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[发明专利]一种特征比对方法、装置及设备-CN201911227516.9有效
发明人：王贤礼;方家乐;徐楠;王鹏 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本申请提供一种特征比对方法、装置及设备，该方法包括：获取M个待检测特征和N个特征集合；从N个特征集合中选择一个特征集合作为当前特征集合；针对M个待检测特征中的每个待检测特征，确定所述待检测特征与当前特征集合中的每个特征模型之间的比对结果，根据所述比对结果确定待检测特征对应的候选特征模型；若当前特征集合不是N个特征集合的最后一个，从N个特征集合中选择下一个特征集合作为当前特征集合，返回执行确定待检测特征与当前特征集合中的每个特征模型之间的比对结果的操作；若当前特征集合是N个特征集合的最后一个，则从候选特征模型中获取待检测特征对应的目标特征模型。通过本申请的技术方案，能够提高特征比对的运算速度。
一种特征方法装置设备

[发明专利]学习可压缩的特征-CN201980004446.2在审
发明人： A.施里瓦斯塔瓦;S.辛格;J.巴尔;S.A.阿布-埃尔-哈贾;N.约翰斯顿;G.D.托德里西 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置，用于通过神经网络(NN)接收数据集合以用于根据数据集合生成特征。至少使用NN的特征层根据数据集合来计算第一特征集合。第一特征集合i)由信息量的度量表征；并且ii)被计算以使得第一特征集合的尺寸可压缩为第二特征集合，第二特征集合在尺寸上小于第一特征集合并且具有与第一特征集合的信息量的度量相同的信息量的度量。第二特征集合是使用压缩第一特征集合以生成第二特征集合的压缩方法根据第一特征集合而生成的。
学习可压缩特征

[发明专利]生物识别的方法和系统-CN202210881810.7在审
发明人：刘贺 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本说明书提供的生物识别的方法和系统，通过获取存储在云侧的云侧特征集合，该云侧特征集合对应于存储在本地的本地特征集合，并将目标生物特征与预设特征集合中的特征进行特征比对，得到目标生物特征对应的特征比对信息，该预设特征集合包括所述本地特征集合和所述云侧特征集合，以及基于特征对比信息、本地特征集合和云侧特征集合，识别出目标对象，使得云侧特征集合可以补充本地特征集合的不足，另外，通过云侧数据下发来支持端侧决策
生物识别方法系统

[发明专利]图对齐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110287585.X有效
发明人：徐挺洋;梁哲涵;黄悦;荣钰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：该方法包括：获取源域图以及目标域图；提取源域图对应的第一特征集合，提取目标域图对应的第二特征集合，第一特征集合以及第二特征集合位于同一向量空间；基于同一向量空间中的源域节点特征与目标域节点特征之间的关联性，对第一特征集合以及第二特征集合分别进行特征传递，得到第一特征集合对应的第三特征集合以及第二特征集合对应的第四特征集合；基于对齐规则对第三特征集合以及第四特征集合进行对齐处理，得到相互对齐的源域节点以及目标域节点
对齐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种从文章中抽取答案的方法及装置-CN202210238298.4在审
发明人：贾欣;艾小翔 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种从文章中抽取答案的方法，从待回答问题中获取第一特征集合和第二特征集合以及从文章片段中获取第三特征集合和第四特征集合。基于第一特征集合和第二特征集合获得第一全特征集合，该第一全特征集合中包括多个第一全特征，第一全特征为字维度上的特征。基于第三特征集合和第四特征集合获得第二全特征集合，该第二全特征集合包括多个第二全特征，第二全特征为字维度上的特征。基于第一全特征和第二全特征确定文章片段中每个字作为答案起始位置的第一概率和作为答案终止位置的第二概率，基于第一概率和第二概率确定答案。即，本申请通过提取多种特征来模拟人的阅读习惯，进而利用多种特征从文章片段中抽取答案，提高抽取的准确性。
一种文章抽取答案方法装置

[发明专利]计算机实现的特征筛选方法、装置、设备和存储介质-CN202211544518.2在审
发明人：陈凯;杜金栗;张誉;段伟民;陈鑫;李伯堂 -专利权人：腾云天宇科技（北京）有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：提供了一种计算机实现的特征筛选方法，包括：从存储器中读取原始特征集合；对原始特征集合进行初级筛选以得到第一特征集合，初级筛选为基于统计指标的筛选和基于遗传算法的筛选中的一者；对第一特征集合进行次级筛选以得到第二特征集合，次级筛选为基于统计指标的筛选和基于遗传算法的筛选中的另一者；以及从存储器中删除原始特征集合中除第二特征集合之外的原始特征，以释放原始特征集合中除第二特征集合之外的原始特征所占用的存储空间。
计算机实现特征筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]模型特征获取方法及装置、电子设备、存储介质-CN202011184273.8在审
发明人：李欣 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请的实施例揭示了一种模型特征获取方法及装置，该方法包括：对初始候选特征集合进行过滤式的特征选择处理，以滤除所述初始候选特征集合中不符合设定阈值条件的初始候选特征，得到候选特征集合；对所述候选特征集合中含有的候选特征进行逐步回归遍历，以选取回归系数最小的候选特征作为目标特征，得到目标特征集合，所述目标特征集合中含有的目标特征的数量符合设定数量条件；对所述目标特征集合进行最优特征的遍历，得到最优特征集合，所述最优特征集合中含有的最优特征使得目标特征函数的取值最优，所述目标特征函数用于评估目标模型的模型效果。基于本申请实施例筛选得到的最优特征集合可以有效提升目标模型的模型效果。
模型特征获取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种稀疏矩阵压缩方法、装置、设备及存储介质-CN201910520951.4在审
发明人：张红林;陈华明;武晓睿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本发明涉及一种稀疏矩阵压缩方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：构建原始特征集合；获取用户的样本数据，根据所述用户的样本数据从所述原始特征集合中确定用户的稀疏特征集合；对所述稀疏特征集合中的元素进行压缩编码，得到压缩特征集合，建立所述稀疏特征集合中的元素与所述压缩特征集合中的元素的一一对应关系；根据所述用户的样本数据、所述稀疏特征集合、所述压缩特征集合，以及所述对应关系，构建用户特征压缩矩阵。本发明能够减小特征向量化时的特征空间，减小需要开辟的内存空间，加速整个计算过程。
集合稀疏特征压缩特征集合样本数据存储介质稀疏矩阵原始特征构建减小一一对应关系矩阵计算过程内存空间特征空间压缩编码用户特征向量化

[发明专利]基于加密电路的免对齐指纹匹配方法及计算电路-CN201410003722.2有效
发明人：冯全;李梦醒;杨梅;康立军;吴丽丽;赵建 -专利权人：甘肃农业大学
申请日： 2014-01-03 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加密电路的免对齐指纹匹配方法，包括建立指纹的细节点模板集合，以及现场样本细节点集合，基于细节点模板集合，构建纹线特征集合OT和局部结构特征集合DT,基于现场样本细节点集合构造纹线特征集合OQ和局部细节点结构特征集合DQ；对上述纹线特征集合OT和纹线特征集合OQ、以及局部结构特征集合DT和局部结构特征集合DQ中的元素进行逐点比较，形成两个NT×NQ的矩阵UO和UD；将上述矩阵UO和纹线特征集合OQ作相似性计算，并将矩阵UD和局部细节点结构特征集合DQ作相似性计算，根据相似度完成指纹的匹配。
基于加密电路对齐指纹匹配方法计算

[发明专利]账户风险特征的提取方法、装置、电子设备和介质-CN202210838282.7在审
发明人：刘晏萁;曹帅毅;赵心睿;郝芳 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种账户风险特征的提取方法，涉及人工智能领域，可以应用于金融领域或其他领域。该方法包括：获取账户特征集合；预设交叉操作次数；对所述账户特征集合执行交叉操作，得到交叉特征集合；计算所述交叉特征集合中每一个交叉特征的坏样本率；将所述交叉特征按照坏样本率从大到小排序，取排名前K个的交叉特征作为更新特征集合；利用所述更新特征集合更新所述账户特征集合；重复执行交叉操作，将每一次交叉操作得到的更新特征集合作为目标特征集合；将所述目标特征集合中的目标特征按照对应的坏样本率从大到小排序，以及基于所述排序结果，确定账户风险特征本公开还提供了一种账户风险特征的提取装置、设备、存储介质和程序产品。
账户风险特征提取方法装置电子设备介质

[发明专利]文档匹配模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111619353.6有效
发明人：蒋永余;王俊艳;王璋盛;曹家;罗引;王磊 -专利权人：北京中科闻歌科技股份有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种文档匹配模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：步骤一，获取查询词汇特征集合和文档特征集合；步骤二，获得查询词汇特征集合和文档特征集合的相关性特征值；步骤三，获得文档特征集合中每个文档特征与查询词汇特征集合的第一匹配值，选取第一匹配值最大的文档特征；步骤四，获得第二文档特征；步骤五，将候选文档特征集合作为新的候选文档特征集合，将第二文档特征作为新的第一文档特征，重复步骤四；步骤六，根据有序文档特征集合和文档特征集合获得损失函数实施本申请实施例，使得匹配模型可以引入认知层面的相关性特征，提高了匹配模型的准确率和检索性能。
文档匹配模型构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种用户生物特征数据库更新的方法及装置-CN201410189017.6在审
发明人：卢茂强;李辉;潘贵品 -专利权人：上海云享科技有限公司
申请日： 2014-05-06 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户生物特征数据库更新的方法及装置，其中方法包括：获取用户的第一生物特征集合；获取该用户保存在所述生物特征数据库中的第二生物特征集合；将所述第一生物特征集合和第二生物特征集合进行合并，来获得第三生物特征集合，其中所述第三生物特征集合为所述第一生物特征集合和第二生物特征集合的并集；将该用户保存在所述生物特征数据库中的第二生物特征集合更新为所述第三生物特征集合。本发明使生物特征数据库中的生物特征数据保持常更新，解决了因温度、光线、获取生物特征图像的角度、距离等因素影响导致的匹配率降低的问题。
一种用户生物特征数据库更新方法装置

[发明专利]一种对用户的推荐处理方法、装置、智能设备和存储介质-CN202110770980.3在审
发明人：樊锐强;陈桃斌;郑艾思;张逾 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种对用户的推荐处理方法、装置、智能设备和存储介质，其中方法包括：获取目标用户标识的对象关联特征集合；利用兴趣类别特征集合，对根据所述对象关联特征集合确定的第一特征集合进行兴趣预测处理，得到所述目标用户标识的参考兴趣类别；利用根据所述对象关联特征集合确定的第二特征集合获取所述目标用户标识对应的候选推荐集合，所述第二特征集合是根据所述目标用户标识的已确定兴趣类别特征对所述对象关联特征集合进行筛选后得到的；基于所述参考兴趣类别和所述候选推荐集合，确定所述目标用户标识的推荐列表，可较好地为用户确定推荐对象。
一种用户推荐处理方法装置智能设备存储介质

[发明专利]一种训练数据的生成方法及装置-CN202010060470.2有效
发明人：顾林松;胡文泽;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种训练数据的生成方法，包括：将第一数据输入预训练特征提取网络模型中，获得攻击特征集合；将第二数据输入预训练特征提取网络模型中，获得内容特征集合；将原始数据输入预训练特征提取网络模型中，获得空白特征集合；对攻击特征集合和空白特征集合进行计算，获得特征损失；对内容特征集合和空白特征集合进行计算，获得内容损失；通过特征损失和内容损失对空白特征集合进行处理，获得目标训练数据。本申请通过将不同类型的数据输入预训练特征提取模型，获得对应的特征集合，计算获得特征损失和内容损失并进行处理，生成大量目标训练数据，降低了训练数据的获取成本，提高了对神经网络模型的训练效率。
一种训练数据生成方法装置

[发明专利]基于金融风控的概率神经网络模型获取方法及装置-CN202210561209.X在审
发明人：严巍;许韩晨玺;岳洪达;许海洋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：具体实现方案为：采用初始风控PNN模型，获取目标风控样本数据对应的高维稀疏风控特征集合；获取高维稀疏风控特征集合中的离散风控特征集合和连续风控特征集合；控制离散风控特征处理模块对离散风控特征集合中至少一个第一离散风控特征进行embedding向量编码处理，得到第一风控特征集合，对连续风控特征集合中至少一个连续风控特征进行神经网络编码处理，得到第二风控特征集合；在第一风控特征集合和第二风控特征集合对应的模型参数满足模型条件时
基于金融概率神经网络模型获取方法装置

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