research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Classification of Gender Face Image Based on Slantlet Transform

Authors: Nidaa Flaih Hassan --- Reem Majeed Ibrahim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 4 Part (B) Scientific Pages: 566-577
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Image Face classification has been an effective research area over last two or three decades and it is considered as a challenging research topic. In this paper a new classification algorithm is proposed for gender classification based on face image.The proposed algorithm consists of two phases: training and testing phases.In the training phase five steps are implemented to classify gender images; at first step the face in a digital image is segmented so as to eliminate the undesirablebackground, the redundancy and suppression of noise is reduced using Slantlet Transform in step two. From transformed face images,Eigen faces feature is extracted using Principle Component Analysis (PCA). In step three to reduce the number of dimensions without losing information (Eigen value is used as a vector of features), in the final step decision whether the face image is male or female is done by applying Support Vector Machine (SVM).The experimental outcome indicate that the SVM classifier achieves precision of 89% whenthe classification process using Wavelet 'Transform, and 93 % with Slantlet' Transform for the same number of the test-set.


Article
Image Categorization Based Color Detector

Authors: Hayder Ayad --- Nidaa Flaih Hassan --- Suhad Mallallah
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 5 Part (B) Scientific Pages: 621-628
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Due to the investigation of the images in several parts of the life and the arising of the fast technology make the management of these images an open research area. Basically, the color feature considered as informative information that can be extracted from the image and help in improve the application performance. Based on the literature, this research found that there are several datasets that content images considered as a colorful images but some of these images content poor color information. For that, it’s unfair to treat all the dataset images as colorful images and this may lead to unsuccessful classification due to unfair color features that extracted from these images. To overcome this problem, this paper has proposed a color detector that can be used as a pre-processing stage to separate the dataset images into two classes colorful and colorless. The experiments have been carried out by using Caltech 101 dataset and the proposed method shows high level of discriminative power.

Keywords

Color Image --- Gray Image --- SVM --- Caltech 101.


Article
Design of keystream Generator utilizing Firefly Algorithm

Authors: Mohammed Salih Mahdi --- Nidaa Flaih Hassan
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2018 Volume: 10 Issue: 3 Pages: Comp Page 91-99
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Stream cipher is one of encryption procedures for sending data in internet; stream cipher is suitable in telecommunications and real-time apps. The robustness measurement of stream cipher is according to the randomness of keystream that is utilized. If the random series of keystream generator is low, the keystream of stream cipher can be read and encrypted data by stream cipher become vulnerable to attackers. This paper utilizes Firefly Algorithm based Local Key Generation for generation keystream. The generated keystream is independent of original messages. The randomness of keystream series of Firefly passing the five standard criteria. The suggested keystream generator is wordestablished appropriated to fast real-time apps than are bit-established linear stream ciphers. Furthermore, the suggested keystream generator satisfies the three demands of benchmarks such as maximum correlation, robust randomness and huge complexity.


Article
A SUGGESTED SUPER SALSA STREAM CIPHER

Author: Mohammed Salih Mahdi, Nidaa Flaih Hassan
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics ijci المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2018 Volume: 44 Issue: 2
Publisher: University Of Informatics Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

Salsa (20) cipher is speedier than AES cipher and itsoffered superior security. Salsa (8) and Salsa (12) are specifiedfor apps wherever the grade of security is less necessary thanspeed. The concept of this research is to suggest super salsakeystream utilizing various volumes matrices size (array (4, 4),array (4, 8), array (4, 16)) are used to increase the complexity ofkey stream and make it more reluctant to linear and differentialattacks. Furthermore, in each iteration, the diffusion ofgenerated keystream will increase due the effect of changing thevolume acting for one element of the array is not fixed. Thegenerated keys of the suggested Super SALSA keystream aredepicted as simple operations and a high hardiness randomlykeystream by exceeding the five benchmark tests. Likewise, it'spresenting a situation of equilibrium between complexity andspeed for Salsa (8, 12 and 20).


Article
Determining Numbers of Red Blood Cells in Blood Smear Images Using Blob Detection
تحديد عدد كريات الدم الحمراء في صور مسحة الدم باستخدام تحديد الفقاعة

Authors: Nidaa Flaih Hassan . نداء فليح حسن --- اسماء ابراهيم حسين
Journal: Journal of Al-Ma'moon College مجلة كلية المأمون ISSN: 19924453 Year: 2017 Issue: 29 Pages: 277-291
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Counting of red blood cells (RBCs) in blood smear images is significant to detect and follow the process of treatment in some blood diseases like Anemia, malaria, leukemia …. etc. The determination and counting of RBCs manually is boring and time-consuming, but it can be simplified by means of automatic analysis. In this paper, a new algorithm is proposed to segment and count of RBCS in microscopic blood cell images using Blob detection, the proposed algorithm consists of three stages: preprocessing, edges detection and segmentation. Determining the number of RBCs is made by using (65) samples microscopic images and the best counting rates (93.6 %) is achieved when using Blob detection method compared with conventional manual counting method.

إن تحديد عدد خلايا الدم الحمراء (كريات الدم الحمراء) في صور مسحة الدم أمر مهم لكشف ومتابعة عملية علاج بعض الأمراض مثل فقر الدم وسرطان الدم ... الخ , وان تحديد عدد كريات الدم الحمراء يدويا هي عملية مملة ومستهلكة للوقت ولكن يمكن أن تكون مبسطة عن طريق التحليل الآلي . في هذا البحث تم اقتراح خوارزمية جديدة لتقسيم وتحديد عدد كريات الدم الحمراء في الصور المجهرية لخلايا الدم باستخدام تحديد الفقاعة ، تتكون الخوارزمية المقترحة من ثلاث مراحل وهي عملية تجهيز و معالجة الصور ، تحديد الحواف ومرحلة التقسيم ، في تحديد عدد كريات الدم الحمراء تم استخدام (65) عينة من الصور المجهرية لخلايا الدم وأفضل معدلات العد هي (93.6%) قد تحققت عند استخدام طريقة تحديد الفقاعة مقارنة مع الطريقة التقليدية للعد والفرز اليدوي.


Article
Propose an Image Watermarking Algorithm Stand against JPEG Compression based on Space Transformation and Image Features
اقتراح خوارزميه لإخفاء علامة مائية في الصورة الرقمية تصمد أمام ضغط JPEG بالاعتماد على المجال التحولي و خواص الصوره

Authors: Ruaa Kadhim Jaber رؤى كاظم جابر --- Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2015 Issue: 23 Pages: 1-16
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

In this proposal, a new algorithm is introduced to watermarked digitalimages (with format BMP). After trying number of features to decide whichblocks of image are the best hosts, two features DC (Direct Current)Coefficient(resulting for Discrete Cosine Transform(DCT)) and the Entropy(H) are chosen, since these features are specifying embedding locationsthat cause a minimal degradation to the cover image and determining theblocks that can keep the embedded value stand against compression.This algorithm produces a watermarked image that can be subjected tolossy JPEG (Joint Photographic Experts Group) compression withoutlosing its watermark. Fidelity Criteria evaluates the errors between theoriginal and cover images, good tests are achieved without perceptualdegradation for the transparency of the cover image.

في ھذا المقترح، تم تقدیم خوارزمیة جدیدة لإخفاء علامة مائیة في الصور الرقمیة ( ذات الامتدادبعد تجربة مجموعھ من الخواص لأجل تحدید الكتل الأفضل لیتم استخدامھا كمضیف، تم أختیار .( BMPلأن ھاتین ، Entropy (H) والانتروبي (DCT الناتج من المجال التحولي )DC الخاصیتین: معاملالخاصیتین ساعدت في تحدید أماكن الإخفاء التي تسبب اقل انحلال للصورة الغطاء وكذلك في تحدید الكتلالقادرة على المحافظة على القیم المخفیة بھا لتقاوم الضغط. في ھذة الخوارزمیة ینتج صوره ذات علامةوھو ضغط من النوع الذي یكون مصحوب بخسارة جزء ) JPEG مائیة یمكن ضغطھا بأستخدام طریقةمن بیانات الصورة) دون أن تفقد العلامة التي تحملھا.مقاییس الجودة قیمت الأخطاء بین الصورة الأصلیة والصورة الغطاء، فقد تم تحقیق نتائج جیدهبدون التسبب بانحلال ملحوظ للصورة الغطاء.


Article
Efficient method to Recognition of Anemia Images based on Moment Invariants and Decision tree classifier
طريقة كفوءة لتمييز صور مرض فقر الدم على اساس العزوم الثابتة والمصنف شجرة القرار

Authors: Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن --- Asma Ibrahim Hussein اسماء ابراهيم حسين
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 3C Pages: 2360-2370
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Anemia is one of the common types of blood diseases, it lead to lack of number of RBCs (Red Blood Cell) and amount hemoglobin level in the blood is lower than normal.In this paper a new algorithm is presented to recognize Anemia in digital images based on moment variant. The algorithm is accomplished using the following phases: preprocessing, segmentation, feature extraction and classification (using Decision Tree), the extracted features that are used for classification are Moment Invariant and Geometric Feature. The Best obtained classification rates was 84% is obtained when using Moment Invariants features and 74 % is obtained when using Geometric Feature. Results indicate that the proposed algorithm is very effective in detection distorted red blood cells and this helps the medical technician to decide the type of Anemia in Laboratory analyzes in the hospitals.

فقر الدم هو واحد من الأنواع الشائعة من أمراض الدم، وانه يؤدي إلى نقص في عدد كريات الدم الحمراء (خلايا الدم الحمراء) وكمية مستوى الهيموجلوبين في الدم أقل من الطبيعي .في هذا البحث تم تقديم خوارزمية جديدة لتمييز مرض فقر الدم في الصور الرقمية وهذه الخوارزمية انجزت باستخدام المراحل التالية : معالجة الصورة ، تقطيع الصورة، استخراج الميزات والتصنيف باستخدام شجرة القرار، ويتم استخراج الميزات باستخدام نوعين من الميزات : العزوم الثابتة و الصفات الهندسية. تم الحصول على افضل نسبة للتصنيف 84٪ عند استخدام العزوم الثابتة ، و 74٪ تم الحصول عليها عند استخدام الميزات الهندسية، النتائج تشير الى ان الخوارزمية المقترحة فعالة جدا في الكشف عن تشويه خلايا الدم الحمراء وهذا يساعد أيضا فني طبي لاتخاذ قرار عن نوع فقر الدم في التحليلات المختبرية في المستشفيات.


Article
A Modified Segmentation Approach for Real World Images Based on Edge Density Associated with Image Contrast Stretching
طريقة تجزئة معدلة لصور العالم الحقيقي بناءا على كثافة الحافة وتمدد تباين الصورة

Authors: Hayder Ayad حيدر اياد --- Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن --- Suhad Mallallah سهاد مالله
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 1A Pages: 163-174
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Segmentation of real world images considered as one of the most challenging tasks in the computer vision field due to several issues that associated with this kind of images such as high interference between object foreground and background, complicated objects and the pixels intensities of the object and background are almost similar in some cases. This research has introduced a modified adaptive segmentation process with image contrast stretching namely Gamma Stretching to improve the segmentation problem. The iterative segmentation process based on the proposed criteria has given the flexibility to the segmentation process in finding the suitable region of interest. As well as, the using of Gamma stretching will help in separating the pixels of the objects and background through making the dark intensity pixels darker and the light intensity pixels lighter. The first 20 classes of Caltech 101 dataset have been utilized to demonstrate the performance of the proposed segmentation approach. Also, the Saliency Cut method has been adopted as a benchmark segmentation method. In summary, the proposed method improved some of the segmentation problems and outperforms the current segmentation method namely Saliency Cut method with segmentation accuracy 77.368%, as well as it can be used as a very useful step in improving the performance of visual object categorization system because the region of interest is mostly available.

تجزئة صور العالم الحقيقي تعتبر واحدة من أكثر المهام تحديا في مجال الرؤية الحاسوبية بسبب العديد من المشاكل التي ترتبط مع هذا النوع من الصور مثل التداخل العالي بين المقدمة والخلفية للكائن البصري وكائنات بصرية معقدة وكثافة حافة البكسل في الكائن والخلفية تتشابه تقريبا في بعض الحالات. وقد قدم هذا البحث عملية تجزئة معدله ومتكيفة بالاعتماد على تمدد تباين الصور وهي “Gamma Stretching” لتحسين مشكلة التجزئة. إن عملية التجزئة المتكررة على أساس المعايير المقترحة اعطت مرونة عالية لعملية التجزئة في العثور على الكائن في الصورة. وكذلك، فإن استخدام “Gamma Stretching” سيساعد في فصل بكسل الذي ينتمي للكائن من البكسل الذي ينتمي للخلفية من خلال جعل البكسل المظلم أكثر قتامة والبكسل المضيء اكثر اضائة. وقد استخدمت اول عشرين صنف من قاعدة بينات “Caltech 101” للتدليل على فعالية أداء طريقة التجزئة المقترحة.أيضا، وقد استخدمت طريقة Saliency” “Cut كمعيار لقياس كفائة الطريقة المقترحة.وباختصار، فان الطريقة المقترحة عالجت بعض مشاكل التجزئة وتفوقت على طريقة التقطيع الحالي وهي طريقة ال “Saliency Cut” بدقة تقسيم 77.368٪ وبالاضافه الى ذلك يمكن استخدام طريقة التجزئه كخطوة اساسيه في تحسين أداء تميز الكائن البصري لأن المنطقة ذات الاهتمام تتوفر في الغالب.


Article
Generate Random Arabic Characters and Numbers for CAPTCHA
توليد حروف عربية وارقام عشوائية للكابتشا

Authors: Mariam Taha Sulaiman مريم طه سليمان --- Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 4c Pages: 2427-2437
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA) is a program where its goal is to check the user identity if it is a human or web program by creating tests that is easy to human but difficult to computer programs. In this paper, a mixed Arabic CAPTCHA schema is proposed to generate Arabic characters and numbers using generators that combines more than one Linear Feedback Shift Registers(LFSRs) via a non-linear function to produce the binary sequence. This random binary sequence is translated to be Arabic characters and numbers to be used for Arabic CAPTCHA, to ensure the randomness, each generator output is analyzed via randomness analysis using National Institute of Standards and Technology (NIST) statistical test suite.

الكابتشا "اختبار تورينج العام الآلي تماما للتمييز بين برامج الحاسوب والبشر" هو برنامج يستخدم للتحقق فيما اذا كان المستخدم انسان او برنامج حاسوبي وذلك من خلال توليد اختبارات تكون سهلة على الانسان وصعبة على برامج الحاسوب. في هذا البحث تم اقتراح مخطط جديدة للكابتشا العربية لتوليد رموز عربية وارقام باستخدام المولدات التي تدمج اكثر من LFSRs)) عن طريق تطبيق معادلة غير خطية لتوليد متسلسلة عشوائية, هذه المتسلسلة الثنائية العشوائية يتم تحويلها الى رموز عربية وارقام ليتم استخدامها لنظام الكابتشا العربية, ولقياس كفاءة أداء هذه المتسلسلة العشوائية, يتم اختبار نتيجة كل مولد عن طريق تحليل العشوائية باستخدام حزمة الاختبار الاحصائية للمعهد الوطني للمقاييس والتكنولوجيا (NIST).

Keywords


Article
Pose Invariant Palm Vein Identification System using Convolutional Neural Network
نظام تحديد الهوية من خلال اوردة اليد الثابتة الموضع باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية

Authors: Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن --- Husam Imad Abdulrazzaq حسام عماد عبد الرزاق
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2018 Volume: 15 Issue: 4 Pages: 503-510
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Palm vein recognition is a one of the most efficient biometric technologies, each individual can be identified through its veins unique characteristics, palm vein acquisition techniques is either contact based or contactless based, as the individual's hand contact or not the peg of the palm imaging device, the needs a contactless palm vein system in modern applications rise tow problems, the pose variations (rotation, scaling and translation transformations) since the imaging device cannot aligned correctly with the surface of the palm, and a delay of matching process especially for large systems, trying to solve these problems. This paper proposed a pose invariant identification system for contactless palm vein which include three main steps, at first data augmentation is done by making multiple copies of the input image then perform out-of-plane rotation on them around all the X,Y and Z axes. Then a new fast extract Region of Interest (ROI) algorithm is proposed for cropping palm region. Finally, features are extracted and classified by specific structure of Convolutional Neural Network (CNN). The system is tested on two public multispectral palm vein databases (PolyU and CASIA); furthermore, synthetic datasets are derived from these mentioned databases, to simulate the hand out-of-plane rotation in random angels within range from -20° to +20° degrees. To study several situations of pose invariant, twelve experiments are performed on all datasets, highest accuracy achieved is 99.73% ∓ 0.27 on PolyU datasets and 98 % ∓ 1 on CASIA datasets, with very fast identification process, about 0.01 second for identifying an individual, which proves system efficiency in contactless palm vein problems.

تمييز اوردة راحة اليد واحدة من اكفأ التقنيات البيولوجية حيث يمكن التعرف على هوية أي شخص من خلال الخصائص الفريدة للأوردة، ان تقنيات تصوير اوردة الكف اما تقنية ملامسة او تقنية الغير ملامسة حسب كون الكف تلامس سطح الجهاز عند التصوير من عدمه، ان حاجة التطبيقات الحديثة لنظم اوردة اليد الغير ملامسة قد ابرز مشكلتان، التغيير في الموضع للكف من ناحية (التدوير, الحجم, الموقع) حيث ان جهاز التقاط صورة الكف لا يمكنه دائما محاذاه سطح الكف الغير ملامس له, ومشكلة تأخر عملية المطابقة خاصة في الأنظمة الكبيرة. هذا البحث يقترح نظام تحديد الهوية من خلال اوردة راحة اليد الثابتة الموضع والذي يتضمن ثلاث خطوات رئيسية , في البداية يتم تطبيق طريقة زيادة البيانات من خلال تدوير نسخ للصورة المدخلة حول جميع المحاور, ثم اكتشاف المنطقة المهمة في الكف(Region of Interest) من خلال خوارزمية جديدة مقترحة , أخيرا استخلاص الخصائص والتصنيف يتم بواسطة استخدام هيكلية خاصة للشبكة العصبية التلافيفية(Convolutional Neural Network), تم اختبار النظام على قاعدتي بيانات لأوردة اليد (PolyU و CASIA) وعلى قواعد بيانات اصطناعية اخرى تم انشائها من قاعدتي البيانات اّنفة الذكر لمحاكاة تدوير اليد حول جميع المحاور بزوايا عشوائية ضمن نطاق -20° الى +20° درجة , لدراسة عدة حالات من تغيير موقع الكف , تم تطبيق 12 اختبارا على قواعد بيانات انفة الذكر, أظهرت النتائج ان اعلى دقة للنظام كانت 0.27 ∓ 99.73% على قاعدة بيانات PolyU و1 ∓ 98% على قاعدة بيانات CASIA مع سرعة فائقة في عملية تحديد الهوية, حوالي 0.01 ثانية لعملية التعرف على شخص, وهذا يثبت كفاءة النظام في مشاكل اوردة راحة اليد الغير ملامسة.

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

English (11)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (4)

2017 (3)

2016 (3)

2015 (1)