基于多特征多神经网络融合的目标识别技术.pdf

目标识别技术在现代军事、安全监控等领域中起着至关重要的作用。传统的单源特征和单一分类器的方法在处理复杂环境下的识别任务时可能存在不足，如信息损失、误判和拒判等问题。为解决这些问题，本文提出了一个基于多特征多神经网络融合的目标识别技术，旨在提高识别的准确性和稳定性。 该技术利用遗传算法（Genetic Algorithm）来融合目标的多种特征。遗传算法是一种优化算法，模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传，能有效地搜索特征空间，寻找最优特征组合。通过对目标的不同特征（如形状、颜色、纹理等）进行融合，可以增强识别系统的鲁棒性，减少单一特征可能导致的误识别风险。 为了进一步提升识别效果，该技术采用装袋方法（Bagging，Bootstrap Aggregating）构建多个独立的神经网络。装袋法是一种集成学习策略，通过多次随机抽样训练多个模型，然后将它们的预测结果平均或加权平均，以降低模型的方差，提高整体的泛化能力。在目标识别中，每个神经网络可能因为训练数据的不同而有不同的表现，装袋法可以有效地整合这些差异，提高识别的稳定性和准确性。 论文提出了蒙特卡洛随机融合法（Monte Carlo Fusion Method）来融合多个神经网络的识别结果。蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，用于处理复杂系统中的不确定性。在这个目标识别框架中，它通过多次运行神经网络并融合其输出，以概率统计的方式得到最终的识别决策，从而提高识别的准确性和可靠性。 实验结果显示，这种两级融合策略——特征级的遗传算法融合和决策级的蒙特卡洛融合——显著提升了目标识别的准确率和稳定性。当单源识别结果存在冲突或拒判时，这种方法能够更好地综合多源信息，避免错误决策，确保在复杂场景下也能得到可靠的识别结果。 本文提出的多特征多神经网络融合目标识别技术结合了遗传算法的特征融合优势、装袋法的模型多样性以及蒙特卡洛融合的不确定性处理能力，为解决传统识别方法的局限性提供了新的解决方案。这种方法不仅适用于军事领域的目标识别，也对其他领域如人脸识别、车辆识别等有着广泛的借鉴意义。