[發(fā)明專利]一種基于動(dòng)態(tài)圖的對(duì)象識(shí)別方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110207196.1
• 申請(qǐng)日: 2021-02-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112559310B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭豪;蔡準(zhǔn);孫悅;郭曉鵬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京芯盾時(shí)代科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/34
• 分類號(hào): G06F11/34;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京樂(lè)知新創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11734
• 代理人: 周偉

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)圖的對(duì)象識(shí)別方法及裝置，方法包括：獲得第一識(shí)別信息，第一識(shí)別信息包含待識(shí)別對(duì)象和與待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的第一交互信息；根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間窗口對(duì)第一識(shí)別信息進(jìn)行劃分，獲得多個(gè)第二識(shí)別信息，第二識(shí)別信息包含待識(shí)別對(duì)象和與待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的第二交互信息；根據(jù)待識(shí)別對(duì)象和第二交互信息確定與待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的識(shí)別向量集，識(shí)別向量集包含與每一個(gè)第二識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的識(shí)別向量；通過(guò)信息識(shí)別模型對(duì)識(shí)別向量集進(jìn)行識(shí)別，確定與待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的身份類型，應(yīng)用本方法獲得的識(shí)別向量集，能夠充分表征待識(shí)別對(duì)象在不同時(shí)間段內(nèi)動(dòng)態(tài)變化情況，有助于模型識(shí)別出與待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的身份類型。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)圖的對(duì)象識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)

近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被大量應(yīng)用在概率預(yù)測(cè)領(lǐng)域，通常，為了提升概率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，除了利用到特征原始空間域的信息之外，還要高效地挖掘這些特征之間的交互信息。并通過(guò)特征交互信息作為依據(jù)，通過(guò)模型對(duì)特征交互信息進(jìn)行識(shí)別以確定與待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的身份類型，然而當(dāng)身份類型所對(duì)應(yīng)的特征信息較為復(fù)雜的情況下，僅通過(guò)特征交互信息仍然很難提高識(shí)別模型對(duì)于待識(shí)別對(duì)象身份識(shí)別的準(zhǔn)確率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于動(dòng)態(tài)圖的對(duì)象識(shí)別方法及裝置，準(zhǔn)確對(duì)待識(shí)別對(duì)象進(jìn)行身份識(shí)別。

本發(fā)明實(shí)施例一方面提供一種基于動(dòng)態(tài)圖的對(duì)象識(shí)別方法，所述方法包括：獲得第一識(shí)別信息，所述第一識(shí)別信息包含待識(shí)別對(duì)象和與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的第一交互信息；根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間窗口對(duì)所述第一識(shí)別信息進(jìn)行劃分，獲得多個(gè)第二識(shí)別信息，所述第二識(shí)別信息包含所述待識(shí)別對(duì)象和與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的第二交互信息；根據(jù)所述待識(shí)別對(duì)象和所述第二交互信息確定與每一個(gè)第二識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的第一拓?fù)鋱D；根據(jù)所述第一拓?fù)鋱D確定與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的識(shí)別向量集，所述識(shí)別向量集包含與每一個(gè)第二識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的識(shí)別向量；通過(guò)信息識(shí)別模型對(duì)所述識(shí)別向量集進(jìn)行識(shí)別，確定與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的身份類型。

在一可實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述待識(shí)別對(duì)象和所述第二交互信息確定與每一個(gè)第二識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的第一拓?fù)鋱D，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)維度對(duì)所述第二交互信息進(jìn)行多維度特征提取，獲得多維度特征集，所述多維度特征集包含多個(gè)維度特征；根據(jù)待識(shí)別對(duì)象和所述維度特征，確定與每一個(gè)維度特征對(duì)應(yīng)的第二拓?fù)鋱D；根據(jù)所述第二拓?fù)鋱D，確定與第二識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的第一拓?fù)鋱D。

在一可實(shí)施方式中，所述維度特征集包含如下維度特征至少之一：用于表征所述待識(shí)別對(duì)象與其他對(duì)象數(shù)據(jù)交互頻率的第一維度特征，用于表征待識(shí)別對(duì)象與其他對(duì)象網(wǎng)絡(luò)地址關(guān)系的第二維度特征，用于表征所述待識(shí)別對(duì)象與其他對(duì)象對(duì)應(yīng)的設(shè)備標(biāo)識(shí)關(guān)系的第三維度特征。

在一可實(shí)施方式中，根據(jù)待識(shí)別對(duì)象和所述維度特征，確定與每一個(gè)維度特征對(duì)應(yīng)的第二拓?fù)鋱D，包括：根據(jù)所述第二交互信息確定與所述待識(shí)別對(duì)象信息交互的其他對(duì)象，根據(jù)所述其他對(duì)象和所述待識(shí)別對(duì)象確定拓?fù)涔?jié)點(diǎn)；根據(jù)所述維度特征確定用于連接所述拓?fù)涔?jié)點(diǎn)的連接邊；根據(jù)所述拓?fù)涔?jié)點(diǎn)和連接邊獲得第二拓?fù)鋱D。

在一可實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述第一拓?fù)鋱D確定與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的識(shí)別向量集，包括：根據(jù)所述連接邊確定與所述待識(shí)別對(duì)象的拓?fù)涔?jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)；所述鄰居節(jié)點(diǎn)為所述拓?fù)涔?jié)點(diǎn)中的至少之一；對(duì)與所述鄰居節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的其他對(duì)象進(jìn)行向量編碼，獲得編碼向量；根據(jù)所述維度特征確定與所述連接邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值；對(duì)所述權(quán)值和所述編碼向量進(jìn)行整合，獲得與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的維度向量；對(duì)所述維度向量進(jìn)行融合，獲得與所述第一拓?fù)鋱D對(duì)應(yīng)的識(shí)別向量。

在一可實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述維度特征確定與所述連接邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值，包括：根據(jù)所述維度特征確定與所述連接邊對(duì)應(yīng)的特征頻率；根據(jù)所述特征頻率確定與所述連接邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值。

在一可實(shí)施方式中，所述方法還包括：獲得與所述識(shí)別向量集對(duì)應(yīng)的樣本向量集；通過(guò)所述樣本向量集對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得信息識(shí)別模型，其中，所述信息識(shí)別模型用于識(shí)別與所述待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的身份類型。