摘要
本发明公开的一种基于掩码矩阵的目标识别方法和系统，属于计算机视觉技术领域，应用于监控固定场景的可见光图像方面。本发明实现方法为：1、利用网络摄像机对目标区域进行探测，获取目标区域的目标图像；2、利用神经网络的卷积层对目标图像提取语义特征；3、使用基于L1范数的特征区域重要性量化方法，获得约束后的特征区域对应的掩码矩阵；4、根据掩码矩阵进行决策区域选择，并对目标图像中的目标进行分类；5、对掩码矩阵与卷积层的参数进行训练，并对训练进行优化，进而提升图像目标识别精度；在目标识别场景中，与现有技术相比，本发明提升了图像目标识别的精度。
