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    基于MatlabWebServer的神经网络目标识别方法

      收稿日期:2008-07-14;修回日期:2008-09-16。  基金项目:上海高校选拔培养优秀青年教师专项基金资助项目(600356)。

      作者简介:周薇娜(1982-),女,浙江杭州人,讲师,博士研究生,主要研究方向:模式识别、人工智能; 胡文骅(1976-),男,上海人,工程师,主要研究方向:数字信号处理、模式识别; 卢秀芝(1985-),女,浙江诸暨人,主要研究方向:模式识别。

    文章编号:1001-9081(2008)S2-0369-03

    基于Matlab W eb Server 的神经网络目标识别方法

    周薇娜,胡文骅,卢秀芝

    (上海海事大学信息工程学院,上海200135)

    (wnzhou@cie .shm tu .edu .cn )

    摘 要:提出了一个通过网络访问Matlab W eb Server 从而可以远程实现目标识别的方法。为使Matlab W eb Server 正常运行,对系统的使用环境进行了一定规则的配置,而进行目标识别的神经网络算法也作了适当的修改以适应所在环境。实验结果表明该系统在远程仿真上是可行的,它克服了目标识别只能单机运行的缺点。

    关键词:Matlab W eb Server;目标识别;神经网络;远程仿真中图分类号:TP311.52  文献标志码:A

    Target detecti on m ethod usi n g neura l network ba sed on M a tl ab W eb Server

    ZHOU W ei 2na,HU W en 2hua,LU Xiu 2zhi

    (College of Infor m ation Engineering,Shanghai M ariti m e U niversity,Shanghai 200135,China )

    Abstract:To realize the target detecti on thr ough I nternet re motely,a syste m based onM atlabW eb Server was p resented .ForMatlab W eb Server πs well running,the syste m envir on ment should be configured in certain rules,and the artificial neural net w ork arith metic by which the targetwas detected was modified t o adap t t o the envir on ment .The result shows that the syste m is feasible in re mote si m ulati on and it als o gets rid of the disadvantage that the target could only be detected on an on 2site computer .

    Key words:Matlab W eb Server;target detecti on;neural net w ork;re mote si m ulati on

    0 引言

    在进行红外小目标的检测、识别和跟踪中,通过红外传感

    器所获取的红外图像,不仅会受到随机噪声和外界环境的影响,而且由于目标较小,复杂背景中存在的与目标相似的点也会给检测带来困难。采用从背景出发,充分利用在图像中占绝大部分的背景来构造目标的检测方法,能一定程度地克服红外图像检测中的这些困难[1]。而背景预测大致分为线性预测和非线性预测两类。由于各类噪声影响,预测窗口中的点和估计值之间的关系往往不是线性的,所以考虑用非线性的关系进行处理[2]。神经网络在非线性函数处理方面有它独到之处,它可以较好地逼近任意非线性函数[3]。因此用基于神经网络的背景预测来识别小目标是一种较好的方法。但是,目前神经网络的应用研究多限于单机版,限制了人工智能系统的推广和应用,因此有效利用I nternet 软硬件资源,开发与之相应的人工智能系统有着巨大的现实与潜在需求。

    M atlab 是一个高性能的数值计算和可视化教学软件,通过基于Matlab 的W eb 应用,能使世界各地的人通过I nternet 将数据发送给Matlab W eb 服务器,借助Matlab 的强大计算与图形展示功能,获得计算的结果或相应的图形结果。因此本文提出了I nternet 环境下基于Matlab 的人工神经网络目标识别系统的开发方案。

    本文提供了在函数局部逼近方面表现较优的两种神经网络(NARX 、RBF 神经网络)算法进行背景预测,建立了基于Matlab W eb Server 的远程目标识别的系统体系框架。

    1 M atlab W eb Server 工作原理

    1.1 基于Matlab 的W eb 应用程序工作模式

    M atlab W eb Server 采用B /S 模式。该模式的最大优点是

    它将应用程序部署在W eb 服务器端,从而能够创建跨平台的应用[4]。服务器端的应用程序使用W eb 服务器作为和客户端浏览器的接口,应用程序在W eb 服务器上生成的HT ML 文档可以被所有平台上的用户浏览。本文所介绍的基于M atlab 的W eb 应用程序也是采用B /S 的工作模式。1.2 Matlab W eb 应用基本原理

    在基于M atlab W eb Server 的远程仿真系统中,用户通过浏览器向服务器发送数据,服务器进行计算分析,把结果(数据或图片)返回到客户端的浏览器上显示,其运行的基本原理如图1所示

    基于MatlabWebServer的神经网络目标识别方法

    图1 Matlab W eb Server 工作原理

    Matlab 的W eb 应用主要由两部分组成,一部分是M atlab W eb 服务器,它实际上是一个可执行的应用程序matlabserver .exe,是M atlab 应用程序运行的环境;另一部分是W eb 服务代理,一个可执行程序mat w eb .exe,它将所有对Matlab 的请求重定向到matlabserver .exe 进行处理。

    Matlab W eb 应用必须基于某一标准的W eb 服务环境,客

    户端浏览器通过TCP /I P 协议请求W eb 服务器中的文档,而

    第28卷

    2008年12月

     

    计算机应用

    Computer App licati ons

     

    Vol .28Dec .

    基于MatlabWebServer的神经网络目标识别方法

    2008