[發明專利]特征提取方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202010897104.2
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN114202712A
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發明（設計）人: 王磊;薛子育;劉慶同;郭沛宇
• 申請（專利權）人: 國家廣播電視總局廣播電視科學研究院
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/56;G06F40/295;G06F40/30
• 代理公司: 北京博雅睿泉專利代理事務所(特殊普通合伙) 11442
• 代理人: 馬鐵良

本申請公開了一種特征提取方法、裝置及電子設備，該方法包括：接收待處理的目標對象；獲取所述目標對象的對象類別；根據所述對象類別，使用與所述對象類別對應的特征提取模型提取所述目標對象的特征信息。該方法由電子設備自動獲取目標對象的對象類別，并根據該對象類別，使用對應的特征提取模型提取目標對象的特征信息，可以統一、方便以及高效的提取目標對象的特征信息。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，更具體地，涉及一種特征提取方法、裝置及電子設備，以及，還涉及一種事項處理方法。

背景技術

隨著人工智能技術的不斷發展，通過將人工智能技術應用到不同的事項，例如，語態分析、語句預測、圖像識別以及行為預測等事項，可以極大的方便人們生活。

目前，在應用人工智能技術時，針對不同的應用事項，一般是先獲取對應的訓練集，即，訓練資源；之后，使用對應訓練集訓練、測試以及驗證對應的神經網絡(NN，NeuralNetworks)模型，例如，卷積神經網絡模型(CNN，Convolutional Neural Networks)；再之后，使用訓練、測試及驗證后的神經網絡模型來處理對應的應用事項。例如，針對目標識別事項，一般是先獲取包含多張圖像的訓練集；之后，通過使用待訓練的神經網絡模型提取訓練集中圖像的特征信息；根據該特征信息訓練獲得滿足收斂條件的目標識別神經網絡模型，通過在應用程序中集成該目標識別神經網絡模型，以處理目標識別事項。

由此可知，在應用人工智能技術時，特征提取是必不可少的環節，但是，在現有技術中，針對不同的應用事項，由于其針對的對象不同，所以均需要用戶選擇與該對象特定的電子設備處理該對象，并且，在每次處理時，電子設備均需要先消耗計算資源和存儲資源提取特征信息，重復性工作較高，存在步驟繁瑣和效率低下的問題；另外，電子設備在每次提取同一對象，例如，同一圖像或同一視頻的特征信息時，由于提取規則具有一定的隨機性，因此，還可能存在同一對象，提取到的特征信息卻不相同，進而影響處理結果的準確性的問題。

發明內容

本公開實施例的一個目的是提供一種用于特征提取的新技術方案。

根據本公開的第一方面，提供了一種特征提取方法，該方法包括：

接收待處理的目標對象；

獲取所述目標對象的對象類別；

根據所述對象類別，使用與所述對象類別對應的特征提取模型提取所述目標對象的特征信息。

可選地，在提取到所述目標對象的特征信息之后，所述方法還包括：

根據所述對象類別，存儲所述特征信息。

可選地，所述根據所述對象類別，存儲所述特征信息，包括：

設置與所述對象類別對應的特征存儲區域；

將所述特征信息存儲到所述特征存儲區域中。

可選地，所述方法還包括：

接收與所述對象類別對應的應用事項處理請求；

響應于所述請求，獲取所述特征信息；

根據所述特征信息，處理所述應用事項。

可選地，所述應用事項包括以下至少一項：情感分析事項、語態分析事項、語句預測事項、輿情鑒別事項、對象識別事項、對象檢索事項、對象信息結構化事項以及信息增強事項。

可選地，所述對象類別包括以下至少一項：文字類別、音頻類別、視頻類別以及圖像類別。

根據本公開的第二方面，還提供了一種事項處理方法，包括：

獲取待處理的應用事項；

獲取與所述應用事項對應的對象的對象類別；