research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Adaptive Small Scale Database Design Using Objects Concept
تصميم نظام متكيف لقواعد البيانات الصغيرة باستخدام مفهوم الكائنات

Author: Taif S. Hassan طيف سامي حسن
Journal: Al-Ma'mon College Journal مجلة كلية المامون ISSN: 19924453 Year: 2012 Issue: 20 Pages: 246-260
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Database plays a key role in the most modern applications. There are many software packages for programming and designing a database system. These packages have flexible and powerful tools for the designers and programmers. In spite of these tools, a problem arise in simple and special database design, where they covert a wide range of applications. Solving the problem needs simple and special design requirements. The available software such as Microsoft SQL Server, MySql, and Oracle could not provide suitable solution to these needs, because they have some complexity in designing the DataBase. This paper presents an efficient road map for designing these databases using the important concept of object oriented programming.

تؤدي قواعد البيانات دوراً رئيسياً في معظم التطبيقات الحديثة, وهنالك العديد من الحزم البرمجية التي تستعمل لبرمجة انظمة قواعد البيانات وتصميمها. وتمتلك هذه الحزم ادوات مرنة وكفوءة للمصمم وكذلك المبرمج. بالرغم من هذه الادوات تظهر لنا مشكلة ولاسيما في التصميمات البسيطة والخاصة لقواعد البيانات, والتي تغطي مدى واسعاً من التطبيقات. تمتلك هذه التطبيقات متطلبات سهلة وخاصة. ان البرامجيات المتوافرة كالبرنامج Microsoft Sql Server والبرنامج MySql, والبرنامج Oracle لا توفر حلول مناسبة لهذه المشكلة وذلك لتميزها بالتعقيد في ابجاد التصميم الجيد لقاعدة البيانات. إن البحث يقدم خارطة طريق كفوءة لتصميم قواعد البيانات السالفة الذكر وذلك بتبني المفاهيم المتطورة للبرمجة الكائنية.

Keywords

Object --- Database --- MySql --- RSA --- Oracle.


Article
3-D Object Recognition using Multi-Wavelet and Neural Network

Authors: Zainab Ibrahim Abood --- Tariq Zeyad Ismail
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 1 Pages: 78-94
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This search has introduced the techniques of multi-wavelet transform and neural networkfor recognition 3-D object from 2-D image using patches. The proposed techniques were testedon database of different patches features and the high energy subband of discrete multi-wavelettransform DMWT (gp) of the patches. The test set has two groups, group (1) which containsimages, their (gp) patches and patches features of the same images as a part of that in the data setbeside other images, (gp) patches and features, and group (2) which contains the (gp) patches andpatches features the same as a part of that in the database but after modification such as rotation,scaling and translation. Recognition by back propagation (BP) neural network as compared withmatching by minimum distance, gave (94%) and (83%) score by using group (1), (gp) andfeatures respectively, which is much better than the minimum distance. Recognition using (gp)neural network (NN) gave a (94%) and (72%) score by using group (2), (gp) and featuresrespectively, while the minimum distance gave (11%) and (33%) scores. Time consumptionthrough the recognition process using (NN) with (gp) is less than that minimum distance

هذا البحث يقدم تقنيات تحويل الموجة المتعددة والشبكة العصبية الاصطناعية لتمييز الأجسام الثلاثية الأبعاد من صور ثنائية الأبعاد باستعمال الشرائح. التقنيات المقترحة تختبر عن طريق بيانات تحوي خصائص الشرائح المختلفة و الجزء ذات الطاقة العالية بعد استخدام اسلوب يعتمد على تحويل الموجة المتعددة للشرائح. مجموعة الاختبار تحتوي على مجموعتين المجموعة الأولى تحتوي على صور وشرائح وخصائص الشرائح و الجزء ذات الطاقة العالية بعد استخدام اسلوب يعتمد على تحويل الموجة المتعددة للشرائح تشابه بعض تلك الموجودة في قاعدة البيانات. أما المجموعة الثانية فتحتوي على صور، شرائح، خصائص الشرائح و الجزء ذات الطاقة العالية بعد استخدام اسلوب يعتمد على تحويل الموجة المتعددة للشرائح تشابه بعض تلك الموجودة في قاعدة البيانات لكن بعد إجراء تحويرات عليها مثل التدوير، التصغير، التكبير والتزحيف. التمييز باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للمجموعة الأولى أعطت نسبة (94%) و (83%) باستخدام الخصائص و الجزء ذات الطاقة العالية للشرائح على الترتيب والتي هي أفضل مقارنة بالتمييز بطريقة قياس المسافة الأقل للتشابه. أما بالنسبة للتمييز باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للمجموعة الثانية فقد أعطت نسبة (94%) و (72%) باستخدام الخصائص والجزء ذات الطاقة العالية للشرائح على الترتيب والتي هي أفضل مقارنة بالتمييز بطريقة قياس المسافة الأقل للتشابه والتي أعطت نسبة (11%) و (33%) على الترتيب. كذلك الوقت المستغرق خلال عملية التمييز باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية أقل مما في طريقة قياس المسافة الأقل للتشابه .

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2012 (2)