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智能目标识别与分类前言

发布网友 发布时间:2024-09-17 10:18

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热心网友 时间:2024-10-22 07:27

20世纪50年代以来,计算机技术与机器学习的发展,为实现目标的自动识别与分类提供了可能。机器学习作为人工智能的重要研究领域,正受到越来越多的关注。人们开始探索如何利用智能信息处理技术,构建能有效处理大规模数据的目标识别与分类系统。这些系统将用于识别与分类目标的类别与属性,以辅助决策。

目标识别与分类技术的应用范围广泛,包括图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别与预测、雷达信号识别、经济分析,以及智能交通管理、机动车检测、停车场管理等。在车牌识别领域,这些技术也发挥着关键作用。从传统模式识别到近年来兴起的基于模型的智能识别技术,目标识别与分类方法经历了显著的发展。

传统模式识别方法包括模板匹配、最近邻和决策树等。随着技术的进步,智能模式识别的研究也引入了神经网络、进化计算分类方法、核分类方法(如支撑矢量机、核匹配追踪、谱学习等)、隐Markov模型分类器、集成方法等。这些方法在红外、光电、雷达等传感器的应用中展现出强大的威力。

为应对分类算法的优缺点,出现了许多混合模式识别方法,如基于SOM的空间子集支撑矢量机、子波核函数网络等。这些方法结合了支撑矢量与神经网络的优点,成为新的分类算法。这些基于智能互补思想的创新方法丰富了模式识别的方*,促进了模式识别的进一步发展。

然而,面对各种分类算法的局限性、传感器获取信息的复杂性以及目标的不完备性,需要继续探索更先进的识别与分类算法,并推动其在实际应用中的实用化进程。目标识别与分类技术的不断进步,将为众多领域带来更为高效、精确的解决方案。
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