[发明专利]多特征库合并方法及装置、设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种多特征库合并方法，其特征在于，所述方法包括：

获取从多个子特征库中进行特征采样所得到的特征集；

基于所述特征集确定特征融合计算指标，所述特征融合计算指标包括特征细节值、特征依存度、特征频度中的至少一种，所述特征细节值表征所述特征集中特征的细节程度，所述特征依存度表征所述特征集中特征之间的关联程度，所述特征频度表征所述特征集中特征的出现频次；

根据所述特征融合计算指标确定特征融合指标，并基于所述特征融合指标确定目标特征合并方式；

按照所述目标特征合并方式对所述多个子特征库进行特征合并，以得到目标特征库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取从多个子特征库中进行特征采样所得到的特征集，包括：

获取对数据分散进行处理所形成的多个子特征库；

在对所述多个子特征库进行特征合并以形成所述目标特征库的过程中，对各个特征库中的特征数据进行特征采样，以得到所述特征集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各个特征库中的特征数据进行特征采样，包括：

按照预设的采样周期从各个特征库中抽取预设特征数量的特征数据；

或者，

根据各个子特征库中的特征数据传输至所述目标特征库的数据传输量和预设比例，计算各个子特征库中待采样的特征数量，以从各个子特征库中分别抽取对应特征数量的特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征集确定特征融合计算指标，包括：

获取所述特征集中特征的显性维度指标、显性粒径和细节颗粒度中位数；

根据所述显性维度指标、所述显性粒径和所述细节颗粒度中位数，计算得到所述特征细节值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征集确定特征融合计算指标，包括：

对所述特征集中的特征进行向量化处理，得到各特征在向量空间中的三维坐标；

获取所述特征集中任意两特征在不同二维空间中与中心点的偏移度，并获取所述任意两特征在所述不同二维空间中的偏移度之间距离；

根据所述任意两特征对应的所述偏移度和所述距离计算所述特征依存度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征集是从所述多个子特征库中进行多次特征采样所得到的；所述基于所述特征集确定特征融合计算指标，包括：

获取所述特征集中各特征在每次特征采样过程中的捕获频次，以及获取多次特征采样过程中的检测容量；

根据所述捕获频次和所述检测容量计算所述特征频度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征融合指标确定目标特征合并方式，包括：

若所述特征融合指标对应的数值处于预设的第一数值范围内，则确定所述目标特征合并方式包括对所述多个子特征库中的特征进行预处理后进行特征合并，所述预处理包括特征去重或特征归一化；

若所述特征融合指标对应的数值处于预设的第二数值范围内，则确定所述目标特征合并方式包括直接对所述多个子特征库中的特征进行特征合并，所述第一数值范围中的数值小于所述第二数值范围中的数值。

8.一种多特征库合并装置，其特征在于，所述装置包括：

特征采样模块，配置为获取从多个子特征库中进行特征采样所得到的特征集；

计算指标确定模块，配置为基于所述特征集确定特征融合计算指标，所述特征融合计算指标包括特征细节值、特征依存度、特征频度中的至少一种，所述特征细节值表征所述特征集中特征的细节程度，所述特征依存度表征所述特征集中特征之间的关联程度，所述特征频度表征所述特征集中特征的出现频次；

融合指标确定模块，配置为根据所述特征融合计算指标确定特征融合指标，并基于所述特征融合指标确定目标特征合并方式；

特征合并模块，配置为按照所述目标特征合并方式对所述多个子特征库进行特征合并，以得到目标特征库。