research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Iris Recognition-based Security System with Canny Filter

Author: Dr. Hassan Jaleel Hassan
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2015 Volume: 15 Issue: 3 Pages: 38-46
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract – Image identification plays a great role in industrial, remote sensing, andmilitary applications. It is concerned with the generation of a signature to the image.The human iris recently has attracted of biometric-based identification and verificationresearch and development community. This iris is so unique that no two irises are alike,even among identical twins in the entire human population.In this work we propose a security system based on Iris biometric feature extraction.The focus was on the eye image, which is devoid of the eyelid and eyelashes that isdone by using a camera which has the ability to show the iris with white background(eye sclera) only, using a proper position of eye on camera. The system automaticallyacquires the biometric data in numerical format (Iris images) by using a properlylocated sensor. We are considering camera as a high quality sensor. Iris images aretypically color images that are analyzed to three bands monochrome images (Red,Green, and Blue). Each band of monochrome image represents a grey scale image. Thenthe feature extraction algorithm is used to detect Iris Effected Region (IER) for eachmonochrome image, and then extract features from IER that are numericalcharacterization of the underlying biometrics. Later we identify the authorized personby comparing the features obtained from the feature extraction algorithm with thepreviously stored features by producing a similarity score. This score indicates thedegree of similarity between a pair of biometrics data under consideration. Dependingon degree of similarity, authorized person can be identified.A successful identification rate of 100% was achieved for ten person iris images.


Article
Weight Sensors Based Human Walking Step Recognition System: Implementation and Statistical Evaluation
نظام التعرف باستخدام خطوات مشي البشر ومتحسسات الوزن: تطبيق وتحلليل احصائي

Author: Sahar Salman Mahmood
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 8 Part (A) Engineering Pages: 1876-1889
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

It is well known that with the growing of the humanity and all the development in technologies, there is an increasing in need for recognition systems. These systems can recognize people from distinct characteristics in which these are unique for each one individually. The researchers went to the finger print and eye recognition methods to be adopted as the dominated approaches, yet, these methods suffers from numerous health risks due to diseases transferring. Therefore, the walking step recognition method has been adopted recently. This is because each person has different walking style from others. This paper proposed a human walking step recognition system that adopts group of weight sensors distributed amongst carpet. The reading data from sensors has been transmitted to the information center for processing. The data is transmitted through out a wired sensor network that includes sensor nodes and sink node. The latest node is used to collect the reading data from the sensor nodes. At the information center, the received data is processed using the proposed recognition algorithm. This algorithm gives two decisions; either matching with full information about the intruder or no matching. On the other hand, the proposed system has been designed and implemented using MATLAB simulator. Throughout this simulator, a database matrix is generated randomly to cover all the probability of walking step patterns available for humans. This matrix consists of three dimensions; one for users, second for sensor readings (walking patterns), and third for tries. Each user records numerous walking patterns by passing over the designed carpet several times at different modes just to cover the slightly changes in walking style in terms of modes. It is important to note, that the carpet include the sensors in between of two layers. The simulation results show the successful performance of the proposed system with high efficiency and recognition accuracy. In addition, statistical analysis has been obtained using sampling theorem by adopting sample of 100 employees at University of Technology. Thisis done by distributing a questioner form over the employees to evaluate the acceptation of the proposed system by people in terms of health issues and ease of use. The outcome results show high ratio of accepted people in comparison with rejected.

من المعلوم أنه مع النمو للبشرية وكل التطور في مجال التقنيات، هناك زيادة في الحاجة إلى أنظمة التعرف. يمكن لهذه الأنظمة التعرف على الناس من الخصائص المميزة والتي هي فريدة من نوعها لكل واحد على حدة. ذهب الباحثون إلى اساليب بصمات الاصابع ومسح العين ، ولكن، وهذه الأساليب تعاني من العديد من المخاطر الصحية الناجمة عن نقل الأمراض عن طريق التلامس. ولذلك، فقد تم اعتماد أسلوب التعرف بواسطة خطوات المشي في الآونة الأخيرة. وذلك لأن كل شخص لديه نمط مشي مختلف عن الآخرين. تم في خذا البحث تم اقتراح نظام التعرف على خطوة المشي البشري الذي يتبنى مجموعة من أجهزة الاستشعار بالوزن توزيعها على السجاد. قراءة البيانات من المتحسساتتنقل الى مركز المعلومات للمعالجة. تنتقل البيانات من خلال شبكة سلكية من المتحسسات يتضمن عقد التحسس والعقدة الرئيسية. في مركز المعلومات، يتم معالجة البيانات الواردة باستخدام خوارزمية التعرف المقترحة. هذه الخوارزمية تعطي قرارين؛ إما مطابقة مع معلومات كاملة عن الدخيل أو لا توجد مطابقة. من ناحية أخرى، وقد تم تصميم النظام المقترح وتنفيذه باستخدامبرنامج المحاكاةMATLAB . طوال هذه المحاكاة، يتم إنشاء مصفوفة لقاعدة البيانات عشوائيا لتغطية كل احتمالات انماط المشي المتاحة للبشر. يسجل كل مستخدم العديد من أنماط المشي التي تمر فوق السجادة المصممة بعدة محاولات في أوضاع مختلفة فقط لتغطية التغييرات الطفيفة في نمط المشي. أظهرت نتائج المحاكاة الأداء الناجح للنظام المقترح مع كفاءة عالية ودقة بالتعرف. وبالإضافة إلى ذلك، تم الحصول على التحليل الإحصائي باستخدام اسلوب أخذ العينات لعينة تتكون من 100 موظف في الجامعة التكنولوجية. أظهرت النتائج ان نسبة عالية من الناس فضلت استخدام النظام المقترح.


Article
Modified Multi-Category Digital Learning Networks for Red Blood Cell Inspection
الشبكات المتعلمة الرقمية متعددة الاصناف المحورة لاغراض فحص كريات الدم الحمراء

Authors: Mahmuod Hamza AL-Muifraje --- Suhad Q.G.H.Haddad
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 6 Part (A) Engineering Pages: 1284-1298
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper reports research conducted into classification of red blood cells using multi-category digital learning networks. It is an effective solution for providing healthcare with reduced cost, especially for the rural and far away patients. Digital learning network offer an alternative approach to neural network design. It often referred as( RAM-Based Architectures) , or ( Weightless Neural Networks), since their neurons can be implemented by RAM node that usually input and output binary values with no weight between nodes. The system presented in this paper fulfills the requirements of simplicity and efficiency making it attractive to practical use in present day for industrial and medical environments. Many parameters have been investigated in detail which affects the recognition rate. These parameters are presented to allow the system to be optimized, giving an increase in the performance of the system. Modification method of Feedback Digital Learning Network, which is an improving process of Digital Learning Network, has been implemented. The obtained results showed that high performance can be achieved (96.6% as correct, 2.2% as reject, and 1.1% as error), providing evidence of the validity of the proposed technique.

في هذا البحث تم اجراء التصنيف على خلايا الدم الحمراء باستعمال شبكات التعلم متعددة الصنف الرقمية . ويعتبر هذا التصميم حل فعال لتزويد الرعاية الصحية بكلفة مخفضة , خصوصا للمرضى البعيدين في المناطق الريفية .أن شبكات التعلم الرقمية توفر بديل عن الشبكات العصبية ,وغالبا ما يشار اليها بالدوائر المستندة على ذاكرة الوصول العشوائي أو الشبكات العصبية الخالية من الاوزان , حيث يمكن بناء خلاياها العصبية باستخدام عقد ذات دواخل ومخارج ثنائية بدون اعتمادها على الاوزان .تؤمن المنظومة المقترحة متطلبات البساطة والكفاءة التي تجعلها جذابة في التطبيقات العملية في الوقت الحاضر وخصوصا للبيئات الصناعية والطبية. لقد تم التحري باسهاب عن العديد من العوامل المؤثرة في سرعة التمييز .وقد تم عرض هذه العوامل من اجل الحصول على منظومة مثالية من حيث التحسن في الأداء . وتم تطوير المنظومة من خلال أستخدام طريقة التغذية الاسترجاعية للشبكات المتعلمة الرقمية .لقد بينت النتائج المستحصلة الى أن أداء أفضل يمكن الحصول عليه حيث تم استحصال النتائج التالية ( 96% للنتائج الصحيحة و2,2% للنتائج المرفوضة و1,1% للنتائج الخاطئة ), وهذا يبين دلالة على نجاح التقنية المقترحة .

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2015 (3)