特徵融合的方法可以分為多種類型，具體包括：
集中式數據融合。所有特徵被同化併集成到一個決策中，廣泛套用於模式識別。
分散式數據融合。根據不同的特徵集制定個體決策，然後將它們協調或組合到一個決策中。
基於特徵選擇的方法。所有方法被聚合在一起，然後用一種合適的方法進行特徵選擇。
基於特徵抽取的方法。將多個特徵集組合成一組特徵向量，輸入到特徵提取器進行融合。
並行特徵融合方法。通過一個復向量將兩組特徵向量組合成一個向量，使用主成分分析(PCA)、K-L展開和線性判別分析(LDA)等傳統線性投影方法進行特徵提取。
特徵級融合。也稱為早期融合，是將不同模態提取的特徵連線成單個高維特徵向量。
決策級融合。也稱為後期融合，是在獲得基於每個模態的決策之後，通過套用多個預測類標籤的代數組合規則（如最大值、最小值、總和、平均值等）對這些決策執行集成步驟。
混合級融合和模型級融合。結合了特徵級融合和決策級融合的特點，提供更靈活的融合策略。
早融合。先融合多層的特徵，然後在融合後的特徵上訓練預測器。
晚融合。通過結合不同層的檢測結果來改進檢測性能，最終將多個檢測結果進行融合。
此外，還有一些特定的特徵融合技術，如注意力機制、金字塔池化、反卷積等，這些方法旨在提高特徵的表示能力和模型的性能。