疗数据进行特征提取时，根据预设特征提取算法提取结构化医疗数据的第一数据特征组，对根据预设聚类算法对结构化医疗数据进行处理得到的多个第一数据分组进行特征提取得到第二数据特征组，根据第一数据特征组和第二数据特征组分析确定结构化医疗数据的目标数据特征；当根据设定标签对结构化医疗数据进行特征提取时，根据预设特征提取算法提取结构化医疗数据的第三数据特征组，对根据设定标签的变量类型确定结构化医疗数据的多个第二数据分组进行特征提取得到第四数据特征组，根据第三数据特征组和第四数据特征组确定结构化医疗数据的目标数据特征。
特征提取方法装置设备存储介质

[发明专利]基于优化特征提取装置的图像特征提取系统-CN201910761868.6有效
发明人：吴华;杨双;于山虎;韦统启;孙鑫盛 -专利权人：杭州凝眸智能科技有限公司
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：一种优化特征提取方法及其神经网络结构，通过分别提取图像的水平方向特征和垂直方向特征进行拼接得到特征图后，再从中分别提取空间关注特征和通道关注特征，经合并后得到优化特征提取图。本发明能够兼顾图像水平方向与垂直方向特征信息融合以及空间关注(关注特征提取)机制和通道关注(通道关注特征提取)机制，具有较强鲁棒性。
基于优化特征提取装置图像系统

[发明专利]特征提取装置、特征提取程序、以及图像处理装置-CN201280038798.8有效
发明人：曹芸芸;西村洋文;S.普拉纳塔;Z.H.牛 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2012-07-31 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供特征提取装置，该特征提取装置能够在抑制物体检测精度降低且抑制处理负荷增加的状态下根据更多的像素生成局部二值模式。该特征提取装置包括对关注像素设定多个子区域的子区域设定单元(433)、以及对每个关注像素生成表示与各子区域之间的像素值比较的局部二值模式的二值模式生成单元(434)，子区域设定单元(433)至少将由多个像素构成的区域设定为子区域且该多个像素包含从关注像素离开的像素
特征提取装置程序以及图像处理

[发明专利]一种显示面板缺陷检测方法-CN201910270910.4有效
发明人：马卫飞;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征提取网络及其显示面板缺陷检测方法，其中的特征提取网络，包括：输入层、特征提取层和输出层，输入层用于将待处理的图像传递至特征提取层；特征提取层，包括低层网络特征提取模块、中层网络特征提取模块、高层网络特征提取模块，其中，低层网络特征提取模块、中层网络特征提取模块、高层网络特征提取模块之间通过密集连接和递减连接的方式连接，分别用于对待处理的图像进行特征提取；输出层，用于接收特征提取层输出的特征映射图
一种显示面板缺陷检测方法

[发明专利]一种基于深度学习模型的多任务实现方法、装置-CN202210787939.1有效
发明人：钟雨崎;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： 2022-07-06 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习模型的多任务实现方法，包括：用于待处理任务数据经深度学习模型中的第一特征提取单元进行特征提取，得到第一特征提取结果，以此类推，将第i‑1特征提取结果经所述深度学习模型中的第i特征提取单元进行特征提取，得到第i特征提取结果；分别基于来自至少两个以上特征提取单元输出的特征结果，进行任务处理，其中，第i特征提取单元为：除去i‑1个特征提取单元所处理任务之后剩余任务所共有的特征提取单元中，除去第一特征提取单元、第二特征提取单元、直至第i‑1单元之外剩余的特征提取单元，i为大于1的自然数。
一种基于深度学习模型任务实现方法装置

[发明专利]一种多尺度特征提取网络的特征提取方法-CN202011530198.6有效
发明人：潘新建;张崇富;邓春健;杨亮;吴洁滢;李奇;李志莉;徐世祥;王婷瑶;温贺平;高庆国;刘凯;迟锋;刘黎明 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度特征提取网络的特征提取方法，包括依次相连的降维卷积层、尺度特征提取层、合并层和特征融合层，尺度特征提取层包括大目标检测分支、原始特征检测分支和小目标检测分支，能提取不同尺度的特征，再通过特征融合层进行特征融合，令多尺度特征提取网络具有多尺度特征提取能力的同时计算复杂度低，需要进行多尺度特征提取时能即时应用本特征提取网络，提升目标检测精度，而该多尺度特征提取网络的特征提取方法能对输入的待提取特征图进行特征降维、分目标检测以及核心的多尺度特征提取，能快速获取尺度特征提取图，且具有目标检测精度高、运算量少的优点。
一种尺度特征提取网络方法

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