摘要
本发明涉及计算机技术领域，公开了目标识别方法，包括图像预处理、特征提取、特征选择、分类器训练与分类、识别结果输出、反馈与优化步骤，通过卷积神经网络等分类算法，能够自动学习目标的深层特征，从而显著提高识别的准确性，减少误判率，并不断改进特征提取方法，使用更高级的特征描述子和特征匹配算法，能够进一步提升识别的准确性；能够处理多种类型的图像和视频，包括不同光照条件、角度和背景等复杂场景，对于新出现的目标或目标形态的变化，能够快速适应并更新模型，以保持识别的准确性；并对图像识别算法进行优化，将误判的图像作为新的训练样本重新加入训练集，学习更多的特征和信息，从而在未来的识别任务中减少误判率。
