基于大数据理论的舰船图像分类

摘要

当前舰船图像以海量的形式存在,传统分类算法的工作时间长、舰船图像分类的实时性差,为了快速、高精度的实现舰船图像分类,设计了基于大数据理论的舰船图像分类算法。首先对舰船图像分类的研究现状进行分析,采集舰船图像,建立舰船图像分类的特征库,然后对待分类舰船图像,采用大数据理论和机器学习算法进行特征匹配,将舰船图像分类相应的类别中,最后进行舰船图像分类的模拟测试。结果表明,本文算法可以短时间内实现舰船图像分类,舰船图像分类的误差远远小于实际应用的控制范围,而且舰船图像分类的整体效果要优于传统的舰船图像分类算法。