技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于深度Gabor网络的图像目标识别方法，包括：对图像或者视频进行单帧分解得到单帧图像，利用深度Gabor网络进行特征提取与融合，而后利用全连接网络达到目标识别的目的。目标识别过程分为训练和测试两个过程。在训练中，以训练样本的图像作为深度Gabor网络的输入，通过最小化损失函数来训练整个深度Gabor网络，得到深度Gabor网络的权重值。同时对易错的训练样本进行困难样本挖掘，以提高深度Gabor网络的性能。在测试阶段，以测试样本的图像作为输入，利用训练好的深度Gabor网络提取测试样本的图像特征，然后利用训练好的全连接网络进行测试样本的分类，由此实现目标的识别。
技术研发人员：王田;李嘉锟;单光存;文博;文社欣
受保护的技术使用者：北京航空航天大学;博恒科技（杭州）有限公司
技术研发日：2018.12.26
技术公布日：2019.05.17