目标识别英文解释翻译、目标识别的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 target recognition

分词翻译：

目标的英语翻译：

goal; target; aim; object; objective; tee
【计】 aiming
【化】 object; target
【经】 goal; object; objectives; target

识别的英语翻译：

distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification

专业解析

目标识别（Object Recognition）是计算机视觉与人工智能交叉领域的核心概念，指通过算法对图像或视频中的特定目标进行检测、分类和定位的技术过程。从汉英词典角度解析，该术语对应英文"target recognition"或"object recognition"，强调系统对输入数据的模式匹配能力。

在技术实现层面，目标识别依赖特征提取与机器学习两大模块。根据《牛津计算机科学词典》（Oxford Dictionary of Computer Science）定义，其包含三个层级：初级处理（像素分析）、中级处理（边缘检测）和高级语义理解（物体归类）。该过程通常采用卷积神经网络（CNN）架构，通过多层感知实现特征抽象。

国际电气电子工程师协会（IEEE）标准术语库指出，现代目标识别系统已突破传统二维图像处理，延伸至三维点云识别（如激光雷达数据）和多模态融合识别（结合红外/可见光等传感器数据）。这种技术广泛应用于自动驾驶车辆的环境感知模块和工业质检系统的缺陷检测单元。

在语言学维度，《科林斯技术英语词典》（Collins English for Engineers）特别标注了该术语的跨学科特性：在军事领域指代"target acquisition"，强调实时定位能力；在医疗成像领域则对应"lesion detection"，侧重病理特征的量化分析。这种语义差异体现了术语在不同应用场景下的专业化演进路径。

网络扩展解释

目标识别是计算机视觉领域的核心技术，主要用于识别图像或视频中的特定目标。以下是综合多个来源的详细解释：

一、基本定义

目标识别指通过算法将特定目标（如车辆、行人）从其他对象中区分出来的过程。它不仅包含对相似目标的精细辨别（如区分不同品种的猫），也涉及不同类别目标的分类（如区分车辆与行人）。

二、与目标检测的区别

目标识别：侧重分类判断，输出目标的类别概率（如判断图像中是否有猫）。
目标检测：在识别基础上增加定位功能，需输出目标位置框（bounding boxes）。例如自动驾驶中既要识别行人，还需标定其位置。

三、技术实现

传统方法：采用滑窗法、特征匹配（如边缘检测）。
深度学习方法：通过卷积神经网络提取特征，实现端到端的识别。例如SAR图像识别中结合深度学习提升复杂环境下的识别精度。

四、典型应用

自动驾驶：识别交通标志、行人等关键目标
军事领域：SAR图像中车辆、舰船的自动定位与分类
工业检测：通过机器视觉识别产品缺陷

提示：若需了解具体算法实现或扩展应用场景，可参考[CSDN技术博客]()或[国防科大团队研究]()等来源。