1.一種對象識別方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對象識別方法，其特征在于，根據(jù)所述邊緣像素點在池化區(qū)域內(nèi)的分布比例，從多種候選池化算法中選取與所述池化區(qū)域相匹配的目標池化算法，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的對象識別方法，其特征在于，所述候選池化算法包括最大池化算法、平均池化算法和混合池化算法，所述混合池化算法是由所述最大池化算法和所述平均池化算法組合形成的池化算法；根據(jù)所述整體區(qū)域占比與所述局部區(qū)域占比的數(shù)值關(guān)系，從多種候選池化算法中選取與所述池化區(qū)域相匹配的目標池化算法，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的對象識別方法，其特征在于，當選取所述混合池化算法作為與所述池化區(qū)域相匹配的目標池化算法時，根據(jù)所述目標池化算法對所述池化區(qū)域進行池化處理，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的對象識別方法，其特征在于，當選取所述混合池化算法作為與所述池化區(qū)域相匹配的目標池化算法時，根據(jù)所述目標池化算法對所述池化區(qū)域進行池化處理，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任意一項所述的對象識別方法，其特征在于，根據(jù)所述特征圖定位待識別的目標對象在所述待識別圖像中的分布位置，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對象識別方法，其特征在于，所述特征模板包括預(yù)先配置的靜態(tài)模板和在對象識別過程中動態(tài)更新的動態(tài)模板；將所述特征模板與所述特征圖中的候選區(qū)域進行特征融合處理，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的對象識別方法，其特征在于，在根據(jù)所述特征圖定位待識別的目標對象在所述待識別圖像中的分布位置之后，所述方法還包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的對象識別方法，其特征在于，所述特征相似度包括各個像素點處的相似度值；根據(jù)所述特征相似度更新所述動態(tài)模板，包括：
10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：