一种可持续学习的多特征融合方法

本申请公开了一种可持续学习的多特征融合方法，包括：确定在多个图像领域中待学习的目标图像领域下的多个目标训练图片，并分别确定每个目标训练图片的多个目标频域特征子数据；根据多个频域特征子数据在图像处理模型中所进行的特征融合过程，建立对图像处理模型的交叉损失函数；以最小化交叉损失函数为训练目标，对图像处理模型进行训练，以获得学习了目标图像领域的图像处理模型。本申请通过频域特征提取、双损失函数构建与持续优化训练三者协同作用，提升了图像处理模型在多模态融合任务中的动态适应能力与识别精度，增强了模型的稳定性与扩展性。