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题名基于机器学习的大规模船舶图像检索机制
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作者
乐艺
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机构
南京城市职业学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第18期184-186,共3页
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基金
江苏省教育厅2017年高校“青蓝工程”资助项目(苏教师[2017]15号)
南京市属高校“十三五”科技创新团队(人工智能应用教学创新团队)资助项目(宁教高师[2018]2号)
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文摘
船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。
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关键词
大规模船舶图像
检索机制
检索向量
特征筛选
机器学习算法
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Keywords
large-scale ship images
retrieval mechanism
retrieval vectors
feature selection
machine learning algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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