[发明专利]特征整合方法和装置及电子装置

说明书

本发明公开了一种特征整合方法和装置及电子装置。其中，该方法包括：从使用第一账号的客户端所显示的虚拟场景中确定出待处理的目标虚拟对象；从所述虚拟场景中提取出所述目标虚拟对象的局部对象特征，所述目标虚拟对象的全局对象特征及所述目标虚拟对象的对象属性特征；对所述局部对象特征，所述全局对象特征及所述对象属性特征分别按序进行整合，得到目标特征组合。本发明解决了相关技术中存在的难以保证特征整合准确性的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种特征整合方法和装置及电子装置。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)技术被广泛应用在不同领域，越来越多的研究也开始关注AI技术的优化发展。其中，AI技术中所涉及的神经网络模型常常是利用从样本对象中提取出的样本特征，来实现对样本对象的深度学习过程。

针对上述提取出的样本特征，目前在相关技术中往往只能通过较为单一的特征整合方式来进行特征表达。如将上述样本特征整合为一维特征向量或多维特征向量，以使得神经网络模型可以通过识别出特征向量中所携带的特征信息来进行深度学习。

然而，对于多人在线交互应用中所包含的较复杂的AI场景，由于涉及大量待处理的单元对象，若仍按照上述相关技术所提供的特征整合方式来进行特征表达，将使得在对从单元对象中提取出的对象特征进行特征整合时，整合复杂度随之增加，从而导致难以保证特征整合准确性的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种特征整合方法和装置及电子装置，以至少解决相关技术中存在的难以保证特征整合准确性的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种特征整合方法，包括：从使用第一账号的客户端所显示的虚拟场景中确定出待处理的目标虚拟对象；从上述虚拟场景中提取出上述目标虚拟对象的局部对象特征，上述目标虚拟对象的全局对象特征及上述目标虚拟对象的对象属性特征，其中，上述局部对象特征用于指示在与上述第一账号对应的局部显示视角下，上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中当前所显示的局部帧画面中的显示位置；上述全局对象特征用于指示在全局显示视角下，上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中的显示位置；上述对象属性特征用于指示上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中的属性状态；对上述局部对象特征，上述全局对象特征及上述对象属性特征分别按序进行整合，得到目标特征组合，其中，上述目标特征组合用于输入与上述虚拟场景对应的神经网络模型，以确定上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中的执行动作。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种特征整合装置，包括：确定单元，用于从使用第一账号的客户端所显示的虚拟场景中确定出待处理的目标虚拟对象；提取单元，用于从上述虚拟场景中提取出上述目标虚拟对象的局部对象特征，上述目标虚拟对象的全局对象特征及上述目标虚拟对象的对象属性特征，其中，上述局部对象特征用于指示在与上述第一账号对应的局部显示视角下，上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中当前所显示的局部帧画面中的显示位置；上述全局对象特征用于指示在全局显示视角下，上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中的显示位置；上述对象属性特征用于指示上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中的属性状态；整合单元，用于对上述局部对象特征，上述全局对象特征及上述对象属性特征分别按序进行整合，得到目标特征组合，其中，上述目标特征组合用于输入与上述虚拟场景对应的神经网络模型，以确定上述目标虚拟对象在上述虚拟场景中的执行动作。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述特征整合方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的特征整合方法。