本發(fā)明涉及目標(biāo)識(shí)別
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種目標(biāo)識(shí)別方法及設(shè)備。
背景技術(shù)：
：在實(shí)際應(yīng)用中，目標(biāo)對(duì)象上可以設(shè)置多個(gè)傳感器，不同的傳感器采集的數(shù)據(jù)可以用于表征目標(biāo)對(duì)象的不同屬性。對(duì)于有多個(gè)目標(biāo)對(duì)象的情況，傳感器的數(shù)量以及傳感器所采集的數(shù)據(jù)所表征的屬性等就會(huì)更多，在獲得一個(gè)傳感器所采集的數(shù)據(jù)后，一般需要確定該傳感器是屬于哪個(gè)目標(biāo)對(duì)象的，即識(shí)別該傳感器所采集的數(shù)據(jù)表征的是哪個(gè)對(duì)象的屬性，對(duì)于此，目前尚無較好的識(shí)別方式。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明實(shí)施例提供一種目標(biāo)識(shí)別方法及設(shè)備，用于提供一種識(shí)別數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的對(duì)象的方式。第一方面，提供一種目標(biāo)識(shí)別方法，所述方法包括：將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；其中每個(gè)相似度用于指示所述第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度；若所述多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。可選的，在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，還包括：若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，確定所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，還包括：若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，確定所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，還包括：若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的第二特征參數(shù)的置信度為1，確定所述第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中除所述第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1?？蛇x的，在根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率之前，還包括：建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其中，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)代表所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的屬性，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的子節(jié)點(diǎn)代表待識(shí)別的特征參數(shù)；根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，通過所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的所述至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，在建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之后，還包括：根據(jù)所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型獲取所述第一特征參數(shù)在預(yù)設(shè)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移概率；所述轉(zhuǎn)移概率用于指示所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象發(fā)生改變的概率；根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率、所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率及所述轉(zhuǎn)移概率，通過所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的所述至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，在確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象之后，還包括：將待識(shí)別的第三特征參數(shù)的第一信息是否與所述第一特征參數(shù)的第一信息一致；所述第一信息用于指示特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性；若所述第三特征參數(shù)的第一信息與所述第一特征參數(shù)的第一信息一致，則確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，在確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象之前，還包括：確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度是否為1；確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象，包括：若所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第一對(duì)象的置信度為1，則確定所述第一對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。第二方面，提供一種目標(biāo)識(shí)別設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)指令；處理器，用于調(diào)用所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令，將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；若所述多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，每個(gè)相似度用于指示所述第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度?？蛇x的，所述處理器還用于：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，確定所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，所述處理器還用于：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，確定所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，所述處理器還用于：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的第二特征參數(shù)的置信度為1，確定所述第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中除所述第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1?？蛇x的，所述處理器還用于：在根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率之前，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其中，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)代表所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的屬性，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的子節(jié)點(diǎn)代表待識(shí)別的特征參數(shù)；所述處理器用于根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，通過所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的所述至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，所述處理器還用于：在建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之后，根據(jù)所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型獲取所述第一特征參數(shù)在預(yù)設(shè)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移概率；所述轉(zhuǎn)移概率用于指示所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象發(fā)生改變的概率；所述處理器用于根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率、所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率及所述轉(zhuǎn)移概率，通過所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的所述至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，所述處理器還用于：在確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象之后，判斷待識(shí)別的第三特征參數(shù)的第一信息是否與所述第一特征參數(shù)的第一信息一致；所述第一信息用于指示特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性；若所述第三特征參數(shù)的第一信息與所述第一特征參數(shù)的第一信息一致，則確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，所述處理器還用于：在確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象之前，確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度是否為1；所述處理器用于確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象，包括：若所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第一對(duì)象的置信度為1，則確定所述第一對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。第三方面，提供另一種目標(biāo)識(shí)別設(shè)備，包括：比較模塊，用于將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；其中每個(gè)相似度用于指示所述第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度；第一確定模塊，用于若所述多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；第二確定模塊，用于確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。本發(fā)明實(shí)施例提供的目標(biāo)識(shí)別方法，將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度，根據(jù)多個(gè)相似度可以判斷多個(gè)特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)屬性，識(shí)別出多個(gè)特征參數(shù)屬于哪個(gè)目標(biāo)對(duì)象。如果最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，那么有可能沒識(shí)別出來或識(shí)別不準(zhǔn)確，可以繼續(xù)進(jìn)一步進(jìn)行識(shí)別，提高了識(shí)別精度。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例中目標(biāo)識(shí)別方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的一種示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例中目標(biāo)識(shí)別設(shè)備的一種結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例中目標(biāo)識(shí)別設(shè)備的一種結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互任意組合。并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。另外，本文中術(shù)語(yǔ)“和/或”，僅僅是一種描述關(guān)聯(lián)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示可以存在三種關(guān)系，例如，A和/或B，可以表示：?jiǎn)为?dú)存在A，同時(shí)存在A和B，單獨(dú)存在B這三種情況。另外，本文中字符“/”，在不做特別說明的情況下，一般表示前后關(guān)聯(lián)對(duì)象是一種“或”的關(guān)系。為了更好地理解上述技術(shù)方案，下面將結(jié)合說明書附圖以及具體的實(shí)施方式對(duì)上述技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)的說明。請(qǐng)參見圖1，提供一種目標(biāo)識(shí)別方法，該方法的流程描述如下。步驟101：將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；其中每個(gè)相似度用于指示第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度；步驟102：若多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；步驟103：確定至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。特征參數(shù)可以用于表征目標(biāo)的屬性，例如同樣是質(zhì)量這個(gè)屬性，不同的目標(biāo)的質(zhì)量不同，從而不同的目標(biāo)用于表示質(zhì)量的特征參數(shù)就不同?？梢栽谀繕?biāo)對(duì)象上設(shè)置多個(gè)傳感器，不同的傳感器可以采集目標(biāo)對(duì)象的不同參數(shù)，從而可以獲得目標(biāo)對(duì)象的不同的特征參數(shù)。特征參數(shù)可以包括目標(biāo)機(jī)弦號(hào)參數(shù)、載體平臺(tái)編號(hào)參數(shù)、載體平臺(tái)經(jīng)度參數(shù)、載體平臺(tái)緯度參數(shù)、目標(biāo)方位參數(shù)、目標(biāo)俯仰參數(shù)、目標(biāo)經(jīng)度參數(shù)、目標(biāo)緯度參數(shù)、目標(biāo)高度參數(shù)、目標(biāo)速度參數(shù)、目標(biāo)航向參數(shù)、目標(biāo)載頻參數(shù)、及目標(biāo)脈寬參數(shù)中的至少一種，當(dāng)然還可能包括其他的特征參數(shù)。其中，目標(biāo)機(jī)弦號(hào)可以是指對(duì)于目標(biāo)對(duì)象的編號(hào)，例如對(duì)于同類型的目標(biāo)對(duì)象可以分別編號(hào)，或者不同類型的目標(biāo)對(duì)象也可以總體進(jìn)行編號(hào)，載體平臺(tái)可以是設(shè)置傳感器的平臺(tái)，載體平臺(tái)上的傳感器用于接收或探測(cè)目標(biāo)對(duì)象上傳感器的信息。本發(fā)明實(shí)施例中，待識(shí)別的特征參數(shù)可以有多個(gè)，第一特征參數(shù)可以是待識(shí)別的特征參數(shù)中的任意特征參數(shù)。本發(fā)明實(shí)施例提供的目標(biāo)識(shí)別的過程就是將待識(shí)別的特征參數(shù)與已知目標(biāo)的特征參數(shù)進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果判斷待識(shí)別的特征參數(shù)屬于哪個(gè)目標(biāo)對(duì)象。本發(fā)明實(shí)施例中，將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度，可以根據(jù)相似度的高低判斷第一特征參數(shù)是否屬于存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象，相似度越高，第一特征參數(shù)屬于存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象的可能性越大。本發(fā)明實(shí)施例中，兩個(gè)特征參數(shù)的相似度可以用兩個(gè)特征參數(shù)的差值表示，差值越小則相似度越高，或者兩個(gè)特征參數(shù)的相似度也可以用兩個(gè)特征參數(shù)的比值表示，比值越大則相似度越高。本發(fā)明實(shí)施例中，在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較之前，可以先獲取并存儲(chǔ)多個(gè)特征參數(shù)。存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)可以理解為先驗(yàn)知識(shí)，一個(gè)特征參數(shù)可以理解為一條先驗(yàn)知識(shí)，每條先驗(yàn)知識(shí)可以對(duì)應(yīng)一個(gè)屬性，在存儲(chǔ)多個(gè)特征參數(shù)時(shí)，可以視為該特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性和該屬性所屬的對(duì)象均已知，那么，如果一個(gè)特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的任意特征參數(shù)的相似度較高，例如高于第一閾值，那么可以基本認(rèn)為該特征參數(shù)所屬的目標(biāo)對(duì)象就是與該特征參數(shù)相似度高于第一閾值的特征參數(shù)所屬的對(duì)象。本發(fā)明實(shí)施例中，在獲取先驗(yàn)知識(shí)的過程中，可以同步獲取每條先驗(yàn)知識(shí)的支持度和置信度。支持度可以表示特征參數(shù)在目標(biāo)對(duì)象的重要程度，置信度可以表示特征參數(shù)屬于目標(biāo)對(duì)象的可能性。在獲取先驗(yàn)知識(shí)的過程中，還可以獲取一個(gè)特征參數(shù)屬于一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的概率，也可以稱為先驗(yàn)概率，比如，識(shí)別空中輻射源目標(biāo)類型，當(dāng)特征參數(shù)為輻射特征參數(shù)(脈寬、工作頻率)時(shí)，經(jīng)過分析得到脈寬窄時(shí)，為民用機(jī)的概率是70％，為殲擊機(jī)的概率是40％等。在這個(gè)過程中，也可以結(jié)合經(jīng)驗(yàn)獲取一個(gè)特征參數(shù)屬于一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的條件概率，比如，識(shí)別空中輻射源目標(biāo)類型，可以對(duì)目標(biāo)雷達(dá)的輻射特征參數(shù)(脈寬、工作頻率)測(cè)量，根據(jù)輻射源特征，相同條件下，如果目標(biāo)為殲擊機(jī)，則脈寬為寬、中等、窄的概率分別為10％、50％、40％；如果目標(biāo)為民用機(jī)，則概率分別為10％、20％、70％。在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，可以確定多個(gè)相似度中最大的相似度是否大于等于第一閾值，以確定第一特征參數(shù)屬于哪個(gè)目標(biāo)對(duì)象。其中，第一閾值可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置，比如可以設(shè)置為95％，或者也可以設(shè)置為98％等，以第一閾值為98％為例，在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較后，如果得到的多個(gè)相似度中最大的相似度為90％，小于第一閾值，那么可能無法通過先驗(yàn)知識(shí)來確定該特征參數(shù)所屬的對(duì)象，而如果得到的多個(gè)相似度最大的相似度為99％，大于第一閾值，那么可以結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)來確定該特征參數(shù)所屬的目標(biāo)對(duì)象。如果得到的多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，關(guān)于結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)來確定該特征參數(shù)所屬的目標(biāo)對(duì)象可能有幾種不同的方式，下面分別介紹。方式一：如果多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，那么可以確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。若存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，那么每個(gè)特征參數(shù)屬于目標(biāo)對(duì)象的可能性都一樣大。此時(shí)，可以通過支持度，即特征參數(shù)在目標(biāo)對(duì)象中的重要程度來判斷第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。由于支持度越大，特征參數(shù)屬于目標(biāo)對(duì)象的可能性越大，因此，可以確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。方式二：如果多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。若存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，那么待識(shí)別的特征參數(shù)所屬的對(duì)象為存儲(chǔ)的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象的可能性都較小，此時(shí)，可以選擇存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大，即可能性最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。方式三：如果多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的第二特征參數(shù)的置信度為1，確定第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象，其中，存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中除第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1。如果存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中第二特征參數(shù)的置信度為1，且除第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1，那么第二特征參數(shù)屬于目標(biāo)對(duì)象的可能性最大。此時(shí)，可以確定存儲(chǔ)的第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。前面介紹的三種方式都是得到的多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值的情況，而如果得到的多個(gè)相似度中最大的相似度小于第一閾值，則通過先驗(yàn)知識(shí)來確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象可能會(huì)不夠準(zhǔn)確，鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例引入新的方式，下面進(jìn)行介紹。如果得到的多個(gè)相似度中最大的相似度小于第一閾值，則可以通過建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型來繼續(xù)判斷第一特征參數(shù)屬于哪個(gè)對(duì)象。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)可以代表至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的屬性，每個(gè)父節(jié)點(diǎn)可以代表一個(gè)屬性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的子節(jié)點(diǎn)可以代表待識(shí)別的特征參數(shù)，每個(gè)子節(jié)點(diǎn)可以代表一個(gè)待識(shí)別的特征參數(shù)，例如可以包括速度參數(shù)、方位參數(shù)、脈寬參數(shù)、或頻率參數(shù)等。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量可以根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置。由于不同時(shí)刻的特征參數(shù)的值可能發(fā)生變化或缺失，因此本發(fā)明實(shí)施例提供的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以考慮時(shí)間對(duì)特征參數(shù)的影響，可以理解為該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型是轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)模型，如圖2所示。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的不同節(jié)點(diǎn)可以代表不同的時(shí)刻，其中t時(shí)刻可以是前一次識(shí)別的時(shí)刻，父節(jié)點(diǎn)1和子節(jié)點(diǎn)1對(duì)應(yīng)t時(shí)刻，t+1時(shí)刻可以是后一次識(shí)別的時(shí)刻，父節(jié)點(diǎn)2和子節(jié)點(diǎn)2對(duì)應(yīng)t+1時(shí)刻，子節(jié)點(diǎn)1和子節(jié)點(diǎn)2代表同一屬性的特征參數(shù)，則根據(jù)該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以得到該特征參數(shù)在t時(shí)刻和t+1時(shí)刻過程中的轉(zhuǎn)移概率，轉(zhuǎn)移概率可以用于表征一個(gè)特征參數(shù)所屬的對(duì)象發(fā)生改變的概率。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，可以根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷更新各個(gè)特征參數(shù)的先驗(yàn)概率和條件概率，還可以獲取第一特征參數(shù)在預(yù)設(shè)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移概率。在一種實(shí)施方式下，可以根據(jù)如下公式計(jì)算第一特征參數(shù)屬于一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的實(shí)際概率：P(θ[0],θ[1],...,θ[t],|e[0],e[1],...,e[t])=Πj=1nΠi=0tP(ej[i]|θ[i])P(θ[i]|θ[i-1])P(e[0]|θ[0])P(θ[0])Σθ[0],...,θ[t]Πj=1nΠi=0tP(ej[i]|θ[i])P(θ[i]|θ[i-1])P(e[0]|θ[0])P(θ[0])---(1)]]>公式(1)中，P(θ[0],θ[1]…,θ[t]|e[0],e[1],…,e[t])用于表示第一特征參數(shù)屬于一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的實(shí)際概率，θ[t]用于表示t時(shí)刻的目標(biāo)屬性，e[t]用于表示t時(shí)刻的第一特征參數(shù)的值，P(θ[i])用于表示i時(shí)刻的目標(biāo)屬性在所有目標(biāo)屬性中的先驗(yàn)概率，P(ej[i]|θ[i])用于表示i時(shí)刻第一特征參數(shù)的值屬于i時(shí)刻的目標(biāo)屬性條件概率，P(θ[i]|θ[i-1])用于表示第一特征參數(shù)所屬的目標(biāo)對(duì)象在i時(shí)刻和i-1時(shí)刻過程中的轉(zhuǎn)移概率，其中i∈[0,1,...t]，目標(biāo)屬性可以用于表征目標(biāo)對(duì)象。以第一特征參數(shù)是速度參數(shù)為例，假設(shè)通過速度參數(shù)的不同取值，判斷第一特征參數(shù)屬于哪個(gè)目標(biāo)對(duì)象，假設(shè)第一特征參數(shù)為速度參數(shù)，t＝1，且t＝0時(shí)刻，通過根據(jù)多個(gè)相似度判斷得出第一特征參數(shù)屬于空中目標(biāo)。例如目標(biāo)分別為陸地目標(biāo)、海面目標(biāo)、空中目標(biāo)，那么目標(biāo)屬性的先驗(yàn)概率如表1所示。第一特征參數(shù)的值如速度的值在t＝1時(shí)刻屬于一個(gè)目標(biāo)屬性的條件概率如表2所示。第一特征參數(shù)所屬的目標(biāo)對(duì)象在t＝0時(shí)刻和t＝1時(shí)刻過程中的轉(zhuǎn)移概率，如表3所示。表1表2表3表1中，p(θ1)，p(θ2)，p(θ3)分別表示目標(biāo)分別為陸地目標(biāo)、海面目標(biāo)、空中目標(biāo)的概率，當(dāng)?shù)谝惶卣鲄?shù)即速度在t＝1時(shí)刻的值∈(c,d]時(shí)，將先驗(yàn)概率、條件概率、轉(zhuǎn)移概率帶入公式(1)可以計(jì)算出t＝1時(shí)刻第一特征參數(shù)對(duì)應(yīng)于不同目標(biāo)對(duì)象的實(shí)際概率，如可以計(jì)算出p(θ1(1))＝3.2078e-008、p(θ2(1))＝9.2386e-006、p(θ3(1))＝1.0000。得到第一特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象的實(shí)際概率之后，可以確定得到的實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象，如p(θ3(1))的概率最大，可確定t＝1時(shí)刻第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為空中目標(biāo)對(duì)象，至此，對(duì)第一特征參數(shù)的識(shí)別過程結(jié)束。另外，可以保存第一特征參數(shù)識(shí)別結(jié)果，以作為后續(xù)識(shí)別過程的參考。在對(duì)第一特征參數(shù)識(shí)別結(jié)束后，可能還需識(shí)別其他的特征參數(shù)，以繼續(xù)識(shí)別第三特征參數(shù)為例。在需識(shí)別第三特征參數(shù)時(shí)，因?yàn)橹耙呀?jīng)有已識(shí)別的特征參數(shù)，例如第一特征參數(shù)，因此可以結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，即結(jié)合已識(shí)別的特征參數(shù)來識(shí)別新的特征參數(shù)，以提高識(shí)別效率。在需識(shí)別第三特征參數(shù)時(shí)，可以判斷待識(shí)別的第三特征參數(shù)的第一信息是否與第一特征參數(shù)的第一信息一致，以確定第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象是否就是第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。第一信息可以指示特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性，如可以是陸地目標(biāo)、海面目標(biāo)、空中目標(biāo)。在一種實(shí)施方式中，若第三特征參數(shù)的第一信息與第一特征參數(shù)的第一信息一致，且此時(shí)第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度為1，也就是第一特征參數(shù)屬于第一對(duì)象的可能性較大，則可以確定第一對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。在一種實(shí)施方式中，若第三特征參數(shù)的第一信息與第一特征參數(shù)的第一信息一致，但第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度不是1，或第三特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的第一信息與第一特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的第一信息不一致，則需要重新識(shí)別第三特征參數(shù)屬于哪個(gè)目標(biāo)對(duì)象，可以按照前述對(duì)第一特征參數(shù)的識(shí)別過程進(jìn)行識(shí)別，不多贅述。例如識(shí)別確定第三特征參數(shù)屬于第二對(duì)象，則確定之前是否已存儲(chǔ)了第二對(duì)象，即存儲(chǔ)的特征參數(shù)中是否有特征參數(shù)屬于第二對(duì)象，若沒有，則存儲(chǔ)屬于第二對(duì)象的第三特征參數(shù)?？蛇x的，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)糾正或改善當(dāng)前識(shí)別結(jié)果，比如，針對(duì)1號(hào)目標(biāo)，前100次類型識(shí)別結(jié)果都是空中目標(biāo)，且置信度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，而當(dāng)前識(shí)別結(jié)果是海面目標(biāo)，那么根據(jù)歷史結(jié)果庫(kù)，需要將海面目標(biāo)糾正為空中目標(biāo)。下面結(jié)合附圖介紹本發(fā)明實(shí)施例所提供的設(shè)備。請(qǐng)參見圖3，基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例提供一種目標(biāo)識(shí)別設(shè)備，該目標(biāo)識(shí)別設(shè)備可以包括存儲(chǔ)器301和處理器302。存儲(chǔ)器301可以通過總線300與處理器302相連接(圖3以此為例)，或者也可以通過專門的連接線與處理器302連接。存儲(chǔ)器301用于存儲(chǔ)指令，處理器302用于調(diào)用所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令，將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；若多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；確定至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，每個(gè)相似度用于指示第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度。可選的，處理器302還可以用于：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，處理器302還可以用于：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，處理器302還可以用于：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的第二特征參數(shù)的置信度為1，確定第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中除第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1?？蛇x的，處理器302還可以用于：在根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率之前，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)代表至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的屬性，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的子節(jié)點(diǎn)代表待識(shí)別的特征參數(shù)；處理器302可以用于根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，處理器302還可以用于：在建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之后，根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型獲取第一特征參數(shù)在預(yù)設(shè)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移概率；轉(zhuǎn)移概率用于指示第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象發(fā)生改變的概率；處理器302可以用于根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率、至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率及轉(zhuǎn)移概率，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，處理器302還可以用于：在確定至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象之后，判斷待識(shí)別的第三特征參數(shù)的第一信息是否與第一特征參數(shù)的第一信息一致；第一信息用于指示特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性；若第三特征參數(shù)的第一信息與第一特征參數(shù)的第一信息一致，則確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，處理器302還可以用于：在確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象之前，確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度是否為1；處理器302可以用于確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象，包括：若第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度為1，則確定第一對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。如圖4所示，基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種目標(biāo)識(shí)別設(shè)備，該目標(biāo)識(shí)別設(shè)備與圖3所示的目標(biāo)識(shí)別設(shè)備可以是同一目標(biāo)識(shí)別設(shè)備包括獲取比較模塊401、第一確定模塊402和第二確定模塊403。比較模塊401可以用于將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；其中每個(gè)相似度用于指示所述第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度；第一確定模塊402可以用于若多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；第二確定模塊403可以用于確定至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，本發(fā)明實(shí)施例中，第一確定模塊402還可以用于在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，本發(fā)明實(shí)施例中，第一確定模塊402還可以用于在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，確定存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。可選的，本發(fā)明實(shí)施例中，第一確定模塊402還可以用于在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后，若多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的第二特征參數(shù)的置信度為1，確定第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中除第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1?？蛇x的，本發(fā)明實(shí)施例中，目標(biāo)識(shí)別設(shè)備還包括：建立模塊，可以用于在根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率之前，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)代表至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的屬性，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的子節(jié)點(diǎn)代表待識(shí)別的特征參數(shù)；第一確定模塊402還可以用于根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，本發(fā)明實(shí)施例中，目標(biāo)識(shí)別設(shè)備還包括：獲取模塊，可以用于在建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之后，根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型獲取第一特征參數(shù)在預(yù)設(shè)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移概率；轉(zhuǎn)移概率用于指示第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象發(fā)生改變的概率；第一確定模塊402還可以用于根據(jù)第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率、至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率及轉(zhuǎn)移概率，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率?？蛇x的，本發(fā)明實(shí)施例中，目標(biāo)識(shí)別設(shè)備還包括：判斷模塊，可以用于在確定至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象之后，判斷待識(shí)別的第三特征參數(shù)的第一信息是否與第一特征參數(shù)的第一信息一致；第一信息用于指示特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性；第三確定模塊，可以用于若第三特征參數(shù)的第一信息與第一特征參數(shù)的第一信息一致，則確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。可選的，本發(fā)明實(shí)施例中，目標(biāo)識(shí)別設(shè)備還包括:第四確定模塊，可以用于在確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象之前，確定第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度是否為1；第三確定模塊還可以用于若第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度為1，則確定第一對(duì)象為第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。該目標(biāo)識(shí)別設(shè)備可以用于執(zhí)行上述圖1-圖2實(shí)施例中所述的目標(biāo)識(shí)別方法，因此，對(duì)于該目標(biāo)識(shí)別設(shè)備中的各模塊所實(shí)現(xiàn)的功能等，可參考如前述方法部分的描述，不多贅述。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過程，在此不再贅述。在本發(fā)明所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊或單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：通用串行總線閃存驅(qū)動(dòng)器(UniversalSerialBusflashdrive，USBflashdrive)、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(Read-OnlyMemory，ROM)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory，RAM)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。具體來講，本申請(qǐng)實(shí)施例中的目標(biāo)識(shí)別方法對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)程序指令可以被存儲(chǔ)在光盤，硬盤，U盤等存儲(chǔ)介質(zhì)上，當(dāng)存儲(chǔ)介質(zhì)中的與目標(biāo)識(shí)別方法對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)程序指令被一目標(biāo)識(shí)別設(shè)備讀取或被執(zhí)行時(shí)，包括如下步驟：將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度；其中每個(gè)相似度用于指示所述第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的一個(gè)特征參數(shù)之間的相似程度；若所述多個(gè)相似度中最大的相似度小于預(yù)設(shè)的第一閾值，根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率；確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。可選的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都為1，確定所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中支持度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)特征參數(shù)的置信度都小于1，確定所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中置信度最大的特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象。可選的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在將待識(shí)別的第一特征參數(shù)與存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行比較，獲得多個(gè)相似度之后被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：若所述多個(gè)相似度中最大的相似度大于等于所述第一閾值，且所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中的第二特征參數(shù)的置信度為1，確定所述第二特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象；其中，所述存儲(chǔ)的多個(gè)特征參數(shù)中除所述第二特征參數(shù)之外其他的每個(gè)特征參數(shù)的置信度均小于1?？蛇x的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率之前被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其中，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的父節(jié)點(diǎn)代表所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的屬性，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的子節(jié)點(diǎn)代表待識(shí)別的特征參數(shù)；根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，通過所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的所述至少一個(gè)實(shí)際概率。可選的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之后被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：根據(jù)所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型獲取所述第一特征參數(shù)在預(yù)設(shè)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移概率；所述轉(zhuǎn)移概率用于指示所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象發(fā)生改變的概率；根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率及所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率，確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)實(shí)際概率，包括：根據(jù)所述第一特征參數(shù)屬于至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的至少一個(gè)條件概率、所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的先驗(yàn)概率及所述轉(zhuǎn)移概率，通過所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定所述第一特征參數(shù)屬于所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象的所述至少一個(gè)實(shí)際概率。可選的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在確定所述至少一個(gè)實(shí)際概率中最大的實(shí)際概率所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)象為所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象之后被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：判斷待識(shí)別的第三特征參數(shù)的第一信息是否與所述第一特征參數(shù)的第一信息一致；所述第一信息用于指示特征參數(shù)所對(duì)應(yīng)的屬性；若所述第三特征參數(shù)的第一信息與所述第一特征參數(shù)的第一信息一致，則確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象?？蛇x的，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中還存儲(chǔ)有另外一些計(jì)算機(jī)指令，這些計(jì)算機(jī)指令在步驟：在確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象之前被執(zhí)行，在被執(zhí)行時(shí)包括如下步驟：確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為第一對(duì)象的置信度是否為1；確定所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象，包括：若所述第一特征參數(shù)所屬的對(duì)象為所述第一對(duì)象的置信度為1，則確定所述第一對(duì)象為所述第三特征參數(shù)所屬的對(duì)象。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3