基于光学图像的点目标识别技术在空间科学、军事安全、自动驾驶等领域中有广泛应用。由于远距离及小目标探测时表现为点目标，因此现有基于目标形状、轮廓等空间信息的识别算法在点目标识别中存在困难。文章针对点目标识别问题，开展了基于运动特征的点目标识别技术的研究，通过提取点目标强度时序变化信息的特征物理量反映目标运动状态，结合小波分析去噪以提高对统计特征提取的准确度，利用机器学习方法实现对不同运动状态点目标的识别。文章搭建了实验系统进行点目标识别验证，实验表明，该方法能够利用小样本学习实现高准确度点目标识别，基于全部提取特征和少数关键特征的识别准确率分别为87.8%和84.5%

验证了文章所提出的点目标识别技术的有效性。