research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Comparison of the method of partial least squares and the algorithm of singular values decomposion to estimate the parameters of the logistic regression model in the case of the problem of linear multiplicity by using the simulation
مقارنة بين طريقة المربعات الصغرى الجزئية وخوارزمية تجزئة القيم المفردة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي بأستعمال المحاكاة

Authors: محمود مهدي البياتي --- هديل حميد شاكر
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 109 Pages: 458-471
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The logistic regression model is an important statistical model showing the relationship between the binary variable and the explanatory variables. The large number of explanations that are usually used to illustrate the response led to the emergence of the problem of linear multiplicity between the explanatory variables that make estimating the parameters of the model not accurate. The methods used to estimate the parameters of the logistic regression model in the case of the linear multiplication problem. These methods are the method of regression of the partial least squares and the algorithm of singular value decomposion. The simulation method was used to compare estimation methods through the mean error squares of the model. It has been shown through the comparison that the algorithm of singular value decomposion is best in estimating the parameters of the logistic regression model in the case of the problem of linear multiplicity

يعد أنموذج الانحدار اللوجستي من النماذج الاحصائية المهمة حيث يوضح العلاقة بين المتغير التابع ثنائي الاستجابة والمتغيرات التوضيحية (التفسيرية).أن العدد الكبير لمتغيرات توضيحية تستعمل عادة لتوضيح الاستجابة ادى الى ظهور مشكلة التعدد الخطي(Multicollinearity) بين المتغيرات التوضيحية التي تجعل تقدير معلمات النموذج ليست دقيقة.تم في هذا البحث استعمال طرائق لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي وهذه الطرائق هي طريقة انحدار المربعات الصغرى الجزئية(PLSR) و خوارزمية تجزئة القيم المفردة(SVD), اذ تم استخدام اسلوب المحاكاة للمقارنة بين طرائق التقدير من خلال متوسط مربعات الخطأ(MSE) للأنموذج.واتضح من خلال المقارنة أن خوارزمية تجزئة القيم المفردة (SVD) هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي.


Article
A Combination Approach to Human Face Recognition
طریقة مركبة لتمییز وجھ الانسان

Authors: Kadhim M. Hashim كاظم مھدي ھاشم --- Salam J. Edan سلام جبارعیدان
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2018 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 1-13
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractIn this paper, we propose a combination approach for face recognition based on combination of twofeatures extractor schemes named Singular Value Decomposition and Gabor filters. Singular valuedecomposition (SVD) is a good method to extract image features because it has invariance for therotation and mirroring transformation, and also has better robustness for noise and light intensitytransform. Gabor filters produce perfect localization features in frequency and spatial domains. Fromtheexperimental results, the suggested approach obtains a good recognition rate. A recognition rateof more than 98% has been achieved on the ORL database.The proposed approach has also beencompared to some existing techniques and the results obtained by the proposed method are far betterthan these techniques.

الخلاصةاقترحنا في ھذا البحث طریقھ مدمجة لتمییز الوجھ بالاعتماد على طریقتین لاستخلاص الممیزات وھي تحلیل القیمة المفردة وموجات غابور. ان تحلیل القیمة المفردة ھیطریقة جیدة لاستخلاص الممیزات من الصورة لانھا تملك ثبات للدوران و التحویلالمنعكس وایضا لھا متانة افضل للضوضاء وتحویل شدة الاضاءة. تنتج مرشحات غابور ممیزات مركزه ودقیقة في المجالین% الحیزي والترددي. من النتائج التجریبیة، فان النھج المقترح یحصل على معدل اعتراف جید ، معدل الاعتراف كان اكثر من 98كما تم مقارنة النھج المقترح مع بعض التقنیات الموجوده فكانت النتائج التي تم الحصول علیھا من .(ORL ) على قاعدة البیاناتخلال النھج المقترح افضل بكثیر من تلك التقنیات.


Article
Hybrid techniques to improve face recognition based on features extraction methods and Haar discrete wavelet transformation
تقنيات هجينه لتحسين التعرف على الوجه بالاعتماد على طرق استخراج ميزات الوجه والتحول المويجي المتقطع

Loading...
Loading...
Abstract

This paper uses hybrid techniques to improve the rate of recognition for a face from identified data set of faces. These techniques are summarized by applying firstly the Haar discrete wavelet transformation method in order to enhance and compress the images of the data set and store the results for each process in a separate data set. Secondly, applying a hybrid method from two popular face recognition methods called Principal Component Analysis and Singular Value Decomposition for extracting feature from the images. This work applied by using a dataset contains 400 images for 40 different persons called Olivetti Research Laboratory (ORL). In calculating the distances between image vectors, Manhattan measurement is used and its show a very good results in recognition rate. From this work, it can be concluded that recognition rate increments with the decrementing in the number of dataset images and increasing the threshold value. The expended time in execution decreases in a very obvious way when using the compressed dataset rather than the enhanced dataset which its images has four times the size of the images in the compressed dataset.

هذا البحث يقوم باستخدام تقنيات لتحسين تمييز الوجوه من قاعدة بيانات معرفة مسبقا. هذه التقنيات تلخص اولا بتطبيق طريقة التحول المويجي المتقطعة هار لغرض تحسين قاعدة البيانات و ضغطها و خزن نتيجة التحسين و الضغط كل على حدة. المرحلة الثانية تقوم بتطبيق طريقة هجينة بين طريقتين معروفة من طرق استخراج الخواص المستخدمه في تمييز الوجوه و التي تسمى تحليل العنصر الاساسي و تحلل القيمة المفردة. هذا العمل طبق باستخدام قاعدة البيانات اورال المكونة من 400 صورة ل 40 شخص مختلفين. تم حساب المسافات بين محاور الوجوه باستخدام طريقة مانهاتن لحساب المسافات والتي قدمت نتائج جيدة في التمييز. نستنتج من هذا العمل ان نسبة تمييز الوجوه تزداد بنقصان عدد صور الوجوه المستخدمة في قاعدة البيانات و زيادة قيمة العتبة المستخدمه. وان الوقت الذي يستغرقه النظام في التنفيذ يقل بنسبة كبيرة جدا عند استخدام قاعدة البيانات المضغوطة بدلا من قاعدة البيانات المحسنة و ذلك لان حجم الصور فيها يكون اكبر باربع مرات من حجم الصور المضغوطه.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (3)