技术总结
本发明是关于一种目标识别方法及装置，通过从训练样本集中建立分割模型；使用分割模型，提取每个分割部件的特征向量及特征矩阵；对特征矩阵进行降维训练，得到分割部件的降维矩阵；使用降维矩阵将特征矩阵降维；利用降维后的特征矩阵得到每个分割部件的SVM分类检测器；使用SVM分类检测器检测检测图像，得到目标识别结果。该目标识别方法，结合人类认知学，将对新事物的识别从多样化的整体解析到相对单一的局部部件识别，然后利用概率公式将局部的识别结果结合起来反推出事物整体的识别结果，能够有效克服机器学习需要大样本库和多训练的限制，使得在相对单一的较小样本库中也能取得较好的多样化识别效果，提高目标识别的实用性和效率。
技术研发人员：史方;樊强;王标;邹佳运
受保护的技术使用者：同观科技（深圳）有限公司
技术研发日：2016.08.31
技术公布日：2019.07.19