research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Simple Sliding Mode Controller with Adaptive Fuzzy Saturation Function for Nonlinear Single Input-Single Output System
مسيطر مضبب بسيط لدالة اشباع مبهمة لمنضومات غير خطية ذات دخل مفرد وخرج مفرد

Authors: Hanady A. Jaber --- Nahida N.Kadhim --- Samyaa Y. Muhammad
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 9 Pages: 1747-1756
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Sliding mode control algorithm that uses fuzzy saturation function is designed inthis paper for nonlinear system. The fuzzy saturation function is suggested to improvethe accuracy and the robustness of the sliding mode control which are partially lostwhen using a fixed boundary layer. The fuzzy saturation function is simple, in thesense that both the membership functions and the rule base are simple. The overallcontrol algorithm has stability assurance for the closed-loop controlled system;therefore, it may be applied to control different systems, in this paper this algorithm isapplied on nonlinear SISO system with 10%parameter uncertainty and nonlineardisturbance. Simulation results show that the developed algorithm has good controlperformance with negligible chattering.

البحث يتضمن استخدام خوارزمية لمسيطر مضبب عن طريق دالة اشباع مبهمة (fussyلتحسين الدقة و المتانة لهذا المسيطر و اللتان فقدتا بشكل جزئي نتيجة لوجود saturation functionلقد اعتبرت دالة الاشباع المبهمة بسيطة لكون المعادلات والقواعد . (sliding mode) طبقة محددة حولالاساسية المستخدمة بسيطة .هذا النوع من المسيطرات يضمن استقرارية للمنضومة لذا فهو يطبق علىمنضومات مختلفة , ففي هذا البحث تم تطبيق المسيطر المضبب على منضومة غير خطية ذات دخل واحدوخرج واحد وبوجود عدم موثوقية للعناصر بنسبة 10 % اضافة الى وجود مؤثرات خارجية غير خطية .الذي كان يحدث (chattering) وقد اضهرت النتائج ان هذه الخوارزمية اعطت اداء جيد من حيث اهمال.(SMC) نتيجة استخدام الطريقة المالوفة للمسيطر المضبب


Article
Fingerprint Recognition Using Gabor Filter with Neural Network
تمييز بصمة الابهام باستخدام مرشح كابور مع الشبكات العصبية

Authors: Ekbal H.Ali --- Hussam A.A.Ali --- Hanady a.Jaber
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 2 Part (A) Engineering Pages: 339-353
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The automated classification and matching of fingerprint images has been a challenging problem in pattern recognition over the past decades. This paper proposes a method to detect the rotation region based on Estimate Global Region (EGR) that has the maximum rotation region. The Gabor filter based feature is applied for extracting fingerprint features from gray level images without preprocessing. The fingerprint recognition is developed by neural networks with adaptive learning rate. The paper contains a comparison between using EGR algorithm and without using EGR. The Gabor filter without EGR gives the best result for the fingerprint recognition with outrotation while the rotation of the fingerprint with angles (5o,10o and 20o) gives worse results in fingerprint recognition. The proposalmethod gives best result in rotation the fingerprint image with and without the rotation of the same angles. The result of the correlation for the proposalmethod is 99%.

التصنيف الالي و مطابقة صورة بصمة الابهام في تمييز النماذج لا تزال مستمرة البحث من القرون الماضية. هذا البحث اقترح طريقةلكشف منطقة التدوير اعتمادا على EGR)) التي تحدد اكبر منطقة لتدوير بصمة الابهام. مرشح Gabor يطبق لاستخلاص صفات البصمة لصور المستوى الرمادي بدون معالجات اولية و لغرض التصنيف استخدمت الشبكة العصبية من النوع متعدد الطبقات ذات التعليم المتكيف. تضمن البحث مقارنة بين استخدام تخمين منطقة التدوير وبدون استخدام الخوارزمية وتبين من خلال النتائج ان استخدام مرشح Gaborبدون الخوارزمية يمطي نتائج ممتازة في تصنيف النماذج ولكن للحالات التي لا يحدث فيها تدوير للبصمة . اما اذا حدث تدوير للبصمة بزوايا 〖〖 20〗^° ,10〗^° 〖,5〗^°فان مرشحGabor سيعطي نتائج سيئة في التصنيف. الطريقة المقترحة اعطت نتائج ممتازة بوجود وبعدم وجود تدوير للبصمة و لنفس الزوايا للحالة السابقة . كما ان نتائج correlation للطريقة المقترحة كانت 99% .


Article
Fingerprint Recognition Using Discrete Wavelet Transform And Neural Network For Estimation Rotation Region
تمييز البصمات الأصابع باستخدام المحول إلموجي والشبكات العصبية لتخمين مناطق التدوير

Authors: Ekbal H. Ali إقبال حسين علي --- Ekhlas H. Karam . إخلاص حميد كرم --- Hanady A. Jaber هنادي عباس جابر
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2014 Volume: 18 Issue: 3 Pages: 55-66
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Fingerprint-based recognition is one of the most important biometric technologies which have drawn a substantial amount of attention recently. This paper proposed a fingerprint recognition adopting a multilayer back propagation neural network as decision stage and using high pass filters (horizontal and vertical sub band the out from 2-D DWT) as estimation rotation region is first stage. The output of this stage is used as input to 1-D DWT (multi-order of low pass decomposition) as feature extraction for fingerprint. Next the normalization for each feature vector is performed to reduce the size of storage and increased the learning speed for the neural network. The evaluation tests were carried out on the proposed algorithm using a database of fingerprint images. A perfect results of recognition (99%) results was achieved by using correlation measurement. we identify the fingerprint by comparing the other fingerprint features with shift position and changed angle to the measurement of performances.

بصمات الأصابع على أساس التصنيف هي واحدة من تقنيات Biometric المهمة التي أثارت قدرا كبيرا من الاهتمام في الآونة الأخيرة. هذه البحث اقترح طريقة لتمييز البصمات باختيار الشبكة العصبية متعددة الطبقات كمرحلة للتمييز وكذلك استخدم مرشحات عالية التمرير (الأفقي والعمودية الخارجة من2D- DWT ) لتخمين منطقة التدوير كمرحلة الأولى. الناتج من هذه المرحلة يستخدم كمدخل إلى DWT 1D- (التحليل ألموجي المتكرر لمرشح الترددات المنخفضة ) وذلك لاستخلاص الميزات من البصمة وعندها يتم تنفيذ Normalization لكل ميزة لتقليل حجم التخزين وزيادة سرعة التعلم للشبكة العصبية. تم اجراء الاختبارات على الخوارزمية المقترحة باستخدام قاعدة بيانات لصور من بصمات الأصابع وتم تمييز النتائج بنسبة (99%) باستخدام مقياس Correlation وتمت المطابقة مع بصمات مع التغير بزوايا ومواقع مختلفة للبصمات.

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

2014 (2)

2010 (1)