research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Arabic (Indian) Handwritten Digits Recognition Using Multi feature and KNN Classifier

Author: Alia Karim Abdul Hassan
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 4 Pages: 10-17
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an Arabic (Indian) handwritten digit recognition system based on combining multi feature extraction methods, such a upper_lower profile, Vertical _ Horizontal projection and Discrete Cosine Transform (DCT) with Standard Deviation σi called (DCT_SD) methods. These features are extracted from the image after dividing it by several blocks. KNN classifier used for classification purpose. This work is tested with the ADBase standard database (Arabic numerals), which consist of 70,000 digits were 700 different writers write it. In proposing system used 60000 digits, images for training phase and 10000 digits, images in testing phase. This work achieved 97.32% recognition Accuracy.

تقدم هذه الورقة نظام التعرف على أرقام مكتوبة بخط اليد العربية على أساس الجمع بين أساليب الاستخراج متعددة المزايا، مثل الملف الجانبي العلوي، ورأسية _ الإسقاط الأفقي وتحويل جيب التمام منفصلة مع الانحراف المعياري. يتم استخراج هذه الميزات من الصورة بعد تقسيمها الى عدة كتل. المصنف KNN يستخدم لغرض التصنيف. يتم اختبار هذا العمل مع قاعدة بيانات ADBase القياسية (الأرقام العربية)، والتي تتكون من 70,000 أرقام تم كتابتها من قبل 700 شخص مختلف. في النظام المقترح يستخدم 60000 صورة رقم لمرحلة التدريب و 10000 صورة رقم في مرحلة الاختبار. حقق هذا العمل دقة تعرف على الارقام مقدارها 97.32٪.


Article
Proposed Method of Air Traffic Routing in Dynamic Environment Usiing Modifed rrt With Collision Avoid Nace

Authors: Alia Karim Abdul Hassan --- Sheelan Waad Adwaan
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2C Pages: 1122-1128
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In the current Airlines Air Traffic Management (ATM), the Air Traffic Control Operators (ATCO), with the Air Traffic Control systems (ATC), operate air traffic paths with a small number of fixed routes. Problems of fixed routes appear such that even when they reduce the chance for conflict, they also produce flight paths plans that do not reduce flight time or fuel usage. In nowadays Airlines are heavily overloaded and anxious to minimize the aircrafts fuel usage costs, increase airplanes, and optimize the paths or the flight routes in order to find the most optimal suitable flight paths. This paper presents a new path planning method that deal with such problem effectively, the idea was to produce flights routes by allowing the ATCO, or the pilot to select better fuel-efficient routes with reducing flight time. This work has been done by using modified ‘Rapidly Exploring Random Tree’ (RRT) path planning algorithm in dynamic cluttered environment with collision avoidance. The experiment of the developed algorithm simulation experiment shows promising result for future research.

Keywords

Air Traffic --- ATM --- ATOC --- Robot --- Agent --- RRT Algorithm


Article
Proposed Collaborative Filtering Recommender System Based on Implicit and Explicit User's Preferences

Authors: Alia Karim Abdul Hassan --- Ahmed Bahaa Aldeen Abdulwahhab
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2A Pages: 771-785
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The expansion of web applications like e-commerce and other services yields an exponential increase in offers and choices in the web. From these needs, the recommender system applications have arisen. This research proposed a recommender system that uses user's reviews as implicit feedback to extract user preferences from their reviews to enhance personalization in addition to the explicit ratings. Diversity also improved by using k-furthest neighbor algorithm upon user's clusters. The system tested using Douban movie standard dataset from Kaggle, and show good performance.

Keywords


Article
Combine SVM and KNN classifiers for Handwriting Arabic Word Recognition based on Multifeatures
دمج مصنفات الجار الاقرب والة دعم المتجهات لتمييز الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد بالاعتماد على الصفات المتعددة

Author: Alia Karim Abdul Hassan علياء كريم عبد الحسن
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2018 Issue: 43 Pages: 303-323
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a proposed system for recognizing the handwritten Arabic words. The proposed system recognized the Arabic word as one entity without using segmentation stage, which converted the word into parts. A proposed method for feature extraction stage used two groups of feature extraction techniques. First group combines two techniques and the second group used single technique. First group combines gradient (directional) feature method with the Run Length Count method and second group based on Discrete Cosine Translation technique. Classification stage is based on combined SVM with KNN classifiers. A standard data set which is AHDB database is used to simulate the proposed system. The recognition accuracy for the experimental results of the proposed system is 97.11 %.

نقدم في هذا البحث نظاما مقترحا لتمييز الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد. النظام المقترح يمييز الكلمة العربية ككيان واحد دون استخدام مرحلة التقسيم والتي تحول الكلمة إلى أجزاء. في مرحلة استخراج الصفات تم دمج تقنيات استخلاص الصفات الى مجموعتين. المجموعة الأولى تتالف من تقنيتين. تجمع بين طريقة اتجاه الانحدار gradient (directional) feature مع طريقة حساب طول المسار Run Length Count بينما المجموعة الثانية تستخدم تقنية واحدة وهي طريقة تحويل الجيب تمام المنقطع Discrete Cosine Transform. مرحلة التصنيف تعتمد على دمج نوعين من المصنفات وهما SVM و KNNآلة دعم المتجهات و الجار الاقرب. تم اختبار النظام المقترح باستخدام قاعدة بيانات قياسية التي هيAHDB . ان دقة التميز النتائج التجريبية للنظام المقترح هي 97.11٪.


Article
Proposed Multi Feature Extraction Method for Off-line Arabic Handwriting Word Recognition
اقتراح طريقة لاستخلاص صفات متعددة لتميز الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد

Authors: Alia Karim Abdul Hassan علياء عبد الكريم --- Mohammed Alawi محمد علاوي عباس
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 30 Pages: 17-31
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a proposed system for Arabic word recognition by using a set of techniques for feature extraction and KNN classifier. This system recognizes the Arabic word as one entity without segmentation approach .A proposed feature extraction method based on Discrete Wavelet Transform, upper/lower profile projection and the gradient (directional) feature. In order to evaluated the proposed system used IESK-arDB database and the experimental results showed the recognition rate of 89.05%.

تقدم هذه المقاله نظاما مقترحا للتعرف على الكلمات العربية باستخدام مجموعة من التقنيات لاستخلاص الخصائص ومصنف الجار الاقرب . ويميز هذا النظام الكلمة العربية ككيان واحد بدون أسلوب تجزئة. الطريقة المقترحة لاستخراج الصفات تعتمد على تحويل المويجات المنفصلة،الاسقاط العلوي والسفلي وخاصية ألأنحدار (الاتجاهي) . لتقييم النظام المقترح استُخدمت قاعدة البيانات IESK-arDB ، حيث أظهرت النتائج التجريبية معدل اعتراف 89.05٪.

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

English (4)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (5)