research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Automatic recognition Of Arabic Braille Scripts
التمييز الآلي لمخطوطات برايل العربية

Authors: ايمان قيس --- د.زينب ابراهيم
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2011 Volume: 1 Issue: 3 Pages: 23A-35A
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT The first decade of the twenty-first century a major development in the field of information processing of all kinds, one of the most important developments is a technology that recognize and manipulate patterns and digital images, invested this development in the field of education through the use of image processing techniques and patterns within educational institutions, especially institutions with special needs such as the blind and visually impaired. It is known that the system of Braille is a system to read and write for the visually impaired or blind have emerged in recent urgent need to store large numbers of text Braille on a computer, this and that there is a large number of attempts to process publications Braille in English on a computer to help seeing in obtaining sufficient information while the lack of Braille publications Arab to this aspect. Proposed to the current search algorithm which converts printed Braille Arabic to digital format and then converted to a group of Arabic letters and symbols to be able to assembled words understandable easy to read using software to read different texts. Passes work in several stages, starting with image processing for Braille, resulting from the scan of the paper and by removing noise that may be contained in page as a result of the scanner or the result of noising that may affect the accuracy of recognition, then we locate, identify the salient points in the page entered, which constitute the backbone of the recognition code for another symbol written in Braille to be away from using a special algorithm division page to the lines and then split those lines into words and then we cut words into the characters that make up to be then transformed into typed text electronically. Use the Matlab version of the eighth in the different treatment stages.

ملخص البحثيشهد العقد الاول من القرن الواحد والعشرين تطورا كبيرا في مجال معالجة المعلومات بكافة انواعها, واحد اهم التطورات هو تقنية تمييز ومعالجة الانماط والصور الرقمية, وقد استثمر هذا التطور في مجال التعليم من خلال استخدام تقنيات معالجة الصور والانماط داخل المؤسسات التعليمية وخصوصا المؤسسات المعنية بذوي الاحتياجات الخاصة مثل المكفوفين وفاقدي البصر.من المعروف ان نظام برايل هو نظام قراءة وكتابة لضعاف او فاقدي البصر وقد ظهرت في الاونة الاخيرة حاجة ماسة لخزن اعداد كبيرة من نصوص برايل على الحاسبة , هذا وان هناك عدد كبير من محاولات معالجة مطبوعات برايل باللغة الانكليزية على الحاسبة تساعد البصير في الحصول على المعلومات الكافية في حين تفتقر مطبوعات برايل العربية لهذا الجانب.يقترح البحث الحالي خوارزمية تقوم بتحويل مطبوعة برايل العربية الى صيغة رقمية ومن ثم تحويلها الى مجموعة من الحروف العربية والرموز ليتمكن من تجميعها بشكل كلمات مفهومة يسهل قراءتها باستخدام برامج قراءة النصوص المختلفة.يمر العمل بعدة مراحل تبدا بمعالجة الصور الخاصة بمطبوعة برايل,والناتجة من المسح الضوئي ثم إزالة الضوضاء لتي قد تحتويها الصفحة نتيجة الماسح الضوئي او التشوهات التي قد تؤثر على دقة التمييز, ثم نقوم بتحديد مواقع النقاط البارزة في الصفحة المدخلة والتي تشكل العمود الفقري لتمييز رمز عن رمز اخر مكتوب بلغة برايل ليتم بعدها استخدام خوارزمية خاصة بتقسيم الصفحة الى اسطر ومن ثم تقسيم تلك الاسطر الى كلمات وبعدها نقوم بتقطيع الكلمات الى الاحرف التي تتالف منها ليتم تحويلها بعد ذلك الى نص مكتوب الكترونيا.استخدم برنامج matlab النسخة الثامنة في مراحل المعالجة المختلفة.


Article
Heart Disease Classification By Genetic Algorithm

Authors: Zainab Falah Hasan --- Asraa Abdalluh Hussein
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 9 Pages: 2389-2388
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Classification is predicting of a correct output for related inputs. This is done by using many techniques, some of them depends on a training process that uses set of features and its related output. In the training process, the algorithm finds the relationships between the features and its related output. In this work, classification heart disease is done using genetic algorithms. Genetic algorithm is used to get best successful system of classification. The chromosome consists of the states using for classification, this means every gene acts state from database. Database is clustered to chromosome to find fitness of chromosome(accuracy of classification).

التصنيف هو التنبؤ بالاخراج الصحيح للمدخلات المرتبطة.هذا يتم باستخدام عدة تقنيات , بعض منها يعتمد على عملية التدريب التي تستخدم مجموعة من الخصائص و الاخراج المرتبط بها. في عملية التدريب, الخوارزمية تجد العلاقة بين الخصائص والاخراج المرتبط بها. في هذا العمل, تصنيف مرض القلب يتم باستخدام الخوارزمية الجينية. الخوارزمية الجينية تستخدم للحصول على افضل نظام ناجح للتصنيف. الكروموسوم يتكون من الحالات المستخدمة للتصنيف, هذا يعني انه كل جين يمثل حالة من قاعدة البيانات. قاعدة البيانات يتم عنقدتها الى الكروموسوم لايجاد صلاحية الكروموسوم(دقة التصنيف).


Article
Design and Implementation of an Iris Recognition System
تصميم وتنفيذ نظام لتمييز قزحية العين

Loading...
Loading...
Abstract

Hough transform is still the most commonly used method in many Iris Recognition Systems (IRSs) used in large companies and airports around all over the world. However, studies implemented demonstrated that Hough transform is a time consuming method. Moreover, the algorithm should be repeated twice (adding further time consuming); one for the isolation of the iris region and the other for the pupil region through the detection of the radius and the centre of both regions.In this paper, a new technique to isolate the iris and the pupil regions for an IRS has been proposed. This technique, by considering the centre of the iris is exactly that of the pupil, applies two new algorithms, one to find the radius and the centre of the pupil and the other to find the radius of the iris. These algorithms make use of the intensity values of the pupil and the iris areas through setting different thresholds for their isolation. The new technique is programmed using MATLAB 6.5. The results of this study have shown that the time required to isolate the iris region and the pupil region can be reduced rapidly using this new technique. Where it requires only (3) seconds to isolate both the iris and the pupil regions on a Pentium IV PC (1.7 GHz) using this new technique. This new applied technique to isolate the iris region and the pupil region has been tested on a 100 images database, all reporting a zero failure rate.

لايزال تحويل هوف الطريقة الاكثر استخداماً في أنظمة تمييز قزحية العين المستخدمة في الشركات الكبرى والمطارات في جميع انحاء العالم. مع ذلك, الدراسات التي اجريت اوضحت ان تحويل هوف يستهلك وقت طويل في التنفيذ. اضافة لذلك, فان خوارزمية هوف يجب ان تكرر مرتين (مما يعني استهلاك وقت اضافي), وقت لعزل منطقة القزحية ووقت اضافي آخر لمنطقة البؤبؤ من خلال استخراج نصف القطر والمركز لكليهما.في هذه البحث, تم اقتراح تقنية جديدة لعزل منطقة البؤبؤ والقزحية لنظام تمييز قزحية العين. هذه التقنية, بافتراض ان مركز القزحية في العين هو نفسه مركز البؤبؤ, تستخدم خوازميتين, واحدة لمعرفة مركز ونصف قطر البؤبؤ والأخرى لمعرفة نصف قطر القزحية. تستفيد هذه التقنية من اختلاف قيم الإضاءة في خلايا صورة العين لمنطقتي البؤبؤ والقزحية وذلك من خلال وضع عتبات مختلفة لعزلهما. هذه التقنية الجديدة تم تنفيذها باستخدام برنامج Matlab 6.5.نتائج هذه الدراسة اظهرت ان الزمن اللازم لعزل منطقتي البؤبؤ والقزحية من الممكن ان يقلل بصورة كبيرة باستخدام هذه التقنية الجديدة. حيث ان التقنية الجديدة تحتاج الى (3) ثواني فقط لعزل كلاً من منطقتي البؤبؤ والقزحية. باستخدام المعالج (Pentium IV ) ذو السرعة (1.7 GHz). هذه التقنية الجديدة المطبقة عملياً لعزل منطقتي البؤبؤ والقزحية في العين تم اختبارها على قاعدة بيانات مؤلفة من 100 صورة, كل النتائج أظهرت ان معدل الفشل كان صفر لهذه الاختبارات


Article
Recognizing the Isolated Arabic Characters Using Neural Networks
تمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية

Author: SALAH F. SALEH صلاح فليح صالح
Journal: Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات) ISSN: 18172695 Year: 2008 Volume: 34 Issue: 4A Pages: 60-65
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes a technique for recognizing isolated Arabic characters using neural networks. This technique consists of three parts: body classifier, complementary classifier, and aggregate classifier. The body classifier is designed to recognize the main body of the unknown character. Hopfield network is used in this part to enhance the unknown character and to get rid of noise and associated complementary. Furthermore, it uses a backpropagation network to recognize the main body of the enhanced unknown character. The complementary classifier recognizes the number of dots or zigzag that are associated with the body of character and their position. The aggregate classifier combines the results of the previous two classifiers and classifies the whole unknown character. As a result of dividing the recognition process into three parts the number of patterns required to be recognized in each part has been reduced as well as speeds up the learning of neural network and increases the recognition rate. The proposed technique has been implemented and shown a reasonable recognition rate.

يقترح البحث تقنية لتمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية. تتكون التقنية المقترحة من ثلاثة اجزاء: مصنف الحرف, مصنف الملحقات، والمصنف الاجمالي. يقوم مصنف الحرف بتمييز الجسم الرئيسي للحرف غير المعروف قيد التمييز. تم استخدام شبكة هوبفيلد في هذا الجزء لتحسين شكل الحرف والتخلص من التشويش وملحقات الحرف. بالاضافة الى ذلك تم استخدام شبكة الانسياب الخلفي لتمييز الحرف الذي تم تحسينه بشبكة هوبفيلد. اما مصنف الملحقات فيقوم بتمييز عدد النقاط والهمزة ان وجدت مع الحرف وكذلك موقعها بالنسبة للحرف. يستخدم المصنف الاجمالي بتوحيد نتائج المصنفين السابقين ليتم تمييز الحرف بشكل نهائي. ان تقسيم عملية التمييز الى مراحل ساهم في تقليص عدد الانماط المطلوب تمييزها في كل جزء مما ساعد في تسريع عملية تعليم الشبكة العصبية ورفع دقة التمييز.


Article
Improve Pattern Recognition Performance Based on Fractal Geometry Selection

Author: Thamir R. Saeed
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 1 Pages: 19-34
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In n-tuple and Hidden Markov Model(HMM) the recognition has been based on the feature selection. The feature selection in n-tuple depends on the number of tuples and its location. While, in HMM the feature has been related to the states. Where, the suitable features selection lead to optimal recognition. In this paper, a novel approach has presented for n-tuple and Hidden Markov model feature selection by using the Sierpiński fractal technique. The memory size and the recalling time taken to get individual classifier response has been reduced by 29.35% while the recognition is advancing the conventional n-tuple by 12.5% and 11.6% with and without frequency of occurrence respectively. In addition, the improvements noted in the HMMF proposed algorithm is 2.19% in recognition side, while it is 60% in complexity reduction. This approach is found to be robust in the presence of noise, where, the n-tupleF has advanced in recognition by 38.27% the conventional n-tuple algorithms, while HMMF has overperformed the n-tupleF by 14.44%. Simulation results show the maximum recognition is 92.3% for n-tupleF for character recognition, and HMMF is 99.98% for face recognition.

التمييز في طرق ان-صفوف وموديل ماركوف المخفي يبنى على اختيار السمات. والسمات في طريقة ان-صفوف تعتمد على عدد الصفوف وموقعها. بينما في موديل ماركوف المخفي السمات قد ارتبطت بالحالات. حيث ان اختيار السمات المناسبة يؤدي الى افضل تمييز. في هذه الورقة تم تقديم نهجا جديد ل ان-صفوف وموديل ماركوف المخفي لأختيار السمات باستخدام تقنية سيربنسكي الكسورية. حجم الذاكره والوقت المشار اليه الماخوذ لأداء كل مصنف قل بمقدار 29.35% بينما التمييز تقدم عن ان-مصفوف التقليدي ب 12.5% مع تكرار الحدث و 11.6% بدون تكرار الحدث. بالاضافة الى التحسن بموديل ماركوف المخفي المقترح كان بمقدار 2.19% في التمييز بينما قل التعقيد بمقدار 60%. هذا التقرب وجد انه قوي بوجود الضوضاء حيث ان التمييز ل ان-صفوف تقدم عن ان-صفوف التقليدي بمقدار 38.27% بينما تقدم موديل ماركوف المخفي بمقدار 14.44%عن التقليدي. نتائج المحاكاة اضهرت اعلى تمييز كان 92.3% ل ان -صفوف لتمييز الحروف و99.98% لمودي ماركوف المخفي لتمييز الوجوه.


Article
Parallel Processing Based on Fragmentation of English Text Pictures to Speed Up Recognition of Characters on a Multi-Core Computer
طريقة تقسيم صورة نص في اللغة الانكليزي ة بالاعتماد على زيادة سرعة تمييز الحروف في تعدد النواة بالحاسبة

Authors: Maisa'a Abid Ali ميساء عبد علي --- Abdul Monem S. Rahma عبد المنعم صالح رحمة
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2019 Volume: 15 Issue: 04 Pages: 32-48
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Script picture analyses use algorithms to turn images of text into readable computer data. The goal of script picture analyses is pattern recognition of script and graphics combinations from images for extraction of the data. This paper solves a long-existing problem in pattern recognition in script images regarding recognition of characters and words using a computer processor. The proposed system rely on main steps of execute, first step: is load English script of image file, second step: is partition image file to several image pages, third step: is divide the image into number of blocks, and final step: multi-block method can be used in each row of the script image with parallel processing using a multi-core computer (one processor P1, two processors P2, three processors P3, and four processors P4) with rapid processing for script images for pattern recognition . The outcome obtained with a multi-core computer is very fast for processing script images and is efficient and accurate. It can use the modified algorithm in multi-processor system that available now and not used all the capacity in processing in one processor as in old computers.

تحليل صورة نص باستخدام خوارزمية تحويل صورة النص الى قراءة بيانات الصورة. الهدف في تحليل صورة النصوصهو تمييز الانماط في مجموعة من النصوص والرسومات لأستخلاص البيانات. هذا البحث يحل مشكلة تمييز الانماط لمدةطويلة لنصوص الصور وخصوصا تمييز الحروف والكلمات باستخدام معالج الحاسبة . ان اقتراح النظام يعتمد على عدةخطوات في التنفيذ، الخطوة الاولى: هي تحميل صورة نص اللغة الانكليزية، الخطوة الثانية: هي تجزئة الصورة الى عدد منالصفحات، الخطوة الثالثة: هي تقسيم الصورة الى عدد من البلوكات: والخطوة الاخيرة: تم استخدم طريقة تعدد البلوك لكلسطر لصورة النص مع استخدام معالجات متوازية اي تعدد النواة للحاسبة )معالج واحد P1 ، معالجات اثنين P2 ، معالجاتثلاثة P3 ، معالجات اربعة P4 ( مع سرعة المعالجة لتمييز نمط صور النصوص. الحصول على نتائج تعدد نواة الحاسبة هوسريع جدا في معالجة صور النصوص و كفوءة ودقيقة .

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2016 (1)

2011 (1)

2010 (1)

More...