技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于组合部件模型的多类典型目标识别方法，所述组合部件模型包含整体轮廓部件和子部件，主要包括如下步骤：一、采用梯度直方图特征对图像中目标的整体轮廓部件和子部件进行描述；二、对于子部件位置设定一个隐变量，采用隐支持向量机进行目标图像样本的训练，得出分类器模型；三、在训练出模型之后，在原始分辨率下，采用根滤波器对目标的整体轮廓特征进行卷积运算；在降采样分辨率下，采用子滤波器对各个子部件的特征进行卷积运算；四、通过特征卷积与位置偏移的计算，最大的得分区域即为目标关键部位所在位置。本发明在对整体目标进行识别时就能实现对目标重要部位的二次识别，武器系统可依据重要子部件所在位置，选择打击目标的关键部位，获得最大的毁伤效果。
技术研发人员：钱立志;刘桢;陈栋;胡春生;陈珅培;王曙光;殷希梅;陶声祥;张申浩;宁全利;魏新亮;马丽芳;朱建生;蒋滨安;刘立晗;凌冲;陈凯;张云鹏;张晓龙;吴剑;张敬修;刘闯;孙姗姗;冯鹏鹏
受保护的技术使用者：中国人民解放军陆军军官学院
技术研发日：2017.06.23
技术公布日：2017.11.03