基于全局注意力的复杂场景模糊目标识别方法

摘要

为了克服复杂场景模糊效应导致的目标识别准确率不高的问题,提出了一种基于全局注意力的复杂场景模糊目标识别方法.首先,构建场景分析网络以提取多层级目标特征,从而更全面地描述目标;然后,细化特征信息和引入特征学习,并通过非线性变换和组合进一步提升特征的表达能力和鲁棒性;最后,利用准确的隶属度与格贴近度计算特征匹配权重,以此准确反映特征与目标之间的匹配程度,实现高效准确的模糊目标识别.实验结果表明,该方法在特征提取方面显著优于联合分量灰度算法和模糊匹配算法,且在200次迭代后,其准确率可达到98%;因此,该方法可应用于复杂场景下的模糊目标识别.

关键词

注意力机制 / 全局分析 / 复杂场景 / 模糊识别 / 目标识别